考虑支路路段双向流量相互影响的交通网络均衡分析

为了解决含双向不分道行驶的狭窄支路路段交通网络配流问题,提出基于路段宽度、单车道通行能力、双向流量比例等因素的支路路段通行能力近似公式;通过扩展支路路段费用的表达形式,建立了分析支路路段双向车流相互作用的交通网络均衡模型.鉴于支路路段费用函数不是关于方向流量的凸函数,采用最短路径上全有全无分配并结合相继平均法设计了模型的求解算法.结果表明:该近似公式与模拟结果基本吻合;含双向不分车道行驶支路路段的交通网络均衡模型与算法,有效地推广了常规配流方法,可用于解决实际工程问题.     

城市交通网络非稳定随机均衡分析

阐明了城市交通网络流量均衡的不稳定特征,并提出了非稳定随机均衡分析的概念.通过构建基于路网使用者选择行为判断的超级网络,揭示了基于一般简化网络利用随机用户均衡对非稳定均衡网络状态进行研究的不合理性,并通过增加相对独立的虚拟节点与路段修正了超级网络.基于修正的超级网络对路径选择概率进行分析,构建了基于路段流量加载的不动点流量分配模型.针对该不动点模型给出了相继平均法内嵌基于Monte Carlo模拟的随机加载过程的交通流分配算法,并用算例验证了该算法的有效性.通过比较非稳定均衡与弹性需求下的交通网络用户均衡,说明了非稳定均衡概念在交通网络规划中应用的重要意义.     

基于摩根斯坦效用函数的交通分配方法研究

研究了基于效用理论的均衡交通分配方法。传统的用户均衡交通分配使用用户走形时间最短为目标,根据Wardrop均衡准则进行交通分配。与经典的模型不同,假设路段走形时间为随机变量,用户考虑不确定性带来的风险,使用摩根斯坦效用函数描述用户的决策问题,构建了新的均衡准则和模型。随后作者给出了求解算法和算例,计算结果表明新的均衡准则能够更加准确的描述用户的路径选择行为。     

道路交通拥挤事件判别准则与检测算法

针对中国城市道路中存在的交通拥挤现象,通过对城市道路路段上环形线圈采集到的交通流流量和占有率数据进行对比性分析和统计推导,从理论上论证了交通拥挤产生的原因;提出了交通拥挤现象出现与消散过程的相对增量判别准则,并利用给出的判别准则构造出相应的拥挤检测指标,给出了城市道路路段上交通拥挤的平均占有率自动检测算法;最后结合实际调查的数据,对算法的正确性进行了验证。     

基于均衡原理的单向交通瓶颈路段诊断法

以单向交通组织区域边界的道路节点为OD点,把交叉口转向流线虚拟成路段,转向车道的通行能力作为虚拟路段的容量,转向车道的行程延误作为虚拟路段的交通阻抗,与实际的路段一起组成单向交通组织区域节点OD之间的路径,采用集合运算合成节点OD之间的通道容量。利用交通均衡方法,经交通分配得到单向交通组织区域的路段和虚拟路段的交通量。通过计算饱和度判断路段和交叉口的拥挤程度,诊断出交通瓶颈,为单向交通组织方案的完善提供可靠的支持。     

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。     

可直接计算转向流量的改进型DIAL交通分配算法

为了在交通分配中直接计算转向流量而不是通过事后推算获取,利用转向—路段拓扑关系及其衍生路段上流量守恒的规律,对Logit交通分配中最常用的DIAL算法进行改进。改进后的DIAL算法既继承了原算法的基本结构和全部优点,又可在得到路段流量的同时直接计算转向流量,且能避免传统的FURNESS、FRATOR等事后推算模型在进行路段流量至转向流量迭代推算时的过大计算量及其他缺点。最后通过一个经典算例验证了该算法的有效性。     

多车型高速公路离散平衡网络设计的双层规划模型

为了建立高速公路新建路段的科学决策方法,将新建路段的位置、容量与收费费率的确定纳入一个决策过程,利用双层规划理论建立多车型高速公路离散平衡网络设计问题的优化模型.上层规划中将路网管理者(政府)作为绝对领导者,经营者的财务目标以及投资上限作为实现系统最优的约束条件.下层规划采用文中提出的多车型多准则用户均衡模型,考虑了不同车型道路使用者路径选择行为的差异性,从而更准确地描述了路网中的流量分布形态.最后以一个算例对模型的效果进行了验证说明.结果表明:应用该模型可同时优化出新建路段的位置、容量以及各路段的分车型收费费率.     

随机型用户均衡网络的敏感度分析

在分析随机型用户均衡模型及其优化条件的基础上,充分运用目标函数的一阶、二阶微分信息,从非线性规划理论出发推导出随机型用户均衡模型的敏感度方程.具体推导了均衡状态下路段时间、流量对交通需求、自由旅行时间和路段容量3个输入变量的敏感度方程,并用交通网络要素的选择概率来描述;最后在小型交通网络上,进行了敏感度分析的数值试验.结果表明:敏感度计算可以植入交通网络模型的求解过程,无需增加额外计算工作量,计算方法容易被交通工程师所接受,为研究交通网络的鲁棒性、确定网络的关键要素等提供了有效的解析方法.     

考虑燃油消耗的广义用户平衡分配模型

分析了交通分配中考虑燃油消耗的重要性及路段燃油消耗费用与路段流量的关系,将燃油消耗费用考虑到路段阻抗中,建立了相应的广义出行费用函数;假定固定需求情况下出行者以广义出行费用最小作为路径选择的准则,构建了考虑燃油消耗费用的广义用户平衡分配模型(GUE);证明了模型解的等价性和唯一性,给出了求解模型的F-W算法;最后给出一...     

具有变需求的多模式随机动态同时的路径和出发时间问题研究

为了解决在多种交通模式条件下出行者的路径与出发时间选择问题,提出了一个变分不等式模型用于模拟具有变需求的多模式随机动态出行选择行为。推荐了一个改变的投影压缩算法求解相应的变分不等式问题,并给出了算法的迭代步骤。最后在一个相对真实的路网上进行了仿真试验,从两个OD对之间的一个路径上的路径入口流量率以及增补的路径旅行费用状况中可以看出,小汽车和卡车的路径入口流量率以及增补的路径旅行费用都可以达到一种平衡状态,表明了模型和算法的有效性和正确性。     

基于出行时间预算的多用户交通分配模型及算法

通过分析在满足一定可靠性要求条件下出行者追求总预期出行时间最小的择路行为,定义交通网络的惯常均衡态。以不同的出行者会增加相异的出行时间预算为假设前提,建立相应的多用户变分不等式交通分配模型。这一模型不仅具有不依赖具体路阻函数形式的一般化建模特征,而且避免了现有文献中必须处理非凸约束集的问题,因此可以对模型的解进行定性分析。针对该模型,提出相应的求解算法。由于求解算法仅需对现有的网络交通分配算法加以局部修改即可实现,因此可被应用于实际规模的网络分析。通过算例结果的比较分析说明新模型及算法不仅有效,而且更符合现实。     

供需不确定条件下的预算-超额用户平衡模型

为更加全面、准确反映随机路网中出行者规避风险的择路行为,以预算-超额行程时间作为出行者选择路径的依据,提出了一种供应及需求不确定条件下同时考虑可靠性和不可靠性的交通分配模型——预算-超额用户平衡模型,推导了需求服从Gamma分布、路段通行能力服从均匀分布条件下预算-超额行程时间的解析表达式,并以此为基础建立起用等价变分不等式表示的平衡模型。利用一个小型测试网络比较了用户平衡模型、基于可靠性的用户平衡模型以及预算-超额用户平衡模型的性能。研究结果表明：提出的模型是有效、可行的;其平衡流量模式不同于用户平衡模型和基于可靠性的用户平衡模型;随着需求水平、可靠度以及路段通行能力退化程度的增加,预算-超额行程时间随之增加。     

带转向延误的非对称多模式用户平衡模型及算法

为了在网络建模中更精确地反映交通网络和出行行为的复杂特征,从多模式用户平衡原理出发,综合考虑多模式和转向延误因素以及不同模式、路段和转向之间的非对称作用,利用变分不等式理论建立了带转向延误的非对称多模式用户平衡模型,并在精简对角化算法的框架内设计了求解算法。该模型集成了交通网络的诸多特征,且能直接刻画转向延误与转向流量之间的互动关系,避免了传统扩展网络法的缺陷。算例表明:该模型及其算法对问题的描述与求解是有效的。     

弹性需求下的组合出行模型与求解算法

研究了弹性需求下的组合出行行为,利用网络均衡理论和超级网络方法,给出了弹性需求下组合方式出行的混合网络均衡条件,提出了与均衡条件等价的变分不等式模型,讨论了模型解的存在性和唯一性。设计了求解模型的算法,并用一个算例分析了模型参数对模型求解结果和算法收敛性能的影响。结果表明:该模型能够有效地描述人们的组合出行行为。这一研究将有助于加深对交通行为的理解,有助于合理规划与布局停车换乘设施以及协调发展多种交通方式。     

基于满意控制的动态交通分配模型研究

城市交通意外事件易诱发局部交通路网拥堵,为防止交通状况恶化,需采取相应的交通控制、诱导手段。针对交通意外事件造成城市交通路网运行状态突变的现象,从用户平衡原理出发,提出了基于满意控制理论的动态交通分配模型。该模型不仅考虑了动态交通分配过程中各种常规的要求(目标、约束),还考虑了动态交通分配的易操作性和交通流控制、疏导过程中的安全性。通过该模型可寻找易于求解及实现的满意解,快速、平稳地实现区域内交通流的正常运行。算例表明该模型及其算法能够快速获得满意解,有效地解决交通状况突变情况下的动态交通分配问题。     

双向混合交通OD分布与用户平衡配流组合模型及算法

传统四阶段法中,运量分布与均衡配流这2个阶段独立进行。在此背景下,基于我国城市道路机动车与非机动车混合双向行驶的特点和交通网络中各地区发展的不平衡性,借助于引力模型,建立了带有双约束的双向混合交通运量分布与均衡配流组合模型。在此基础上,进一步利用最优化的知识证明了模型的一阶条件与Wardrop用户平衡条件等价、模型解的惟一存在性及其OD流量满足运量分布的引力模型。给出了求解模型的具体算法,并通过算例证明了模型的一阶条件等价性。     

动态状态交通分配模型及其运用

静态交通分配模型不能很好地反映实际交通状况,而动态交通分配模型计算复杂、计算量大。本文基于动态用户状态均衡条件下,提出一种动态和静态交通分配的折衷方案———动态状态交通分配模型,给出了该模型计算路段平均队列长度和平均通行时间的公式,以及动态状态交通分配算法;最后给出一个运用于正常工作日动态交通分配的例子进行模型检验及其检验的数值结果。     

Subjective-utility travel time budget modeling in the stochastic traffic network assignment

ABSTRACT

In this article, we propose a new model called subjective-utility travel time budget (SU-TTB) model to capture travelers' risk-averse route choices. In the travel time budget (TTB) and mean-excess travel time (METT) model, a predefined confidence level is needed to capture the risk-aversion in route choice. Due to the day-to-day route travel time variations, the exact confidence level is hard to be predicted. With the SU-TTB model, we assume travelers' confidence level belongs to an interval that they may comply with in the route choice. The two main components of SU-TTB are the utility function and the TTB model. We can show that the SU-TTB can be reduced to the TTB and METT model with proper utility function for the confidence levels. We can also prove its equivalence with our recently proposed nonlinear-expectation route travel time (NERTT) model in some cases and give some new interpretation on the NERTT with this equivalence. Finally, we formulate the SU-TTB model as a variational inequality (VI) problem to model the risk-averse user equilibrium (RAUE), termed as generalized RAUE (GRAUE). The GRAUE is solved via a heuristic gradient projection algorithm, and the model and solution algorithm are demonstrated with the Braess's traffic network and the Nguyen and Dupuis's traffic network.