發(fā)布時間：2018-06-25 00:35

  本文選題：級聯(lián)失效 + 雙層規(guī)劃模型��； 參考：《計算機仿真》2017年10期

【摘要】：針對傳統(tǒng)的路網(wǎng)修復(fù)模型未考慮修復(fù)時同樣會發(fā)生級聯(lián)失效效應(yīng),從而降低模型精度的缺陷,建立一種上層以路網(wǎng)阻抗最小為目標(biāo),下層為固定起訖點需求的用戶均衡配流的雙層修復(fù)模型,構(gòu)建路網(wǎng)修復(fù)所需資源、路段通行能力、出行路徑交通流量等約束條件。設(shè)計了改進的粒子群優(yōu)化算法求解,增加了擾動因子,克服傳統(tǒng)算法在處理該問題時收斂速度慢且精度低的缺陷。使其擺脫局部最優(yōu)解,實現(xiàn)全局最優(yōu)解。采集相關(guān)數(shù)據(jù),建立銀川市區(qū)部分路網(wǎng)拓撲結(jié)構(gòu)模型對提出的修復(fù)方法進行求解驗證。仿真結(jié)果表明,上層以網(wǎng)絡(luò)阻抗最小為目標(biāo),下層為固定起訖點需求的用戶均衡配流的雙層修復(fù)模型的修復(fù)結(jié)果優(yōu)于傳統(tǒng)模型且收斂速度更快,求解效率更高,為解決實際問題提供了思路。
[Abstract]:In view of the fact that the traditional road network repair model does not consider the repair, the cascade failure effect will also occur, thus reducing the defects of the model precision, a kind of upper layer with the goal of minimum network impedance is established. The lower layer is a two-layer restoration model with fixed end-point demand, which is used to construct the resource needed for road network repair, the capacity of road section, the traffic flow of travel path, and so on. An improved particle swarm optimization algorithm is designed to solve the problem, and the perturbation factor is added to overcome the shortcomings of the traditional algorithm, which is slow convergence and low precision in dealing with the problem. The global optimal solution is realized by getting rid of the local optimal solution. By collecting relevant data and establishing the topological structure model of part of road network in Yinchuan City, the proposed restoration method is solved and verified. The simulation results show that the restoration results of the two-layer restoration model with the minimum network impedance as the target and the lower layer as the fixed starting point demand are better than the traditional model, and the convergence speed is faster and the solution efficiency is higher. It provides the train of thought for solving practical problems.
【作者單位】： 寧夏大學(xué)機械工程學(xué)院;
【基金】：寧夏高等學(xué)校科研項目(NGY2015037)
【分類號】：TP18;U491

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本文編號：2063694