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基于粒子群优化理论的停车换乘系统优化选址模型研究 被引量:3

Metro Planning based on Particle Swarm Optimization Theory
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摘要 停车换乘(P&R)作为一种重要的需求管理手段,在城市交通中发挥着重要作用。P&R设施选址规划是建立P&R换乘系统最关键的一步。针对P&R系统的特性和功能提出了建立在空间分析上的P&R优化选址截流模型,为截流模型在工程中的应用提供了一个新的思路。实践证明,所建立模型的递推形式有利于计算机编程实现。粒子群(PSO)算法有利于空间多目标模型实现多目标点的寻优搜索,并且能有效避免陷入局部最优解而导致算法停止迭代。 As an important means of demanding management,park-and-ride model plays an important role in urban traffic.The planning of P & R facilities location is the most critical step to establish this system. This paper introduces an optimum planning theory of the park-and-ride facilities based on a modified flow interception model,which is established through space analysis according to the specialities and functions of P & R system.This research supplies a new thought for the application of P & R model in engine...
出处 《城市轨道交通研究》 北大核心 2009年第3期17-21,共5页 Urban Mass Transit
关键词 停车换乘 粒子群优化 改进的截流模型 park-and-ride particle swarm optimization modified flow interception model
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