机场旅客进出场交通方式选择的双层规划模型

以机场出发旅客为研究对象,在分析多种交通方式下旅客进出场出行费用对其交通方式选择影响基础上,应用双层规划模型描述了机场旅客进出场交通方式选择问题,并利用基于灵敏度分析的启发式方法对模型进行求解．模型综合考虑了交通系统的收益和旅客的利益．通过算例可以看出,应用双层规划模型描述机场旅客进出场交通方式选择问题是合理的,所采用的方法是可行有效的,对于制定多模式交通运输价格策略、缓解大型机场地面交通拥挤等具有现实意义．     

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.     

双层规划模型下的机场航线网络优化设计

为解决传统航线网络设计将航空公司视为唯一决策者而忽略其它网络设计参与者对于航线网络设计方案的影响，基于机场视角建立上层模型以最大化机场旅客吞吐量为目标和下层模型以各航空公司航线网络设计总成本最小化为目标的双层规划模型。在上层模型中，要求在机场市场运营补贴限额下提供给下层航空公司若干市场补贴方案，并基于下层航空公司提供的市场运输方案，开展基于TOPSIS综合评价的运输方案选择；在下层模型中，要求若干个非严格多分配枢纽网络型航空公司提供给上层机场各市场运营补贴方案的运输方案。实例计算结果表明，与传统航线网络设计模型相比，双层规划模型得出的方案使机场旅客吞吐量明显提高，且设计出的补贴O-D对运输路线更加符合实际要求。     

基于累积前景理论的机场群旅客出行决策行为分析

基于累积前景理论研究了机场群旅客出行决策行为.针对不同出行需求的旅客,综合计划延误时间、票价、出行在途时间“可靠性”和“不可靠性”动态设置出行决策参考点,并考虑航班容量限制因素,构建了旅客出行选择模型,并将实证调查数据分别与累积前景理论和期望效用理论仿真结果进行对比验证.研究表明：前景理论模型能够有效地描述机场群航空旅客的出行路径决策过程,旅客选择行为随着出行目的不同而不同;与期望效用理论模型比较,该模型对描述航空旅客决策行为具有更好的适应性.因此,机场应根据自身市场定位并结合旅客有限理性特点优化航班频率、票价和航线网络结构.     

CDM机制下基于多航站楼运行模式的机场停机位实时分配算法

将多航站楼资源共享和航空公司时隙可互换作为前提,建立多方（机场、航空公司和旅客）最小延误费用原则,采用混合集合规划（MSP）进行建模与求解.该模型不仅能保证多航站楼停机位资源的有效共享,而且能充分优化油耗成本以及航班波扰动引起的旅客中转等待成本.实例表明,文中所提出的指派算法能有效地解决多航站楼模式下的机位实时分配问题.     

基于竞争的区域机场群旅客吞吐量预测方法

随着高铁建设和机场数量的增多,民航与高铁的竞争及区域机场间的竞争日渐激烈,给机场旅客吞吐量预测带来挑战,仅考虑单一机场要素的预测方法已无法适应区域内多机场系统旅客吞吐量的预测需要.文中同时考虑民航与高铁以及机场间的双重竞争,对竞争态势下的区域多机场吞吐量预测进行研究.在探究客流分担影响机制的基础上,构建基于竞争环境下的多机场旅客吞吐量需求预测双层Nested Logit模型,提出双重竞争下机场吞吐量预测方法.确定旅客出行行为选择的显著影响因素,构造效用函数,进行问卷设计与样本数据采集,利用T ran-sCAD软件对效用函数进行参数估计和标定.以珠江三角洲机场群为依托,对提出的方法进行示例应用.结果表明:双层Nested Logit模型能较好地量化表征航空与高铁及机场间的双重竞争关系,且能同步预测包括目标机场在内的机场群内所有机场的旅客吞吐量,便于机场群的整体性规划和协作,为旅客吞吐量的准确预测提供新方向.     

铁路物流中心规模设计优化模型研究

构建了铁路物流中心规模设计优化的双层规划模型.上层规划考虑了铁路运输成本、公路运输成本及建设成本,使系统总成本最小;下层规划使用变分不等式模型描述用户选择铁路物流中心的均衡态.采用EDO算法进行求解.算例验证了模型及算法的可行性与有效性.     

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现代绿色物流系统的建设要求物流链上各环节按照绿色理念建设运营.本文将绿色物流的思想引入内陆港选址问题,建立了考虑噪声、事故、拥挤、碳排放等环境因素的广义费用函数,并根据内陆港建设决策方与货主之间的主从递阶决策关系,构建了可兼顾投资者与货主对成本要求的内陆港双层规划选址模型.模型上层目标为在允许的投资范围内确定内陆港地址,使得系统总成本最小;下层目标为货主在各内陆港之间分配运输需求量,使得总支出费用最低.并设计了基于遗传算法的求解方法.实例分析表明,本文建立的绿色理念下的内陆港双层规划选址模型是有效的,同时遗传算法可以产生稳定的最优解.     

基于累积前景理论的城际列车分时定价研究

城际客流具有时段分布不均衡特点,表现为高峰时段一票难求而低峰时段客座率低。为均衡客流、提高城际高铁收益,选取客运通道内不同时段车次进行差别定价。考虑旅客选择行为的差异性和有限理性,采用潜在类别分析对旅客进行分类,选取票价和时段价值两个影响因素, 建立双参照点的旅客平行车次产品效用模型,以累积前景值刻画异质旅客对平行车次的出行效用。基于累积前景值构建以铁路企业收益最大,旅客广义出行费用最小的分时定价双层规划模型,设计基于灵敏度分析的启发式算法求解。最后以南宁-北海为例对高峰、非高峰时段平行列车进行实例分析,结果表明,本文提出的分时定价方法能提升收益约2.5%,且高峰、非高峰时段的客流更加均衡。     

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根据道路交通承载能力研究方法,提出综合考虑网络拥挤、服务水平、择路行为和能力约束等因素的客运专线路网承载能力的研究方法.在假设条件下使旅客可以直接分配到没有旅客列车的物理网上.将旅客的出行阻抗定义为包括出行票价、时间价值和拥挤价值的广义费用,服务水平定义为旅客的实际出行阻抗与最小阻抗之间的比值,在此基础上提出了基于物理网络的客运专线承载能力模型,并设计了包含两阶段算法的启发式算法进行求解;最后对给定的客运专线网络进行实例计算,验证了模型的可行性.     

基于行程时间可靠性的多类用户交通分配模型

分析了路网在随机因素作用下造成的出行者行程时间的不确定性.假设出行者基于期望行程时间和行程时间可靠性的均衡选择路径,根据出行者对待行程时间可靠性的不同态度,将其路径选择行为分类,建立了基于行程时间可靠性的多类用户交通分配的变分不等式模型.给出了模型的对角化算法.对一个小型测试网络的计算结果表明,该模型能够反映出行者在不确定环境下的路径选择行为.     

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.     

突发公共卫生事件持续期居民中长距离出行方式选择行为研究

为剖析突发公共事件持续期风险感知属性对居民中长距离出行方式选择行为的影响，基于非集计理论，构建风险感知差异的居民出行方式选择多元Logit模型.在2020年3月新冠肺炎疫情持续期，通过网络采集1 643份有效调查问卷，运用SPSS软件标定模型参数，获取突发公共事件持续期，影响居民出行选择的主要风险感知因素，并进行敏感性分析.结果表明：防控措施和防控措施了解程度对居民出行方式选择有显著影响；以航空运输为参考，途径站点暴露率增加对铁路运输方式的选择概率有负向影响，对公路运输方式的选择概率有正向影响；保持疫情持续期航空的低票价，以及加大航空运输防控措施的宣传可提高居民选择航空出行的概率.     

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.     

突发公共卫生事件持续期居民中长距离出行方式选择行为研究

为剖析突发公共事件持续期风险感知属性对居民中长距离出行方式选择行为的影响,基于非集计理论,构建风险感知差异的居民出行方式选择多元Logit模型.在2020年3月新冠肺炎疫情持续期,通过网络采集1 643份有效调查问卷,运用SPSS软件标定模型参数,获取突发公共事件持续期,影响居民出行选择的主要风险感知因素,并进行敏感性分析.结果表明：防控措施和防控措施了解程度对居民出行方式选择有显著影响;以航空运输为参考,途径站点暴露率增加对铁路运输方式的选择概率有负向影响,对公路运输方式的选择概率有正向影响;保持疫情持续期航空的低票价,以及加大航空运输防控措施的宣传可提高居民选择航空出行的概率.     

基于轨迹数据的车辆跟驰行为分析与建模综述

随着轨迹收集技术与数据分析技术的迅速发展,越来越多的车辆行驶轨迹被采集并用于 交通流研究。车辆轨迹数据主要包括车辆运行的位置与时间等信息,利用这些信息可以推算出 车辆的速度、加速度及其与前车之间的空间和时间距离等驾驶行为参量。通过研究轨迹数据可 以揭示车辆自身的运行规律,车辆之间的相互作用规律,道路环境对车辆的作用规律,以及由此 产生的宏观、微观交通流现象,因此,轨迹数据研究受到日益重视。本文简要回顾了与轨迹数据 收集相关的历史,介绍了自然场景下采集的Next Generation SIMulation(NGSIM)数据及实验场景 下采集的车队轨迹数据,并梳理了近几年基于车辆跟驰轨迹的理论研究。首先,分析以交通振 荡、交通回滞为代表的交通流关键实测现象研究工作;整理跟驰行为分析方面的研究成果,包括 不对称跟驰行为、稳定跟驰行为的存在性、跟驰行为的记忆效应、任务难度、随机性、异质性。之 后,介绍基于跟驰行为分析成果而构建的仿真模型。最后,从3个方面评述现有基于轨迹数据的 研究,并提出未来展望：交通流关键实测现象方面,应收集更多不同条件下的数据,并尝试构建更 加普适性的理论或模型解释交通流现象;跟驰行为分析方面,可结合数据挖掘技术或生理、心理 理论,量化驾驶员跟驰特性与生理、心理特征,并将两者结合深入分析跟驰行为的机理;仿真建模 方面,可更多考虑驾驶员生理和心理变量,使模型更具人性化特征,并关注模型的评价方法,注重 模型对实际交通流的解释能力。     

基于复杂网络的机场群航线网络动态特征分析

随着航空运输和区域经济一体化的快速发展,我国已形成京津冀、长三角和珠三角三大典型机场群。文章以三大典型机场群为研究对象,构建基于滑动时间窗的航线网络拓扑结构,运用复杂网络理论分析机场群航线网络动态特征和同构性。研究结果表明,机场群航线网络具有无标度和小世界网络特征,并表现出显著的波峰和波谷动态性,并且长三角机场群的航班集中度分布明显高于其他两大机场群。文章首次从航线网络视角,运用Dice相似系数衡量了机场群内部各机场之间航线网络同构性程度。     

城市公交线网差异化计程票价多目标优化

为获取更加接近实际城市公交线网的票价策略，将出行者的社会互动行为与后悔心理引入广义费用，提出线路客流OD矩阵均衡算法；分别以交通管理部门利润最大化及出行者效用最大化为目标，以公交计程票价、发车频率、私家车停车费为变量，建立固定需求下公交线网差异化计程票价多目标优化模型.引入集群智能多目标优化算法求解，并应用于Mandl 标准公交线网.研究发现：以线路里程为标准，差异化计程票制可以有效降低出行成本；依据帕累托最优解调节票价，可以促进出行者选择行为向优势均衡转移.