一体化公交网络均衡配流模型

分析了一体化公交网络的交通特性,基于一体化公交出行的路径特点,研究了公交出行时间与出行费用因素对出行阻抗的影响.考虑人流密度对步行速度的影响以及出行费用与时间的换算关系,将公交出行的路段阻抗、节点阻抗与费用阻抗统一换算为时间,建立了一体化公交网络的出行阻抗函数.利用Wardrop均衡原理,建立了一体化公交网络的均衡配流模型,并通过FW算法对配流模型进行求解.计算结果表明:当地面公交线路长度与轨道交通长度分别为57.3、16.2 km时,轨道交通线路输送的客流量占总客运量的65.4％,通过换乘进入轨道交通系统的客流量达55.4％.构建合理的一体化公交网络能降低乘客出行总阻抗,提高公交系统运输效率.     

基于出行收益的出发时刻及路径选择模型

为研究高峰时段同时选择出发时刻和路径的出行行为,基于前景理论建立以可接受最早到达时刻,工作开始时刻及最佳到达时刻为3参考点的到达前景值模型,在到达前景值基础上同时考虑出行过程阻抗,定义为出行收益。并建立基于出行收益最大的出发时刻和路径选择模型,提出用交叉迭代法求解流量在研究时域内各时刻及各路径的分布。算例结果表明:路径流量在出发时刻轴线上呈现双峰值特性,且由于考虑了过程中路径阻抗,流量随出发时刻的总体分布较基于到达前景的分布更平缓,变化幅度更小,但总体阻抗呈现增大趋势,体现了追求个体出行效益的特征。     

短时事故扰动下的逐日路网流量演化模型

为研究事故扰动下日变交通路网流量在出发时刻和选择路径上的时空演变规律,以出行经验学习更新路网理解阻抗,基于准点到达概率最大和到达前景最大分别调整计划出发时刻和出行路径.并在出行当日根据出发前各时段的实时信息再次更新路网阻抗,重新调整出发时刻和路径获得实际出行选择.从而建立考虑出行日信息更新的逐日路网流量演化模型.采用算例验证模型,结果表明:在路网无事故情形下,考虑出行日内调整,路网流量变化震荡缓和,但达到稳定所需时间长;事故发生在稳定前,会影响最终平衡态流量分布,而事故发生在稳定后,则不影响;考虑出行日调整会加大路网在事故发生后几日的流量震荡.     

换乘行为影响下的城市公交配流算法

针对中国大城市的工作生活模式与公交网络的特性,以成都市居民公交出行为研究对象,提出了符合乘客路径选择行为的广义公交路径.考虑了公交出行的路段阻抗和站点阻抗,建立了公交路径阻抗函数,提出了有效路径的确定方法.基于改进的Logit模型,建立了一种换乘行为影响下的路径选择模型.以成都市部分公交网络为例,应用提出的配流算法进行实例验证.分析结果表明:当选定的4条公交线路高峰时段的最小发车间隔分别为4、4、3、3 min,非高峰时段的最大发车间隔均为10 min时,对应的最小换乘步行时间和最大换乘步行时间分别为0、6 min;当最大路径阻抗和最小路径阻抗分别为71.5、51.5 min时,对应的乘车时间分别为60、48 min,路径选择比例分别为5.53％、41.98％;当最大路径阻抗和最小路径阻抗分别为52.5、48.5 min时,对应的乘车时间分别为42、39 min,路径选择比例分别为13.40％、62.07％;考虑换乘行为时,配流结果与实际值的最大相对误差、最小相对误差和平均相对误差分别为16.46％、11.09％、14.42％,不考虑换乘行为时,最大相对误差、最小相对误差和平均相对误差分别为34.37％、11.38％、23.15％.考虑换乘行为的配流结果更贴近实际情况.     

互通式立交网络流的协同控制

利用图论方法将互通式立交展开为一种多源多汇的赋权有向网络,并对其性质进行描述与定义;通过对立交网络动态流谱及最大流计算得到其容量限制并确定受控弧分布;以受控弧队列长度和冗余等待时间设计了阻抗均衡因子,建立了动态阻抗均衡条件下的网络流协同控制方程,并制定了控制策略;以实际对象进行虚拟控制仿真,结果表明了所提策略和方法的有效性.     

基于车道建模的区域应急疏散路径规划

为有效解决应急疏散路线中存在的延误问题,以总体疏散费用最小为目标,以消除冲突点,减少交织点,并且以流量守恒、流量非负、节点和弧段的通行能力限制等为约束条件,提出了基于车道层面的路网模型。利用Lingo软件,分别对应用基于车道层面的疏散扩展网络流模型以及应用基于路段层面的节点-弧网络模型进行求解,并以4个交叉口网络为例进行了对比分析。计算结果表明:与应用基于路段层面的节点-弧网络模型相比,应用基于车道层面的扩展网络流模型节约了4 h.veh-1的出行费用,出行成本降低了25%,该模型在使疏散费用最小化的同时,减少了交织情况产生的延误,具有较高的疏散效率。     

基于双层规划的危险货物配送路径鲁棒优化

针对不确定环境下带时间窗的多配送中心危险货物配送路径优化问题, 提出一种含鲁棒控制参数的鲁棒优化方法; 综合考虑危险货物运输风险、运输费用和服务时间窗, 构建了危险货物配送路径多目标双层鲁棒优化模型, 上层模型追求运输风险和运输费用最小化, 下层模型采用用户均衡交通分配模型; 根据Bertsimas-Sim鲁棒优化理论, 对含有不确定参数的上层模型进行鲁棒对等转化; 联合增强型Pareto遗传算法和Frank-Wolfe算法构建了求解多目标双层鲁棒优化模型的混合算法, 采用3段式编码和解码方法、等位匹配交叉操作以及翻转变异等遗传操作方法求解上层模型, 采用Frank-Wolfe算法求解下层用户均衡模型; 以经典的Sioux-Falls交通网络为例, 对含有3个配送中心、7个需求点的危险货物配送路径优化问题进行案例分析, 以验证模型及其算法的合理性。研究结果表明: 当鲁棒控制参数分别为0、30和60时, 构建的混合算法能分别快速得到3、2和3组鲁棒最优解, 且所有解均为包含具体运输路段和发车时刻的配送方案, 而非配送顺序; 该混合算法与传统两阶段启发式算法相比, 运算时间能节省54.74%。可见, 该混合算法无论是在求解效率上, 还是在解的表达形式上均优于两阶段启发式算法, 能较好地完成不确定环境下危险货物配送路径多目标双层鲁棒优化任务。      

考虑距离影响的公交网络敏感度

为更加准确地分析公交网络的性能状况，考虑了距离对于出行者感知费用的放大作用，提出了一种广义出行费用函数对公交网络敏感度进行了分析. 首先，分析了距离的影响作用，建立了一个公交网络模型，并通过超路径理论解释了公交共线问题和乘客的选择行为. 其次，在均衡配流的公交网络基础上，根据变分不等式的扰动问题，构建了考虑距离因素的公交网络敏感度分析方法. 最后，以实际算例分析了公交网络在受到不同因素的影响时各个弧段以及网络性能的变化情况，并着重分析了距离因素的影响作用. 研究结果表明:需求从0增加到900人/h，考虑距离影响下的最优出行策略从原来的单一超路径变为多条超路径；在模型关键参数的识别中发现，距离因素是一个较为敏感的参数，需要更加准确地进行标定；在相同的需求水平下，距离参数取值从0变化至0.03时，总旅行费用关于公交服务频率的偏导数值不断减小，为寻找总旅行费用可降低区域提供依据.      

基于时刻表的公交配流算法研究

目前公交配流多基于发车频率,配流结果时刻信息度不高。为促进基于时刻表的公交网络配流研究,建立了改进的Logit模型,在传统Logit模型中引入公交路径独立系统以克服多条相似公交路径的相互影响。同时,建立了容量限制下基于时刻表的随机用户均衡模型(VRT-SUE),该模型考虑了车次容量限制并实现了SUE模型在公交网络上的配流。实例公交网络配流结果显示,改进的Logit模型比传统Logit配流结果更加合理,VRT-SUE模型满足车容量限制同时配流结果达到网络均衡状态,两种模型均可用于城市公交网络运营管理设计。     

基于货物运到期限的编组站动态配流优化研究

运到期限是铁路货物运输组织的关键问题,保障运到期限,对提升铁路货物运输质量与竞争力有重要意义.本文以编组站动态配流为研究对象,考虑不同货物对运输时效性要求的不同,以车流在站停留时间加权值总和最小为优化目标;采用均值比例分配法将运到期限分配到货物运输编组站作业环节,成为车流最大在站停留时间约束,同时考虑编组去向等约束,建立基于运到期限的编组站调机运用计划与配流计划综合优化模型,设计模拟退火算法对模型进行求解.最后通过算例分析表明,本文的模型和算法能够有效地解决编组站动态配流问题,同时满足车流的运到期限要求.     

铁路危险货物运输径路的选择策略

结合铁路危险货物运输的特点综合考虑运输径路选择过程中涉及的费用、事故风险、事故产生灾害、事故后补救能力等因素,采用模糊综合评判方法,研究了铁路危险货物运输径路选择问题．重点探讨了指标体系的建立,隶属度函数,权重的确定,并结合具体实例对所采用的方法进行了分析与说明．实际验证的结果表明,论文所提出的方法较为实用,对铁路危险货物运输径路选择问题具有一定的借鉴价值．     

拥挤条件下公交系统的拟动态均衡配流模型

论文考虑了由于公交线路运营能力不足造成的车站排队拥挤现象,在此基础上构造了拥挤条件下公交系统的拟动态均衡配流模型.该模型可自动估计不同时段内拥挤条件下的公交流量和车站的乘客排队,特别是在非常拥挤的情况下(即乘客需求超过公交网络运营能力)也能够进行流量分配,并确定车站的乘客排队长度.因此,该模型较好地反映了公交网络的拥挤效应.所给算例说明了不同需求条件下该公交均衡配流模型的应用.     

高速公路危险货物运输人员暴露风险实时评价分析

为更加准确和实时评估道路危险货物运输人员暴露风险,基于风险评价内容和危险货物运输卫星定位监管系统实时采集的车速和道路信息参数,建立高速公路危险货物运输人员暴露风险实时评价模型;重点研究了危险货物在高速公路运输过程中,平均车速分别与交通密度和高速服务区人员暴露量的函数关系,实时评价路上和人员密集区的人员暴露量,并考虑车型对平均车速的修正;实例分别对不同车速条件下和路过服务区时的运输风险进行评估.结果表明:车速和人员密集区对人员暴露风险影响显著,可进一步分解风险指标,提高风险评价的精度.同时该模型可实时评估运输动态风险,对辅助危险货物运输风险智能监管、降低运输风险有现实意义.     

时变条件下多目标规划方法在道路危险货物运输路线选择中的应用

我国石油化工产业的迅速发展使得危险货物作为原材料在生产中起着越来越重要的作用,危险货物运输量也逐年增长,随之而来的大量运输事故却给社会和经济的发展造成巨大冲击.运用多目标规划理论建立了危险货物运输的路线选择模型并给出其合理的解决方法,该模型不仅使运输成本、运输风险和人口覆盖率达到最低,而且将运输时间对运输风险的影响纳入其中,对减少危险货物运输事故有重要的实用价值.     

基于复杂网络及模糊层次分析法的铁路危货运输风险评估

基于复杂网络方法,构建铁路危险货物运输致因复杂网络,并对该网络进行分析,对诱导事故发生各因素的影响力进行排序,从而找出事故的关键致因因素。同时,结合模糊综合评价法,根据复杂网络中各因素权重值的计算,从人员管理、危险货物和设备、环境三大方面对危货运输的整体安全性进行评价。对于整体上认识铁路危险货物运输过程的风险具有一定的理论意义和实际价值。     

考虑随机路网能力退化的连续双参考点用户均衡模型

为研究累积前景理论下随机路网能力退化下限对交通网络均衡的影响,本文构建了考虑随机路网能力退化的连续双参考点用户均衡模型,并证明了解的存在性,设计了求解算法.模型将随机交通网络均衡中的客观不确定性归因为随机路网能力退化下限和设计能力上限,将主观不确定性归因为用户风险态度,并由此内生出行路径期望、方差、最佳到达时间参考点、最早到达时间参考点、累积到达时间价值和网络均衡流量等重要参数.最后通过算例分析了路网能力退化下限对用户和整个交通网络均衡的影响.     

双模式的交通拥挤收费模型研究

针对公交车和私家车辆两种交通模式,建立了交通拥挤收费的双层规划模型.在模型的阻抗函数计算中,考虑了两种模式之间相互影响及其车载能力的差异.以总体出行成本最小为目标建立上层模型、以用户最优的交通配流模型作为下层模型,出行模式的选择满足Logit模型.通过"对角化"算法直接搜索满足路径选择/模式选择的下层交通配流模型均衡解.通过步长加速和惩罚函数法对这个双层规划模型进行求解,最后给出了算例.     

超级拥挤公交网络均衡配流

使用公交路段的表示方法描述公交网络,公交路段上的出行费用受拥挤影响,公交车辆上的乘客流量受车辆运营能力限制.在拥挤影响和能力限制的双重约束下,建立公交乘客均衡配流模型,设计求解算法并给出算例.模型和算法尤其适用于高峰时期乘客流量大于线路运营能力的超级拥挤公交网络均衡配流.     

交通事件影响下路网逐日出行动态可靠性

为描述交通事件持续期间逐日出行过程中的路网服务性能,构建日变路网逐日出行选择模型及可靠性指标.首先,根据出行经验更新路网阻抗,以准点到达概率最大化调整逐日出行中各出发时刻的路径总流量,以路径累积前景最大为目标调整单条路径在各出发时刻的流量,从而建立考虑出发时刻的逐日出行流量推演模型;其次,以交通事件发生前路网流量稳态时的准点到达概率和路径走行时间为参照基数,定义出发时刻准点到达和路径走行时间动态可靠性,并给出计算方法.最后,用算例验证模型和算法,并比较在出行模型中考虑可靠度时对路网逐日流量分布和路网可靠性的影响.     

负载均流的自适应虚拟阻抗下垂控制方法

为实现直流外电网系统的负载均流,提高系统稳定性,在考虑线路阻抗的前提下,提出一种基于自适应虚拟阻抗的下垂控制方法.该方法根据输出下垂特性和虚拟阻抗原理,将负载电压、电流等代入虚拟阻抗算法,对所得虚拟阻值进行适当修正,实现了虚拟阻抗的自适应修正,能够有效改善负载均流效果.在搭建的实验平台上与传统下垂控制、传统虚拟阻抗下垂控制进行实验测试与对比,结果表明:传统虚拟阻抗下垂控制方式和自适应虚拟阻抗下垂控制方式均能将负载电流差异抑制在0.04 A内,各并联单元输出电流差异小;自适应虚拟阻抗下垂控制方式的负载调整率为0.1%,具有更低的负载调整率;综合考虑输出电流差异、负载调整率、母线电压等因素,自适应虚拟阻抗下垂控制方式具有良好的负载均流优越性和系统稳定性.