【摘 要】
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为了研究风险性对于拥挤交通网络车辆的路径选择行为的影响,定义条件风险值为路径目标函数,建立随机交通网络环境下最小条件风险路径问题数学模型,证明了路径的条件风险值的
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金项目(51508280);南京林业大学高学历人才基金项目(GXL2014031);江苏省高等学校大学生创新创业训练计划项目(201610298037Z)
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为了研究风险性对于拥挤交通网络车辆的路径选择行为的影响,定义条件风险值为路径目标函数,建立随机交通网络环境下最小条件风险路径问题数学模型,证明了路径的条件风险值的次可加性,把最小条件风险路径问题转化为基于路段的最小条件风险路径问题,构造基于动态规划的标号算法求解该问题,针对Sioux Falls Network展开数值试验,对在不同风险置信水平条件下随机交通网络最小条件风险路径的计算结果进行了比较分析。结果表明:不同风险置信水平条件下求解的最小条件风险路径是不同的,风险置信水平对最优路径的选择具有重大影响
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