引入驾驶风格的熵权法多属性换道决策模型

为改善AHP换道模型需要主观赋权的问题，在分析换道决策机理及换道决策属性的基础上，提出引入驾驶风格的熵权法多属性换道决策模型.在不同空间占有率D 下对模型进行仿真，获得不同驾驶风格、多种车道分隔方式下的平均换道动机概率和平均换道成功概率. 分析发现，驾驶风格对平均换道动机概率和平均换道成功概率产生显著影响的空间占有率分别为(0.10, 0.85)和(0.30, 0.85)，其中，激进驾驶风格的概率最大，保守的概率最小. 说明该模型能响应驾驶风格偏好的影响，熵权法在多车道元胞自动机换道决策模型中的适用性较强.     

多车道元胞自动机换道决策模型的冲突处理策略

换道模型是多车道元胞自动机交通流模型的核心子模块之一，在分析现实中驾驶员执行换道时处理车辆冲突过程的基础上，依据其蕴含的不同换道驾驶行为特征把驾驶员采取的换道冲突策略划分为保守型、机敏型与激进型3 类，并通过进一步优化车辆状态更新算法，提出了换道冲突处理多策略，车辆状态更新次序随机的多车道换道模型.运行模型获得不同空间占有率条件下，驾驶员分别采取保守、机敏或激进策略时所产生的换道动机次数和换道成功次数.通过数据分析发现：在特定空间占有率区间，不同换道冲突处理策略将引起较显著换道动机概率差异与换道成功概率差异.     

多车道元胞自动机换道决策模型的冲突处理策略

换道模型是多车道元胞自动机交通流模型的核心子模块之一,在分析现实中驾驶员执行换道时处理车辆冲突过程的基础上,依据其蕴含的不同换道驾驶行为特征把驾驶员采取的换道冲突策略划分为保守型、机敏型与激进型3 类,并通过进一步优化车辆状态更新算法,提出了换道冲突处理多策略,车辆状态更新次序随机的多车道换道模型.运行模型获得不同空间占有率条件下,驾驶员分别采取保守、机敏或激进策略时所产生的换道动机次数和换道成功次数.通过数据分析发现：在特定空间占有率区间,不同换道冲突处理策略将引起较显著换道动机概率差异与换道成功概率差异.     

基于换道决策机理的多车道元胞自动机模型

在探索机动车驾驶换道决策机理,分析影响驾驶员换道决策内外因子的基础上,提出了以内部因子为决策变量,外部因子为约束条件的机动车多车道换道模型,并将其引入一维改进舒适驾驶元胞自动机模型,形成基于换道决策机理的多车道元胞自动机模型.不同V/C条件下该元胞自动机模型的运行分析表明：换道驾驶行为会导致自身及周边车辆的加减速、匀速、怠速等运行工况发生变化;不同的内外因子导致车流平均换道次数不同,车流平均速度的波动规律也不同.本文提出的多车道换道模型描述决策机理清晰,能同时描述多个内外因子的共同作用,具有很好的适应性与扩展性.     

网联自动驾驶环境下改进的加权MOBIL自主性换道决策模型

为了提高高速公路运行效率,减少交通拥堵和交通事故的发生,改进了传统的MOBIL自主性换道决策模型.在网联自动驾驶的环境中考虑车辆换道后对原车道与目标车道多辆后随车制动影响程度的不同,构建权重因子表达式.利用MATLAB软件进行数值仿真实验,通过定性与定量分析将提出的加权MOBIL自主性换道决策模型与传统模型进行比较.实验结果表明:与传统换道模型相比,加权MOBIL换道决策模型能提高交通流的平均速度,减少延误以及减少整体的制动幅度.因此,提出的改进加权MOBIL自主性换道决策模型能提高交通流的运行效率以及安全性.     

基于换道概率分布的多车道交织区元胞自动机模型

交织区是快速路系统的重要组成部分，由于车辆频繁换道、相互作用复杂，容易造成交通瓶颈。本文提取城市多车道交织区时间分辨率为0.1 s、空间分辨率为0.1 m·px-1 的高精度车辆轨迹，分析交织区及相邻路段的交通流和车辆行为特性，提出分区元胞自动机模型。在上游和下游换道模型中，建立基于速度差、车辆间距的换道动机规则、间距规则及Logistic换道概率规则。对于交织影响区，建立考虑速度、间距及路径转换需求的换道动机规则，根据安全风险构建换道时机的多步决策规则，提出基于换道频率Gaussian分布模型的换道概率规则，并对主要参数进行灵敏度仿真测试分析，模型具备评估交织区不同换道状态的实际应用潜力。仿真与实测显示，本文 模型流量、速度、密度及换道分布等特性与实际相符，能有效反映车辆在不同位置的换道需求与强度差异性，刻画多车道交织区复杂的换道行为。     

基于贝叶斯网络的车辆换道决策模型研究

车辆换道行为是微观交通流中的典型驾驶行为之一。车辆换道决策模型研究可以为自动驾驶汽车协同自适应巡航控制(cooperative adaptive cruise control,CACC)提供理论基础,也能有效减少车辆危险换道行为引发的交通事故。为使换道模型更加适应动态道路交通环境,以美国交通部联邦公路管理局NGSIM项目实测试验数据为依据,分析车辆换道决策时自身车辆速度、加速度及其与交互车辆相对时距等相关特征参数,并运用贝叶斯网络人工智能理论,建立车辆换道决策模型,通过仿真分析并与NGSIM实测数据进行对比。结果表明:基于贝叶斯网络的换道决策模型的平均决策准确度和识别率可达到89%以上,具有良好的换道决策效果,可为智能车辆协同自适应巡航控制及自动驾驶深度学习提供理论参考。     

智能网联环境下多车道异质交通流建模与仿真

为探究智能网联自动驾驶车辆(Connected and Autonomous Vehicle, CAV)与人工驾驶车辆 (Human Driving Vehicle, HDV)混合行驶的多车道异质交通流运行特征,本文剖析了异质交通流中不同类型车辆的跟驰模式,提出不同类型车辆双车道及多车道换道模型,进而构建了多车道异质交通流仿真模型,并分析了不同CAV混入率下的道路通行能力及换道行为特征。研究结果表明,随着CAV渗透率的提高,单车道通行能力由1678 pcu·h-1提升至4200 pcu·h-1,交通流临界密 度由25 pcu·km-1增长至35 pcu·km-1 ,同一渗透率下不同车道数的道路通行能力及临界密度值呈现显著差异性。异质交通流换道行为呈现三阶段特征：在低密度下,不同类型车辆均可自由行驶及换道;密度在20~100 pcu·km-1 时,车辆换道频率呈“上凸”状,CAV渗透率越高,HDV凸形峰值越大,而CAV峰值较低;在高密度下,受可换道空间的约束,不同类型车辆均无法完成换道。此外,进一步讨论了不同CAV渗透率及密度条件下的异质交通流仿真效益,包括交通量提升及秩序改善特征等。研究成果有助于理解智能网联环境下多车道异质交通流运行状况,为未来异质交通流管理提供理论参考。     

城市干线短交织区元胞自动机多级换道决策模型

为探索城市干线短交织区交通运行特性，基于高精度车辆轨迹数据，提出细化元胞尺寸与步长的交织区元胞自动机多级换道决策模型.划分上下游、交织影响区等多个分区，独立设置变量与规则进行建模；考虑车辆换道速度差、间距及换道安全风险，建立上下游换道模型，交织影响区多级换道决策模型；对未分区换道模型(I)，分区STCA换道模型(II)，分区多路合流换道模型(III)，本文模型(IV)进行仿真验证.与实测数据相比，本文模型平均车道流量误差仅为 1.64%. 模型 I~IV 在交织影响区的平均速度误差分别为 98.35%、23.77%、16.46%、7.45%，换道次数误差分别为33.34%、97.75%、62.97%、11.85%.结果表明，本文模型能有效模拟短交织区复杂的换道行为及交通流特性.     

基于随机效用理论的城市道路车辆自由换道行为研究

为深入分析城市道路驾驶员换道行为的影响因素，基于大连市西南路路段的车辆运行轨迹 数据，引入随机效用理论，建立了城市道路车辆自由换道模型，并对模型进行了标定和验证，且 应用弹性理论定量分析了换道概率对不同因素的敏感度。结果表明，所建模型可以较好地预测车 辆的自由换道行为；驾驶员换道决策对本车与当前车道前方车辆之间的车头间距最为敏感；相对 于当前车道前方空隙的刺激，相邻车道驾驶环境的诱惑对驾驶员换道决策的影响较小，说明在前 方无不利刺激（狭小的驾驶空间或加速空间） 的情况下，驾驶员在行驶过程中倾向于保持在当前 车道。该研究结果可进一步应用于城市道路换道行为的微观仿真研究中，以提高其仿真精度。     

基于元胞自动机的高速公路临时瓶颈交通流仿真

为研究强制换道及冲突点分布对高速公路临时瓶颈交通流的影响,在NS(NaSch)模型和STCA(symmetric two-lane cellular automata)模型的基础上,引入强制换道规则,根据瓶颈口上游驾驶员心理状态的变化,建立高速公路瓶颈交通流模型.在开口边界条件下,针对不同的安全换道概率、强制换道概率、冲突点距离和冲突区间长度参数,模拟得到瓶颈交通流量和换道频率与车辆到达率的关系.仿真结果表明,安全换道行为对系统流量影响小;强制换道行为是降低瓶颈系统最大流量的主要因素,当安全换道概率为0.5时,强制换道概率从0.0增加至0.1,最大流量下降了17%;冲突点距离的增加缓解了交通拥堵程度,当冲突点距离从1 cell增加至4 cell时,临界车辆到达率上升了4%;冲突区间长度对交通事故风险的影响较大,最大强制换道频率随冲突区间长度的增加而增加.      

临近交叉口的车辆跟驰换道行为研究

临近交叉口的车辆往往呈现出复杂多样的跟驰换道行为.基于二维最优速度(OV)交通流模型,本文构建了一个改进的双车道车辆跟驰换道模型,以刻画交叉口前路段上的车辆跟驰换道机制及车流宏观特征.借助模型分析了换道车辆比例、换道期望参数和跟驰安全距离等对交通流宏观特征的影响.结果表明:换道车辆比例对通过停车线的进口道流量有负面影响,换道行为越多,进口道流量越小.换道期望参数越大,换道成功率越大;当道路拥堵时,增大换道期望会减少进口道流量.增大安全距离,容易提升换道成功率但会减小进口道流量,同时促使拥堵发生.     

基于元胞自动机的高速公路瓶颈交通演化仿真

为分析高速公路中道路瓶颈造成的堵塞现象,本文改进KKW (Kerner-Klenov-Wolf) 模型, 建立跟驰规则;综合考虑车间距和车速对车辆换道的影响,建立自由换道和强制性换道规则;并对高速公路中不同车流量条件下,道路瓶颈上游的堵塞区域分布、换道行为特征和车道上交通参数的变化情况进行仿真研究。结果表明：在给定的交通量条件下,汇流车道的拥堵区域长度处于动态平衡状态,不会随时间而变化,且道路瓶颈前的汇流行为会导致目标车道上严重的速度下降,汇流车道和目标车道上车辆速度变化趋同;从换道集群特征来看,道路瓶颈前因高交通流量形成的低速汇流车辆倾向于以小集团的方式统一进行换道,造成目标车道上剧烈的交通震荡;瓶颈消失后,交通恢复时间随进口交通流量的上升而线性增长。     

基于元胞自动机的竞争型换道模型

为研究车辆在换道过程中存在的互不相让、相互竞争的现象,运用元胞自动机理论,提出一种竞争型的换道模型。首先,将换道分为换道需求判断和换道实施过程两部分;然后,在需求判断中引入邻车道速度累积优势,在换道实施过程中引入竞争程度定义换道新规则;最后,在不同交通密度下对竞争换道模型进行仿真,并与自由换道和协作换道进行对比分析。结果表明：不同密度下协作换道模型得到的车流量和车辆平均速度均高于其他换道模型;在一定密度范围内,竞争换道得到的车流量和车辆速度比自由换道高;但当密度较高时,竞争换道对车辆的速度以及交通密度可能产生负面影响。这说明协作换道能提高车辆速度,有效缓解交通阻塞;而竞争换道对车辆速度的提升不明显,并且采用竞争换道对交通流有影响,有时可能会降低道路的通行能力。     

车辆长度和速度对双车道交通流的影响

为研究大型车辆转道及敏感驾驶行为对公路交通的影响,在SDNS(Sensitive Driving Nash)交通流模型基础上,引入长短车辆转道规则,假定双车道上同时存在长度和最大速度均不同的车辆,建立混合交通流模型.在周期性边界条件下,模拟得到当转道概率、混合比例、减速概率、车辆长度、速度等参数改变时,混合交通流的速度、流量与密度的基本图.仿真结果表明,系统临界密度、最大平均速度、流量随减速概率增加而减小;当慢速长车占总车辆比例大于50%时,更容易产生阻塞,此时车辆转道成功率小于5%;当系统中长车比例为50%时,流量峰值仅为0.42,比全小车的情况减少了20%;长车是造成转道困难的主要因素,当转道概率均为50%时,系统长车比例从25%增加至75%,转道成功率最大值由6.32%减少至2.78%.      

强制性换道的空间特征对分流区交通流的影响

为研究车辆在多车道分流区的跟驰换道行为，将强制性换道划分为激进型和保守型.在考虑驾驶员换道需求与空间位置关系的基础上，量化两种强制性换道行为的转换条件，并给出车辆强制性换道规则；对跟驰模型中的减速度参数进行优化，建立多车道下分流车辆的跟驰换道模型；采用实际数据标定模型中关键参数，并验证模型的可行性.仿真结果表明：分流车辆的横向空间分布对交通流的干扰具有显著性影响；当分流车辆集中在最左侧车道时，中间2车道的运行速度波动明显，折减量最大时达到51.4%，恢复稳定所需时间更多；通过 4组实验场景发现，分流车辆的合理空间分布对交通流运行速度有较大的改善作用.     

轨道列车时刻表问题研究综述

广泛的实践应用和复杂的计算挑战,使得轨道列车时刻表优化问题,多年来一直是交通运 输及运筹管理学界的热点研究问题。作为轨道交通运营规划的一个子阶段,列车时刻表向上与 线路规划(或开行方案)、向下与动车组调度融合,可以得到多个延伸的研究选题。在特定的时空 网络中,列车时刻表设计就是为每个列车确定一条无冲突的运行路径,使基于用户的度量指标如 乘客候车时间,或企业的度量指标如运营费用达到最优。对于没有列车越行和停站模式给定的 情况,通过整数变量可以完整地刻画列车时刻表模型,但如果考虑列车越行或列车停站决策,则 需要引入列车在车站出发顺序或停车决策的0-1变量。一般而言,列车时刻表问题的数学模型是 一类典型的大规模、多目标、强耦合的NP完全问题。算法设计是列车时刻表问题最为重要和困 难的部分。对于问题较简单或规模较小的情况,常用方法是对原有复杂问题进行适当简化和(或) 对难处理表达式进行合理修改,然后使用先进的计算架构和商用优化软件求解更新后模型。当 然,分支定界和动态规划这两类直接分解算法,是求解列车时刻表问题的重要方法。对于问题复 杂和规模庞大的情况,以拉格朗日和列生成为代表的对偶分解算法,则是求解列车时刻表问题的 最佳选择。未来,探讨列车时刻表与各种现实需要(如设施维修),以及时变票价和客票分配等因 素之间的深度融合,是一个有价值的研究方向;其次,研究网络环境下列车时刻表问题,将是一个 非常有意义的研究选题;最后,应进一步设计集成了问题特点与现代优化技术的各类求解算法, 开发能够完全应用于实际运营的商用软件。     

考虑驾驶行为异质性的城市快速路合流区仿真模型

为研究城市快速路合流区车辆运行规律，基于车辆自然轨迹数据，提出考虑驾驶行为异质性的合流区元胞自动机仿真模型。模型将合流区分为上游区域、合流区域及下游区域，3个区域由11条路段组成。首先，利用Kalman滤波算法对自然轨迹数据进行降噪处理；然后，计算每辆车驾驶行为特征参数并进行K-means聚类分析，结合聚类效果评价指标Silhouette系数将驾驶行为分为：保守-谨慎型、激进-谨慎型、保守-轻率型及激进-轻率型这4种类型；最后，依据分类结果， 建立考虑加速度、随机慢化概率异质性的跟驰模型和考虑换道安全间距、换道决策的多级异质性换道模型。在各空间占有率的情境下，基于Matlab进行数值仿真，统计同质驾驶行为和异质驾驶 行为条件下，合流区域车道的流量、密度、速度、时空位置及换道频率等参数。仿真结果表明：在空间占有率为10%~20%时，同质交通流相比异质交通流更容易产生局部交通拥堵和交通流失效情境，并且同质交通流量峰值比异质交通量小27.1%；随着空间占有率的增加，同质车辆和异质车辆驾驶频率均呈现增加-稳定-下降的趋势，而异质驾驶行为换道频率的极大值比同质交通流高 20.74%。