网络流量随机条件下的随机交通网络平衡分析

考虑到现实条件下交通网络的不确定性状态,提出了从确定型网络到不确定型网络状态下,出行者路径选择行为的改变,即由出行时间最短的路径选择行为转变为在追求一定行程时间可靠性的基础上选择出行时间最短的路径选择行为.考虑到网络上交通需求量的不确定性提出了最优可靠行程时间的概念.在此基础上将出行者追求最优可靠行程时间的路径选择行为纳入到随机交通网络平衡分配模型中,证明了模型的等价性和唯一性.最后在一个小型测试网络上对模型分配结果进行了测试,测试结果符合实际情况,表明模型能够较好地反映出行者的路径选择行为.     

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城市道路网运行中受多种因素干扰,系统运行经常处于非稳定状态,出行者不仅要求尽量减少出行时间,而且越来越重视保障出行时间的稳定性、强调交通系统的可靠性.考察智能交通系统中人们出行选择的偏好,80%以上的通勤者认为行程时间可靠性是他们出行时第一或者第二位的要求,因此,本文以行程时间可靠性和行程时间作为出行者路径选择的两个主要因素,建立混合随机路网模型.借鉴随机平衡分配模型的求解方法,设计混合随机路网模型的求解算法.同时,通过熵来考察行程时间可靠性和行程时间在出行者路径选择中所占比例不同对道路网交通状态的影响.此模型可描述智能交通系统下,有无信息出行者的比例对路网交通状态的影响.通过案例研究发现,只有拥有信息的出行者比例达到一定程度时,路网才最稳定.     

基于Monte Carlo的行程时间可靠性研究

从分析行程时间可靠性的概念及其重要性入手,提出了路段、路径、OD对以及系统行程时间可靠性的定量计算方法.在路段通行能力随机变化的条件下,基于Monte Carlo仿真建立了行程时间可靠性的求解算法.考虑到行程时间可靠性与出行者路径选择的相互作用,该方法将基于行程时间可靠性的交通分配纳入到行程时间可靠性的评价之中.用一个简单算例进行测试,结果表明该方法能够对行程时间可靠性进行合理评定.     

依赖随机参考点的网络均衡配流模型

所建立模型明确考虑了随机参考点作为累积前景理论(CPT)描述出行者有限理性路径选择行为的补充,将其定义为随机最短行程时间和可接受系数的乘积.假设出行者遵循路径累积前景最大化原则进行路径选择,建立相应的随机均衡条件及等价的不动点模型.然后,给出基于Probit 加载和相继平均法(MSA)的启发式算法,并在小型网络上验证所提出的模型和算法.算例结果表明,依赖随机参考点的交通流模式能够较为真实地再现出行者在路径选择时,同时考虑行程时间均值及随机波动的有限理性行为.对参数进行灵敏度分析,基于CPT得到的路网均衡状态基本上不受行程时间随机波动程度变化的影响,当出行者调整出行时间预算时,均衡状态将随之发生改变.     

动态交通配流中的模糊路径选择模型研究

考虑出行者在模糊信息条件下的动态路径选择行为,提出一种基于路径模糊条件下的选择模型。出行者在一种非饱和状态下的路网结构中,根据各路段行程所需的模糊时间进行路径选择,从而影响其他出行者选择短路径,使整个路网中各路段用户均衡。该模型框架为智能化交通系统的建立提供一定的理论依据,算例结果验证了该模型的有效性和可行性。     

有限理性下考虑出发时间选择的网络交通流演化

假设出行者出发时间与路径选择随历史出行信息的更新而不断调整,研究网络交通流逐日动态演化规律.考虑出行者有限理性,基于累积前景理论,建立了出行者出发时间选择、时间间隔权重更新、路径选择及路径行程时间分布更新模型.通过数值实验表明:出行者对历史理解行程时间依赖程度对每个出发时段的稳定的流量分布无显著影响,但是对路径流量演化有显著影响;当出行者对历史理解行程时间的依赖程度大于等于0.90时,考虑出发时间选择的路网流量演化最终能达到稳定状态;从系统的整体效率来看,当出行者对历史理解行程时间的依赖程度在[0.90,0.95]时,有限理性下的交通分配结果优于完全理性.     

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所建立模型明确考虑了随机参考点作为累积前景理论(CPT)描述出行者有限理性路径选择行为的补充,将其定义为随机最短行程时间和可接受系数的乘积。假设出行者遵循路径累积前景最大化原则进行路径选择,建立相应的随机均衡条件及等价的不动点模型。然后,给出基于Probit加载和相继平均法(MSA)的启发式算法,并在小型网络上验证所提出的模型和算法。算例结果表明,依赖随机参考点的交通流模式能够较为真实地再现出行者在路径选择时,同时考虑行程时间均值及随机波动的有限理性行为。对参数进行灵敏度分析,基于CPT得到的路网均衡状态基本上不受行程时间随机波动程度变化的影响,当出行者调整出行时间预算时,均衡状态将随之发生改变。     

基于累积前景理论的通勤者路径选择模型

为了全面描述决策者在不确定环境下的出行行为,从价值变化和可靠性变化两个方面研究通勤者的路径选择行为及对待风险的态度,提出了基于累积前景理论（CPT）的通勤者路径选择模型.首先推广了两个参考点的CPT,接着根据不确定理论对行程时间进行预算,给出通勤者参考点估计的统一方法,然后构造通勤者的路径选择模型. 最后在一个测试网络上研究可靠度与参考点及可靠度与累积前景值的关系.结果表明,通勤者的参考点可以根据可靠度要求动态设置.出发时刻相同,出行者可靠度要求较高时,风险较低的路径前景值较大;反之可靠度要求较低时,行程时间平均值较小,虽然风险较高的路径前景值也比较大,这一结论与事实相符合.本文所提出的决策模型能够有效地描述通勤者在随机路网中的路径选择行为.     

先进出行信息下事故对行程时间可靠性的影响

定义路径行程时间可靠性为在交通事故期间内平均路径行驶时间小于事故前路径出行时间乘以可接受拥堵水平的概率,由此导出路网行程时间可靠性.假定事故持续时间服从正态分布并将研究时域划分成相同的时段,在先进出行信息下,利用元胞传输模型进行路段流量加载,给出了每一个时段内路径行程时间的递推式,并在每一个时段内更新1次路径出行时间,出行者根据更新的出行时间运用Logit模型进行路径决策,最后基于Monte-Carlo法模拟求解路网行程时间可靠性.算例结果表明,行程时间可靠性随事故持续时间和方差及需求的增加而减小;可靠性随可接受拥堵水平的增加而增加;在拥堵网络中,包含事故路段的OD间需求越高,可靠性越低.     

基于累积前景理论的 随机用户均衡交通分配模型

为了使交通分配更符合出行者的实际行为特征,基于累积前景理论,给出了交通流连续分布状态下路 径前景的连续函数表达式,建立了随机用户均衡模型,并给出了等价的变分不等式.该模型同时考虑了交通系统 的不确定性、出行者的感知误差以及建模者的观测误差.讨论了模型解的性质,设计了求解算法,并通过算例进 行了验证.结果表明:在(0,1)区间内,当出行可靠性参数或风险态度参数值越大时,出行者对于风险的感知越敏 感,越倾向于选择行程时间波动较小的路径;当感知误差较小或路网不确定性程度较大时,出行者的路径选择行 为均逐渐趋于稳定.研究还表明,出行者的损失规避程度对网络均衡态的影响不明显.      

基于期望-超额出行时间的道路系统最优均衡模型

为研究随机事件扰动下出行者的择路行为对交通分配的影响,同时考虑供需条件的随机变化,以期望-超额出行时间为出行者择路依据,利用边际成本收费原理,推导了边际成本收费值计算公式,建立用等价变分不等式表示的系统最优交通分配模型,并利用自适应投影收缩算法进行求解.算例表明:当OD需求系数为1.0、路段能力退化系数为0.5时,路径1边际成本收费值分别比使用期望出行时间和出行时间预算为择路依据时增加了11.27%和3.58%;当出行时间可靠度为0.9时,路径1边际成本收费值分别比使用期望出行时间和出行时间预算作为择路依据时增加了20.22%和4.30%.      

考虑风险规避和认知更新的日常择路行为演进

为了刻画出行者的日常择路行为,利用动力学系统方法和不动点理论,建立了一个集成风险规避和认知更新的演化模型,分析了演化过程的稳定性,并在一个简单网络上进行了验证。发现在模拟开始的前15 d内,出行时间预算、路径期望出行时间、实际出行时间以及路径流量都出现了较大的波动,但经过大约30 d的摸索以后,开始趋向于随机用户均衡状态。分析结果表明:模型所设计的择路演化过程类似于经典的相继平均算法的计算过程,可以确保收敛到稳定状态,并与初始状态参数的取值无关。     

基于随机系数Logit模型的市内出行方式选择行为研究

出行方式选择行为研究对出行行为分析和预测具有重要意义. 以往研究假定某一群体内的所有出行者的偏好都一样,这与实际不相符. 随机系数Logit 模型假定出行者的偏好不一致,并能分析出行者个体特征对于出行者偏好的影响. 本文利用随机系数Logit 模型对市内机动化出行行为研究. 考虑到心理因素对出行者出行选择行为具有影响,本文在研究中加入了出行可靠性、出行舒适性、出行灵活性3 个潜在心理因素. 通过研究表明,随机系数Logit 模型比传统的离散选择模型具有更高的拟合度. 随机系数Logit 模型的效用函数中,步行时间的系数为非随机变量;但车内时间的系数为随机变量,且与出行者结婚状况,是否有车,是否开车上班,月收入是否超过10 000元,以及对交通灵活性的主观需求相关.     

基于随机系数Logit 模型的市内出行方式选择行为研究

出行方式选择行为研究对出行行为分析和预测具有重要意义. 以往研究假定某一群体内的所有出行者的偏好都一样,这与实际不相符. 随机系数Logit 模型假定出行者的偏好不一致,并能分析出行者个体特征对于出行者偏好的影响. 本文利用随机系数Logit 模型对市内机动化出行行为研究. 考虑到心理因素对出行者出行选择行为具有影响,本文在研究中加入了出行可靠性、出行舒适性、出行灵活性3 个潜在心理因素. 通过研究表明,随机系数Logit 模型比传统的离散选择模型具有更高的拟合度. 随机系数Logit 模型的效用函数中,步行时间的系数为非随机变量;但车内时间的系数为随机变量,且与出行者结婚状况,是否有车,是否开车上班,月收入是否超过10 000元,以及对交通灵活性的主观需求相关.     

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为考察出行信息对道路网络出行时间可靠性的改善效果,将出行者划分为“有ATIS接收装置”和“无ATIS接收装置”两类,且均以随机方式选择路径,运用混合网络随机用户均衡建模理论构建了信息诱导下的出行路径选择模型.从路段容量的实际变化规律出发,假定其服从截尾正态分布,基于Monte Carlo仿真技术和网络均衡流求解算法,建立了信息影响下的道路网络出行时间可靠性评估方法.数值分析结果表明：道路网络出行时间可靠性随出行信息质量和信息系统的市场渗透率增加而递增,但其边际影响递减;对于交通需求水平高的道路网路,信息的提供对网络出行时间可靠性的改进更加明显.     

交通事件影响下的路径行程时间变化分析

为了对交通管理系统中的事件管理提供可靠的决策依据,针对持续期为数天的交通事件,考虑事件发生后出行者日常路径选择的随机性,基于路径流量联合概率分布的动态调整过程,建立了描述路网系统路径行程时间变化的随机动态交通分配模型.并用算例网络验证了本文建立模型的可行性.算例研究结果表明:交通事件持续期每增加10 d,持续期内路径的平均行程时间增加0.24%;与普通路段相比,事件发生在关键路段导致平均行程时间增加3.07%; 路段通行能力每下降10%,平均行程时间增加2.53%;不同事发路段对路网系统在事件结束后恢复到均衡状态所需时间的差别显著,关键路段通行时间的恢复约为普通路段的4倍.      

基于前景理论诱导信息的出行者路径选择模型

在前景理论的决策框架下,引入诱导因素,建立诱导信息影响下考虑出行可靠性的基于预算时间的参考点,以此得到相关的价值函数与概率权重函数。构建一个简单路网对模型进行验证,结果表明:基于前景理论诱导信息的出行者路径选择模型,较为符合出行者在实际状态下的路径选择行为,且可有效体现管理者的诱导意图,提高路网效率。     

基于预算时间的路径选择模型参照点设定方法

针对路径选择模型的特点,基于前景理论分析了实际路网中出行者在不同得失状况下的选择行动,进而重点分析了模型中参照点的设定方法.从传统参照点设置方法入手,针对其自由流时间不适用于拥挤路网的弊端,通过结合出行时间预算和有效路径的相关理论,提出了一种更加符合实际的路径选择模型参照点设定方法.算例演算表明,提出的参照点设定方法能有效地反映路网出行者的实际出行行为,特别是在出行者对出行时间要求越严格的情况下,改进方法的优势越明显.     

基于参考依赖法的出行者日常路径选择行为建模

为研究旅行时间不确定环境下出行者动态调节日常路径选择的行为特征,基于参考依赖行为理论建立了随机路网用户日常路径选择行为模型.引入了基于参考依赖的路径负效用,并设出行者每天的路径选择行为服从基于Logit模型的决策过程,给出了保持每日网络均衡的出行者日常旅行行为演化模型,分析了模型的稳定性,并利用相继平均法与Logit配流技术相结合的启发式算法进行求解.计算结果表明:路网的流量分布和出行者的参考点在一定的时间范围内将达到稳定状态,此时,传统的期望效用模型将低估总网络用户成本和高估由通行能力改善或拥挤收费政策所带来的收益,总量上达1%左右.