论文研究 基于延迟函数次梯度启发式道路交通补偿策略.pdf

解决道路交通拥堵的主要想法是，对于有些容易造成拥堵的道路进行收费，而对于其他未充分利用的道路进行适当补偿，对此提出一种基于延迟函数的次梯度启发式道路交通补偿策略。首先，给出道路集的收费/补贴的非线性规划模型，主要是基于Beckmann最小化目标函数实现，然后利用库恩—希尔斯条件和拉格朗日乘子建立模型的条件约束；其次，基于启发式算法建立道路交通的定价补偿策略，利用边际成本建立延迟函数分析模型，然后基于次梯度法进行模型的优化；最后，通过在真实道路网络上的仿真实验，显示所提算法在旅行时间、交通流量、收敛性等指标上均具有较好的性能，验证了算法的有效性。