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%.      

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.      

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基于行程时间对交通需求的影响,建立路段交通流模型,对路段交通流量稳定性及通行能力的退化状态进行分析.在出行者的交通需求具有弹性的情况下,路段行程时间越长,交通需求越低.模型中行程时间由道路上的交通状态决定,车辆行驶过程的计算利用MITSIM模型,通过数值模拟方法分析弹性需求对交通流的稳定性及通行能力的影响.仿真结果表明,在交通需求和路段性能相互作用下,路段交通流量趋向于稳定,非饱和状态下的稳定流量随着交通压力的增加逐渐上升到最大通行能力,而饱和状态下的稳定流量小于最大通行能力且交通压力越高通行能力退化越严重.因此在城市路网规划时,应综合考虑路网中各路段通行能力,避免路段通行能力下降.     

基于累积前景理论的随机异质道路网配流模型

针对出行者择路行为的有限理性和风险取向的差异性,将出行者分为4类:分别以可靠度低于50%的出行时间预算、期望出行时间、可靠度高于50%的出行时间预算和超预算期望出行时间作为选择路径的参考点.推导了需求服从对数正态分布、路段通行能力服从均匀分布条件下各类出行者的前景值计算公式,建立了用等价变分不等式表示的均衡模型.算例结果表明,累积前景理论参数设置对配流具有重要影响,随着收益敏感系数的增大,各类出行者的路径前景均呈增大趋势,且第3、4类出行者比第1、2类出行者变化更显著;随着损失敏感系数和损失规避系数的增大,各类出行者的路径前景均呈减少趋势,且第1、2类出行者比第3、4类出行者变化更显著;随着感知概率系数的增大,第1、2类出行者的路径前景呈减小趋势,而第3、4类出行者的路径前景呈增大趋势.     

考虑出行者不同理性程度的拥堵交通流分配方法

为研究出行者感知偏好对交通分配结果的影响,本文构建了微观路径选择模型,提出拥堵条件下受路段通行能力限制的交通分配算法。引入出行者决策过程中的后悔和无差别化阈值,考虑出行时间和排队时间的心理感知差异,构建不同理性程度下的路径选择概率模型。在集计水平上,考虑当前路段及其上下游路段通行能力限制、路段车辆空间排队和溢出,提出路段车流量流入、流出的修正方法。采用增量加载分配方法,研究路段车辆的消散特性,再现了从个体路径决策到宏观路网状态的演化过程。基于Nguyen-Dupuis仿真网络,比较不同算法下各路段的拥堵车辆和各路段车辆流入、流出情况。结果表明：出行者个人偏好感知会显著影响拥堵路段的成本函数,是出行者路径选择的关键因素,但是出行者个人偏好对非拥堵路段的车辆流入、流出影响较小;考虑个体偏好的交通分配方法能降低路网的平均饱和度。本文提出的考虑有限理性的拥堵交通分配方法可应用于拥堵路网的交通诱导,有利于促进道路资源的合理利用。     

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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.     

基于实时数据的路网行程时间可靠度模型研究

道路行程时间可靠度是衡量城市道路交通服务质量的指标之一。本文分析和处理道路实时交通数据．统计其行程时间的分布,并拟合行程时间的分布曲线。以此为基础,构建行程时间可靠度模型,并进行案例分析。本文研究得出：路段的行程时间服从正态分布;出行者要求可靠度越高,需要预估的行程时间就越大;即使出行者期望的可靠度相等,对应不同的出发时刻预估行程时间也不同。     

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.     

基于日变交通配流的城市道路网络韧性评估

为有效评价重大扰动事件下的路网性能，提出以日变交通配流（day-to-day?traffic?assignment，DTA）为基础的城市道路网络韧性评估模型. 明确考虑重大扰动事件下交通流动态变化特性，构建了综合考虑出行者认知更新、行为惯性等因素影响的DTA模型，设计了启发式求解算法；定义了基于DTA的路网可达性指标，构建了可全面评价扰动事件生命周期内系统性能的韧性指标与评估模型，并在Nguyen & Dupuis网络上进行算例研究. 结果表明:在扰动事件后的前10天，路网韧性波动变化，此后随着交通流分布趋于稳定，路网韧性单调上升，从第10天的0.323上升到第50天的0.794，上升了145.77%；与传统随机用户均衡（?stochastic ?user ?equilibrium，SUE）模型相比，DTA模型获得的路网可达性与韧性指标存在显著差异，SUE模型下路网可达性随时间单调上升，而DTA模型下路网可达性在前15天剧烈波动，随后才单调增加，表明要获得准确的路网韧性指标，必须首先准确假定出行决策行为和相应配流模型；出行者行为惯性、路段通行能力退化程度与恢复速率以及路网拥挤程度等因素均对交通流量分布产生显著影响，进而影响路网可达性最终导致路网韧性指标发生显著变化，表明实际应用中应在充分调查的基础上合理标定相关参数.      

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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.     

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在基于走行时间可靠性的交通均衡问题中,普遍存在假设是引起走行时间变异的O D (Origin Destination)需求或路段通行能力的概率分布是精确已知的。然而,现实中这些概率分布很难精确获得.本文放松这个假设而仅要求知道O D需求的前m阶矩(这里m是和路段费用函数的形式相关的正整数),通过运用最坏风险价值和最坏条件风险价值指标定义鲁棒分位走行时间和鲁棒超过期望走行时间,并证明在一般分布下两种出行时间是等价的.基于此定义,通过整合出行者的感知误差,提出了鲁棒分位随机用户均衡(鲁棒超过期望随机交通均衡)模型,模型被表示为一个变分不等式,并证明了解的存在性,然后运用一种启发式算法求解该模型.数值算例显现了模型在应用上的特性及算法上的有效性.     

基于出行时间预算的SUE交通分配

基于均匀分布的路段容量,分析了降级路网中路段和路径出行时间的随机变动,假定出行者根据以往的出行经验获取路径出行时间的可变性,并以出行时间预算的形式将这种可变性纳入到其路径选择过程中,进而定义路径出行时间预算为路径出行时间均值与出行时间安全边际之和.在此基础上,采用变分不等式技术构建了基于出行时间预算的多用户类型弹性需求随机用户均衡交通分配模型,并证明了模型解的等价性.     

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.     

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.     

基于道路交通状态的随机用户平衡

运用随机用户平衡配流的基本思想和交通流理论，提出了道路交通状态的概念，以便讨论交通拥挤情况下的交通量分配问题．将道路交通状态定义为行程时间和道路拥挤度的线性加权和．假定在路网随机变化的情况下，出行者以行程时间和道路拥挤度最低为路径选择准则，建立了基于道路交通状态的随机用户平衡配流模型，并证明了模型的等价性和唯一性，给出了该模型的连续平均求解算法．一个小型网络的数值计算结果表明，该模型能反映出行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.