基于两阶段行程时间的交通流分配理论

针对目前静态交通流分配理论难以处理网络流量演化的问题,给出了基于交通流 反λ 基本图的流量分配新模型.通过不断求解新模型更新路段交通状态,明确了利用静态交通 流分配模型分析网络交通流演变的具体方法.假设网络路段均处于自由流状态,通过求解得到 平衡路段流量,判断是否达到临界流量.将路段流量达到临界流量的路段设定为拥挤状态,重 新求解平衡流量,判断是否仍存在达到临界流量的路段.依据上述思路,直到新的模型无解或 无新的路段达到临界流量.本文通过定义网络不同级别的拥挤瓶颈,完成对网络流量演化的分 析描述.算例验证了新模型与方法的可行性.新理论提供了分析网络交通状态演变的新思路, 拓展了静态交通流分配理论.     

考虑环境影响限制的交通分配模型及算法

针对交通环境影响限制对出行者出行线路选择的影响,建立了对应交通流分配模型,并为模型设计了有效的增广拉格朗日乘子求解算法。首先,基于交通环境影响特征将环境影响限制约束分为独立路段式、独立节点式和区块限制约束3种。其次,通过在经典用户均衡模型中添加环境影响限制约束,得到考虑环境影响的交通分配模型。通过定义广义行程时间和利用KKT条件,分析了新模型对应的出行者路线选择原则。最后,为新模型设计了嵌套Frank-Wolfe算法的部分增广拉格朗日乘子算法。数值算例验证了模型与算法的有效性。研究拓展了现有交通流分配理论的研究视角,也可为交通管理者考虑环境影响提供理论支持。     

震后区域路网运输优化调度模型

震后区域路网由于受众多随机事件影响,路段通行能力下降,从而导致行程时间波动性增加.建立了以运量方差积最小为优化目标,从交通流合理分配的角度出发的无差别和考虑运输任务差别的交通流运输网络优化调度模型,用二次加权平均算法求解模型.通过对模拟仿真网络的计算结果表明,该模型能较好解决震后运输网络交通流分配问题.     

路段容量随机下降路网的行程时间可靠性

基于均匀分布的路段容量,分析了退化路网中路段行程时间的随机变动,构建了概率用户均衡交通分配模型,证明了等价数学规划模型解的等价性,设计了模型求解算法.在此基础上,建立了路段、路径及OD对行程时间可靠性计算模型.最后,在一简单网络上进行了计算分析.     

考虑自动驾驶的混合交通流路段阻抗函数

为解决未来自动驾驶专用车道的规划设计问题,本文提出了一种自动驾驶车与人工驾驶车混合交通流路段阻抗函数模型.首先,分析了自动驾驶专用车道的设置对混合交通流中车辆跟驰模式的影响;其次,在此基础上,引入微观跟驰驾驶模型,推导了不同自动驾驶车辆渗透率条件下的路段通行能力函数,分析了自动驾驶车辆对路段通行能力的影响;然后,将混合交通流通行能力引入经典的BPR函数,推导了考虑自动驾驶的混合交通流路段阻抗函数模型;最后,设计了数值实验讨论了自由流速度(自由流行程时间)、自动驾驶车辆的渗透率和安全车头时距对路段阻抗的影响.结果 表明:(1)当路段流量较小时,自动驾驶车辆的引入对路段阻抗行程时间的影响较小;(2)当自动驾驶车的渗透率为30％时,设置自动驾驶专用车道对行程时间的改善最为明显;(3)当流量较小时,自动驾驶车辆渗透率对路段阻抗行程时间的影响较小,而随着路段流量的增大,自由流速度和自动驾驶车辆渗透率将共同决定路段的行程时间.相关成果可为未来自动驾驶专用车道的规划与设计提供理论支撑.     

������Ϣ�Ե�·�������ʱ��ɿ��Ե�Ӱ��

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.     

�����������罻ͨ�������Ļ������ģ

针对北京城市网络交通流的统计特性,提出了一种新颖的混合流量模型,通过三类交通流量的组合得出：M型日均流量、振荡幅值符合时变Super-Gaussian分布的分形随机波动和到达率符合Poisson分布的流量“尖峰”,以此来描述实际的交通流。通过该模型得出北京市交通流数据的去日平均概要曲线,对去日概要曲线进行离差统计分析可以较好的反映实际观察的交通流“尖峰”现象,这种现象和Internet通讯流的研究结果相符。进一步对交通流“尖峰”的到达规律进行研究发现,“尖峰”到达时间间隔呈负指数分布,并且这种随机波动具有与高速公路交通流相似的多分形特性。对交通流“尖峰”的认识和其到达率的结论对于进一步理解城市交通流复杂现象的起因和特性,提高交通流预测和仿真效果有着重要作用。     

����“ռλ��ͻ”���ٶȱ�׼��Ĺ�ϵ�о�

超车是交通流中不可避免的现象,超车和追尾,一个是正常行驶,一个是交通事故,但他们具有一个共同的原因,即都是由速度差引起的“占位冲突”。本文利用微观交通流仿真软件VISSIM,通过交通流仿真试验,研究在给定路段上车辆“占位冲突”与速度标准差的关系,论文还分析了交通流量对“占位冲突”的影响。仿真结果表明“占位冲突”与交通流速度标准差成正比关系;与交通流量成二次函数关系;最后根据以上研究提出单位时间和单位里程的占位冲突次数模型,该模型可以用来估算道路上的交通冲突问题,为评价道路安全提供一定的依据。     

道路交通网络脆弱性动态辨识方法

分析了路段和节点的流量传播过程与离散的瞬时动态用户最优路径选择均衡条件,建立了反应型的动态用户均衡网络交通流模型,设计了对角化的启发式算法求解模型,评价了动态化的道路网络脆弱性指数。分析结果表明：在自由流速度为40 km·h-1、堵塞密度为125 veh·km-1的9节点12路段构成的算例路网中,在时刻3路段1受损时,路段3在高峰时的车辆数量从原有的50 veh增加到了100 veh,入口流量增加1倍,路段2的入口流量降为0;在路段3、6、7和10构成的路径上,路段1受损使得此路径的车辆数将近增加1倍,车辆数量的增加导致各路段的阻抗增加。提出的方法能刻画车辆绕开受损路段的交通流传播过程,能有效辨识道路网络在各个路段各个时刻的脆弱性。     

考虑排放约束的电动汽车混行交通路网均衡模型

随着电动汽车的推广和使用,电动汽车与燃油汽车在路网中交互运行,形成了混行交通环境.本文构建考虑排放约束和途中充电的电动汽车混行交通路网均衡模型.首先,分别定义了电动汽车用户与燃油汽车用户的出行成本函数,其中电动汽车用户出行成本包含行驶时间、充电排队时间及充电时长.其次,构建了考虑排放约束的混行交通路网均衡模型,证明了解的唯一性,推导了模型对应的KKT条件,且与Wardrop第一原理等价.然后,将均衡模型表述为包括用户均衡条件、排放约束、守恒约束的互补性条件形式,通过引入间隙函数,进一步将其转化为等价的无约束最优化问题,并利用基于梯度的算法进行求解.最后,通过算例验证了均衡模型及算法的有效性,结果表明:(1)考虑路网排放约束将影响混行交通量和充电站充电流量空间分布;(2)总需求和电动汽车渗透率不变的条件下,提高减排力度会导致路网总行程时间的增加;(3)给定减排力度时,可以确定路网总行程时间最小时对应的电动汽车最优渗透率.     

考虑自行车步行影响的交通平衡综合分析模型

步行和自行车等外界因素对机动车流的影响也具有随机性,但是这种影响更多地表现为可预见性和可控制性(尤其从交通管理的角度来看),可以说这种影响将导致可预见性的路段实际通过能力降级,并且可预见性特征使得这种影响不同于随机用户平衡中路段旅行时间的感知误差.笔者通过区分路段通过能力降级因素为内因(路段上车流量增加导致道路服务水平降级)和外因(由与路段上与车流量无关的外部因素,如随意过街人流、自行车流等外部因素,引起的道路通过能力降级),并且区分路段旅行时间为通行能力降级路段上行程时间和排解交通拥堵花费的滞留时间两个构成部分的基础上,建立了考虑自行车步行影响的交通平衡综合分析模型;通过对路段参数敏感性分析和实例对照,既展示了该综合分析模型-路径期望旅行时间平衡分析模型与确定性网络用户平衡分析模型的差异性,又展示了路径期望旅行时间平衡分析模型能较好地再现人们对道路路段通行能力降级情形下的车流路径选择行为.     

�¹�Ӱ����·������ʱ���ݱ���⶯̬ģ��

为描述交通事故影响下路网中走行时间与用户择路概率的相互作用及其演变规律,建立了基于事故路段及非事故路段流量状态及LOGIT原则的拟动态模型.利用分流合流模型及速度—密度函数,分别建立路段容纳车辆数和非事故路段走行时间模型,通过分析事故路段交通流的演化过程,利用交通波理论估计排队长度 ,建立事故路段走行时间模型.结果表明：事故发生前,经过一定的模拟时段后,路网交通流趋近稳定,各条路径的选择概率趋于平衡;事故持续时段内,排队长度、路径走行时间、路径选择概率相互影响,且均呈现出震荡状态;事故清除后,路径走行时间持续下降;排队完全消散后,经过一定时段稳定后的路径走行时间和路径选择概率达到新的平衡.     

考虑随机路网能力退化的连续双参考点用户均衡模型

为研究累积前景理论下随机路网能力退化下限对交通网络均衡的影响,本文构建了考虑随机路网能力退化的连续双参考点用户均衡模型,并证明了解的存在性,设计了求解算法.模型将随机交通网络均衡中的客观不确定性归因为随机路网能力退化下限和设计能力上限,将主观不确定性归因为用户风险态度,并由此内生出行路径期望、方差、最佳到达时间参考点、最早到达时间参考点、累积到达时间价值和网络均衡流量等重要参数.最后通过算例分析了路网能力退化下限对用户和整个交通网络均衡的影响.     

一种拥挤数量调节的非均衡网络交通流动态演化模型（英文）

基于经济学非瓦尔拉斯均衡理论, 采用经济学中市场摸索过程模拟出行者路径选择行为; 假设城市出行者在路径决策过程中, 考虑路径出行时间和关键路径拥挤程度的共同影响, 以价格拥挤混合均衡交通流模式为基础, 建立了一种价格-拥挤混合调节的非均衡网络交通流动态演化模型, 并验证了模型稳定状态与均衡的等价性; 基于简单的测试网络和中型路网, 对演化模型进行了模拟, 描述了非均衡网络交通流的演化过程与非均衡状态下交通网络的整体表现。研究结果表明: 时间价格调节模型的演化结果符合经典的Wardrop第一原理, 拥挤数量调节的结果使得OD间各路径上关键路段的拥挤程度一致, 价格-拥挤混合调节的结果会使路径流在走行费用较小和拥挤程度较低的路径上相互进行调整, 其动态演化过程波动性要大于单一调节的情况; 在测试路网中, 考虑采用拥挤程度对路径进行选择的行为, 使得整个路网拥挤均匀程度整体提高62%, 但路段饱和度均值却从0.60增大到了0.64, 表明路网整体上变得拥挤; 若考虑两者的共同调节, 最拥堵路段饱和度从0.936下降到0.787, 均匀程度整体提高46%, 且路段饱和度均值降低, 路径行程时间变小, 拥堵得到改善; 中型路网的测试结果也表明这种混合均衡模式能灵活、客观地描述路网交通流动态演化过程, 获得较为合理的路网系统的稳态流量。      

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.     

基于地面路网MFD 的快速路出口匝道流量分配模型

过于集中的流量分配易导致出口匝道和与之相衔接的地面道路过饱和,进而影响快速路和地面路网的通行效率.为提高路网中车辆通过快速路到达目的地的通行效率,基于地面路网宏观基本图（Macroscopic Fundamental Diagram,MFD）,以出口匝道通行能力和与之相衔接的地面路网承载能力为约束条件,以整个路网的车辆总行程时间最短为优化目标,建立快速路出口匝道流量分配模型.根据宏观网络车流平衡方程,采用改进的遗传算法对模型进行求解.最后,通过实际路网验证了模型的有效性.结果表明,该模型可有效提高车辆通过快速路到达目的地的通行效率,同时降低出行成本.     

��������ο���������������ģ��

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G/G/c/FCFS排队模型的城市停车流量分配模型

为探索城市路网中交通均衡与停车选择之间的相互关系,本文根据出行者实际停车搜索过程,运用G/G/c/FCFS 停车排队模型,研究了路径流量、行程时间、停车场可用概率三者的关系,进而计算停车场在车辆到达时的可用概率,并将此概率纳入停车搜索路径的广义费用函数,最后根据交通网络中出行者路径选择和停车选择理论,提出基于停车排队理论下的随机用户均衡模型,并设计了模型求解算法. 算例结果表明,本文模型能准确合理地分配城市路网中的停车流量. 研究结论有助于从城市整体角度为停车需求规划提供依据.     

基于G/G/c/FCFS 排队模型的城市停车流量分配模型

为探索城市路网中交通均衡与停车选择之间的相互关系,本文根据出行者实际停车搜索过程,运用G/G/c/FCFS 停车排队模型,研究了路径流量、行程时间、停车场可用概率三者的关系,进而计算停车场在车辆到达时的可用概率,并将此概率纳入停车搜索路径的广义费用函数,最后根据交通网络中出行者路径选择和停车选择理论,提出基于停车排队理论下的随机用户均衡模型,并设计了模型求解算法. 算例结果表明,本文模型能准确合理地分配城市路网中的停车流量. 研究结论有助于从城市整体角度为停车需求规划提供依据.