求解随机用户平衡问题的粒子群演化算法

根据城市路网交通流的随机用户平衡状态的演化特征,设计了一种基于粒子群求解固定需求随机用户平衡问题的演化算法,该算法通过在可行流空间内初始化种群,并且在迭代过程中控制迭代的步长,使得每次迭代得到的新种群中代表路网各个O-D对有效路径流量的分量其和即O-D对交通需求不变,并且路径流量保持在可行流空间内,从而避免了无效的搜索范围,最后进行了数值试验,说明了该求解固定需求随机用户平衡问题的粒子群算法是有效和可行的.     

城市空间结构和用地模式对城市交通的影响

就城市空间结构、土地利用模式与城市交通的关系展开探讨。首先分析单中心、多中心两种典型城市空间结构对城市交通的影响。指出单中心城市虽然造成市中心交通压力较大,但有助于公共交通及TOD模式的发展,有助于实施现代化的城市交通管理;而多中心城市结构并不一定能够降低城市交通需求。通过分析东京的案例,说明城市交通流空间有序和TOD发展模式对支撑特大城市发展的重要性。探讨混合土地利用对城市交通的影响,指出其一方面能够将社区交通需求＂内部化＂,但另一方面可能诱发对外交通对小汽车的依赖并增加出行距离,因此应在城市整体尺度上对其综合影响进行实证分析。最后,结合中国城市的现状,对缓解城市交通问题提出五点建议。     

随机交通分配中有效路径的确定方法

对用于随机交通分配的三种不同路径进行了比较和分析,研究了无环简单路径的寻求方法和无环简单路径集上的随机交通分配问题。重新定义了有效路径,提出通过利用求解确定性用户均衡分配问题的迭代过程来产生有效路径的启发式方法,算例表明该方法是有效性的.     

单线圈模式下交通参数估计研究

介绍了单线圈在交通参数测量中发挥的作用,阐述了单线圈模式下进行交通流参数估算,主要是交通速度估计的意义和目前采用的主要算法.在此基础上,利用交通流仿真软件PARAMICS并应用此软件搭建单线圈路网模型,通过它获得单线圈模式下交通速度估计的仿真数据,并对数据进行了分析.     

考虑交通事件影响的动态交通信号控制策略

采用数值仿真方法评价了固定式信号控制、延误最小自适应信号控制与通行能力最大自适应控制3种典型信号控制策略下的路网动态运行效率; 采用双排队模型构建了动态交通流仿真平台, 提出了交叉口流量传输优化模型, 分析了双排队模型中交叉口内交通流运行的状态; 假定用户依据瞬时用户最优原则选择路径, 提出了考虑信号控制惩罚时间的瞬时用户最优约束; 以系统总行程时间、有无交通事件影响的行程时间为评价指标, 研究了低、中、高3级不同交通需求下的信号控制效果。试验结果表明: 在低、中级交通需求下延误最小自适应控制策略的系统总行程时间最小, 比通行能力最大自适应控制在无交通事件影响下总行程时间分别降低0.45%和0.18%, 在有交通事件影响下总行程时间分别降低5.95%和2.52%;在高级交通需求下, 通行能力最大自适应控制总行程时间最小, 对比延误最小自适应控制, 在有、无交通事件影响下系统总行程时间分别降低5.46%、5.31%;对比有无交通事件影响下系统总行程时间变化幅度, 固定式信号控制在不同交通需求下均表现出最高的稳定性; 在低、中级交通需求下, 延误最小自适应控制策略较通行能力最大自适应信号控制策略更稳定, 在高级交通需求下, 两者的稳定性无显著差异。可见, 当交通需求较大时, 应提升交叉口通行能力, 当交通需求较小时, 应降低车辆延误。      

互联网思维和以人为本理念在交通服务平台中的运营策略

通过对用户思维、大数据思维、平台思维三种互联网思维模式和以人为本理念对政府交通服务平台建设的影响分析,提出分析用户个性需求、开放数据、打造交通服务“生态圈”等运营策略,以科学指导我国政府交通服务平台建设,对我国智慧交通政务建设有一定的指导意义。     

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．     

用遗传算法解决固定需求交通平衡分配问题

为了提高交通量预测模型的可靠性,利用遗传算法的结构并行性将其用于求解固定需求交通平衡分配问题中。算法设计中采用多维并行交叉、变化的交叉率与变异率、优先策略及目标函数加惩罚项等改进措施,从而大大提高计算速度,减少了交通分配的时间,降低了分配的复杂性,为交通分配问题开创了一条新的途径,同时显示出遗传算法在交通规划中潜在的实用前景。     

基于需求理论的旅游交通发展趋势分析

结合目前中国旅游交通发展的实际情况,介绍层次需求的基本理论,根据未来国民生活方式的变化规律和层次需求理论的基本原理．对需求理论将给旅游交通带来的变化以及可能的交通发展趋势做出分析,同时提出在这种变化中旅游交通发展所面临的问题及新的思路．对于今后指导旅游交通的发展具有一定的参考价值。     

基于均衡原理的交通需求结构分析方法研究

道路网络上的交通流状态是交通需求结构和道路网络结构二者共同作用的结果,交通需求结构与道路网络结构一体化研究是实现交通需求系统管理的基础。鉴于此,运用均衡原理建立交通需求结构与道路网络结构二者的耦合关系模型,提出基于交通网络与交通需求二重均衡协调的交通需求结构分析模式,可为交通需求系统化管理提供理论依据和方法。     

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.     

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.     

基于影响度的有效路径集合的确定

在进行城市交通规划时,交通分配是一个关键步骤,有效路径集合的确定对随机交通分配的结果有很大影响.本文首先对基于Logit的主要交通分配算法进行了分析,指出了它们的不足;通过分析可知,有效路径集合的定义应考虑路径本身的性质及交通需求量的大小,然后根据一条路径对其它路径分配到交通流量的影响程度给出了路径影响度的定义,并依据...     

基于广义巢式Logit 的多用户多准则随机 用户平衡模型

介绍了广义巢式Logit 的基本理论,在此基础上,考虑具有不同时间价值的多种 用户类别出行者,构造了基于广义巢式Logit 的多用户多准则随机用户平衡的等价数学 规划模型,并对该模型的等价性和唯一性进行了证明.设计了求解所提出的随机用户平衡 模型的基于路径的相继平均法,通过一个算例验证了所设计算法的有效性. 分析了分散 系数变化对交通分配结果的影响,最后与多项式Logit 的分配结果进行对比.算例结果表 明,本文所提出的模型能够克服多项式Logit 模型的IIA 特性,设计的算法具有较高的求 解效率.     

Efficiency Loss of the Multiclass Stochastic Traffic Equilibrium Assignment with Fixed Demand

There exists efficiency loss when introducing a user equilibrium traffic assignment in comparison with the system optimization assignment. Seeking the upper bound of the efficiency loss has attracted many scholars' attentions. The existing researches mainly focus on single user class and deterministic traffic assignment, few on stochastic user equilibrium (SUE) assignment with multiple user classes. In this paper, the authors investigate the upper bound of this SUE's inefficiency. Two decision-making criteria are used in the SUE, namely, time-based and monetary-based. It is shown that the upper bound of efficiency loss caused by the time-based SUE depends on the type of link travel time function, the network complexity, the travel demand, and the degree of users' perception error to travel cost. The upper bound of efficiency loss caused by the monetary-based SUE depends on the value of time of user classes besides the aforementioned factors.     

收费情形下一类弹性需求混合交通均衡的效率损失

收费是降低交通均衡效率损失的一种重要方法,本文对收费情形下多用户类弹性 需求交通均衡分配的效率损失进行了研究.首先,构建该类交通均衡分配在两类不同出行决策 准则下的变分不等式模型.然后,通过解析推导法分别界定了其在不同出行决策准则下的效率 损失上界,并探讨了它们与网络参数的关系.最后,给出了数值算例.结果表明：两类效率损失 上界都与路段出行时间函数、路段收费向量、出行者的出行时间价值系数、用户均衡时社会总 收益与社会总剩余之比相关;费用度量出行决策准则下的效率损失上界还与系统最优时的社 会总收益与均衡时社会总剩余之比有关.     

基于增强拉格朗日乘子法的容量制约交通分配问题研究(英文)

传统的交通分配问题(TAP)没有容量的限制,但是事实上,路段和网络都有其自身的容量限制。传统的用户均衡网络模型允许分配的交通流量结果超过其容量,这显然是不合理的。首先,介绍了起点算法的基本原理及其有效的实现,并运用一个算例网络进行交通分配;然后,运用增强拉格朗日乘子法针对具有容量限制的该网络重新进行交通分配,并将两种结果进行比较。实验结果表明:增强拉格朗日乘子法具有良好的运算性能和效率,并且更具有实际意义,能够更加合理的运用到实际的交通分配问题中。     

博弈论视角下的交通分配系统最优与用户均衡的探讨

为了更好地解释系统最优与用户均衡两种交通分配方法间的定量关系,透过博弈论的视角,通过对算例的非合作博弈分析,从无限策略集下纯策略Nash均衡的角度指出了系统最优与用户均衡的统一性,二者作为Nash均衡的两种特殊状态,可以随博弈局中人数的变化而相互转化.同时,还对系统最优与用户均衡的转化过程进行分析,阐述其两阶段特征及对实际分配状态的影响,并通过在多场景中调整路阻函数的各项参数,指出路径的自由流走行时间作为＂初期优势＂,对转化速度和方向具有关键性影响.     

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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.