发明专利技术公开了一种面向离散交通网络设计的仿真优化方法，包括如下步骤:S1、迭代地将仿真计算资源，分成多次分配给各个备选方案，在每轮迭代中，先使用现有的排序和选择方法智能地将计算资源分配给每个备选方案；S2、在每轮迭代中，使用贝叶斯筛选过程，筛选出可能成为最佳选择的备选方案，去除不可能成为最佳选择的备选方案；S3、在每轮迭代中，使用自适应方案确定下一轮迭代的计算预算资源。本发明专利技术引入了一种新的优化框架来解决基于仿真的离散交通网络设计问题，即混合排序和选择方法。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及仿真优化，尤其是一种面向离散交通网络设计的仿真优化方法。
技术介绍
1、为了适应不断增长的出行需求和缓解与拥堵相关的挑战，交通系统会定期对街道和高速公路进行改进(例如，增加连接和扩大容量)。为了使这种改进的效用最大化，通常构建交通网络设计问题来解决在通常有限的可用资源下的最优投资方案。本专利技术探讨了一种特定类型的网络设计问题，即基于仿真的离散交通网络设计问题。
2、基于仿真的离散交通网络设计问题在其低层使用仿真模型来精细地表示运输系统的动态和随机性质。求解基于仿真的离散交通网络设计问题的一种简单有效的方法是依次评价所有可行解的目标函数值，并选择目标函数值最小/最大的解。为简洁起见，我们将这种方法称为枚举方法。由于仿真模拟的随机性要求对每个解进行多次仿真评估，从而估计目标函数值。而大量的计算工作，嵌入到模拟模型的结构中，限制了模拟评估的数量。在设计求解基于仿真的离散网络设计问题的枚举方法时，很少考虑仿真模型的随机性和昂贵的计算成本。
技术实现思路
1、为了填补这一空白，本专利技术开发了一种有效的混合排序和选择方法来解决基于仿真的离散交通网络设计问题。
2、为解决上述技术问题，本专利技术提供了一种面向离散交通网络设计的仿真优化方法，包括如下步骤：
3、s1、在为离散交通网络设计选择最佳方案的时候，需要迭代地将仿真计算资源，分成多次分配给各个备选方案。在每轮迭代中，先使用现有的排序和选择方法智能地将计算资源分配给每个备选方案；
<
p>4、s2、在每轮迭代中，使用贝叶斯筛选过程，筛选出可能成为最佳选择的备选方案，去除不可能成为最佳选择的备选方案；5、s3、在每轮迭代中，使用自适应方案确定下一轮迭代的计算预算资源。
6、优选的，s1中，在为离散交通网络设计选择最佳方案的时候，需要迭代地将仿真计算资源，分成多次分配给各个备选方案。在每轮迭代中，先使用现有的排序和选择方法智能地将计算资源分配给每个备选方案，包括如下步骤：
7、步骤s11：对每个备选方案进行初始仿真；对每个备选方案xi进行n0次仿真重复，确定观察到的最佳方案(即xb)。设仿真重复次数为
8、步骤s12：检测总计算资源t是否耗尽，即如果则根据已有的仿真结果从备选方案中选择最佳方案xb；否则执行下一个步骤；
9、步骤s13：增加δ次计算预算，并计算新的预算分配次数分配方案为：
10、ni/nj＝((σi/δib)/(σj/δjb))2,i,j＝{1,2,……k},i≠j≠b
11、
12、c(xi)为备选方案xi重复仿真的结果，为c(xi)的方差，为c(xi)的平均值，且cb≤minici；
13、步骤s14：根据步骤s13的计算结果，对每个备选方案xi执行附加的仿真重复，更新最佳方案xb。
14、步骤s2中，在每轮迭代中，使用贝叶斯筛选过程，筛选出可能成为最佳选择的备选方案，去除不可能成为最佳选择的备选方案，包括如下步骤：
15、步骤s21：基于贝叶斯的方法，得到每个备选方案为最佳方案的概率；
16、步骤s22：当某一备选方案为最佳方案的概率小于阈值的时候，将该备选方案筛选出去。
17、步骤s3中，在每轮迭代中，使用自适应方案确定下一轮迭代的计算预算资源，包括如下步骤：
18、步骤s31：确定下一轮迭代的计算预算资源的时候，循环对不同取值的计算预算δ从小到大进行评估，选取自适应的计算预算δ。δ＝δl+jδ,j＝1,2,……,m；
19、步骤s32：对每个计算预算δ的取值，计算在该计算预算δ取值下的资源分配方案
20、步骤s33：对每个备选方案进行次蒙特卡洛采样，采样服从正态分布
21、步骤s34：对采样后的结果计算apcs的增量，即i-apcs，同时计算用s2中贝叶斯方法筛选出去的备选方案的个数n。其中apcs为正确选择的近似概率，表达式为：其中表示c(xi)的期望；
22、步骤s35：当i-apcs≤γδ或者n>0时，则退出循环，确定自适应的计算预算δ。
23、根据本专利技术的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本专利技术的面向离散交通网络设计的仿真优化方法中的步骤。
24、根据本专利技术的又一方面，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现本专利技术的面向离散交通网络设计的仿真优化方法中的步骤。
25、相比于现有技术，本专利技术至少具有如下有益效果：本专利技术是一种面向离散交通网络设计的仿真优化方法，现有的研究典型地解决了基于代理的优化框架中的问题。列举法(即评估所有解决方案并选择最佳解决方案)尽管在实际应用中被广泛使用，但在现有方法中很少提及。针对仿真模型的随机性和较高的计算成本，本专利技术引入了一种新的优化框架来解决基于仿真的离散网络设计问题，即排名和选择方法。排名和选择方法可以智能地将计算资源分配给每个备选方案，并选择最优方案。为了有效地求解基于仿真的离散交通网络设计问题，将两种主流方法相结合，提出了一种混合排名和选择方法。具体来说，混合方法是通过在流行的排名和选择方法(即ocba)中合并贝叶斯筛选过程而开发的。此外，还开发了一种自适应方案来确定每次迭代的计算预算。本专利技术证明，与ocba相比，所提出的混合方法获得了更高的正确选择的概率上界。通过求解网格网络上的基于仿真的离散网络设计问题，验证了该方法的有效性。实验结果表明，该混合方法比基准方法(ocba和等分配方法)具有更好的性能。
本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种面向离散交通网络设计的仿真优化方法，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，S1中，在为离散交通网络设计选择最佳方案的时候，需要迭代地将仿真计算资源，分成多次分配给各个备选方案。在每轮迭代中，先使用现有的排序和选择方法智能地将计算资源分配给每个备选方案，包括如下步骤：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2中，在每轮迭代中，使用贝叶斯筛选过程，筛选出可能成为最佳选择的备选方案，去除不可能成为最佳选择的备选方案，包括如下步骤：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S3中，在每轮迭代中，使用自适应方案确定下一轮迭代的计算预算资源，包括如下步骤：
5.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：该程序被处理器执行时实现如权利要求1～4中任一项所述的面向离散交通网络设计的仿真优化方法中的步骤。
6.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1～4中任一项所述的面向离散交通网络设计的仿真优化方法中的步骤。
...
【技术特征摘要】
1.一种面向离散交通网络设计的仿真优化方法，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，s1中，在为离散交通网络设计选择最佳方案的时候，需要迭代地将仿真计算资源，分成多次分配给各个备选方案。在每轮迭代中，先使用现有的排序和选择方法智能地将计算资源分配给每个备选方案，包括如下步骤：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s2中，在每轮迭代中，使用贝叶斯筛选过程，筛选出可能成为最佳选择的备选方案，去除不可能成为最佳选择的备选方案，包括如下步骤：
4.如...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈元培，陈楚蓉，徐长靖，李月祥，霍锦彪，顾子渊，张庆，刘志远，董士山，史云阳，范晓华，李鸿杰，
申请(专利权)人：山东高速基础设施建设有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。