黄茅海通道连接线设计外文翻译资料

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第2章

文献评论

拟议研究的文献综述分为4个部分。首先，提供了对公路设计模型的一般讨论。其次，回顾了关于对准敏感成本的文献。第三，综述了GIS在交通运输和综合模型开发中的应用。最后，回顾了关于选择最佳公路路线的环境因素的文献。

2 * 1公路设计模型

公路设计模型的目的是协助高速公路规划者和设计师在考虑在任意两点之间建造新高速公路时评估多个路线（图2.1）。由于有许多可能的替代方案可以连接空间中的两个点，因此选择最佳对齐是一项非常困难的任务。关于公路设计模型的文献分为以下几类：1）成本模型和2）优化模型。成本模型通常估计给定输入数据集的对齐论坛的总成本。这些模型主要用于通过捕获可能用于制定政策决策的所有重要变量来估算高速公路路线的总成本。优化模型寻求在满足有界搜索空间中的设计约束的同时优化总对齐成本。这些模型通常采用数值优化技术。

图2.1公路设计优化问题

1. 成本模型

Moavenzadeh等人开发了一种综合的公路成本模型。（1973年）。该模型是世界银行（Watanatada等，1987）于1969年发起的一项研究的结果。这是第一个将公路建设，维护和车辆运行的生命周期成本相互关联的原型模型。该模型的目标是在不进行任何优化的情况下估算给定数据集的重要公路成本。模型所需的输入数据如表2.1所示。

模型的输入是巨大的，不是非常用户友好。然而，如果开发了适当的目标函数和约束集，则该模型有可能使用最优搜索算法。

表2.1 Moavenzadeh模型的输入数据（1973年）

另一项研究（Watanatada等，1987）根据可在发展中国家应用的欧洲和美国经验制定了公路设计和维护标准的模型。该研究的重点是比较经济上可行的

公路建设的选择。该模型的基本任务是调查总生命周期成本（包括建设，维护和道路使用者成本）与道路设计和维护标准之间的关系，这些标准可用于制定政策决策。表2.2描述了模型中使用的成本以及成本所依赖的独立输入变量。

表2.2Watanatada模型中成本的类型及其与独立变量的关系（1987）

Watanatada^fs（1987）模型使用模拟而不是优化来获得最小成本路线。使用模拟而不是优化的论据是：

• 一些模型关系具有高度复杂的非线性形式，阻碍了优化技术的应用。
• 将关系简化为更适合于正式优化的形式的替代方法可能构成对物理世界与复杂现实的重要背离。

1. 优化模型

在1960年代和1970年代，引入了许多计算机化模型，用于优化美国，澳大利亚和一些欧洲国家的水平和垂直路线（Athanassoulis和Calogero，1973; Hogan，1973; OECD，1973; Puy Huarte，1973）。然而，发展中国家在利用计算机化方法进行公路设计优化方面取得的进展缓慢（Watanatada等，1987）。

由于没有复杂的计算机，早期公路设计优化配方的解决方案缺乏效率。数据收集主要通过实地调查完成，因为当时没有地理信息系统（GIS）。由于先进的计算机和GIS技术的出现，现在有可能准确有效地解决在1960年代和1970年代无法解决的问题。

公路经济分析中常用的目标是最小化与替代方案相关的总成本（或最大化总净效益）。考虑所有主导和敏感成本非常重要。如果成本占总成本函数的百分比较高，则称成本占主导地位。敏感成本是对齐的设计特征的变化敏感的成本。

由于拥堵和道路事故的增加，一些模型只关注通过选择各种设计方案来减少事故的数量。在Vogt和Bared（1998）开发的模型中，收集了华盛顿州和明尼苏达州的数据，以开发回归方程，该方程可用于预测沿新高速公路的未来事故。因此，可以选择道路的几何特征的组合，例如水平和垂直曲率以及诸如肩部宽度和道路行进部分的路边特征，其将产生最小数量的未来事故。

在标准公路优化模型中，事故成本是目标函数的一部分，该目标函数应最小化。其他成本组成部分，例如通行权和建筑成本也是目标函数的一部分，事故成本不会更高或更低。事实上，很难评估安全与社会，环境和经济影响之间的权衡。此外，很难在校准和事故之间建立现实的关系，因为事故在很多情况下都受到可能受到校准影响的人类行为的支配。

在将讨论转向水平和垂直对齐的各种优化方法的细节之前，先回顾一下良好优化模型的特征。根据Jong（1998）的说法，一个最小化总体对齐成本的优化模型应该：

1. 考虑所有主导和敏感成本;
2. 制定所有重要的约束;
3. 产生现实的对齐;
4. 能够处理向后弯曲的对齐;
5. 同时优化三维比对;
6. 找到全球或全球最优解决方案;
7. 有一个有效的解算法;
8. 存储要求低;
9. 有一个连续的搜索空间;
10. 自动避免无法进入的地区;和
11. 与GIS数据库兼容;

文献中的大多数经典优化模型缺少一个或多个上述条件（Howard等，1968; Thomson和Sykes，1988; Shaw和Howard，1981; Shaw和Howard，1982; OECD，1973; Turner和Miles ，1971;特纳，1978; Athanassoulis和Calogero，1973; Parker，1977; Trietsch，1987a和1987b; Hogan，1973; Nicholson等，1976）。虽然Jong（1998）能够适应条件1到10，但他没有考虑将他的模型连接到GIS。由于地理地图以及属性，环境要素和地形高程的数据库通常可在GIS中使用，因此优化模型应连接到GIS以实现准确有效的操作。因此，Jong的工作缺乏实际的适用性。本研究的重点是利用GIS实现公路优化模型的实际应用。

2 * 1.2.1公路优化模型的分类

公路优化模型可分为三类：

1. 优化水平对齐
2. 优化垂直对齐，和
3. 同时优化水平和垂直对齐这些模型将在下面讨论。

1.优化水平对齐的模型

水平对齐的优化通常比垂直对齐更复杂。这是因为涉及诸如社会，环境和地理特征等许多因素，并且必须考虑所有相关因素的综合影响。因此，取决于优先级和预算限制，在若干因素之间存在权衡。政治决策在选择道路路线方面也起着重要作用。根据Jong（1998），与水平对齐优化相关的主要复杂性之一是处理向后弯曲。在山区搜索时，这一点尤为重要。以下优化方法用于水平对齐优化：

1. 变异计算
2. 网络优化
3. 动态编程
4. 遗传算法
5. 变化微积分

通过变化计算，制定了最小化问题，其目的是最小化连续成本函数的积分。在公路优化应用中，这种方法最初由Howard等人使用。（1968），他为公路路线推导了最优曲率原理（OCP）。后来Shaw和Howard（1981）提出了两种数值积分方法，用于将OCP应用于水平对齐优化。

尽管通过使用OCP获得的所得对准是连续的并且通常获得全局最优，但是连续成本函数的固有假设是不现实的。这是因为某些成本要素不是连续的。例如，不同区域或土地使用地块之间的通行权成本不是连续的。

1. 网络优化

在该方法中，水平对准优化问题被公式化为网络问题，其中对齐由起点和终点之间的弧表示。经合组织（1973年）描述的一些研究属于这一类水平对齐优化。使用网络优化的其他研究是Turner（1971和1978），Athanassoulis和Calogero（1973），Parker（1977）和Trietsch（1987a和1987b）。

通过网络优化获得的最佳对齐具有分段线性轨迹。由于在该模型中链接成本被单独计算以在优化期间达到总成本，因此计算和存储要求通常是巨大的。

1. 动态编程

使用动态规划进行对齐优化的研究，找到最佳对齐的问题分为以下阶段：首先找到分段线性水平轨迹 - 有时称为走廊 - 然后在分段附近寻找更平滑的对齐线性的。使用动态规划进行水平对准优化的一些研究是Trietsch（1987a），OECD（1973），Hogan（1973）和Nicholson等。（1976年）。

除非每个阶段的阶段和状态的数量足够大，否则通过动态编程获得的最佳对准不精确。

1. 遗传算法

遗传算法（GA）是基于自然进化和适者生存原则的自适应搜索方法。他们被Jong（1998）首次用于公路优化问题。GA可以避免陷入局部最优，并且可以在连续搜索空间中找到非常好的解决方案。这些优于传统搜索方法。表2.3列出了与GA相对的传统优化方法的要求。

表2.3各种优化技术下的假设

尽管GA与传统优化方法相比具有多个优点，但它们也存在许多重大缺陷。主要优点是它们可以利用连续的搜索空间，可以在存在众多局部最优的复杂搜索空间中找到相当好的解决方案。GA的主要缺点是它们不能保证绝对的最佳解决方案。通常必须应用预定的标准来停止程序，这可能是有风险的，因为在考虑目标函数值的可忽略性或无法改善的巨大差距之后，可能存在显着的改进。

总之，表2.4列出了使用上述各种方法进行水平对齐优化的研究。

表2.4水平对准优化研究

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资料编号：[3794]

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