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[B题] 1013 B题

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    发表于 2010-6-2 22:49 |只看该作者 |倒序浏览
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    2010第三届数学建模网络挑战赛第二阶段论文

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    题 目 :基于Nash 均衡原理、小波神经网络模型及ATM动态导航路由选择对北京二环内BRAESS悖论情况的研究( |( e0 z( [. B( @  i+ L
    关 键 词
    ) K7 S0 t$ ^$ `' r: Y- i- FNash平衡点    Pareto 边界    小波神经网络     Nash平衡比率    路段延迟系数    ATM路由选择    Hopfield双重选路算法     灰色Gompertz预测     遗传算法
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    摘 要:
    " i9 q" q8 g, V4 V    本文首先通过对非合作网络中Nash平衡点与 Pareto 边界理论的分析,通过单起点单终点的简单路网入手, 分析Braess 悖论的成因,Braess 悖论实质上是非合作网络中Nash 平衡点不满足Pareto 最优性时出现的现象。定量的给出出行时间与流量的关系,这里引入了路段延迟参数的概念,量化得到延迟参数与路段流量,出行时间,出行密度之间的关系。进而通过建立北京二环区交通路网模型,拟合出~/flowLspeed关系曲线,得到各路段的延迟参数,进而得到单月内北京二环区Pareto最优解的判别条件。$ a& m9 M0 l# b3 R. o5 A
        其次,根据Pareto 边界理论,我们以年月为单位统计北京二环以内交通流量因素,得到城区交通年延迟参数,并计算了2000~2009年共120个月的延迟参数。接着,我们构建了Nash 均衡原理模型,引入了路段 Nash平衡比率的概念,即当某一时间范围内,路段 Nash平衡比率低于路段延迟参数时,则发生了Braess 悖论,当同时又满足Nash平衡波动率超过30%时,为严重Braess 悖论,从而完善了Nash平衡比率理论方程。
    3 }; t* A. _2 a& a: Z    再次,根据已建立的Nash平衡比率理论方程,在此基础上构建小波神经网络来对北京二环区交通路网路段 Nash平衡比率进行预测,这里我们将选择2000~2009年路段延迟参数为样本,根据路段延迟参数与路段 Nash平衡比率的动态关系式,对2000~2009年路段 Nash平衡比率进行计算。9 C; T: i! s# A6 p' e
        接着,我们建立了GPS动态导航的车辆运行模型,量化得到了时耗期望值和时耗方差两个目标函数并作为ATM路由选择的约束条件,以降低Nash平衡比率为目标,通过ATM路由选择进行GPS导航对路段影响的预测。当我们控制业务源提高GPS使用率时,路段NASH平衡比率也持续上升,使用率升至0.34时,NASH平衡比率上升幅度最大化。& \0 Z9 l* j: J. V
        我们通过灰色Gompertz模型对ATM路由选择算法进行误差分析,检验结果表明此抽检方案为合理方案,误差范围5.84%。通过遗传算法对路段Nash平衡比率进行优化,得到最优化后的结果,证明了ATM路由选择算法对GPS动态导航研究的可靠性。: n3 ?6 ?, s6 D( X9 X1 D1 b
    最后,针对暂时关闭其中的某些道路以缓解交通堵塞问题,我们建立了基于瓶颈路由博弈的网络路径选择性模型来研究这个问题,首先,我们分析了临时关闭某些路段以缓解交通拥堵的可行性,并且给出了可行性的相应条件;其次,我们采用该模型通过实例进行分析,引入了悖论边概念,并研究了悖论边的选取方法,也就是可通过暂时关闭来缓解交通堵塞的路段选择方法。
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