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申请/专利权人：宁波大学
摘要：本发明公开了一种强异质成本场下实现动态用户均衡的路径优化方法，涉及交通路径分配领域，无需预先划定精确的网格结构，考虑成本影响来准确地确定各位置点的距离信息，以结合根据全连接型神经网络设计的预设基于物理信息的改进NES策略确定Eikonal分解因子以确定该分解因子点乘距离信息的结果为成本势，可靠地实现了Eikonal方程的分解且处理效率高，利于后续根据成本势求解预设动态用户均衡模型以得到最优初始路径；根据第i个动态时刻的新的成本函数、该动态时刻的上一时刻对应的距离信息及上述改进NES策略得到该动态时刻下的成本势以得到此时的优化路径，这种通过迁移学习的思想实现了第i个动态时刻的成本势的高效求解。
主权项：1.一种强异质成本场下实现动态用户均衡的路径优化方法，其特征在于，包括：在初始时刻下，根据与所述初始时刻对应的成本函数及预设距离信息求解策略确定在给定路网下从出发起始点至各位置点的距离信息矩阵，以便基于所述距离信息矩阵确定各所述位置点对应的距离信息；根据所述位置点对应的距离信息及预设基于物理信息的改进NES策略确定所述位置点对应的Eikonal分解因子，以确定所述Eikonal分解因子点乘所述距离信息的结果为所述位置点对应的成本势；其中，所述预设基于物理信息的改进NES策略根据全连接型神经网络设计；所述成本势表征了预设动态用户均衡模型中对Eikonal方程的分解结果；根据所述成本势求解所述预设动态用户均衡模型，以得到在所述给定路网下所述初始时刻时的最优初始路径；在所述初始时刻之后的M个动态时刻，确定与第i个动态时刻对应的新的成本函数，以便根据所述新的成本函数、第i个动态时刻的上一时刻对应的距离信息以及所述预设基于物理信息的改进NES策略得到第i个动态时刻对应的成本势，进而根据所述成本势求解所述预设动态用户均衡模型而得到在所述给定路网下第i个动态时刻时的优化路径，其中，1≤i≤M且i为整数，M为大于1的整数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 宁波大学 一种强异质成本场下实现动态用户均衡的路径优化方法
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