不確定信息環(huán)境下的交通網絡最短路徑關鍵邊問題研究.pdf

1、在確定信息環(huán)境下,邊權為固定值傳統(tǒng)的交通網絡最短路問題已經取得了大量的研究成果。然而在現實中,由于運輸方式、天氣、道路等隨機因素的影響,交通網絡的邊權可能成為隨機變量或模糊變量,同時由于突發(fā)事件的不可預見性,道路中斷的現象時有發(fā)生,車輛在行駛的過程中無法獲得行進路線上道路中斷的完全信息,因此對不確定信息環(huán)境下交通網絡最短路關鍵邊問題的研究成為人們關注的重要課題。
　　本文主要針對基于不確定信息環(huán)境下交通網絡最短路徑關鍵邊理論和算法

2、進行了分析和研究,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鍵邊的相關研究成果,闡述了本文的研究意義。
　　第二章研究了邊權為隨機變量的交通網絡,提出了期望最短路徑、隨機最短路徑關鍵邊和不確定信息環(huán)境下隨機最短路徑關鍵邊的概念,給出了隨機最短路徑的啟發(fā)式算法和不確定信息環(huán)境下隨機最短路徑關鍵邊的算法。
　　第三章研究了邊權為模糊變量的交通網絡,在模糊數的OERI積分值概念的排序基礎上,提出了模糊最短路徑

3、,模糊最短路徑關鍵邊和不確定信息環(huán)境下模糊最短路徑關鍵邊的概念,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鍵邊的算法。
　　第四章研究了邊權為隨機模糊變量的交通網絡,介紹了隨機模糊變量的相關概念及隨機模糊模擬,構建隨機模糊最短路徑的期望值模型,機會約束規(guī)劃模型,相關機會規(guī)劃模型,并給出了隨機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)境下隨機模糊最短路徑關鍵邊的