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

本文详细描述了一个使用遗传算法优化的离散交通网络双层规划模型,涉及路段收费情况的收敛过程。MATLAB2022a版本用于测试,算法以一氧化碳排放为目标,通过多目标优化求解出行时间和区域排放。

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目录

1.程序功能描述

2.测试软件版本以及运行结果展示

3.核心程序

4.本算法原理

5.完整程序


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

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:

2. 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

3.下层模型

采用固定需求的用户平衡(UE),总阻抗最小

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;

5.完整程序

VVV

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