基于特定拓扑结构的交通分配算法分析与设计方法

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71501129
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    18.5万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0102.运筹与管理
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2018-12-31

项目摘要

Specific topological structures are defined as some simple network structures with nice topological properties and mathematical properties. They are the minimal topology for flow operations in the traffic assignment algorithms, and can be regarded as elemental blocks to study the traffic assignment algorithms. Experiences from current literatures indicate that employment of specific topological structures and their utilization methods have key effects on the convergence performance of traffic assignment algorithms. Here we emphasize the significance of these specific topological structures in analyzing and designing traffic assignment algorithms, and plan to study traffic assignment algorithms by these specific topological structures. Our research content includes: ①Collect and explore specific topological structures with potential properties for designing traffic assignment algorithms, and build the equality conditions between the traffic assignment problem and the specific topological structures; ②analyze the role of specific topological structures in designing traffic assignment algorithms and summarize well properties of advanced algorithms that can be used for others; ③analyze and compare the impact mechanism of different specific topological structure or their utilization methods on convergence performance of traffic assignment algorithms; ④improve current algorithms or design new algorithms by proper use of specific topological structures. Our research is expected to improve the current state-of-art of traffic assignment algorithms, and provide quick and efficient solutions to the planning, design and management of the urban transportation network.
特定拓扑结构被定义为某些具有良好拓扑特性与数学特性的简单网络结构,是交通分配算法进行流量操作的最小结构,也是研究交通分配算法的基本单元。特定拓扑结构的选择与运用对于交通分配算法的收敛具有关键性作用。本课题强调网络结构的拓扑特性在交通分配算法分析与设计过程中的重要性,拟通过研究某些特定拓扑结构来达到解析与开发交通分配算法的目的。本课题将:①从挖掘和研究构成交通分配算法的特定拓扑结构入手,建立交通分配问题与拓扑结构之间的等价关系;②分析特定拓扑结构在交通分配算法设计过程中承担的作用,总结优秀算法设计过程中存在的规律性特点;③解析不同拓扑结构及运用方法对交通分配算法收敛特性的影响机理;④通过对特定拓扑结构的合理运用为切入点探索现有算法的改进方法和新算法的设计方法。研究成果将提高现有交通分配算法的计算精度,速度和可靠性,为大规模交通网络的规划、设计和管理提供快速准确的解决方案。

结项摘要

面向大规模交通网络上的用户均衡分配问题,本课题提出并研究了基于特定拓扑结构的交通分配算法分析与设计方法。特定拓扑结构可以理解为是对交通网络按照一定规则分解后得到的一些具有良好数学和拓扑特性的子网络,是交通分配子问题定义的载体,也是算法进行流量操作的最小拓扑结构。本课题的研究内容围绕特定拓扑结构展开:首先,我们对文献中的现有算法所采用的特定拓扑结构的拓扑特性,分解方法,子问题定义方法,子问题求解方法和算法的收敛特性进行了深入的分析和对比,总结了不同拓扑结构以及不同处理方法对算法收敛的影响规律 ;其次,我们通过改进某些已有特定拓扑结构的分解、搜集和流量均衡方法来设计新型交通分配算法,提出了iTAPAS(improved Traffic Assignment by Paired Alternative Segments)算法和Greedy算法。前者较TAPAS算法更加简单,而且收敛效率提高了一倍;而后者作为一个基于路径的算法,比目前所有的基于起点或者bush的算法都要快。第三,我们通过构造新的特定拓扑结构来设计新型的交通分配算法,提出了用于求解路径流量的EMARB(Entropy Maximization through Alternative Representation of Bushes)算法。在该算法中我们构建了一种新型的bush结构,即node-based arrival bush;进而将交通分配原问题进行了两类分解,一是根据origin-based bush分解,二是根据node-based arrival bush分解;通过将路径流量在这两类bush上来回迭代实现了算法的收敛。. 本项目提出了一种全新的交通分配算法设计思路,并且在这种思路的指导下成功开发了三个高效的交通分配算法,显著提高了大规模交通分配问题的计算效率和精度。项目的研究成果包括:发表(含一篇出版中(In Press))4篇SCI/SSCI期刊论文,其中1篇发表在《Transportation Science》,2篇发表在《Transportation Research Part B》,1篇发表在《Transportation Research Record》;在国际国内会议上汇报成果7次,培养博士研究生2名,硕士研究生3名。

项目成果

期刊论文数量(4)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(4)
专利数量(0)
A New Algorithm for Achieving Proportionality in User Equilibrium Traffic Assignment
一种实现用户均衡流量分配比例的新算法
  • DOI:
    10.1287/trsc.2018.0845
  • 发表时间:
    2019-03
  • 期刊:
    Transportation Science(In Press)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Jun Xie;Yu Nie
  • 通讯作者:
    Yu Nie
New insights and improvements of using paired alternative segments for traffic assignment
使用配对替代路段进行流量分配的新见解和改进
  • DOI:
    10.1016/j.trb.2016.08.009
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Transportation Research Part B: Methodological
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Jun Xie;Chi Xie
  • 通讯作者:
    Chi Xie
Testing the proportionality condition with taxi trajectory data
用出租车轨迹数据测试比例条件
  • DOI:
    10.1016/j.trb.2017.05.003
  • 发表时间:
    2017-10
  • 期刊:
    Transportation Research Part B: Methodological
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Xie Jun;Nie Yu;Liu Xiaobo
  • 通讯作者:
    Liu Xiaobo
A Greedy Path-Based Algorithm for Traffic Assignment
一种基于贪婪路径的流量分配算法
  • DOI:
    10.1177/0361198118774236
  • 发表时间:
    2018-05
  • 期刊:
    Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Jun Xie;Yu Nie;Xiaobo Liu
  • 通讯作者:
    Xiaobo Liu

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其他文献

基于背景噪声经验格林函数的地震准确定位精度分析——以2008年甘肃武都地震为例
  • DOI:
    10.6038/cjg2022p0616
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    地球物理学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王烁帆;倪四道;王伟涛;曾祥方;谢军;韩宏博
  • 通讯作者:
    韩宏博
面向交通控制的实时在线仿真参数标定
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    同济大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    吴伟;时柏营;谢军;WU Wei;SHI Baiying;XIE Jun
  • 通讯作者:
    XIE Jun
基于四象限探测器的斯托克斯向量测量仪
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    红外与毫米波学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    何超;常金涛;王勇;廖然;谢军;马辉
  • 通讯作者:
    马辉
精神分裂症患者自我怜悯与童年期创伤的相关性研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    精神医学杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    耿峰;董毅;韩丽娟;谢军;谢思思;刘寰忠
  • 通讯作者:
    刘寰忠
超顺磁性氧化铁标记骨髓间充质干细胞移植治疗兔脊髓损伤的磁共振活体示踪
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    中华临床医师杂志(电子版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张瑞平;李健丁;刘强;双卫兵;谢军
  • 通讯作者:
    谢军

其他文献

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谢军的其他基金

时变环境下基于客流均衡分配的公交时刻表优化研究
  • 批准号:
    72371205
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    41 万元
  • 项目类别:
    面上项目
考虑多种方式衔接的公交分配模型与算法研究
  • 批准号:
    71971178
  • 批准年份:
    2019
  • 资助金额:
    49 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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  • 批准号:
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  • 批准年份:
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  • 资助金额:
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相似海外基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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