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。