道路交通工程系统分析Word文档格式.docx

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6参考资料...................................................18

1线性规划

实例:

某桥梁工地用一批长度为8.4m的角钢(数量充分多)制造钢桁架,因构造要求需将角钢截成三种不同规格的短料:

2m、3.5m、4m。

这三种规格短料需求量分别为100根、50根、50根。

试问怎样截料才能使废料最少。

1.1模型分析

这个问题是线性规划中的截料优化问题,经过分析后可以知道该批角钢有六种截法如表1所示

钢材截取方法表1

长度

根数

截法

2m

2

4

3.5m

1

4.5m

废料长(m)

0.9

0.4

1.4

所以上述问题下列数学模型来表达:

该问题为线形规划问题,为求得最优解,下面分别用Matlab和Lingo求解。

1.2用Matlab方法求解

该问题化为标准模型如下所示。

用命令:

[x,fval]==linprog(c,A,b,A1,b1,LB,UB)在MATLAB中求解。

编写M文件如下:

c=[0.9,0.4,0.9,0.4,1.4,0.4];

A=[];

b=[];

A1=[2,2,0,0,0,4;

1,0,1,0,2,0;

0,1,1,2,0,0];

b1=[100;

50;

50];

LB=[0;

0;

0];

UB=[];

[x,fval]=linprog(c,A,b,A1,b1,LB,UB)

图1线性规划模型Matlab计算结果图

如图1所示:

求得的最佳方案为

1.3用Lingo方法求解

在lingo模型中输入以下代码(如图2所示):

min=0.9*x1+0.4*x2+0.9*x3+0.4*x4+1.4*x5+0.4*x6;

2*x1+2*x2+4*x6=100;

x1+x3+2*x5=50;

x2+x3+2*x4=50;

x1>

=0;

x2>

x3>

x4>

x5>

x6>

点击运行后得到最优解为:

所以取25根全截4m的短料,25根全截3.5m短料,25根全截2m短料能达到最优

图2线性规划模型Lingo代码图

图3线性规划模型Lingo计算结果图

2运输问题

实例:

某市区交通期望图有三个起点和三个终点,始点发生的出行交通量

、终点吸引的出行交通量

及始终点之间的旅行费用如表2所示,问如何安排出行交通量

才能使总的旅行费用最小?

各OD点间出行费用表表2

始点

旅行费用

终点

D1

D2

D3

ai

O1

5

30

O2

10

7

O3

9

8

bj

20

50

100

2.1模型及分析

该问题属于交通分配问题。

如表2所示,可设

·

1,

,…,

为车辆出行的始点,

为各始点发生的出行交通量。

为出行的终点,

为各终点吸引的出行交通量。

总的出行交通量为N。

设从始点

到终点

的出行量为

,出行费用为

则总的出行费用为:

现在的问题是如何分配出行交通量

,使总出行费用为最少。

即找出

,满足

且使

最小。

本题交通分配问题可用lingo软件求解,求解过程如下

2.2用Lingo方法求解

在Lingo模型中输入下列代码(如图4所示):

sets:

row/1,2,3/:

a;

arrange/1,2,3/:

b;

link(row,arrange):

c,x;

endsets

data:

a=30,40,30;

b=20,30,50;

c=5,4,2,

10,4,7,

9,8,4;

enddata

[OBJ]min=@sum(link(i,j):

c(i,j)*x(i,j));

@for(row(i):

@sum(arrange(j):

x(i,j))=a(i);

);

@for(arrange(j):

@sum(row(i):

x(i,j))=b(j);

@for(link(i,j):

x(i,j)>

=0;

end

点击运行计算可得:

旅行费用最小为430(如图5所示)

图4运输模型Lingo代码图

图5运输模型Lingo计算结果图

3整数规划

用Lingo求解下列问题:

3.1模型及分析

将上述模型修改如下:

该整数规划问题可用Lingo进行求解,求解过程如下

3.2用Lingo方法求解

在Lingo模型中输入下列代码(如图6所示):

sets:

num_i/1..3/:

num_j/1..3/:

x,c;

link(num_i,num_j):

b=-4,3,1;

c=4,3,2;

a=-2,5,-3,

4,1,3,

0,1,1;

[OBJ]min=@sum(num_j(j):

c(j)*x(j));

@for(num_i(i):

@sum(num_j(j):

a(i,j)*x(j))>

=b(i);

@for(num_j(j):

@bin(x(j));

点击运行计算得:

(如图7所示)

图6整数规划模型Lingo代码图

图7整数规划模型Lingo计算结果图

4图与网络分析

求所示的网络中最大流。

图8

4.1模型及分析

这是个求解最大流问题,可用Matlab求解,具体的求解过程如下

4.2用Matlap方法求解

在CommandWindow中输入以下代码(如图9所示):

n=5;

C=[04200

00430

00031

00003

00000]

for(i=1:

n)for(j=1:

n)f(i,j)=0;

end;

end

n)No(i)=0;

d(i)=0;

while

(1)

No

(1)=n+1;

d

(1)=Inf;

while

(1)pd=1;

n)if(No(i))

for(j=1:

n)if(No(j)==0&

f(i,j)<

C(i,j))

No(j)=i;

d(j)=C(i,j)-f(i,j);

pd=0;

if(d(j)>

d(i))d(j)=d(i);

end

elseif(No(j)==0&

f(j,i)>

0)

No(j)=-i;

d(j)=f(j,i);

if(No(n)|pd)break;

end%

if(pd)break;

dvt=d(n);

t=n;

if(No(t)>

0)f(No(t),t)=f(No(t),t)+dvt;

elseif(No(t)<

0)f(No(t),t)=f(No(t),t)-dvt;

if(No(t)==1)for(i=1:

end;

break;

t=No(t);

wf=0;

for(j=1:

n)wf=wf+f(1,j);

f

wf

No

输入代码后按Enter键得:

该路网的最大流为4(如图10所示)

图9网络最大流模型matlab代码图

5预测分析

5.1车速预测

实例1:

某机非混行的城市道路,经调查后得到一组机动车平均车速y(km/h)与机动车交通量

(辆/h)、非机动车交通量

(辆/h),数据见表3。

试建立机动车平均车速与机动车交通量、非机动车交通量的二元线性回归方程,并预测机动车交通量、非机动车交通量分别达到100辆/h、3000辆/h时的机动车平均车速。

图10网络最大流Matlab计算结果图

机动车与非机动车车速统计表表3

编号

3

6

y

17.3

16.6

15.4

12.6

18.27

17.44

16.06

17.6

15.02

X1

80

77

101

115

79

91

66

99

123

X2

3445

3250

3116

3685

2899

337

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