路网建模与计算方法研究

城市路网交通流的数学模型及仿真钟建新;王照生【摘要】提出了一种基于改进的蜂群智能算法的路径选择分配方法.首先利用双向信息传递技术得到实时路段的交通流状况,将路段的通行能力分级,通过模仿蜂群个体的局部寻优比较得到最优解,具有较快的收敛速度.仿真结果表明,提出的模型和算法不仅能有效解决城市交通路径分配问题,而且计算复杂度较低,算法的计算效率较高,为提高交通路网的效率及实用性和有效性提供了依据.【期刊名称】《安徽电子信息职业技术学院学报》【年(卷),期】2018(017)001【总页数】5页(P26-30)【关键词】路网交通流;数学模型;仿真【作者】钟建新;王照生【作者单位】赣州师范高等专科学校, 江西赣州 341000;赣州师范高等专科学校, 江西赣州 341000【正文语种】中文【中图分类】O29社会经济的发展和城市化水平的不断提高，对城市交通提出了越来越高的要求。

目前，城市交通拥挤和交通事故频发严重地困扰着交通管理部门和出行者，解决这些问题成为缓解城市交通压力的迫切需要，也是加快城市化进程需要研究的一个重要课题。

近年来，电子通信技术的飞速发展及智能运输系统的产生得到世界各国的普遍关注，借助这些技术，开发城市汽车导航系统，实现路网信息的集成与共享，对改善路网拥挤与提高道路通行能力卓有成效。

目前，全球定位技术和双向信息传递技术已经趋向成熟，只需进行相应的改进和有机结合，就可以实现车辆定位和各种信息的传送和转化。

因此，在汽车导航系统中，尚未解决的是导航依据和方法问题，即为用户选择怎样的出行路径才能满足用户的不同出行目的和需要，并且达到避免拥挤、提高整个路网使用效率的目的。

如何在短时间内获取路网和用户信息，以及如何根据这些信息快速确定出最优出行路径。

这是运输领域的一个前沿理论问题，即“动态路径选择”问题，其优劣将直接影响汽车导航系统进而整个系统的造价和功能。

近年来，世界各国在这个领域进行了深入地研究，取得了比较可观的成果，但所建模型普遍存在着约束条件苛刻、计算量大、优化时间长等问题。

城市多模式道路网设计方法--模型、算法和应用胡文婷;陈峻;王炜【摘要】In order to optimize the operation of the urban multimodal road network ,a bi‐level model is proposed in the study based on analyzing the interaction of the mixed traffic flow .A practical approach was developed to overall design the motor vehicle lanes ,bicycle lanes and pedestrian sidewalks as a whole .The upper model defined road traffic efficiency as an optimization objective .The lower model was an integrated model to forecast travel choices .Three heuristic alg o‐rithms with the diagonalization algorithm were used to solve the bi‐level model .The proposed method was applied to the urban road network planning in the City of Huaibei .The proposed algorithms were evaluated on three target values by 30 trial runs each .The results indicate the PSO algorithm was the most efficient .The goodness‐of‐fit of lower model was 0 . 659 ,which was better than the independent traffic network 0 .375 .The network can be optimized to achieve different ob‐jectives .The results also conclude that the proposed approach is practical and feasible to be used in design and planning of multi‐modal road network .%为实现城市多模式道路优化，通过分析我国城市混行交通的特性，建立双层模型，对城市机动车道、自行车道、人行道进行整体设计。

ArcGIS教程：基于路网的城市间距离计算方法在进行城镇体系规划时，城市腹地范围的确定是城镇体系规划的一项重要内容，当今国内外众多学者提出了很多关于城市腹地范围测度的方法，如断裂点理论、中心地理论及哈夫模型等，而在这些模型中都涉及到一个重要的参数，即城市间的距离。

城市间的距离不能简单的等同于两点间的直线距离，因为城市间的各项联系往往都是基于路网而发生的，因此，常常需要将路网距离作为两个城市间的实际距离。

下面就来介绍一下ArcGIS中计算路网距离的方法。

1.解决思路在ArcGISToolbox中，用于两点间距离量算的工具(Point Distance)只能计算出两点之间的直线距离，如果要基于路网计算两点间的距离，可以借助网络分析(NetworkAnalyst)扩展模块来实现。

首先创建基于路网的网络数据集，然后基于此网络数据集计算城市间的路网距离。

现欲计算一研究区内区域中心城市与其他城市间的路网距离，具体实施过程如下。

2.实施步骤2.1创建网络数据集(1)数据准备所用数据为道路现状矢量数据road.shp和城市点矢量数据city1.shp(中心城市)和city2.shp(其他城市)。

(2)激活网络分析模块单击菜单栏自定义选项，选择扩展模块，勾选网络分析，Customize >Extensions > Network Analyst。

(3)创建数据库在ArcCatalog中，单击右键新建数据库(New>File Geodatabase)。

(4)创建要素数据集选中所创建的地理数据库，单击右键新建要素数据集(New>Feature Dataset)。

(5)导入要素类选中所创建的要素数据集，单击右键导入(Import>Feature Class)道路矢量数据。

(6)创建网络数据集选中所创建的要素数据集，单击右键新建网络数据集(New>Network Dataset)。

注：网络数据集不仅可以创建在地理数据库，还可以创建在shapefile工作空间，shapefile 网络数据集仅支持使用单个边源，而地理数据库网络数据集则支持使用多边源和多交汇点源。

智能交通系统中的车辆与路网匹配算法研究随着智能交通系统的快速发展，车辆信息和路网信息在智能交通系统中起着至关重要的作用。

而合理匹配车辆信息和路网信息成为了智能交通系统中非常重要的一项研究内容。

车辆与路网的匹配算法研究对提高智能交通系统的工作效率及健康发展有着重要意义。

本文将对车辆与路网匹配算法的相关研究进行探讨。

一、车辆信息和路网信息的匹配车辆信息和路网信息的匹配是指拟合车载传感器生成的GPS轨迹到现实世界中实际的路网。

在智能交通系统中，提高路网和车辆信息的匹配准确度可以实现许多应用。

例如，保险公司可以根据车辆轨迹精准定位事故发生位置，计算保险费用。

政府监管部门在巡查当中也可以利用车辆轨迹保障交通安全。

二、传统匹配算法的缺点传统的匹配算法常使用格网匹配或是众多数据结构进行计算，但这种算法的时间复杂度较高，执行效率较慢，计算过程中易发生误差。

例如，GPS信号精度受多种因素影响，如山间、高楼大厦等建筑物的遮挡，甚至有时候天气也会影响GPS精度。

而此时的GPS信号不仅位置误差大，而且由于定位偏差会引起在该位置而言明显错误或干扰本应在该位置上的跟踪和寻路。

这使得传统匹配算法无法应对现实的情况，准确度比较差。

三、基于图形理论的匹配算法基于图形理论的匹配算法能够有效解决传统匹配算法的缺点。

基于图形理论的匹配算法，是将区域划分成一定数量的网格区域，根据车辆轨迹图构建路网图，通过最小化轨迹与路网的误差来得到较高的匹配准确率。

从逻辑上来说，这种算法类似于出租车寻路的方式，首先根据起点与终点进行最短路径匹配，连接起起点与终点之间的路径。

之后，在该路径基础上连接其他的路径直到构成一张路网图。

路网图构成后，车辆轨迹则变成了图中的一条路径。

而匹配则是在图中查找起点与终点，最终得到路径。

四、深度学习在车辆与路网匹配中的应用随着人工智能技术的发展，深度学习已经成为了智能交通系统中应用广泛的技术之一。

基于神经网络的方法可以利用卷积神经网络或是递归神经网络等方法对车辆轨迹和路网建模，并精确匹配车辆和路网。

路网拓扑结构及路径规划算法研究在城市交通中，路网是一个非常重要的组成部分。

它决定了行车的路线和时间，是人们出行不可或缺的基础设施。

而路网的拓扑结构和路径规划算法则是实现这一目标的核心。

一、路网拓扑结构路网拓扑结构指的是路网中节点和线的拓扑关系。

其中节点代表路口或出入口，而线则代表道路。

在路网中，存在着不同的拓扑结构，比如树形结构、网状结构、环形结构和多层结构等等。

这些结构不仅会影响道路的通行能力和效率，也会影响路径规划的复杂度和准确性。

1.1 树形结构树形结构是指路网中只存在一个根节点，并且每个节点只有一个父节点。

这种结构适用于城市中心区域或者是较小的城镇，因为它的通行能力有限。

1.2 网状结构网状结构是指路网中存在多个节点，并且每个节点都与相邻节点相连。

这种结构适用于城市较大的区域和城市群，在交通繁忙的情况下可以保证路网的通行能力。

1.3 环形结构环形结构是指路网中存在一个或多个环形节点。

这种结构适用于城市较小的区域或城镇，在交通繁忙的情况下也能保证通行能力。

1.4 多层结构多层结构是指路网中存在多层道路，比如立交桥、高速公路和隧道。

这种结构可以增加道路的通行能力，同时也增加了路径规划算法的复杂度。

二、路径规划算法路径规划算法是在路网拓扑结构的基础上，确定最优路径的方法。

目前常用的路径规划算法有Dijkstra算法、A*算法、Floyd算法和Bellman-Ford算法等。

2.1 Dijkstra算法Dijkstra算法是一种单源最短路径算法，它适用于无负权边的图。

算法的思路是从起点出发，按照最短路径不断扩展，直到到达终点。

该算法可以保证找到最短路径，但是在数据量较大时运行速度比较慢。

2.2 A*算法A*算法是一种综合了Dijkstra算法和启发式搜索的算法。

它通过考虑已经走过的路径和目标点之间的距离来确定下一步的移动方向。

该算法在数据量大的情况下运行速度相对较快，并且可以找到最优解。

2.3 Floyd算法Floyd算法是一种多源最短路径算法，也适用于无负权边的图。

路网研究报告路网研究报告一、研究背景随着人口的增加和城市化进程的加快，城市道路交通压力逐渐增加。

为了有效地解决交通拥堵问题，并提高交通运输效率，对城市道路网络进行研究和优化是非常必要的。

二、研究目的本研究的目的是对城市的路网进行分析和研究，以了解道路网络的结构、规模和特点，为制定城市交通规划和交通管控措施提供参考依据。

三、研究方法1. 数据收集：收集城市的交通数据，包括道路长度、道路宽度、道路类型、交通流量等信息。

2. 数据分析：使用图论和网络分析等方法对路网数据进行分析，计算各个节点和边的度、介数中心性、紧密中心性等指标。

3. 结果呈现：使用地图、图表等方式将研究结果进行可视化展示。

四、研究内容1. 路网结构分析：通过计算各个节点和边的指标，了解路网的拓扑结构，如节点度分布、边的连接性等。

2. 路网规模分析：统计道路总长度、平均道路长度、道路密度等指标，评估路网的规模。

3. 路网特点分析：分析路网中的瓶颈节点和瓶颈边，识别出交通拥堵点，并研究其成因。

4. 路网优化建议：基于研究结果，提出优化道路网络的建议，如增设交通纽带、调整道路流量等。

五、预期成果1. 路网分析报告：详细记录研究过程、方法和结果，提供给相关部门和研究人员参考。

2. 路网优化方案：提出可行的路网优化方案，以改善城市道路交通情况。

3. 决策支持：为城市交通规划和交通管理部门提供决策支持，指导交通规划和交通控制工作。

总之，路网研究报告旨在通过对城市路网的分析，寻找有效的交通管理措施，提高城市交通运输效率，改善交通拥堵问题。

该研究对于提高城市综合交通运输能力和人民群众出行的便利性具有重要意义。

智能交通路网路径规划算法的研究与应用随着城市化进程的不断加快，城市道路交通问题日益突出。

而随着信息技术的发展，智能交通系统逐渐成为解决城市交通问题的重要手段之一。

智能交通系统中的路径规划算法，是智能交通系统实现高效、智能交通的核心。

现今的路径规划算法具有超高的精度和计算速度，并且在实际应用中取得了重要的效果。

本文将从算法分类、解决问题、算法评价，以及实际应用等方面综合分析智能交通路网路径规划算法的研究与应用。

一、算法分类根据智能交通路网路径规划算法的分类，可以分为精确算法、近似算法和启发式算法。

精确算法是指完全遍历所有可能路径，比如迪杰斯特拉算法、贝尔曼-福德算法、A*算法等。

在实际应用中，精确算法由于计算量大，计算时间长，只适用于小规模的问题，不适合处理大规模的问题。

近似算法是指通过调整路线策略，使路径得到近似最优解的算法，比如遗传算法、模拟退火算法等。

近似算法的优势在于可以在较短的时间内处理大规模问题，并且精度较高。

启发式算法是指通过启发式函数（heuristic function）指导搜索过程，最终得到一条最优路径的方法，如A*算法、终点到起点（endpoint to start point，ESP）算法等。

由于启发式算法能够有效地缩短计算时间，进而实现实时路径规划，所以在实际应用中得到了较广泛的应用。

二、解决问题在具体的智能交通路网路径规划中，会遇到很多问题，比如旅行商问题、多重背包问题等。

X-bertholo算法是一种比较成熟的解决旅行商问题的算法。

它是一种遗传算法，能有效地解决旅行商问题，并且具有出色的性能。

多重背包问题是一种典型的课程规划问题，VNS算法是一种比较出色的解决方案。

该算法采用了较为简洁的路径表示方式，有效地提高了计算效率，同时保证了精度。

三、算法评价智能交通路网路径规划算法的优劣，应从精度、计算速度、健壮性等方面进行评价。

A*算法是一种应用广泛的启发式算法。

该算法在计算路径的过程中，不获得最短路径。

小区开放对道路通行影响的数学建模
小区开放对道路通行的影响可以通过数学建模来进行分析。

以下是一种可能的数学建模方法：
1. 建立道路网络模型：将道路网络以图形的形式表示出来，每个交叉路口用节点表示，道路用边表示。

使用矩阵来表示道路网络的连接关系。

2. 计算通行时间：根据道路的长度和速度限制，计算每段道路上车辆的通行时间。

可以使用公式 d = v * t 来计算车辆通过每段道路所需的时间，其中 d 是距离，v 是速度，t 是时间。

3. 计算车辆流量：根据小区乘车需求和道路容量，计算车辆的流量。

可以使用公式 f = v / t 来计算车辆的流量，其中 f 是流量，v 是车辆数量，t 是时间。

4. 评估道路拥堵程度：根据道路通行时间和车辆流量，评估道路的拥堵程度。

可以使用拥堵指数等指标来评估道路的拥堵情况。

5. 模拟不同开放方案：根据小区居民的通行需求和道路通行能力，模拟不同的开放方案，比较各方案下的道路拥堵情况和居民的通行时间，选择最优的开放方案。

通过以上的数学建模方法，可以对小区开放对道路通行的影响进行定量分析，帮助决策者做出合理的决策。

2013数学建模A题公路通行能力的计算方法在现代社会中，交通运输是国民经济发展的重要支撑。

特别是公路交通，作为人们日常出行和货物运输的主要方式，对于促进经济增长和便利人民生活有着重要的作用。

因此，准确计算公路通行能力对于规划和管理道路交通至关重要。

本文将介绍2013数学建模A题中的公路通行能力的计算方法。

根据题目要求，我们将以情景模拟和数学建模的方式进行分析和计算。

1.问题背景与分析首先，我们需要了解问题的背景和所涉及的情景。

在题目中，我们需要计算公路通行能力，该能力通常由道路的流量和速度决定。

因此，我们需要考虑以下几个因素：- 车流量：题目中给出的条件包括车辆密度和道路宽度，我们可以通过计算每个车道上的车辆数量来得到整个道路的车辆数量。

- 车速：根据题目中给出的条件，我们可以得知车辆的最大速度、平均速度以及考虑到车辆之间的相互影响而得到的实际速度。

2.模型建立为了计算公路通行能力，我们可以建立如下模型：- 道路车辆数模型：根据题目给出的车辆密度和道路宽度，我们可以计算每个车道上的车辆数目。

假设车辆之间的间隔是均匀的，我们可以根据道路宽度和车辆长度计算出每个车道上的车辆数。

然后，将每个车道上的车辆数相加，即可得到整个道路上的车辆数。

- 车速模型：根据题目给出的车辆最大速度和平均速度，我们可以假设车辆的速度服从某种分布，如正态分布。

根据速度分布的特性，我们可以计算出实际的车速。

3.计算方法在模型建立的基础上，我们可以进行公路通行能力的计算。

这需要通过情景模拟来实现。

具体的计算过程如下：- 首先，根据车辆数模型计算出整个道路上的车辆数。

- 其次，根据车速模型计算出车辆的实际速度。

- 然后，根据得出的车辆数和速度，计算出整个道路上的通行能力，可以采用如下公式进行计算：通行能力 = 车辆数 ×实际速度4.数值计算与结果分析根据题目给出的具体数据，我们可以进行数值计算和结果分析。

假设题目给出的车辆数为1000辆，道路宽度为10米，车辆的最大速度为60km/h，平均速度为40km/h。