多种Logit路径选择模型对多层次交通网络的性能影响

研究了多种Logit路径选择模型应用于多层次交通网络时对网络性能的影响.依据网络层次特征定义了广义路径费用;选取4种典型的Logit模型——单层的多项式Logit (MNL),C-Logit (CL),Path-Size Logit (PSL)以及双层的交叉巢式Logit (CNL)模型,对它们分别构建了适用于多层次网络的等价数学规划模型(MP);对不同层次结构和分散参数取值,利用VC++编程求解4个等价数学规划模型,并计算了系统最优的流量分配.分析表明:3种OD需求下的所有Logit模型所得网络总行程时间费用(NrrC)都高于通过系统最优分配得到的NTTC;利用考虑重叠的CL、PSL、CNL模型所得NTTC皆大于不考虑重叠的MNL模型,且构造越复杂的Logit模型所得NTTC越高;对各个Logit模型而言,层次性交通网络的NTTC要小于没有层次性的情况且层次越高时NTTC越小.     

多用户多准则城市交通网络非稳定均衡分析

为了反映现实中交通出行者实施出行与否的决策过程,通过对实际城市交通网络状态的分析,引入了非稳定均衡网络状态的概念。同时通过对出行者出行选择行为的深入分析,引入了多用户多准则非稳定均衡网络状态的非线性互补问题模型和变分不等式模型,并利用超级网络的概念证明了两者的等价性。新模型能够将出行者的路径选择决策、目的地选择决策、出行方式选择决策以及出行与否决策合理的整合在一起,从而可完整的反映城市交通流的形成模式。给出了求解多用户非稳定均衡态的变分不等式模型的修正投影算法,并通过一个数值例子验证了算法的有效性。结论部分给出了多个可进一步深入研究的方向。     

基于多用户类型随机用户平衡的连续网络设计

用多用户类型随机用户平衡描述实际路网中出行者的路径选择行为。根据出行者对路网状况认识的不同程度,将出行者划分为具有相同特性的多个类型。将多用户类型随机用户平衡问题表示为一个无约束极小化问题,并提出了该问题的一种基于路段水平的灵敏度分析方法。建立了多用户类型随机用户平衡条件下的连续网络设计问题的双层规划模型,并给出了基于灵敏度分析的启发式算法。实例的结果表明模型具有一般性和适应性。     

城市道路交通网络系统容量评估模型

以出行者出行行为选择为基础,以最大化网络容量为目标,建立了城市道路交通网络容量双层规划评估模型。其中下层引入停车路段（搜索停车设施所行驶的路段）和步行路段,把停车设施转化为道路路段,以出行分布、方式分担和均衡配流组合模型来反映出行者出行目的地、出行方式服从多项式Logit和出行路径服从用户均衡原则的出行选择行为;上层以网络储备容量最大化为目标,考虑网络的路段通行能力、外部环境以及服务水平要求等约束条件下的最大流量问题。最后给出了相应的启发式求解算法。研究结果表明：该模型和算法有效且易于操作。     

数量调节用户均衡及OD分解算法

城市居民出行过程中出行者的路径选择行为决定着道路网络交通流的分布模式，深刻影响着城市交通规划和网络设计方案的制定。传统交通分配依据最短路径时间选择出行路径，不能反映路径流量大小对出行者路径选择行为的直接影响。基于此，将出行起讫点间路径时间作为价格信号，路径流量作为数量信号，运用经济学非均衡理论中的价格-数量调节行为原理描述出行者的路径选择行为。在出行市场背景下，定义了数量调节用户均衡，建立了数量调节用户均衡条件和等价的非线性互补问题。运用GAP函数对非线性互补问题进行重新描述，最终建立了求解数量调节用户均衡的数学规划模型。鉴于路径流量不等于该路径中各路段流量之和，数量调节用户均衡问题需使用基于路径的算法求解，开发了基于OD分解的求解算法。OD分解算法与现有的基于路径的算法共享高斯-赛德尔分解方案，迭代过程中算法并不是顺序访问每个OD对，而是通过引入一个自适应方案来确定。针对未满足收敛条件的OD对，该算法将负梯度作为下降方向，运用Armijo类型的线性搜索确定步长，求解单OD子问题。最后分别对一简单网络和真实网络进行测试，计算结果表明：所开发的OD分解算法能将更多的计算成本投放在非均衡的...     

基于累积前景理论的多目标广义路网设计模型

根据随机路网环境下出行者有限理性的路径选择行为,组合能力扩展与拥挤收费2种方案,提出了基于累积前景理论的多目标广义路网设计双层规划模型。该模型上层模型以最小化系统出行时间预算和最大化系统出行前景为目标,下层模型为基于累积前景理论的用户均衡模型。推导了需求服从对数正态分布且路段通行能力服从贝塔分布条件下的前景值计算公式,建立了用等价变分不等式表示的均衡模型,设计了改进型非支配排序遗传算法求解模型。研究结果表明:出行者择路行为的风险偏好与风险认知会显著影响网络设计结果,忽视出行者择路行为的有限理性可能会产生次优甚至错误的网络设计方案。     

路径选择中重叠路线的解决方法比较

在交通出行分析中,路径选择是必不可少的一个阶段,而在路径选择时,路径上路线的重叠情况,无论是体现在路径层面还是路段层面上的重叠都是常见的情况,这使得描述出行行为的最常用的工具多项式Logit模型缺乏解释能力,于是派生出各种Logit改进型模型,按照其解决重叠路线的内在机理的不同,将其归为3类:考虑协方差信息的方法、巢式方法和附加效用因子的方法,论述了3类方法各自的优劣势,并按2个重要特征对这3类方法进行了比较。     

路径选择中重叠路线的解决方法比较

在交通出行分析中,路径选择是必不可少的一个阶段,而在路径选择时,路径上路线的重叠情况,无论是体现在路径层面还是路段层面上的重叠都是常见的情况,这使得描述出行行为的最常用的工具多项式Logit模型缺乏解释能力,于是派生出各种Logit改进型模型,按照其解决重叠路线的内在机理的不同,将其归为3类：考虑协方差信息的方法、巢式方法和附加效用因子的方法,论述了3类方法各自的优劣势,并按2个重要特征对这3类方法进行了比较。     

基于ATIS的多用户多准则随机均衡交通配流演化模型

为了刻画实现随机用户均衡态的过程,提出一个考虑多用户参与和多准则决策的随机均衡交通配流演化模型。在模型中,根据时间价值的不同,将出行者分为有限类,每类用户的先进出行者信息系统（ATIS）市场占有率由信息收益确定;出行者依据由出行时间和出行费用线性组合的最小感知阻抗选择出行路径;利用不动点定理分析了模型不动点的存在性。数值试验结果表明：提出的模型能够收敛到不动点,可以模拟网络中ATIS市场占有率和流量的演化过程。     

先进的旅行者信息系统对出行者选择行为的影响研究

目前研究先进的旅行者信息系统对出行者选择行为的影响主要集中在对路径选择行为的影响上,而忽略了对出行者出行终点和交通方式选择的影响。假定路网中的出行者一部分装有信息装置,另一部分没有装信息装置,利用离散选择理论中的层次选择结构模型和交通规划理论中的随机均衡方法,研究了先进的旅行者信息系统对出行者终点选择,方式分担和路径选择行为的综合影响,建立了一个与网络均衡条件等价的数学规划模型,设计了模型的求解算法,并用一算例分析了市场渗透率和信息质量对出行者选择行为的影响。     

基于潜在类别-Logit模型的共享自动驾驶汽车使用意向

自动驾驶技术和共享经济融合产生的共享自动驾驶汽车(SAV)可为人们提供优质的出行服务.为探究出行者选择SAV的行为特性,对受访者的社会经济属性、历史出行特性、行为态度特征进行调查,并采用正交试验设计出行方式选择意向调查问卷,收集到311份有效数据.为充分考虑个体异质性,利用潜在类别分析探究SAV使用者的潜在类别,并将所...     

考虑共享停车的用户出行选择研究

为探讨共享停车的出现对用户出行选择的影响,将出行者划分为共享停车和普通停车两种用户类型,分别构建停车阻抗函数,并基于分层Logit(NL)建立停车和路径联合选择结构模型.进一步提出带有两种停车方式的随机用户均衡模型,并改进相继平均算法对模型进行求解,通过算例分析发现预约费用从4元变化到12元时,共享停车需求量从378辆...     

基于免疫克隆算法的多枢纽选址与混合网络设计综合优化研究

为了描述多枢纽选址与混合网络设计综合优化问题,引入了双层规划模型建立数学模型.上层模型为多目标规划模型,以最小化网络总阻抗和最小化总投资为目标;下层模型为固定需求的用户平衡配流模型.然后,给出了基于免疫克隆算法的具体求解设计和步骤.接着,给出了算例,在不同决策权重条件下进行求解.算例结果验证了算法的可行性和模型的有效性,同时结果表明在建设枢纽后,当决策偏重于交通网络管理部门时,更倾向于建设新路段以降低网络费用和总费用.     

基于多成本分析的出发时刻选择模型研究

交通问题的解决,应该从需求和供给两方面进行改善。交通需求管理通过改变出行者的出发时刻、出行路径以及出行方式等措施,将高峰期的交通需求从时间和空间2个方面进行分离,从而有效缓解城市交通压力。文中将经济学思想应用于城市道路,从固定使用成本、出行时间成本以及惩罚费用成本3个方面研究了私人小汽车出行的多成本性,通过分析居民出发时刻选择的决策过程,应用随机用户均衡分配和Logit基本理论,建立了适用于一般城市网络的出发时刻选择模型。运用模型进行一个算例分析,从而验证模型的有效性和实用性。     

考虑多目标的城市停车换乘选址优化模型及算法

停车换乘选址问题是城市交通网络设计研究的重点领域,已有研究的优化目标多集中在系统总费用方面,而对交通可持续发展方面考虑不足。为此,提出综合考虑多方面目标的停车换乘设施选址优化模型及其求解算法。首先,基于超网络理论,提出多方式城市交通系统的超网络模型并定义O-D (Origin-destination)间的超路径、有效超路径及子路径,结合出行者出行过程及交通网络拥挤特征,给出超路径费用的数学表达;其次,基于多方式交通网络随机均衡配流结果,构建交通总阻抗、污染物排放量以及交通系统公平性等系统优化指标的计算模型,并建立用以描述停车换乘设施选址问题的多目标优化模型;进而,以多目标系统优化模型为上层问题,以超网络下满足Logit分配的多方式交通网络配流模型为下层问题,构建描述城市多方式交通系统停车换乘设施选址问题的双层规划模型,并基于模型特征,结合“记录-搜索”思想设计非支配排序遗传算法进行求解;最后,基于Sioux Falls网络设计算例。研究结果表明：算法能够在有限的步骤内搜索到90%以上的Pareto最优解;平均而言,停车换乘措施使得交通总阻抗减小了0.31%,污染物排放量减少了7.32%;被优化的3个目标之间无直接关联,说明将停车换乘选址问题建立为多目标模型是必要的。模型与算法可为现实城市中的停车换乘设施选址优化设计提供解决思路。     

出行方式决策的随机效用模型研究

基于随机效用理论的多项logit(MNL)模型常用来解决多方案选择问题。介绍了该模型进行个体出行模式决策分析的方法,建立了线性效用函数假设条件下,个体出行模式选择概率与模式特性变量之间的近似线性关系。最后通过一个两模式决策分析的简例说明该模型的用法及灵敏度分析方法。     

OD估计的多步双层规划模型新算法研究

建立了一个OD估计模型.将OD估计分为固定的步数,每一步都是一个双层规划,上层为广义最小二乘估计,下层为随机用户均衡分配模型,即以广义最小二乘估计和随机用户均衡分配模型为基础,通过更新估计模型中目标矩阵和实测路段上的流量来估计OD矩阵.最后用一个简单的路网验证了该算法的有效性.     

基于随机用户平衡的混合交通网络流量分离模型

考虑了影响出行者交通选择行为的主要因素(时间、费用、方便性、舒适性等),分析了在多种交通方式(私家车、出租车、公交车、轨道交通以及自行车等)存在条件下城市交通网络中出行者交通选择行为,包括交通方式选择和出行路径选择,并基于随机用户平衡(SUE)理论构造了城市混合交通网络的流量分离和分配综合模型及求解算法。最后通过一个简单算例,得到了当各种影响因素变化时,各种交通方式的流量变化情况。     

城市交通投资的消费者福利评价

城市交通中多种出行方式共存等特性使传统的成本一效益分析法难以分析出交通投资产生的效果。文中假设发生在各起讫点问的交通出行是1个消费者代表的出行选择结果,推导一般均衡条件下交通服务供应水平变化与消费者剩余之间的关系。通过Logit模型模拟方式选择得到需求函数,结果显示交通投资产生的消费者福利与交通方式选择集的最大效用的期望值有关,表明以离散选择模型为基础的福利评价方法适用于多种交通投资的效果评价,包括交通方式选择集发生变化的情况。