道路交通规划，禁忌算法

资 源 简 介

道路交通规划，禁忌算法

详 情 说 明

道路交通规划是城市基础设施建设中的重要环节，而双层规划模型为解决这类问题提供了有效的框架。这种模型将规划问题分为上下两层：上层通常考虑系统整体目标（如减少拥堵），而下层则处理用户个体行为（如路径选择）。两者相互影响，形成复杂的反馈机制。

在求解这类复杂优化问题时，禁忌算法(Tabu Search)展现出独特优势。作为一种智能启发式算法，它通过引入禁忌列表来避免重复搜索，同时利用特赦规则跳出局部最优。这种记忆机制特别适合处理道路交通规划中的多峰优化问题。

将禁忌算法应用于双层规划时，算法会智能地在解空间中跳跃，同时记录已经访问过的解（禁忌对象）。这种策略能有效规避传统算法容易陷入局部最优的缺陷，尤其适合处理道路网络设计中常见的非凸、非线性问题。在多目标优化场景下，可以结合Pareto最优等概念，用禁忌算法寻找满足多个冲突目标（如建设成本与通行效率）的平衡解。

实际应用中，这种组合方法能帮助规划者找到更合理的道路网络设计方案，既考虑政府规划目标，又兼顾驾驶员的行为选择，最终实现交通系统整体效率的提升。