10.6　本章小结

本章针对城市群视角下的交通网络抗毁性提升设计了一个节点容量优化框架，并给出基于智能算法的求解方法，即在考虑城市群相关特性的基础上构建耦合网络模型、级联失效模型、随机攻击策略、抗毁度测度指标，运用改进后的粒子群算法对城市群交通网络部分节点的容量进行调整，以提高城市群交通网络面对随机攻击的健壮性。该方法通过智能算法的运用，实现了对于城市群交通网络资源的优化重组，对于城市群交通网络的规划与改进具有一定的指导意义，研究结论如下。

（1）基于标准PSO 的城市群交通网络容量优化算法容易陷入局部最优，且其优化效果受适应度函数的影响，λ = 10时表现出较好的优化效果，λ =100时优化效果不明显。

（2）基于改进PSO 的城市群交通网络容量优化算法克服了标准PSO早熟收敛的缺陷，面对不同的适应度函数均表现出了较好的优化效果，相对于优化前，优化后的网络面对随机攻击的健壮性大大增强。

（3）相比于改进前的优化算法，对于λ = 10和λ =100两种适应度函数，改进优化算法的收敛精度分别提高了0.000103、0.0066，即在不同适应度函数下，改进后的算法均能够找到具有更强健壮性的城市群交通网络结构。

（4）由于城市群交通网络的无标度特征，若管理者一味对站点进行扩张，可能导致网络在攻击后期更加脆弱。要想在攻击过程中长期获得较好的抗毁性表现，对大容量站点的调整是有必要的。