多模式交通网络的交通出行、讫点、方式和路径分配与收费定价模型

本文研究多模式交通网络中出行选择、讫点选择、方式选择、路径选择和拥挤道路收费的组合模型。模型被表示为双层规划。上层模型确定道路收费以达到系统收益最大、成本最小，下层表示出行、讫点、方式和路径选择的随机均衡模型，最后用算例说明。     

考虑速度限制的连续交通网络设计问题

本文提出了一个考虑车速限制的双目标连续交通网络设计问题,旨在通过合理的路段拓展与限速策略提高网络交通运行效率和减少交通系统的环境污染.构建了一个双目标双层规划模型来描述提出的交通网络设计问题.其中,上层问题从交通管理者的角度出发,以系统总阻抗与总投资额之和最小及网络总的车辆尾气排放最小为目标,制定最优的网络设计方案和不同时段最优的限速方案;下层问题基于用户平衡准则,描述不同时段出行者的路径选择行为.设计了基于非支配排序的遗传算法对提出的双层规划模型进行求解,并采用数值算例验证了提出的模型与算法的有效性.     

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研究了考虑可持续发展的混合型交通网络设计问题的优化模型和算法. 利用双层规划模型描述问题,其中上层模型是以方案总投资费用和汽车废气排放量最小化为优化目标,并受占用土地规模和路段负荷度的约束,下层模型为确定型的交通网络平衡配流模型. 使用路段等级决策变量将问题离散化,并基于模拟退火算法和基于路径的梯度投影算法进行模型求解. 算例计算表明,优化后的交通网络不仅拥堵状况得到显著缓解,而且路网内汽车废气排放量下降幅度也非常明显. 这都证明本文所提出的双层规划模型和求解算法是一种研究可持续发展环境下交通网络设计问题的有效方法.     

区域港口协调优化模型研究

采用双层规划模型描述区域内各港口间的协调优化问题.上层模型从区域港口管理者的角度考虑,使区域各港口的资源能够优化利用,区域港口的收益达到最大;下层模型从货主方的角度考虑,货主的选择行为遵循用户最优原则,引入效用函数使所付费用满足服务需求.同时,采用matlab的遗传算法对模型算例进行求解.     

双模式的交通拥挤收费模型研究

针对公交车和私家车辆两种交通模式,建立了交通拥挤收费的双层规划模型.在模型的阻抗函数计算中,考虑了两种模式之间相互影响及其车载能力的差异.以总体出行成本最小为目标建立上层模型、以用户最优的交通配流模型作为下层模型,出行模式的选择满足Logit模型.通过"对角化"算法直接搜索满足路径选择/模式选择的下层交通配流模型均衡解.通过步长加速和惩罚函数法对这个双层规划模型进行求解,最后给出了算例.     

基于理性疏忽理论的交通疏散网络双层优化模型

研究交通网络疏散问题的文献较多,但鲜有基于理性疏忽理论来分析交通网络疏散问题的。本文考虑疏散网络交通状态的随机性和出行者信息处理能力的有限性,将交通状态信息成本内生化,建立基于理性疏忽理论的疏散网络双层优化模型。上层以系统总疏散时间最小为优化目标,将路段是否单行作为决策变量,下层建立基于理性疏忽理论的用户均衡模型。设计离散粒子群优化算法与逐次平均法相结合的启发式混合算法(DPSO-MSA),上层采用粒子群算法求解,将上层得到的单行策略传递给下层,下层模型采用MSA方法求解,将得到的路段交通量返回给上层。并通过算例验证模型的有效性。研究发现,最优单行策略要优于非单行策略和全单行策略,设计的算法可以快速识别疏散网络的关键路段。对于整个疏散系统而言,出行者获取的信息并不是越多越好。研究结果可以为疏散策略的制定提供参考依据。     

混合交通网络充电站选址模型

电动汽车充电站的合理布局对减少里程焦虑,提高出行舒适度及电动汽车的普及起到了关键作用。本文针对电动汽车充电站建立了基于随机用户均衡的双目标双层规划选址模型。上层模型考虑政府的目标,为系统最优模型,以最小化系统旅行时间和温室气体排放为目标,采用NSGA-II算法求解;下层模型考虑用户的目标,为随机用户均衡模型,考虑带里程约束的多车型混合交通网络分配问题,采用MSA算法求解。最后的算例结果表明电动汽车渗透率、交通组成模式、财政预算水平对充电站最佳选址有较大影响,论证了该模型和算法的有效性以及在实践中的可行性。     

高速公路网互通立交布局优化模型

分析了互通立交布局原则,从高速公路规划决策者和用户角度出发,采用双层规划模型描述高速公路网互通立交布局优化问题。其中上层规划模型是从交通规划者的角度出发,优化互通立交布局,使得整个系统达到最优;下层规划模型从用户的角度出发,采用随机用户平衡模型来描述用户的出行规律,合理安排出行者的出行路线,使得用户最优。上层模型采用遗传算法求解,下层模型采用连续平均法求解。算例结果表明:模型迭代至19代即得最优解,效率较高,该模型可行。     

城市道路过江通道收费策略优化研究

城市过江通道BOT收费策略涉及特许期年限、特许期内的交通需求、交通需求的时段差异和计划收费总额.综合考虑这些因素,在收费单价等于基本收费单价与拥挤收费之和的结构下,建立了优化收费策略的一主多从双层规划模型,每一个下层规划为给定基本收费单价条件下一个小时的弹性需求用户均衡模型;上层规划谋求消费者剩余最大化,它受到收费总额达到计划收费总额的约束.该模型将拥挤收费纳入到BOT收费,实现了收费单价的时空差异化.算例分析表明,随着基本收费单价的增长,收费总额呈现出先上升后下降再趋于0 的形态,消费者剩余单调下降.收费总额达到计划收费总额的基本收费单价构成一个连续区间.     

基于自适应小生境遗传算法的混合交通网络设计双层规划模型

在现有的交通网络设计问题研究基础上,采用双层规划模型来描述混合网络设计问题,其中上层模型综合考虑网络阻抗、投资额以及CO的排放总量三方面因素,建立起以三者之和最小为目标的优化函数;下层模型为用户均衡模型。根据所建模型的特征,利用一种基于自适应方法和小生境技术的改进遗传算法进行求解。实例计算证明：此模型和算法是研究混合交通网络设计问题的有效方法。     

路网最优费率的双层规划模型及算法

为寻求系统、科学的路网最优费率测算方法,提出用双层规划模型描述路网管理者、收费道路经营者和车辆用户三者在费率决策中的博弈关系,其中上层以路网用户盈余最大化为目标,下层是弹性需求下的多车型随机用户均衡模型,设计了遗传-模拟退火混合优化的求解算法。计算发现路网收费收入目标的高低将直接影响测算所得费率的高低,进而影响各车型OD出行量,且时间价值低的车型用户比时间价值高的车型用户受费率变化的影响要更为显著,表明双层模型在费率决策过程中能兼顾相关各方的利益,建模时考虑车型分类能更合理地反映现实情况;与遗传算法、模拟退火算法相比,遗传-模拟退火算法计算结果最优。     

弹性需求和多用户随机平衡下的连续网络设计

连续平衡网络设计问题是在连续决策变量的条件下,寻找最优的用于道路网络中某些路段扩建的投资决策方案。文中从代表性消费者理论出发,建立了该问题的基于弹性需求和多用户类型随机用户平衡的双层规划模型,并考虑了路段能力约束。基于双层模型求解的复杂性,设计了基于混沌优化方法的启发式算法,实例计算结果表明该模型与算法是有效的。     

基于双层规划的危险货物配送路径鲁棒优化

针对不确定环境下带时间窗的多配送中心危险货物配送路径优化问题, 提出一种含鲁棒控制参数的鲁棒优化方法; 综合考虑危险货物运输风险、运输费用和服务时间窗, 构建了危险货物配送路径多目标双层鲁棒优化模型, 上层模型追求运输风险和运输费用最小化, 下层模型采用用户均衡交通分配模型; 根据Bertsimas-Sim鲁棒优化理论, 对含有不确定参数的上层模型进行鲁棒对等转化; 联合增强型Pareto遗传算法和Frank-Wolfe算法构建了求解多目标双层鲁棒优化模型的混合算法, 采用3段式编码和解码方法、等位匹配交叉操作以及翻转变异等遗传操作方法求解上层模型, 采用Frank-Wolfe算法求解下层用户均衡模型; 以经典的Sioux-Falls交通网络为例, 对含有3个配送中心、7个需求点的危险货物配送路径优化问题进行案例分析, 以验证模型及其算法的合理性。研究结果表明: 当鲁棒控制参数分别为0、30和60时, 构建的混合算法能分别快速得到3、2和3组鲁棒最优解, 且所有解均为包含具体运输路段和发车时刻的配送方案, 而非配送顺序; 该混合算法与传统两阶段启发式算法相比, 运算时间能节省54.74%。可见, 该混合算法无论是在求解效率上, 还是在解的表达形式上均优于两阶段启发式算法, 能较好地完成不确定环境下危险货物配送路径多目标双层鲁棒优化任务。      

公路网布局的多目标优化模型

针对现有公路网布局优化模型的目标函数过于偏重机动性的缺点,在公路网布局优化模型中引入了可达性的概念,建立了多目标双层优化模型.上层考虑建设资金的约束,以公路网可达性最大和交通负荷度最小为目标函数;下层与传统的4阶段交通规划模型相结合,采用用户均衡配流模型.为了反映上层模型的两个目标函数之间的trade-off关系,设计了基于Pareto最优的求解算法,并采用进化算法实现.文中提出的方法在北部湾区域公路网布局规划中得以运用.     

新建交通小区配套道路网络设计模型与算法

研究城市发展过程中新建交通小区的配套道路网络设计问题,提出将新建交通小区与现有路网科学合理连接起来的方法。首先用双层规划法建立该问题优化模型,该模型在考虑交通用户出行行为的情况下,可以确定最优的新建路段选址方案及通行能力设计方案;然后基于粒子群优化技术,设计一个启发式求解算法。最后用一个简单的网络例子验证并分析模型与算法的有效性。     

可变车道的城市路网备用容量模型

为了研究车道分配对路网容量的影响,通过分配道路的双向车道数和设置交叉口的信号配时参数,建立了双层规划的路网备用容量模型.上层模型用于路网车道分配和信号配时参数联合优化,以使路网容量最大;下层模型是用户均衡分配模型,可预测司机对于某种路网车道分配和信号设置的择路行为.用基于灵敏度的启发式算法进行了算例分析.结果表明,该模型可以合理调节路网路径的阻抗,使交通量的分布更均衡,路网备用容量比现有模型增大了32%.     

航线网络区间鲁棒优化设计

为解决航空公司航线网络中枢纽机场具体位置及OD流路径设计问题, 根据航线网络设计参数OD 流量和单位流成本的不确定性, 定义了区间型情景集, 建立了区间型绝对鲁棒优化模型, 设计了将修正最短路算法与人工智能算法相结合进行求解的有效算法,并利用航线网络设计经典数据及中国航空网络OD数据对模型进行了验证. 研究结果表明:该模型的最优鲁棒解具有全局最优性,确定型优化模型为本文模型在悲观准则下,当OD 流量和单位流成本确定时的特例;在不同情景的悲观准则和乐观准则下的模型目标值之间的相关系数达到0.99以上;在悲观准则下,用本文模型计算出标准算例的归一化后的最优目标值为784.47,比确定型模型最优目标值减少了16.65%,比相对鲁棒优化模型最优目标值减少了29.07%.      

高速公路入口匝道的协调优化控制

为了实施高速公路路网交通流的优化控制,采用MATANET模型进行路网交通流建模,应用非线性最优控制方法,构造了路网入口匝道的协调控制模型。该模型应用全局实时交通数据,以总费用时间与密度控制的组合构建性能指标,能够提高交通运行效率,并有效处理交通拥挤。针对模型的非线性,应用遗传算法对性能指标进行优化,探究TTS-密度控制指标的优化对路网交通拥挤状况的控制效果。以南京市周边高速公路路网作为应用实例,验证了所研究模型与优化方法的可行性。     

城市交通连续平衡网络设计问题的GASA混合算法

通过建立城市交通连续平衡网络设计问题的双层规划模型,提出的一种基于遗传算法和模拟退火算法的GASA混合算法,经实例验证其与单一算法相比,具有较高的精确度,且最优解的性能指标有很大改善,在解决大型网络设计问题方面具有明显优势。     

城市道路网双层规划模型及其应用

分析了城市道路网规划的目标以及现有规划模型在应用时存在的不足之处.采用双层规划模型构建了城市路网规划模型.用迭代算法对该模型求解.以兰州市为例,结合城区实际交通状况和交通需求,采用该模型及算法进行路网规划,获得了兰州市道路网规划方案.在该方案中从快速路至支路初步形成了“金字塔”形分布.