本文關(guān)鍵詞：群智能算法在公共交通換乘多模式路徑選擇中的應(yīng)用研究

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【摘要】：隨著私家車保有量的逐年增加,城市交通擁堵現(xiàn)象變得更加嚴重,這就促使政府機構(gòu)大力發(fā)展城市公共交通網(wǎng)絡(luò),以緩解交通擁堵問題。交通網(wǎng)絡(luò)的大力發(fā)展,使得客流網(wǎng)絡(luò)化特征逐漸顯現(xiàn),出行者不再局限于單一出行路線的選擇,因此,乘客在交通網(wǎng)絡(luò)中的出行路徑選擇行為發(fā)生了較大的變化。怎樣選擇一條即方便合理,又能夠滿足不同人群不同需求的出行線路,是城市智能交通系統(tǒng)(ITS)建設(shè)的重要組成部分,也是學者們研究的重要課題。本文通過分析和總結(jié)相關(guān)領(lǐng)域研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,針對城市公共交通多模式換乘方案,結(jié)合相關(guān)群智能算法,重點進行了如下幾個方面的研究:第一,對換乘需求的多模式選擇進行研究。綜合考慮多種常用公共交通方式,分析城市公共交通網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)組成,建立公共交通網(wǎng)絡(luò)出行換乘模型。利用螞蟻尋食路徑選擇的行為特點,通過線路激素強度的更新機制,構(gòu)建換乘次數(shù)模型、公交出行路徑最優(yōu)模型、出行時間模型和出行費用模型等多模型多模式的換乘方案,研究利用蟻群算法進行公共交通換乘搜索的方法,對乘客的出行進行主動而合理的引導,最大程度地方便乘客的出行,最終實現(xiàn)公共交通網(wǎng)絡(luò)下居民出行的路徑選擇的最優(yōu)化目標。第二,改進路徑選擇算法。在分析研究現(xiàn)有常用路徑選擇算法的基礎(chǔ)上,本文將重點研究啟發(fā)式群智能算法在交通路徑選擇中的應(yīng)用。為克服蟻群算法易早熟、尋優(yōu)速度慢等缺點,在蟻群算法(ACO)中引入與量子計算相關(guān)的一些原理,形成量子-蟻群算法(QACA)。量子蟻群算法以量子計算的理論和概念作為基礎(chǔ),在蟻群算法中引入量子旋轉(zhuǎn)門技術(shù),增加量子比特啟發(fā)式因子,信息素懫用量子位編碼,通過量子旋轉(zhuǎn)門更新信息素,群體大小可自由調(diào)控,可增強算法尋優(yōu)特性,它可以有效增加種群的分散性,全局搜索能力增強,算法的收斂速度加快,良好的并行性使其具有重要的應(yīng)用價值和理論價值。第三,為了驗證算法的有效性,本文首先以典型算例進行分析研究,通過實驗結(jié)果的對比發(fā)現(xiàn),利用量子蟻群算法進行交通網(wǎng)絡(luò)換乘的研究,與典型的最短路徑路由算法——Dijkstra算法相比,可以增加選擇的多樣性,也可以減少搜索的時間;與基本的蟻群算法相比,可以增加搜索最優(yōu)路徑的速度。最后,以松江區(qū)城區(qū)的公共交通線路為應(yīng)用實例進行案例研究,結(jié)合案例得出指定任意兩站點之間的換乘方案,進一步驗證研究的可行性、有效性。本文的重點是對蟻群算法進行有效的改進,將量子計算方法引入蟻群算法中來,并應(yīng)用到現(xiàn)有的公共交通網(wǎng)絡(luò)中來,使搜索更加具有可行性和有效性。
【關(guān)鍵詞】：公共交通換乘 多模式 群體智能 量子蟻群算法(QACA)
【學位授予單位】：上海工程技術(shù)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U491.17
【目錄】：

• 摘要6-8
• ABSTRACT8-13
• 第一章 緒論13-27
• 1.1 選題的來源、背景和意義13-16
• 1.1.1 選題的來源13-14
• 1.1.2 背景14-15
• 1.1.3 意義15-16
• 1.2 文獻綜述16-22
• 1.2.1 路徑尋優(yōu)算法研究現(xiàn)狀16-20
• 1.2.2 換乘理論國內(nèi)外研究現(xiàn)狀20-22
• 1.3 研究內(nèi)容及框架22-25
• 1.3.1 論文的主要內(nèi)容22-23
• 1.3.2 關(guān)鍵問題23-25
• 1.3.3 技術(shù)路線圖25
• 1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)25-27
• 第二章 公共交通換乘理論基礎(chǔ)27-41
• 2.1 公共交通系統(tǒng)分析27-31
• 2.1.1 城市公共交通系統(tǒng)構(gòu)成及特點27-30
• 2.1.2 幾種公共交通特性對比30-31
• 2.2 公交網(wǎng)絡(luò)特征31-36
• 2.2.1 圖論基礎(chǔ)31-32
• 2.2.2 城市公共交通網(wǎng)絡(luò)特性32-34
• 2.2.3 交通網(wǎng)絡(luò)數(shù)學描述34-36
• 2.3 居民出行行為特征分析36-39
• 2.3.1 出行心理特征分析36-38
• 2.3.2 出行決策分析38-39
• 2.4 本章小結(jié)39-41
• 第三章 公共交通多模式換乘模型構(gòu)建41-48
• 3.1 出行決策的影響因素模型41-44
• 3.1.1 出行總花費模型41-42
• 3.1.2 時間總費用模型42-43
• 3.1.3 換乘費用模型43-44
• 3.1.4 路徑最少模型44
• 3.2 廣義費用模型44-45
• 3.3 公共交通出行決策模型45
• 3.4 模型的應(yīng)用去向分析45-46
• 3.5 本章小結(jié)46-48
• 第四章 模型求解及算法研究48-64
• 4.1 蟻群優(yōu)化算法概述48-57
• 4.1.1 蟻群算法原理48-49
• 4.1.2 蟻群算法的結(jié)構(gòu)模型49-52
• 4.1.3 蟻群算法的參數(shù)分析52-54
• 4.1.4 算例仿真54-57
• 4.2 量子算法概述57-58
• 4.2.1 量子算法的物理學基礎(chǔ)57-58
• 4.2.2 量子算法及其實現(xiàn)58
• 4.3 量子蟻群算法（QACA）58-62
• 4.3.1 量子編碼特性58-59
• 4.3.2 量子旋轉(zhuǎn)門更新策略59-60
• 4.3.3 量子蟻群算法流程描述60-62
• 4.4 量子蟻群算法的應(yīng)用去向分析62-63
• 4.5 本章小結(jié)63-64
• 第五章 算法優(yōu)化及仿真實驗64-79
• 5.1 算法求解過程64-69
• 5.1.1 算法思想64-65
• 5.1.2 算法初始化及參數(shù)設(shè)置65-69
• 5.2 算例分析69-75
• 5.2.1 算例網(wǎng)絡(luò)69
• 5.2.2 數(shù)據(jù)優(yōu)化69-70
• 5.2.3 模型參數(shù)70
• 5.2.4 算法參數(shù)70-71
• 5.2.5 算例結(jié)果71-75
• 5.3 結(jié)果對比分析75-78
• 5.3.1 與Dijkstra算法對比75-76
• 5.3.2 與基本蟻群算法的對比76-78
• 5.4 本章小結(jié)78-79
• 第六章 松江區(qū)城區(qū)交通網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用79-88
• 6.1 松江區(qū)城區(qū)交通網(wǎng)絡(luò)特征79-80
• 6.1.1 松江區(qū)城區(qū)交通網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)狀79-80
• 6.1.2 松江區(qū)城區(qū)交通網(wǎng)絡(luò)發(fā)展目標80
• 6.2 城區(qū)交通網(wǎng)發(fā)展依托80-81
• 6.3 量子蟻群算法對松江城區(qū)交通網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用81-84
• 6.3.1 城區(qū)交通網(wǎng)線路分布81-83
• 6.3.2 應(yīng)用數(shù)據(jù)初始化操作83-84
• 6.3.3 初始化參數(shù)設(shè)置84
• 6.4 多模式路徑選擇結(jié)果84-87
• 6.5 本章小結(jié)87-88
• 第七章 總結(jié)與展望88-90
• 7.1 工作總結(jié)88
• 7.2 工作展望88-90
• 參考文獻90-96
• 附錄96-108
• 附錄一 量子蟻群算法96-99
• 附錄二 算例弧段信息表99-101
• 附錄三 松江城區(qū)交通網(wǎng)絡(luò)部分弧段信息表101-108
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的學術(shù)論文及取得的相關(guān)科研成果108-109
• 致謝109-110

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