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对出行者路径选择行为的分析具有重要的理论价值和实践意义.首先回顾了 传统的路径选择模型的理论基础——“期望效用理论”的不足，并对“前景理论”进行了简介；接着在“前景理论”的框架下分析了先验信息条件下出行者的学习更新过程，定义了出行者决策的参照点；最后给出了先验信息条件下出行者路径选择的理论模型.     

基于前景理论的动态路径选择模型

针对研究路径选择问题的传统理论——“期望效用理论”的不足,分析了“前景理论”的基本思想和结构框架．以出行者的日常上班出行为研究对象,在“前景理论”的基本框架下,研究实时交通信息影响下的路径选择问题,分析了出行者的路径选择决策过程．以出行者到达目的地的时刻为参照点,建立了价值函数．利用贝叶斯理论,对预测的路径行程时间进行更新与调整,分析出行者对路径选择结果的个人主观概率,得到决策权重函数．结合编辑阶段确定的价值函数,确定路径的前景值表达式,得到了路径选择模型．因出行者每次出行,需要对原有的经验信息进行更新与调整,故所建立的为动态选择模型．     

基于前景理论的动态路径选择模型

针对研究路径选择问题的传统理论——“期望效用理论”的不足,分析了“前景理论”的基本思想和结构框架．以出行者的日常上班出行为研究对象,在“前景理论”的基本框架下,研究实时交通信息影响下的路径选择问题,分析了出行者的路径选择决策过程．以出行者到达目的地的时刻为参照点,建立了价值函数．利用贝叶斯理论,对预测的路径行程时间进行更新与调整,分析出行者对路径选择结果的个人主观概率,得到决策权重函数．结合编辑阶段确定的价值函数,确定路径的前景值表达式,得到了路径选择模型．因出行者每次出行,需要对原有的经验信息进行更新与调整,故所建立的为动态选择模型．     

基于累积前景理论的 随机用户均衡交通分配模型

为了使交通分配更符合出行者的实际行为特征,基于累积前景理论,给出了交通流连续分布状态下路 径前景的连续函数表达式,建立了随机用户均衡模型,并给出了等价的变分不等式.该模型同时考虑了交通系统 的不确定性、出行者的感知误差以及建模者的观测误差.讨论了模型解的性质,设计了求解算法,并通过算例进 行了验证.结果表明:在(0,1)区间内,当出行可靠性参数或风险态度参数值越大时,出行者对于风险的感知越敏 感,越倾向于选择行程时间波动较小的路径;当感知误差较小或路网不确定性程度较大时,出行者的路径选择行 为均逐渐趋于稳定.研究还表明,出行者的损失规避程度对网络均衡态的影响不明显.      

尾气污染对自行车出行选择的影响研究

为了解机动车尾气对自行车出行的影响,首先在出行者离散选择模型效用函数基础上,引入尾气污染效用项．然后提出尾气污染规避附加时间的概念,并基于调查数据给出不同道路空气质量等级下尾气规避附加时间的计算方式．建立考虑尾气污染效用项的自行车网络分配模型,最后通过算例分析效用函数修正前后自行车流网络分配的差异。这对于研究自行车路径选择行为以及合理规划自行车道路资源具有一定的意义。     

尾气污染对宜行车出行选择的影响研究

为了解机动车尾气对自行车出行的影响,首先在出行者离散选择模型效用函数基础上,引入尾气污染效用项,然后提出尾气污染规避附加时间的概念,并基于调查数据给出不同道路空气质量等级下尾气规避附加时间的计算方式,建立考虑尾气污染效用项的自行车网络分配模型,最后通过算例分析效用函数修正前后自行车流网络分配的差异.这对于研究自行车路径选择行为以及合理规划自行车道路资源具有一定的意义.     

基于出行效用无差异阈值的组合交通客流分配模型

为探究出行者的感知差异对组合交通方式客流分担的影响,将出行效用无差异阈值引入出行者的决策过程中,建立了Nested Logit客流分配模型。模型将出行决策过程划分为三个层级,出行逻辑为出行者先选择出行方式,其次考虑换乘位置,最后考虑路径选择。模型确定各层级出行效用的影响因素,并假设当两种出行方案的效用差小于出行者感知的无差异阈值时,出行者无法在两种选择方案中做出确定的选择,而是基于个人偏好或随机进行选择;反之,出行者会选择效用最大的出行方案。通过连续平均算法对模型进行求解,并采用数值算例分析无差异阈值对出行决策过程中三个选择环节的影响,从而验证了模型的合理性。模型结果表明：考虑出行效用无差异阈值的客流分配模型会影响组合交通方式的选择分担,可以更准确地反映出行选择过程中的随机性。此外,模型下级的无差异阈值会影响上级的选择概率,对换乘点与路径信息采取措施可以在一定范围内优化各交通方式的分担比率,从而引导出行者选择更为绿色的出行方式。     

基于时间剩余的随机后悔最小化路径选择

出行者路径选择行为的正确性直接影响到交通规划“四阶段”模型最后一步交通分配的可靠性,对交通规划领域具有重要意义.近年来,为了克服出行者路径选择主要理论（随机效用最大化模型）存在的问题,Chorus 提出了随机后悔最小化模型.本文借用经济学领域中的无差异曲线概念,建立基于时间剩余的出行时间和出行费用双重约束下的随机后悔最小化模型,并对模型中存在的路径重叠和路径感知方差问题进行改进.最后运用示例性路网进行数值检验.结果显示,改进模型更加合理,具有更好的可靠性.     

基于累积前景理论的随机异质道路网配流模型

针对出行者择路行为的有限理性和风险取向的差异性,将出行者分为4类:分别以可靠度低于50%的出行时间预算、期望出行时间、可靠度高于50%的出行时间预算和超预算期望出行时间作为选择路径的参考点.推导了需求服从对数正态分布、路段通行能力服从均匀分布条件下各类出行者的前景值计算公式,建立了用等价变分不等式表示的均衡模型.算例结果表明,累积前景理论参数设置对配流具有重要影响,随着收益敏感系数的增大,各类出行者的路径前景均呈增大趋势,且第3、4类出行者比第1、2类出行者变化更显著;随着损失敏感系数和损失规避系数的增大,各类出行者的路径前景均呈减少趋势,且第1、2类出行者比第3、4类出行者变化更显著;随着感知概率系数的增大,第1、2类出行者的路径前景呈减小趋势,而第3、4类出行者的路径前景呈增大趋势.     

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提出了通过具体的效用度量对出行者路径选择行为进行分析的方法。从传统的期望效用理论和前景理论两个方面，对一份关于出行者路径选择的调查数据进行了分析；验证了出行者群体在不确定环境下进行路径选择时，效用度量是基本决策规则，并且其效用度量体系与前景理论针对一般经济主体的效用度量体系接近。最后借助图形说明了合理设定出行者风险态度水平的重要性。     

有限理性下考虑出发时间选择的网络交通流演化

假设出行者出发时间与路径选择随历史出行信息的更新而不断调整,研究网络交通流逐日动态演化规律.考虑出行者有限理性,基于累积前景理论,建立了出行者出发时间选择、时间间隔权重更新、路径选择及路径行程时间分布更新模型.通过数值实验表明:出行者对历史理解行程时间依赖程度对每个出发时段的稳定的流量分布无显著影响,但是对路径流量演化有显著影响;当出行者对历史理解行程时间的依赖程度大于等于0.90时,考虑出发时间选择的路网流量演化最终能达到稳定状态;从系统的整体效率来看,当出行者对历史理解行程时间的依赖程度在[0.90,0.95]时,有限理性下的交通分配结果优于完全理性.     

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为了全面描述决策者在不确定环境下的出行行为,从价值变化和可靠性变化两个方面研究通勤者的路径选择行为及对待风险的态度,提出了基于累积前景理论（CPT）的通勤者路径选择模型。首先推广了两个参考点的CPT,接着根据不确定理论对行程时间进行预算,给出通勤者参考点估计的统一方法,然后构造通勤者的路径选择模型。最后在一个测试网络上研究可靠度与参考点及可靠度与累积前景值的关系。结果表明,通勤者的参考点可以根据可靠度要求动态设置。出发时刻相同,出行者可靠度要求较高时,风险较低的路径前景值较大;反之可靠度要求较低时,行程时间平均值较小,虽然风险较高的路径前景值也比较大,这一结论与事实相符合。本文所提出的决策模型能够有效地描述通勤者在随机路网中的路径选择行为。     

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.     

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为描述交通事故影响下路网中走行时间与用户择路概率的相互作用及其演变规律,建立了基于事故路段及非事故路段流量状态及LOGIT原则的拟动态模型.利用分流合流模型及速度—密度函数,分别建立路段容纳车辆数和非事故路段走行时间模型,通过分析事故路段交通流的演化过程,利用交通波理论估计排队长度 ,建立事故路段走行时间模型.结果表明：事故发生前,经过一定的模拟时段后,路网交通流趋近稳定,各条路径的选择概率趋于平衡;事故持续时段内,排队长度、路径走行时间、路径选择概率相互影响,且均呈现出震荡状态;事故清除后,路径走行时间持续下降;排队完全消散后,经过一定时段稳定后的路径走行时间和路径选择概率达到新的平衡.     

多方式条件下城市交通分配研究

随着城市综合交通体系的不断发展和完善,城市出行多方式化的特征日益突出.本文在充分考虑城市多方式交通网络结构特性的基础上,构建方式及路径联合选择模型,研究多方式条件下的交通分配方法.首先,基于随机效用最大化理论构建出行方式和路径联合选择的Nested Logit（NL）模型;其次,运用路段实测交通流数据标定道路混合交通流条件下的交通阻抗函数;最后,基于构造的多方式交通网络进行多方式交通分配,分析出行量在网络上的时空分布.结果表明,本文所提出的多方式条件下的交通分配方法,能够有效地描述城市多方式交通网络条件下的出行方式和路径选择行为,以及交通出行在交通网络上的时空分布规律,对于完善城市综合交通体系具有重要意义.     

基于GPS数据的出租车路径选择行为研究

出租车路径选择行为研究对于剖析城市交通流时空分布规律及交通流分配具有重要意义.基于北京市出租车调度系统采集的GPS（Global Positioning System）数据,本文首先通过旅程数据提取、地图匹配及双向扫除算法,构建车辆路径选择行为分析所需的RP（Revealed Preference）数据.其次,在综合考虑道路网络条件和交通条件对驾驶员路径选择行为影响的基础上,构建基于PSL（Path-Size Logit）模型的出租车多路径概率选择模型.案例分析结果表明,出租车驾驶员更倾向于选择旅行时间短、转向次数少、主干路和次干路比例较高的路径.同时,文中所提出的路径选择行为建模方法,对于提高GPS数据的使用价值具有积极的意义.     

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出租车路径选择行为研究对于剖析城市交通流时空分布规律及交通流分配具有重要意义。基于北京市出租车调度系统采集的GPS（Global Positioning System）数据,本文首先通过旅程数据提取、地图匹配及双向扫除算法,构建车辆路径选择行为分析所需的RP（Revealed Preference）数据。其次,在综合考虑道路网络条件和交通条件对驾驶员路径选择行为影响的基础上,构建基于PSL（Path-Size Logit）模型的出租车多路径概率选择模型。案例分析结果表明,出租车驾驶员更倾向于选择旅行时间短、转向次数少、主干路和次干路比例较高的路径。同时,文中所提出的路径选择行为建模方法,对于提高GPS数据的使用价值具有积极的意义。     

多源交通信息条件下的出行行为选择研究

在考虑多源交通信息可能导致信息过剩,从而影响决策者出行选择的条件下,引入决策论的思想,通过对多源交通信息方式发布的特点分析,应用模糊物元理论,建立个体出行的行为选择模型,在熵值法确定客观权重的条件下,根据贴近度的大小对决策方案进行选择,克服出行者的主观经验判断。通过实例计算,证明了不确定型决策在多源交通信息影响下出行者路径选择方面的可用性,客观上能为其提供最优的出行路径。     

路径信息诱导的双层规划模型

为了缓解交通拥堵与提高路网运行效率,建立了路径诱导信息的双层规划模型。上层模型描述信息发布者通过交通诱导信息发布手段优化路网层面的性能函数,下层模型采用效用函数描述驾驶员最优路径选择行为,其决策变量为交通信息类型,从而将交通信息对于驾驶员路径选择行为的影响引入模型中。利用极点搜索算法对一个简单路网的双层规划模型进行算例分析,得出了各种交通信息条件下上层目标函数值。虽然计算结果存在8%~13%的波动范围,但交通拥堵时发布的拥堵消散信息是最优方案,定性信息带来的总体效益要好于指示信息,因此,该模型可行。     

依赖随机参考点的网络均衡配流模型

所建立模型明确考虑了随机参考点作为累积前景理论(CPT)描述出行者有限理性路径选择行为的补充,将其定义为随机最短行程时间和可接受系数的乘积.假设出行者遵循路径累积前景最大化原则进行路径选择,建立相应的随机均衡条件及等价的不动点模型.然后,给出基于Probit 加载和相继平均法(MSA)的启发式算法,并在小型网络上验证所提出的模型和算法.算例结果表明,依赖随机参考点的交通流模式能够较为真实地再现出行者在路径选择时,同时考虑行程时间均值及随机波动的有限理性行为.对参数进行灵敏度分析,基于CPT得到的路网均衡状态基本上不受行程时间随机波动程度变化的影响,当出行者调整出行时间预算时,均衡状态将随之发生改变.