基于GA遗传优化的离散交通网络双层规划模型设计matlab仿真

本文涉及的产品
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
简介: 该程序基于GA遗传优化设计了离散交通网络的双层规划模型,以路段收费情况的优化为核心,并通过一氧化碳排放量评估环境影响。在MATLAB2022a版本中进行了验证,显示了系统总出行时间和区域排放最小化的过程。上层模型采用多目标优化策略,下层则确保总阻抗最小,实现整体最优解。

1.程序功能描述
基于GA遗传优化的离散交通网络双层规划模型设计.优化输出路段1和路段2的收费情况收敛过程。

2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022a版本运行

6c4948041312f015238df7aced6f4ec7_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.jpg
5fa3aba749889615723a48c1f30fed90_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.jpg

3.核心程序

```while gen < MAXGEN;
rng(gen)
gen

  P1 = 0.9;
  P2 = 1-P1;

  FitnV=ranking(Objv);    

  Selch=select('sus',Chrom,FitnV);    
  Selch=recombin('xovsp', Selch,P1);   
  Selch=mut( Selch,P2);   
  phen1=bs2rv(Selch,FieldD);   
  for a=1:1:NIND  
      if  gen == 1
          Cost1(a) = Cost1_intial;       
          Cost2(a) = Cost2_intial;               
      else
          Cost1(a) = phen1(a,1);   
          Cost2(a) = phen1(a,2);   
      end

      %计算对应的目标值
      [errs,a1,a2,eas,tas,xa3] = func_obj(Cost1(a),Cost2(a));
      E               = errs;
      JJ(a,1)         = E;
  end 
  Objvsel      =(JJ+eps);    
  [Chrom,Objv] = reins(Chrom,Selch,1,1,Objv,Objvsel);   
  gen          = gen+1; 

  %保存参数收敛过程和误差收敛过程以及函数值拟合结论
  Cost1gen(gen) = mean(Cost1);
  Cost2gen(gen) = mean(Cost2); 
  F(gen)        = mean(JJ);
  if gen <=32
     F2(gen)        = mean(F(1:gen));
     Cost1gen2(gen) = mean(Cost1gen(1:gen));
     Cost2gen2(gen) = mean(Cost2gen(1:gen));
  else
     F2(gen)        = mean(F(gen-32:gen)); 
     Cost1gen2(gen) = mean(Cost1gen(gen-32:gen));
     Cost2gen2(gen) = mean(Cost2gen(gen-32:gen));
  end

end

Cost1f = Cost1gen(end);
Cost2f = Cost2gen(end);

figure;
plot(F2(2:end),'linewidth',2);
xlabel('迭代次数');
ylabel('上层目标函数');
grid on

figure;
plot(Cost1gen2(2:end),'r','linewidth',2);
hold on
plot(Cost2gen2(2:end),'b','linewidth',2);
xlabel('迭代次数');
ylabel('收费情况');
legend('路段1','路段2');
grid on

disp('流量');
eas
06_029m

```

4.本算法原理

  1. 使用一氧化碳作为路网车辆尾气排放的代表指标,计算公式如下:

348f4982997006eaa2537544f3b00b04_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

  1. 双层规划模型
    上层模型
    采用多目标模型,系统总出行时间最小,同时区域排放最小

2aacabdc1131f1bb546eead290dd9ec4_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

3.下层模型

采用固定需求的用户平衡(UE),总阻抗最小

2e951bebf1a4e6cbbf6f4632a790ab3b_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png
854a24e8f58d419272bead64f23f55ea_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

N——网络中节点的集合;

L——网络中路段的集合;

R——网络中出发地的集合;

S——网络中目的地的集合;

——出发地 和目的地 之间的所有径路的集合;

——出发地 和目的地 之间的OD交通量;

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