摘要：交通需求一旦发生变化,交通路网中的路段阻抗也会呈现显著的不确定性,而现行的最短路求解方法缺乏鲁棒性。为了增强最短路方法的鲁棒性,引入区间型数据的路网阻抗,同时结合鲁棒离散优化与情景分析法,给出鲁棒成本的定义。建立了区间阻抗下的鲁棒最短路模型,接下来基于模型设计了分支定界算法,并就算法的判定条件给出3个定理,最后对一个大型路网进行了仿真测试。结果表明：相对于现行的最短路方法,该方法求解得到的最短路径具有更强的鲁棒性,且求解结果准确高效。

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