关于诱导信息与路径选择的影响研究

交通诱导是解决交通拥挤的有效途径,其目标是通过调整出行者的出行路径。实现路网交通流的均衡分配。其中,诱导信息与出行者的路径选择行为是影响交通诱导成效的两个关键因素。文中通过探讨诱导信息与路径选择行为对交通流分布的影响,建立了诱导信息条件下出行者路径选择决策模型。并设计了相对应的求解算法,采用matlab程序进行仿真,并最后对结果进行分析。     

在途交通信息对出行者路径选择的影响研究

交通信息诱导是ITS研究的重要内容,是均衡路网交通流量,缓解交通拥堵的重要措施之一。通过研究交通信息诱导(VMS)对路网交通性能的影响,如:排队长度、延误以及车辆公里数等,并提出了存储-转发计算模型。以荷兰阿姆斯特丹路网为例,分析在发生交通事件和无交通事件情况下,提供即时交通信息和预测交通信息对出行者路径选择行为的影响,同时也考虑出行者对交通信息的顺从程度。该案例分析得出,在事件情况下提供预测信息能使出行者获得的收益最大。     

交通信息诱导系统对出行选择的影响分析

首先探讨了出行者的出行心理和出行行为原理,并对出行者的出行选择进行分析.其次,对交通信息诱导系统中交通信息对出行选择的影响进行分析,认为在诱导出行者的出行时,存在信息过剩、过激反应和集聚反应等问题.最后,针对交通信息诱导系统的开发,提出了3个建议.     

基于停车行为分析的出行路径选择研究

城市交通系统中,停车需求与供给的矛盾关系引发的静态交通问题越来越严重,路网中存在大量的巡游交通,降低了路网的通行效率.对出行者停车行为进行分析,建立了由路网出行费用、停车费用及感知步行费用等组成的广义出行费用函数,基于Kirchhoff模型与随机用户均衡理论构造了考虑路段及转向费用的路径选择模型,并通过算例进行验证.结果表明:随机用户均衡状态下出行者步行时间感知差异及停车场特性会影响出行者路径及停车场选择,停车场分担率与步行感知时间呈负相关,与停车场的特性值呈正相关.     

交通信息对出行行为的影响分析综述

针对制定交通信息采集与发布策略的需要,从出行目的、出行方式、出发时间和出行路径的角度,介绍了相关的典型研究成果,总结了交通信息对出行者出行行为影响研究的主要进展,分析了我国在相关研究中存在的问题和不足,并指出未来的研究方向.     

ATIS影响下的混合随机用户均衡交通分配模型研究

在考虑信息对出行者路径选择行为影响的基础上,基于路网混合随机用户均衡建模理论,建立了ATIS影响下的混合随机用户均衡交通分配模型,证明了该数学规划模型解的等价性,设计了求解算法,并利用算例进行了计算分析.     

ATIS影响下的混合随机用户均衡交通分配模型研究

在考虑信息对出行者路径选择行为影响的基础上,基于路网混合随机用户均衡建模理论,建立了ATIS影响下的混合随机用户均衡交通分配模型,证明了该数学规划模型解的等价性,设计了求解算法,并利用算例进行了计算分析.     

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停车费和公交票价是平衡交通方式分担的有效交通需求管理措施. 在分析私家车和公交车两种交通方式并存的路网中出行者的旅行选择均衡行为的基础上,建立了路段及停车设施能力约束下等价的网络均衡模型. 然后,给出了不同市场经营机制下多种交通方式的定价模型,其中市场机制包括垄断、寡头竞争和社会最优. 模型考虑了停车费和公交票价定价策略对出行者交通方式和路径选择行为的影响以及出行需求弹性. 最后,给出一算例说明文中所提出模型的应用,并解释了不同市场机制下解的经济含义.     

不同市场机制下多种交通方式定价模型研究

停车费和公交票价是平衡交通方式分担的有效交通需求管理措施. 在分析私家车和公交车两种交通方式并存的路网中出行者的旅行选择均衡行为的基础上,建立了路段及停车设施能力约束下等价的网络均衡模型. 然后,给出了不同市场经营机制下多种交通方式的定价模型,其中市场机制包括垄断、寡头竞争和社会最优. 模型考虑了停车费和公交票价定价策略对出行者交通方式和路径选择行为的影响以及出行需求弹性. 最后,给出一算例说明文中所提出模型的应用,并解释了不同市场机制下解的经济含义.     

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北京奥运期间,通过VMS发布信息进行交通诱导取得了良好的效果,奥运期间发布的路况动态量化信息向出行者提供了路段的实时状态和奥运主要路线的行程时间。本文主要就基于交通流实时检测的奥运交通诱导VMS信息发布问题进行了探讨,首先介绍了奥运交通诱导VMS信息发布的逻辑结构,然后提出了基于采集的基础数据进行诱导信息VMS发布的数据处理流程和数据处理分析的具体方法,并对VMS发布的交通诱导信息的自动生成模型进行了讨论,最后提出了计算路段行程时间和平均速度的断面中心法和路段中心法,并给出了模型和算法在奥运交通诱导VMS发布中的实际应用效果。     

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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.     

基于有限理性的交通网络可靠性均衡模型

为探索交通系统不确定性和出行者心理感知差异对出行路径选择行为的影响,将路网可靠性和有限理性融入出行者的路径选择决策中,提出双目标交通网络均衡模型.为应对模型多解问题,建立出行可靠性和有限理性下的贝叶斯随机用户均衡模型,运用贝叶斯统计和双层规划框架估计权重系数,采用变分不等式刻画交通均衡模型;分别设计迭代算法（iterative algorithm,IA）和相继平均算法（method of successive average,MSA）求解贝叶斯权重系数估计和变分不等式交通网络均衡模型.算例表明：随着观测变量和输入变量扰动变小,估计参数的均方根误差逐步减小;IA在运行15 s后均方根误差达到0.05,MSA在1 s内收敛精度达到10-6;变分不等式均衡模型可以同时反映出行者的风险态度和有限理性决策过程.     

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。     

多用户多方式混合交通均衡变分模型及求解算法

在城市混合交通路网中,出行者通常根据自己的出行偏好选择自己的交通方式和出行路径. 考虑城市道路中不同交通方式之间的相互影响,把出行者按照时间价值划分为多个用户类型,每类出行者可选择自驾车、出租车或公交车方式出行. 为解决这个多交通模式相互影响的混合交通均衡分配问题,从交通需求的角度出发,基于BPR公式构造了城市混合交通网络的路段旅行时间函数,建立了多用户多方式混合交通均衡变分不等式模型,并设计了基于对角化技术与MSA方法的混合求解算法. 算例结果表明,高时间价值类出行者倾向于选择自驾车或出租车出行,低时间价值类出行者倾向于选择公交车出行.     

ATIS影响下的随机用户均衡模型的研究

在考虑交通信息对出行者路径选择行为影响的基础上,将出行者划分为配有＂先进的出行者信息系统（Advanced traveler information system,ATIS）接受装置＂和＂无ATIS接受装置＂两类。假定在路网随机变化的情况下,两类出行者均以成本最小为路径选择准则,建立了在ATIS影响下的基于出行成本的随机用户均衡模型,并利用相继平均算法（Method of successive averages,MSA）和蒙特卡罗（Monte-Carlo）法设计了模型的求解算法。最后,通过一个算例验证了算法的有效性,表明该模型能反映出行者在交通信息影响下,做出的路径选择行为能带来一定的收益。     

先进的出行者信息服务不确定性问题研究综述

为提高先进的出行者信息服务（ATIS）对交通系统效率的改善能力,需深入分析ATIS不确定性问题对主动查询或被动接受ATIS的出行者的影响。回顾了近20年的相关文献,从出行者交通信息需求及影响因素、ATIS对出行者选择行为的影响、交通信息检索行为和出行选择决策模式、ATIS不确定性的作用机理等四方面分析了ATIS不确定性问题的国内外研究现状、存在问题及未来研究方向。指出既有文献缺乏对不确定性ATIS作用机理的深刻阐述,尤其缺少针对采用不同决策方式和具有不同知识水平的出行者的认知差异分析。未来研究只有关注出行者对ATIS不确定性的主观认知和感知价值,洞悉面向ATIS不确定性时各类出行者的适应性决策方法,才能有效改善ATIS的市场占有率。     

多类型信息下的网络交通流演化模型

交通信息发布机构提供描述信息和规范信息给不同的出行者，描述信息接收者依据信息和经验更新路径行程时间认知，根据认知选择路径；规范信息接收者仅根据经验更新认知.规范信息遵从者选择推荐路径，非遵从者依据认知选择路径.两类信息遵从率都取决于信息准确度.依据非线性动力学理论分析了模型性质，研究表明，模型不动点存在但是不一定唯一，不动点状态与信息混合使用情况有关.数值试验结果表明，模型不动点与随机用户均衡点不同，以恰当比例混合使用两类信息可提高交通流稳定性.     

无人驾驶汽车对出行方式选择行为的影响

无人驾驶汽车对出行者出行选择行为具有重要影响,进而可以影响到城市交通需求、城市空间布局和城市规划. 基于扩展技术接受模型和考虑不同出行者偏好的异质性,建立带潜变量的随机系数Logit模型,研究出行者的出行特征、心理潜变量和个体的社会经济属性对无人驾驶汽车选择行为的影响. 结果表明:与传统的多项Logit模型相比,带潜变量的随机系数Logit模型拟合度更高;不同的出行者对出行费用的偏好具有异质性,在效用函数中,出行费用服从正态分布;无人驾驶汽车选择行为不仅受到出行特征和社会经济属性的影响,而且还受到感知信任、社会规范和行为意向等心理潜变量的影响;降低无人驾驶汽车的出行费用可以提升出行者选择无人驾驶汽车出行的概率.      

Model for Road Network Stochastic User Equilibrium Based on Bi-level Programming under the Action of the Traffic Flow Guidance System

With application of the traffic flow guidance system (TFGS), some travelers can choose their paths according to both the guidance information and their experience. In this paper, the benefit-cost of the traffic flow guidance system and the random users' equilibrium under the action of the traffic flow guidance system are combined. Based on the relationship between the effects of traffic guidance and the construction cost, the optimization plan is established. The relationship between the optimization system and the random users under the action of the traffic flow guidance system is described using the bi-level programming system, and an arithmetic based on the sensitivity analysis is presented.     

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.