不確定信息環(huán)境下的交通網(wǎng)絡(luò)最短路徑關(guān)鍵邊問題研究.pdf

1、在確定信息環(huán)境下,邊權(quán)為固定值傳統(tǒng)的交通網(wǎng)絡(luò)最短路問題已經(jīng)取得了大量的研究成果。然而在現(xiàn)實(shí)中,由于運(yùn)輸方式、天氣、道路等隨機(jī)因素的影響,交通網(wǎng)絡(luò)的邊權(quán)可能成為隨機(jī)變量或模糊變量,同時(shí)由于突發(fā)事件的不可預(yù)見性,道路中斷的現(xiàn)象時(shí)有發(fā)生,車輛在行駛的過程中無法獲得行進(jìn)路線上道路中斷的完全信息,因此對(duì)不確定信息環(huán)境下交通網(wǎng)絡(luò)最短路關(guān)鍵邊問題的研究成為人們關(guān)注的重要課題。
　　本文主要針對(duì)基于不確定信息環(huán)境下交通網(wǎng)絡(luò)最短路徑關(guān)鍵邊理論和算法

2、進(jìn)行了分析和研究,主要工作概括如下:
　　第一章先介紹了最短路徑和最短路徑關(guān)鍵邊的相關(guān)研究成果,闡述了本文的研究意義。
　　第二章研究了邊權(quán)為隨機(jī)變量的交通網(wǎng)絡(luò),提出了期望最短路徑、隨機(jī)最短路徑關(guān)鍵邊和不確定信息環(huán)境下隨機(jī)最短路徑關(guān)鍵邊的概念,給出了隨機(jī)最短路徑的啟發(fā)式算法和不確定信息環(huán)境下隨機(jī)最短路徑關(guān)鍵邊的算法。
　　第三章研究了邊權(quán)為模糊變量的交通網(wǎng)絡(luò),在模糊數(shù)的OERI積分值概念的排序基礎(chǔ)上,提出了模糊最短路徑

3、,模糊最短路徑關(guān)鍵邊和不確定信息環(huán)境下模糊最短路徑關(guān)鍵邊的概念,給出了基于Dijkstra算法的模糊最短路徑算法和基于子樹連通算法的不確定信息環(huán)境下模糊最短路徑關(guān)鍵邊的算法。
　　第四章研究了邊權(quán)為隨機(jī)模糊變量的交通網(wǎng)絡(luò),介紹了隨機(jī)模糊變量的相關(guān)概念及隨機(jī)模糊模擬,構(gòu)建隨機(jī)模糊最短路徑的期望值模型,機(jī)會(huì)約束規(guī)劃模型,相關(guān)機(jī)會(huì)規(guī)劃模型,并給出了隨機(jī)模糊最短路徑的混合智能算法和基于混合智能算法的不確定信息環(huán)境下隨機(jī)模糊最短路徑關(guān)鍵邊的