遗传算法与Transmodeler协同的动态OD矩阵估计研究
本研究论文探讨了"基于GA-Transmodeler的动态OD矩阵估计方法",这是一种结合系统仿真与遗传优化算法的创新技术,用于解决离线状态下多时段OD矩阵的估计问题。OD矩阵,即Origin-Destination Matrix,是交通流理论中的核心概念,它表示的是在不同出行起始点(Origin)和目的地(Destination)之间的交通流量分布情况。 论文的核心内容是将系统仿真与遗传算法相结合。系统仿真模拟了多时段动态交通流的连续分配过程,通过对不同时间段OD流量的分配,生成了反映各时段之间交通流延续性的比例矩阵。遗传算法作为一种全局优化方法,利用种群内的个体交叉和变异操作,寻找最优条件下的OD矩阵。这种方法的优势在于能够捕捉到交通流的动态特性,并且遗传算法具有良好的全局搜索能力,确保找到接近全局最优的解决方案。 遗传算法的优势在于其并行性和适应性强,适合处理复杂的非线性问题,如OD矩阵估计中的优化问题。通过这种方式,论文作者试图提高OD矩阵估计的精度和效率,从而更好地服务于交通管理和决策支持。 研究团队由三位学者组成:刁阳博士,主要研究交通流系统建模与仿真;隽志才教授,交通运输研究所所长,专注于运输系统规划与管理以及交通系统仿真;倪安宁助理研究员,专攻交通仿真。他们的合作体现了跨学科研究的力量,将交通工程与计算机科学结合起来,为动态交通流分析提供了一种创新的估计方法。 该论文发表于2010年,得到了国家“863”计划的资助,具有较高的学术价值。其研究成果对于理解城市交通系统的时空动态特性,以及如何优化交通资源配置具有重要的理论和实践意义。论文的关键词包括遗传算法、动态OD矩阵和仿真,这些都是当前交通工程领域的重要研究热点。 这篇论文为我们揭示了一种高效估计动态OD矩阵的新途径,展示了遗传算法在解决复杂交通问题上的潜力,为未来交通规划和智能交通系统的开发提供了有价值的研究成果。
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