基于行程质量的随机用户平衡分配模型

提出行程质量的概念以描述出行者在不确定环境下的路径选择准则。将行程质量定义为行程时间和行程时间可靠性的线性加权和,综合了影响路径选择的两个不同的重要因素:行程时间和行程时间可靠性。假定在路段通行能力随机变化的情况下出行者以估计行程质量费用最小作为路径选择的标准,建立了基于行程质量的随机用户平衡分配模型。证明了模型解的等价性和唯一性,给出了求解模型的MSA算法。在一个小型测试网络上的计算结果表明:模型能够反映出行者在随机路网中的路径选择行为。     

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。     

降级路网的认知及交通流平衡分析模型

为定量衡量因路段降级原因导致路网通行能力的丧失量,分析出行者在降级路网中的路径选择行为将导致何种网络交通流平衡状态,通过将降级路网划分为车流外界因素导致路段可通行能力降级和路段上车流量增加导致道路服务水平的下降两种类型,辨别旅行时间长短与旅行时间波动对出行者路径选择行为的影响,推导出同时考虑这两方面因素影响的可变路径旅行时间风险度量;在此基础上建立了降级路网中的交通流平衡分析模型,该模型满足存在性和惟一性,并能正确描述出行者对降级路网结构认知差异性情况下的网络交通流平衡状态。通过实例展示了不同旅行可靠性要求下,出行者对路径旅行时间长短的权衡关系以及整个路网交通流平衡结果。     

通行能力约束下的弹性需求交通投影动态演化模型

利用投影动态系统理论建立了具有路段通行能力约束的弹性需求交通网络动态演化模型.通过分析节点路段处交通流量与出行阻抗关系,揭示了出行者在网络局部对出行路线进行调整的决策过程,并分别建立了有通行能力约束的路段流量更新方程和弹性交通需求下的节点最短行程时间估计方程.通过在整个网络上整合上述两类方程,得到最终的交通网络投影动态...     

基于广义出行费用的城市路网行程时间可靠性

为体现出行者路径选择行为,准确评价路网行程时间可靠性,采用行程时间均值和行程时间均方差的加权和定义广义出行费用,以不同的加权系数反映出行者对待风险的态度。从路段层面定义行程时间可靠性,以广义出行费用最小化为目标构建SUE模型,建立基于广义出行费用的路网行程时间可靠性模型。结合模型特点,给出Monte Carlo仿真和交通规划模型相结合的求解算法。并在一个小型测试路网上进行了验证,结果表明:出行者对待风险的不同态度对行程时间可靠性具有明显的影响,保守型出行者将使路网行程时间可靠性有所提高;所建分配模型能够较真实地反映出行者的路径选择行为,使行程时间可靠性分析更加准确。     

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。     

交通事故导致的高速公路拥堵状态判别方法

为量化分析不同交通事故条件下的高速公路路段拥堵情况,研究路段偶发性拥堵规律,本文构建了1个基于行程时间可靠性指标的高速公路路段拥堵判别方法。建立基于美国《公路通行能力手册》中行程时间可靠性分析方法的路段行程时间可靠性模型,并采用西南某高速公路路段实际数据校准模型。利用蒙特卡洛模拟方法生成交通事故场景,将交通事故解构为交通事故发生位置、交通事故严重程度、交通事故持续时间、交通事故发生频率4个特征,并以行程时间指数为路段拥堵量化指标,研究不同交通事故特征水平下的高速公路路段拥堵规律,并判别路段拥堵程度。研究结果表明：美国《公路通行能力手册》的行程时间可靠性分析方法具有可移植性,校准后可应用于国内高速公路路段;交通量接近饱和时,交通事故发生在出口匝道段的拥堵程度高于基本路段与入口匝道段,单车道关闭场景下的交通事故影响远高于路肩关闭场景下的交通事故;交通量接近自由流状态时,拥堵程度对严重程度不敏感;任何交通量水平下,单车道关闭场景下的交通事故持续时间一旦超过15 min,路段拥堵程度极有可能剧增。本文构建的路段拥堵判别方法,可以在精细化探究偶发性交通事故拥堵规律的同时划分路段拥堵等级,为相关部...     

非均衡网络交通流动态演化规律研究

为描述非均衡网络交通流实际成本-流量状态,考虑置存成本和路段行程时间,建立行程时间动态函数,将其引入用户均衡模型,构建基于出行总成本动态、路径流量动态、路段行程时间动态的交通流演化模型。利用简单网络,采用四阶龙格库塔方法对建立的模型进行数值模拟。动态模型弹性需求下,出行成本调整范围由大到小,趋于平衡值;路径流量迅速增加后,以较小调整范围,趋于平衡值;路段行程时间迅速增加后,逐步趋向于平衡值。固定需求下的出行成本、路径流量、路段行程时间均是反复调整多次后趋近于平衡值,调整范围缩小,次数增加。算例模拟结果表明,模型能够描述网络交通流从一种非均衡状态到另一种非均衡状态的动态调整过程。     

应急条件下区域路网行程时间可靠性研究

为了研究应急条件下的区域路网可靠性,建立绍兴市区域路网Vissim仿真模型并进行校准.提出基于交通仿真和蒙特卡洛方法的应急条件下路段行程时间计算模型并结合实测与仿真数据对模型进行修正,并分析路网拓扑空间关系依次建立应急条件下路径、OD对、路网行程时间可靠性模型.量化分级行程时间可靠性,对绍兴市典型路段和典型区域进行仿真与评价分析.研究结果表明,路网行程时间可靠性随应急事件的降低而降低,当越城区和诸暨市应急事件等级由正常降至一级,路网行程时间可靠性由0.519和0.534降低至0.201和0.173.同等应急条件对同一地区不同区域路网存在差异性影响,同等应急条件下诸暨市的路网行程时间可靠性下降比相对于越城区高4.5% ~9.9%,主要由于其自由式路网交通疏散能力较差且非城区交通管理水平较低.      

城市快速路可变限速策略

对城市快速路可变限速控制策略的理论基础进行了研究.在对快速路上的主线车速、进出口匝道车速、分流点合流点车速的特性及速度分布特性进行深入分析的基础上,建立了快速路主线车速-密度动态关系模型,提出考虑出口匝道、不良天气以及道路线形因素下基于安全性的3种主线车速的约束条件.利用积分调节器建立了入口匝道控制模型;提出了基于道路服务流量、行程时间、入口匝道平均等待时间以及行程时间延误4种可变限速的目标函数,利用4种目标函数的线性组合建立了3种系统最优问题,即:低密度状态下路段通行能力最大,行程时间最短;中密度状态下路段通行能力最大,入口匝道平均等待时间最短;以及高密度状态下入口匝道平均等待时间最短,主线车流行程时间延误最短.利用VISSIM仿真模拟手段对可变限速控制模型进行分析,得到可变限速控制策略下与未采取控制策略下的交通流参数结果,验证了可变限速控制策略的有效性.     

观测路径出行时间下随机网络交通需求估计

道路网络起讫点（OD）需求是城市决策长期交通规划和短期交通管理中的基础参数,准确的交通需求更是实施交通拥堵控制、限行限速、路径诱导等措施的先决条件。综合运用观测的轨迹已知和未知路径出行时间,建立随机网络交通需求估计双层规划模型。上层广义最小二乘模型最小化历史交通需求与待估交通需求、观测路径出行时间与待估路径出行时间之间的偏差,约束为交通需求、路段流量、路段出行时间与路径出行时间之间的传播关系,通过高斯混合模型（GMM）对其中轨迹未知的观测出行时间依概率聚类。下层为随机网络交通出行均衡模型,分别运用出行时间预算和随机用户均衡处理路网不确定性和出行者感知误差。上、下层之间通过交通需求和OD-路段关联比例进行信息传递。设计迭代算法框架求解双层规划模型,迭代算法包含求解上层模型的最速下降法、求解下层模型的相继平均算法和求解GMM模型的最大期望（EM）算法。通过算例表明轨迹未知的路径出行信息的加入在提升需求估计精度的同时也增大了估计值的方差;设计的迭代算法能够稳定收敛到10^-5的精度;GMM软聚类方法估计的交通需求显著优于硬聚类方法估计的需求值;交通需求值对观测路径出行时间的扰动更加敏感。研究考虑出行者风险态度,通过轨迹信息的重新构建揭示城市交通需求演化规律。     

运行时间可靠度在单向交通组织中的应用

运用网络可靠性计算的串并联理论,提出了道路网络中节点OD（Origin-Destination）对之间的路径运行时间可靠度计算方法,建立了基于节点OD需求的路网运行时间可靠度计算模型。在节点OD需求已知的情况下,根据交通组织状况,采用动态交通分配和交通仿真方法获得模型参数,计算节点OD对之间分别在双向和单向交通组织条件下的运行时间可靠度,并建立交通组织方案的临界判别条件,作为单向交通组织方案评价和决策的量化指标。     

基于动态用户均衡的同时路径和出发时间选择模型

提出一个适用于多OD对网络的基于动态用户均衡的同时路径和出发时间选择模型,用一个非减的分段线性函数构建了隐含先进先出条件的路段走行时间函数,并按各个路径和出发时间方案的流量的平均值来计算该路段走行时间函数,使得给定一个OD对的总需求和理想到达时间,模型可以确定出行者的选择路径和出发时间方案,方案确定后,没有人能够通过单...     

Robust traffic assignment model: Formulation,solution algorithms and empirical application

ABSTRACT

The deterministic traffic assignment problem based on Wardrop's first criterion of traffic network utilization has been widely studied in the literature. However, the assumption of deterministic travel times in these models is restrictive, given the large degree of uncertainty prevalent in urban transportation networks. In this context, this paper proposes a robust traffic assignment model that generalizes Wardrop's principle of traffic network equilibrium to networks with stochastic and correlated link travel times and incorporates the aversion of commuters to unreliable routes.

The user response to travel time uncertainty is modeled using the robust cost (RC) measure (defined as a weighted combination of the mean and standard deviation of path travel time) and the corresponding robust user equilibrium (UE) conditions are defined. The robust traffic assignment problem (RTAP) is subsequently formulated as a Variational Inequality problem. To solve the RTAP, a Gradient Projection algorithm is proposed, which involves solving a series of minimum RC path sub-problems that are theoretically and practically harder than deterministic shortest path problems. In addition, an origin-based heuristic is proposed to enhance computational performance on large networks. Numerical experiments examine the computational performance and convergence characteristics of the exact algorithm and establish the accuracy and efficiency of the origin-based heuristic on various real-world networks. Finally, the proposed RTA model is applied to the Chennai road network using empirical data, and its benefits as a normative benchmark are quantified through comparisons against the standard UE and System Optimum (SO) models.     

环境承载力约束条件下城市最大乘用车保有量预测

以城市环境承载力为约束条件预测城市内可容纳的最大乘用车保有量。预测模型是一个双层优化问题，其中上层是环境承载力约束下的最大乘用车保有量模型，以交通小区的乘用车保有量之和最大为目标函数，以各路段的环境承载力为约束条件；下层是道路网上的用户平衡分配模型，模拟乘用车出行者的路径选择行为，预测交通需求在道路网上的分布及行驶特征。开发了一个基于灵敏度分析的算法用于实现上下层模型间的反馈及同时求解两个优化问题。利用实例验证了模型及算法的有效性。     

能力约束下的停车行为模型及其求解算法

建立了能力约束下的旅行选择和停车行为模型,模型同时考虑了出行者对旅行路径和停车设施的选择、道路路段和停车设施的能力约束以及道路网络的需求弹性。构造了数学规划模型,证明在非主动能力约束下,网络均衡条件与该数学规划模型等价;当能力约束为主动约束时,该数学规划模型的解不是网络均衡解,但当对路网的饱和路段和饱和停车设施征收某个附加费用之后,网络均衡解满足能力约束。设计了增广的Lagrangian对偶算法和部分线性化算法来求解该模型,并利用算例来验证模型和算法的效率及评价交通政策的效果。计算结果表明:停车收费、新增停车设施、停车设施与目的地之间的步行距离将显著影响出行者的旅行选择和停车行为。