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软计算快报1(2019)100001一种基于MAXBAND的交通灯同步的混合启发式方法(英文)Xavier Cabezasa,b,*,SergioGarcía,Santiago D房间B科学与工程学院,数学学院,爱丁堡大学,詹姆斯·克拉克·麦克斯韦大厦,国王大厦,彼得·格思里·爱丁堡,EH9 3FD,英国b滨海理工学院,ESPOL,自然科学和数学学院,古斯塔沃·加林多校区公里。30.5 Perimetral路,邮政编码厄瓜多尔瓜亚基尔09-01-5863号信箱aRT i cL e i nf o关键词:Tra c光同步混合启发式算法Tabu搜索可变邻居搜索MAXBAND [编辑]1. 介绍性a b sTR a cT本研究为交通网络中交通灯的同步化提供了一个高分辨率的模型。[10]一种混合启发式算法优化了miX ed整数线性模型,称为MAXBAND,通过设置动脉信号来寻求实现最大带宽。所评估的算法对应于混合元启发式算法,该算法结合了禁忌搜索和可变邻居搜索。该算法在迭代局部搜索中使用存储器结构,允许更广泛的解决方案多样性。此外,一些调整被纳入到MAXBAND中,因此作为对miX ed整数线性模型的约束的修订,包括那些描述图中所有循环路径的调整,并且一些边界被推广到整数变量中。进行了X张量计算实验,证明了在大实例中具有竞争力的性能关于带宽最大化,具有预先分配的车辆速度的初始公式需要一种用于两个不同的车辆的几何方法。近几年来,交通拥堵已经成为一个突出的问题--由于城市地区道路上的车辆数量增加,交通拥堵变得非常重要。为了控制车辆的流量,已经使用了Traffic Lights。 自19世纪末以来的监管机构。然而,它也会导致其他问题,包括车辆从一个地方移动到另一个地方的时间延迟,以及由于车辆速度的不断变化而导致的污染增加[1]。在这个意义上,trafficlight synchro- nization,其中包含traffic light定时的调节,这是一个不太重要的话题。这是一个常见的问题-它遵循两种方法,一种是最小化延迟或其他一些会影响交通性能的措施,另一种是最大化车辆在红灯处不停车行驶的时间,也称为带宽最大化[2]。就流量测量而言,通常存在一个最小化问题:它的设计是为了减少总体延误,或减少整车停车的次数在一项经典研究中,Gartner等人(1975)提出了一种具有逐段线性化和增加约束数的非线性凸公式[3]。类似地,允许模拟线耳模型在放松共同的红-绿周期宽度的假设的同时,根据不同的信号定时计划来决定信号定时计划[4]。然而,后者不是一个硬约束,因为在这种情况下,所有red-green周期的最小公倍数可以用作均匀周期,如[5]中所述。道路街道在每个信号上给出了固定的和常见的红色绿色时间段[6]。随后,我提出了一个Xed整数线性程序(MILP)来解决这个问题的更完整版本[7]。在给定的边界之间发生的红色-绿色时间段的选择。包括相邻信号之间的速度极限上的速度变化和边界。[10]此外,还提供了一个扩展来解决一般网络中的相同问题,但只能解决非常小的实例。这是一个更困难的问题,因为它是必要的,以引入所谓的循环约束,这允许模型的圆周运动,车辆可以做。在连接处引入包含左转弯的通用化导致了MAXBAND模型[8]。在其第一个版本中,MAXBAND解决了只有3条动脉和多达17个Traffic信号的网络中的问题。MAXBAND被扩展为在每个街道段创建MultiBand模型[9][9]。本修正案已纳入目标函数中的一个traffic因子。最近的变化已经衍生出来一个被称为AM-BAND的新版本,它试图通过放松关于进度线的对称假设来更好地利用两个道路方向上可用的绿灯时间[10]。最后,包含可变带宽允许考虑速度变化对模型的影响[11,12]。元启发式方法是灵活和稳健的策略,已被证明在CPU时间方面是计算上有效的他们* * 通讯作者...电子邮件地址:joX acabe@espol.edu.ec(X. Cabezas),Sergio. ed.ac.uk(S. Garcia),sdsalas@espol.edu.ec(S.D. 房间)。https://doi.org/10.1016/j.socl.2019.1000012019年10月9日收到;2019年11月6日接受2666-2221/© 2019作者。由Elsevier B. V.发布。这是CC BY-NC-ND许可证下的开放获取文章。(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)ScienceDirect上提供的内容列表软计算信函期刊主页:www.elsevier.com/locate/soclX.卡贝兹,S.加西亚和S.D. 萨拉斯软计算快报1(2019)100001aj������ij������ij���图1。 动脉A上MAXBAND模型的几何形状。它具有解决像Traf这样的大规模问题的能力。Fic Light同步[13]。例如,用于交通信号和交通管理同步的商业软件TRANSYT为完整和稳健的目标功能提供了启发式解决方案[14,15]。TRANSYT将交通行为的显微镜模拟与遗传算法相结合。在MAXBAND模型的情况下,一个启发式的方法是实现了网络问题的初始解决一个树子问题,其中考虑了感兴趣的措施。整数变量被设置为所获得的值,并在第二阶段使用,以获得整个问题的解决方案[16]。此外,数值启发式已经被用于交通灯调度,包括进化方法[17,18]、粒子抖动优化[19],以及将和谐搜索与最小化相结合的混合启发式[19]。卡尔搜索[20]。元启发式与本地搜索策略的混合显著提高了成功率,而CPU时间却少得多[21,22]。Tabu Search是Glover(1986)最初提出的一种全局优化算法[23]。它已被证明可应用于操作搜索应用,包括调度[24,25]、车辆路由问题[26]和医疗保健[27]。在这项工作中,开发了一种基于禁忌搜索的混合启发式算法,以实现带宽最大化。该算法通过使用一系列邻近解决方案过程来强化其搜索而得到增强,这遵循了可变邻近搜索(VNS)的思想[28]。MAXBAND问题通常由优化求解器在非常小的实例中解决。在这个意义上, 本文的目的是采用一种用于带宽最大化的混合启发式算法来扩展其容量,并解决整个网络的问题。据我们所知,在文献中没有关于在完整网络上求解MAXBAND的参考文献,也没有使用其他元启发式方法的参考文献。本文其余部分的结构如下所示。第2节介绍-对MAXBAND模型进行了详细介绍和评论,包括详细的示例2. 网络的MAXBAND建模让我们考虑一组双向动脉(街道),它们在交叉点彼此相遇,形成一个交通网络。这个网络有一些信号来调节它的流量...他们的工作与一个共同的时期,分为红色和绿色的时间。虽然有时候它被称为周期长度,但为了避免与循环(也称为周期)混淆,在整个论文中使用的术语是周期长度(period long)。允许测量同一动脉上的两个信号之间的相对位置的距离(时间单位)和在不同动脉上的两个信号之间的相对位置的距离(时间单位)分别称为内部节点集和内部节点集。一个信号集列表被说成是一个同步化。MAXBAND模型依赖于图1所示的几何图形。两个符号Sai和Sach的信息在动脉a上提供。[8][9][10][11]图中的参数。 1被定义为以下内容,• T:周期长度,以秒为单位。• na:动脉a上的交通灯(信号灯)数量。• r ai(���ai)=信号i在动脉a、peri或ds上的出站(入站)网络时间。• ������ai(图1中的变量定义为以下各项:• z:信号频率,以每秒周期数为单位。• ba():动脉a上的出站(入站)带宽,以周期为单位。������• ������ (������)从Sai到Saj出境(从Saj到Sai入境)方向的旅行时间,以周期为单位。• ������ (���)√从Sai的网络中心到Sai的网络中心的���S,以周期表示。这两个红色是如此选择,每一个都是立即向左(右)的相同出站(入站)绿色乐队。������它的元素的国家和符号将在手稿中使用。第2.4解释了对回路约束进行建模的方法。���如果SAj的红色中心位于SAi的右侧(左侧),则(ij)为������具有少量的二进制变量。第3节包括动脉整数变量的边界的一般化。第4节介绍了基于禁忌搜索和VNS的MILP混合启发式算法。随后,进行了计算评估,以验证所提出的方法在大样本中的有效性和有效性。最后,在第5节中讨论了结论和未来的研究。• wai(ai):从Sai的红色右侧(左侧)到左侧(右侧)的时间绿带的一侧,在出站(入站)方向,在周期内。• Δai:从的中心到最近的rai中心的时间,以周期为单位。������它从左到右为正。有关MAXBAND的完整公式,请参考LM 2.1,其中包含其他参数,不包括变量。X.卡贝兹,S.加西亚和S.D. 萨拉斯软计算快报1(2019)100001()������������������������������������| |||���������≤介于和之间的决策变量,表示������()���������������������������������������,���长度也是一个变量。因此,如果是convertedfr或m米/秒dto������������(,)������������������−(,)她家���������������������+(,)她家���������������Xi���������,��������� =,她家她家,(10)������������22���2∑∑∑���LM 2.1MAXBAND,最大带宽公式。要最大化的函数是:最大化(���������)+)(1)������������������������+������������.���ε���∈���主题为1 ≤���≤1,(2)������2���������+������≤ 1 −���������,∀��� ∈���,∀��� = 1,���������������+������≤ 1 −���������,∀��� ∈���,∀��� = 1,������(+)−(���,+1+,������+1)+(+)���������������������������这里,ka和是出站和入站频带的权重-���宽度,分别为。2.2.动脉狭窄[编辑]如beforalgorithme所述,所有信号都假定在一个公共信号周期,其长度在模型中输入为������决策变量。他们必须躺在一个间隔[T1,T2],见(2)。的-+()−���(,+1,+1, +1,+1)+(���, +1)������������������������������������������������������������−(���,+1+)=,她家,=1,���������������������cision变量z是周期长度的倒数,即= 1。不均匀性(3)-(4)保证带宽仍在内部。���()()���������������������绿色时间。每个动脉上每个信号之间的速度为���������()()������������下极限和上极限,是两个极限之间的距离。������主动动脉,见(6)-(7)。为了避免veloci中的突然变化而���()ℎ���������()���������≤��������� ,���她家������,���= 1,������...,− 1,(7)������在连续符号之间,它们通过施加较低和较低的符号来限制。上界是1/和1对往复速度变化的影响。���区域-���������()���������≤���������+1()������������+1������–������–���������()������������������,������–对于速度和速度变化中的变化,使用相互作用的边界是因此,线性约束可以用这种方式来表述它不是possi-可以直接考虑不等式≤≤,因为周期������������ℎ������������+1���������������������������+1������������米/周期,不等式变为≤≤,其表达式为������������������������bles非线性约束。因此,我们使用和的倒数。������������(11 )(11)(11)������≤≤→���������������������≤���≤������������������→������≤������≤������������ ���。���������∈ℤ, ∀��� ∈���,∀��� = 1,���������������,���������∈ {0,1},∀��� ∈���,∀��� = 1,��������� ,��������������������� ≥0,她家������,���= 1,���,−1. (十四)���������������同样的应用程序也适用于速度的变化此外,图。 1表示������������A-B=Δ������+整数rn���的数目���������������������������周期+������ ���并且A-B=周期数的整数− +整数���������周期数+ ������Δ {\displaystyle Δ} 因此,[编辑]■+���■+Δ − Δ=������,(15)������������������������其中是整数决策变量(周期数)。 在广告中Dition,������=+1++=1 ++和=���1 ������������C-D���������1���2������������������������2������������������������������E-F���������+2���������+���������=2���������+��������� −��������� +���������.因此,如果(15)被替换,������+������+1(���������+���������)+(��� ������+ ��� ���������������)−1( ������+ ���������������������)−(��� ������+ ��� ������)−���������������������2 2图2。 网格图G3×4(V,E)。+���������(Δ ������−Δ������)=������。(十六)Eq. (16)被称为动脉环收缩,因为动脉介于信号之间。Sai和Saj。此外,还有一些约束条件,即如果允许绿灯,模型左转决策(左转决策)。MAXBAND允许决定左转弯的四种可能模式,如图3所示(有关详细信息,请参阅Little等人的文章)。[8])。在图1中。此外,还考虑了任何参数或变量的,以及它们与动脉上相反方向的条相关的响应名称。������该模型只考虑可以用二维网格图Gr×c(V,E)表示的网络,其中r和c分别是行和列的数目。V是节点的集合,E是集合 对于边,==和== 2--。������网格图是许多真实世界网络的良好表示形式。图2给出了一个= 12和= 17的例子。������2.1. 客观性功能图中的参数 ai ������和3代表动脉上的一个信号ia,分别为出站和入站左转阶段的时间(周期)。R是常用的红色时间。例如,图4显示了车辆在三种不同时刻在主要街道上的三种可能的运动。正如你在2区看到的,出站和入站方向的交通灯都是绿色的,所以水平街道上的汽车不能穿过。 另一边。在通常的红色时间R,可能会给十字路口一个可能的不利的左转模式。此外,Δai可以表示为ai和的函数。���为例如,如果我们考虑模式1并计算总网络出站时间的中心与总网络入站时间之间的差(按此顺序),则获得以下结果:在我们的实践中,目标是使乐队的加权和最大化。���������������������������������,���������������������≤������,宽度。让A成为网络上的一组动脉;因此,目标������������������X.卡贝兹,S.加西亚和S.D. 萨拉斯软计算快报1(2019)100001Δ =���������+���−(���+���������+���=−���������+ ������。X.卡贝兹,S.加西亚和S.D. 萨拉斯软计算快报1(2019)1000012���������,���������图3。 左转弯相位的模式。--表1Δai的EX压力模式Δai ai������1-+������������22+ ������������2������������324-11���������2.3. 循环约束条件。网络病例是动脉病例的自然推广,相应的模型包括了每个动脉的所有预期约束条件。动脉环收缩(16)可以看作是两个节点的一个周期,因为它代表了到达信号和从信号返回的运动。如果这个想法被扩展到更大的循环,很明显,循环中所有集合的总和必须是一个整数。为了观察如何写出循环约束的方程,让我们从一个例子开始由4条动脉组成的循环={,}���������和4个节点={1,2,3,4}如图5所示。������每个动脉都2表1中列出了其他左转弯相位的结果。[10]这些表达式可以用下面的公式来表示。a她家有信号saj,其中j是箭头给出的出站方向上递增的信号的索引。按顺时针方向前进,从 J1交叉点开始,此示例的循环约束条件为:{\displaystyle {\}������ +κ���2���++χ���3++4���������++1���=���,Δ=1[(2)] ������ –������ ���–������ –������],(17)���������������,������������������������,������������������������,������ℎℎ������������,���������其中C是一个整数决策变量,而π是一个变决策变量。���Where,ai,������ 是的 {0,1}是附加二进制变量。决策者在左转弯处,通过替换方程将其包含在模型中。(16) 在(17)中,如在约束中所见(5)。可表示为introde o set,表示之间的时间在交界处相遇的信号Saj和Sbk的连续红色中心i,即,这是动脉a和b之间的链路时间。011000X.卡贝兹,S.加西亚和S.D. 萨拉斯软计算快报1(2019)100001���������������������,���������������κ由以下机构提供:���������������,���������22图。6. 主动脉(m)和横动脉(c)的交界处i。表2E X压力为���������������s。克罗斯街模式1 2 3 4图。4. 模式1的左转弯阶段示例。1+1 ++1 ++1+������������2������������2������������2������������2主街1-������������221-������������1+������������������21+������������������1+������������21+������������������1-������������21-������������321-+������������4221 ++������������221 ++������������221- +������������2图。5. 具有4个连接点的顺时针循环。为了将此表达式推广到任何给定的循环,定义了以下集合:• ������ ():前(后)动脉的所有节段的集合,������MAXBAND模型必须在每个节点上决定剩下的四个参数,i,每个内部节点的计算应该考虑到该选择中涉及的二进制变量的所有可能值。[10]下面的结果提供了一个简单的表达式来计算跨节点集,而不需要LM2.1模型中包含的变量之外的额外变量。Theorem 1. 考虑图3中所示的左转弯相位的模式。让edges(i,j)在周期的顺时针方向上,���������������be the value ofΨ���when the arteries m and c meet at the junction���������������,���������• J:中形式(b,j,i,c,k)的所有集合,其中i是符号Sbj和Sck中动脉b和c之间的连接点,���在此之后,网络环路约束(cycle constraint)变成:i对于分别具有左转相位模式pm和pc的信号S mj和S ck(参见图 6)。然后,对于pm和pc的所有可能值,定义如下:∑������−∑(,)���������������+κ=。���π���= 1 − 1 [(2���������− 1) ������−(2���������− 1) ������]。������证明。 让我们考虑一下图7,它显示了的不同形式。������������������模型中循环约束的数量取决于所需的数量。网络的边和节点的位置事实上,这个数字可能非常高,这使得这个问题非常难以解决。下面的结果使我们能够解决所提到的问题。���众所周知,任何单个图上的所有圈的集合都可以由基数为−+1的基生成,其中m表示与下图相关的无向图上的边数,n表示节点数。���我可以 在图1中获得左转弯相位的所有可能的排列。 3.跨街阶段在红色时间Rm期间在主要街道中占据位置,反之亦然。的所有值��������������� 表2中对此进行了总结。 仅从s开始在使用MAXBAND模型的等式(10)中,仅计算出出站方向相位中的任何一个。此外,表2揭示了这一点:有向图,它表示原始网络的形式所以,一个循环1-���+在编写模型之前,必须找到基本原理。感兴趣的读者是1,1=���1,4= 4,1=4,4 =,2,1 = 2,4 =3,1 = 4,4 =4,4 = 4,4 =4,4=��������������� ������������请参阅[29]了解更多详细信息。������������������������2��������������������� 3.4 =1−������������������,��� 1.2 =���1.3 =���4.2 =���4.3 =1 + ������+ ������,以及2.4. 计算内部节点或设置������2������������������������2���2.2= ���2.3 = ���3.2 = ���3.3 = 1 + ���������−���������。一般来说,网格图Gk×k需要(− 1)2个网络环,其中-������������������������2必须计算字符串,因此,必须计算多个内部节点Ta ble 3显示了二进制变量s的所有不同值���这些方程中的每一个。 节点内的值设Ω的值为和's表示模型需要计算Δ's的每个左转弯阶段与Eq. (十七)。the s被安排在四个刚刚确定的组中������Pend on红色时间符号Saj和Sbk在主符号和十字符号上分别是街道对于实例,如果不允许左转,则执行以下操作:对于符号S mj和S ck上的的值主要街道和交叉街道的红色和绿色时间将具有相同的长度,在这种情况下,时段内设置将是清晰的0.5个周期。因为你现在,很容易验证一个表达式是否适合计算。 任何���������,���������������(,)她家���������������������,���������(,)她家���������������1X.卡贝兹,S.加西亚和S.D. 萨拉斯软计算快报1(2019)100001������������������������������������MAXBAND参数的项,≤≤,可以表示为。���������������������⎥22������,���222表3第一章四个不同的群体���������������模式化图。7. 几何形状为���������������。3. 整数变量在本节中,动脉PM PC���Mj������������ck���ck������������������[7]中给出的左转相位时的循环约束被扩展为 网络环路的限制条件。从图1中可以清楚地看到0≤������ ≤1-������0≤���������≤1-���对于任何人动脉A上的信号I。通过使用约束条件(2)、(6)和(7),获得���������������������������������≤������ ≤������ 和������≤≤������。Eq. (17)提供Δ=��� ���−���������2���������������1���������������2���������������1��������������������������� -������������������-���������。Thus,−(���) +)≤Δ≤(���������)������ +),作为的取u2在{0,1}中。2 2 2 22通过使用约束中的边界(5),允许限制对于m���������=2 −1()������ +)-������ 1()������ ���+���)+12 ()���������+���������)+ 1()������ +������)���������– (+ ��� )+������ ⌋���������������������������+���������������(19)������1������1= −2 + 1(��������� ���+1+1(��������� ���+-1(������+-1(������ +)������������2 2 2 2���������������������– ���+������������������������⎤⎥.(20)������������2������������2κ=1 −1[(2 −1) −(2 −1) ]������������������������(十八)因此,使用LM2.1中的符号,即,������=������:������≤������≤������,∀��� ∈���, ∀��� = 1,������(二十一)□���������一个类似的命题可以在[30]找到。然而,没有尝试。此外,let她家是一个符号为Sai的动脉,其中=���������{1,..���������这是时间之间的时间���)+������,������������4411114.44111014.11401111.41101011.13400113.42110012.13100013.12410112.41201101.24211104.24311004.31301001.32210102.22310002.33200103.23300003.3X.卡贝兹,S.加西亚和S.D. 萨拉斯软计算快报1(2019)100001扩展它是这样做的。������X.卡贝兹,S.加西亚和S.D. 萨拉斯软计算快报1(2019)1000011、∑∑κ������2⎥1、������������∈������ ⧵{������}������������11,������������⎣⎦-将本地搜索应用于当前解决方案。这是TSILP-LSVNS(算法1)、TSILP-LSF(算法2)或TSILP-LSF(算法)的简单迭代应用。⎢⎢⎥表4一些Maxband问题的大小。网格图Gr×c3X35X 56X 67X 78X 89X 910X 1015X 1520× 20平等性1656851201612082616161121m12406084112144180420760C4162536496481196361s361001441962563244009001600整数变量5215622931641753266115162721动脉段中的第一个信号和最后一个信号是:因为提出的算法包括禁忌搜索[23],所以它是������������=������−∑���������.(二十二)你想知道一个初步的解决方案,为以后探索你的邻居。觉醒������������由于涉及的等式数量很大,因此优化求解器Hence,���������������≤���������≤,在which中XPRESS提供了第一个可行的解决方案[31]。������1、������=������1、���������������������11、������–������(23)���此外,变量m������������������������从它们中随机选择了许多rm、rd和rC变量。���������^���^������{1}���{2}{3}���分别用下面的过程之一在以后进行整数变量的其余部分被设置为它们在数组中的值。������������=���������������������2���������������。(二十四)初始解决方案。���������∈������⧵{��� }������{1���}{2}• TSILP-LSF:rm、rd和rC变量的值被设置为通过使用前面提到的相同含义并考虑+������在不平等等式中。(21)分别为{0,1}和(31)。11������������• TSILP-LSU:具有给定值的变量rm、rd和rC。���+���+ ���=���++���它被获得了���������≤≤,������22������������������������������������,������������,������������,������动作再次成为变量(即,修复ed)。对于,���1������• TSILP-LSVNS:TSILP-LSF和TSILP-LSU在另一个。���������,������= −(������,1���+��� ������,������)+���1���,������+ 1,(25)������2������1������������使用XPRESS尝试新功能解决了当前的问题。和邻居解决方案。重复此操作以生成一组解决方案���������,������=(������,1���+������,������)���+1���,������− 1。(二十六)大小为SizeList的(候选人列表)。候选人名单可能包含许多候选人。������2������������使用TSILP-LSF时不可行的解决方案因此,如果某些变量是以下是Eq. (18)我们也有Psi���≤������ ≤κ,其中���在一个固定的ed,不可行的解决方案的数量大大减少。在这种意义上,TSILP-LSU生成候选人列表。在我们的经验中,如果��������� =1(1 + + ),(27)������������应用内存结构,释放(一个修复程序)变量以解决问题问题,它产生了一组不同的解决方案。TSILP-LSU应用于��������� =1(1−)2������ ���–������).(28)所选变量rm、rd和rC仅在禁忌列表不禁止的情况下使用。该列表是一个数组,其中包含每个表示变量的t个值。最后,C的边界,在约束集(10)中,成为���这是一个无法更改的迭代次数的函数。这是通过按目标值的顺序递减来排序的(即,最好的第一个),和第一个解决方案成为当前解决方案。在保存禁忌列表和��� =������������+(29)第29章���更新每个整数变量时,如果变量与变量不同,则t值递减零,否则它们将被设置为值maxtt。随后,一个贪婪的���������,������������,������()∈������������=������– ∑Ψ���⎤⎥.(30)TSILP-LSU(算法3)。当达到最大值时,满足终止标准。���的������,������������,������������⎥发生的迭代次数为μ m(参见算法4)。⎢���∈��������� ������∈������������(,,)她家���������������可以将以下一组约束添加到线性模型中:������≤������≤������,∀��� ∈���.(三十一)为了减少整数变量的搜索空间,在即将到来的计算实验中使用了上述限制4. 用于MAXBAND4.1. 一种基于MILP的启发式算法,带有MAXBAND的禁忌搜索在网络上,MAXBAND模型需要大量的初始数据点,以及在每个数据段上定义的多个变量。 一个动脉,信号和周期在周期的基础。虽然表4中给出的实例可能看起来不太大,但该公式具有许多包含整数和二进制变量的等式,这使得该问题难以解决。���������κκ许多人试图找到一个系统的过程来产生这个解决方案,������ε���������∈������������������,������������X.卡贝兹,S.加西亚和S.D. 萨拉斯软计算快报1(2019)1000014.2. 计算结果。算法的性能是使用人工数据进行测试的。对于出站和入站地址,所有运行数据都具有相同的值。请注意,即使是小网格图也非常密集。设U(a,b)是区间(a,b)上的连续均匀分布• 网格弧的长度遵循分布U(140,600)(米)。• 红色时间r遵循分布U(0.4,0.6)(周期)。• 左转次数遵循分布U(0.25r,0.38r)(秒)。���• 最小/最大公共周期最小/最大,遵循分布U(40,60)/U(90,110)(秒)。���• 速度下限/上限e/f遵循U(12,14)/U(15,16)分布(米/秒)。• 往复式低速/高速变化的极限1/h/1/g= 0.012/−0.012(米/秒)−1。X.卡贝兹,S.加西亚和S.D. 萨拉斯表5软计算快报1(2019)100001TSILP程序的计算结果(小实例)。EX act Global Global/LS TSILP-LSF TSILP-LSU TSILP-LSVNS大小#*的TIterslTTiLSRMRDRC平均值最差最佳avgt平均值最差最佳avgt平均值最差最佳avgt3x313.220105352222.732.712.9163.013.013.0273.002.833.0291053102222.722.712.8183.013.013.02103.023.013.021530103104442.712.712.76333.023.023.02453.023.023.025950103204442.712.712.71733.023.023.021233.023.023.0217423.800105352222.611.243.7653.481.383.8063.793.673.8081053102223.241.243.77103.783.723.8093.803.763.801330103104443.693.693.69313.693.693.69393.693.693.695250103204443.693.693.69723.693.693.691023.693.693.691455x534.777105352223.572.634.16114.053.434.31144.113.734.29171053102223.863.294.06144.083.524.30174.173.834.351930103104444.164.014.41554.314.184.73964.364.184.7311750103204444.143.944.181454.333.954.712574.424.234.7233245.206105352223.883.753.9874.093.844.43114.243.984.49111053102223.913.744.1
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