[发明专利]一种双目标交通网络规划模型优化计算方法

权利要求书

1.一种双目标交通网络规划模型优化计算方法，其特征在于，采用二分解决计算方法，即，先设定双目标交通网络规划模型是一个双目标离散优化问题min_x{(f¹(x)，f²(x))|x∈X}，(f¹，f²)是目标向量，x和X是决策变量集和可行变量区域，具体步骤如下：

步骤一，是初始化，分别解决两个标量化问题min_x{f¹(x)|x∈X}和min_x{f²(x)|x∈X}，并设置解向量为和其各自的目标函数向量设为和

如果那么该双目标问题只有一个最优解并且所有的非劣解已经被找到；否则，将目标函数向量对放入先进先出列表(FIFO)；

步骤二，参数产生，从先进先出列表中选择第一个目标函数向量对(f_a，f_b)，其中并且产生一个新的参数集并构造一个标量化的单目标问题；

步骤三，问题求解，如果该标量化问题存在最优解，那么这就是原问题的一个非劣解；使用得到的目标函数向量f^*与f_a和f_b结合来构造两个新的目标函数向量对(f_a，f^*)和(f^*，f_b)，并把它们放入先进先出列表，

如果该表量化问题不存在可行解，那么在(f_a，f_b)所构成的限制区域内，非劣解不存在；

步骤四，终止条件，如果先进先出列表是空的，那么停止搜索，所有的非劣解已经得到；否则，转入步骤二；

通过先进先出列表中既定的目标函数向量(f_a，f_b)构造单目标问题，其中并且

(f_a，f_b):目标函数向量对，

w:目标函数系数的参数集，

在第n次迭代的系数，

在第n次迭代的系数，

双目标约束，带权重的目标函数方法有如下构造：

minxf=w1(n)fn1+w2(n)fn2]]>

满足于：

fn1≤fmax1-∈and fn2≤fmax2-∈]]>

where fmax1=max(fn-11,fn1)and fmax2=max(fn-12,fn2)]]>

w1(n+1)=fn2-fn-12(fn-11-fn1)+(fn2-fn-12)and w2(n+1)=fn-11-fn1(fn-11-fn1)+(fn2-fn-12)]]>

使用正交法产生参数集添加对于每个目标函数添加额外约束：

2.如权利要求1所述的双目标交通网络规划模型优化计算方法，其特征在于，采用分解法来解决该单目标混合整数规划问题，步骤如下：

步骤1，初始化，设迭代次数n＝1，并且确立一个合适的初始解zⁿ，如果没有可行解存在，那么停止运算；

步骤2，子问题求解，当给定z＝zⁿ时，解子问题P^s，如果P^s不存在可行解，那么进入步骤0；否则，我们可以得到交通流xⁿ，Lagrangian乘数λⁿ，和上界f^U＝min f(x^λ，z^λ)；

步骤3，主问题求解，对所有的i＝1，...，n，给定λⁱ，求解主问题P^r，更新解zⁿ，并得到目标函数的下界f^U＝max μ^λ，其中μ^λ是主问题的目标函数值；

步骤4，收敛性检查，如果f^U-f^L≤ε，其中ε是提前预设的差值，那么运算停止，否则，令n：＝n+1，并进入步骤2；

如果该标量化问题存在最优解，则该最优解是原问题的一个非劣解，使用得到的目标函数向量f^*与f_a和f_b结合来构造两个新的目标函数向量对(f_a，f^*)和(f^*，f_b)，并把它们放入先入先出列表，

如果该表量化问题不存在可行解，那么在(f_a，f_b)所构成的限制区域内，非劣解不存在。