摘要：由于交通网络设计决策的长期性，许多参数会随时间而变化，因此在鲁棒性交通网络设计问题中考虑不确定性因素至关重要．当OD需求不确定时，同时考虑期望行程时间和最大遗憾值，引入一种新的鲁棒性度量标准，将α-鲁棒解的概念应用到交通网络设计问题中，提出了一种具有遗憾值约束的鲁棒性交通网络设计模型．然后设计遗传算法求解模型，得出不同遗憾值下网络设计的最佳方案．最后，以Nguyen—Dupius网络作为算例证明了遗传算法求解鲁棒性问题的有效性．详细分析了期望行程时间与最大遗憾值之间的权衡关系，权衡曲线表明，最大遗憾值的降低并不一定导致期望行程时间的较大增加；并将鲁棒优化模型与随机优化模型作比较，结果表明，鲁棒优化模型比随机优化模型更能规避不确定性带来的风险．

注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社