ATIS 环境下随机动态路网行程时间可靠性0

为评价随机动态道路网络系统在ATIS 环境下的行程时间可靠性,将出行者群 体划分为装载和未装载信息接收设备两类,并假设他们均遵循随机动态用户最优原则 (SDUO)进行动态路径选择,运用动态均衡理论建立了基于路径的混合SDUO 不动点模 型,并证明该模型至少存在一个不动点.使用离散随机变量序列描述需求的随机动态变 化,基于Monte Carlo 模拟和对角化相继平均算法(MSA),提出了ATIS 环境下随机动态路 网的行程时间可靠性评价方法.随后通过算例验证了可靠性评价方法的可行性. 数值结果 表明：OD 行程时间可靠性随出发时段动态变化,且在动态情形下,扩大ATIS 市场占有率 并不能进一步提高可靠性,反而可能会导致可靠性下降.     

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以理性经济人追求个人效用最大化作为分析旅客个人行为取舍的依据,本文根据旅客在枢纽内的活动模式和路径选择行为的层次化和走行过程中主要考虑的路径费用——走行距离、障碍物的影响、行人体力的限制、与其他行人相互的影响及环境刺激的作用等,确定旅客在不确定性条件下的个人效用模型.旅客风格的不同、体质的差异和出行目的的不同,是形成不同路径费用的最主要的原因,由于路径费用的可加性,以最优化的效用值来作为路径选择的依据,这一模型适用于风格不同体质有差异的异质群体.最后,使用仿真软件Anylogic,针对两种不同的异质群体进行了简单的仿真实验,证明模型的有效性.     

诱导信息下的路径选择行为模型

本文为诱导信息下的驾驶员路径选择行为提出了一种基于决策场理论和贝叶斯理论的推理、预测、判断和路径选择决策的交互仿真模型. 首先,由贝叶斯推理理论建立诱导信息和以往出行经验共同作用下的路况动态更新模型;进而将其与基于决策场理论的动态路径选择模型相结合,构成诱导信息下的路径选择行为交互模型. 通过诱导信息下的路径选择行为动态模拟,获取诱导信息对路径选择行为的量化影响效能值. 仿真分析显示,诱导信息可信度、出行经验、路径固有偏好、决策速度/质量和路线选择标准是影响驾驶员对诱导信息做出响应的关键因素. 分析结果表明,决策场理论与贝叶斯理论相结合能较好地解释驾驶员路径选择行为的动态特性.     

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城市道路网运行中受多种因素干扰,系统运行经常处于非稳定状态,出行者不仅要求尽量减少出行时间,而且越来越重视保障出行时间的稳定性、强调交通系统的可靠性.考察智能交通系统中人们出行选择的偏好,80%以上的通勤者认为行程时间可靠性是他们出行时第一或者第二位的要求,因此,本文以行程时间可靠性和行程时间作为出行者路径选择的两个主要因素,建立混合随机路网模型.借鉴随机平衡分配模型的求解方法,设计混合随机路网模型的求解算法.同时,通过熵来考察行程时间可靠性和行程时间在出行者路径选择中所占比例不同对道路网交通状态的影响.此模型可描述智能交通系统下,有无信息出行者的比例对路网交通状态的影响.通过案例研究发现,只有拥有信息的出行者比例达到一定程度时,路网才最稳定.     

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本文为诱导信息下的驾驶员路径选择行为提出了一种基于决策场理论和贝叶斯理论的推理、预测、判断和路径选择决策的交互仿真模型. 首先,由贝叶斯推理理论建立诱导信息和以往出行经验共同作用下的路况动态更新模型;进而将其与基于决策场理论的动态路径选择模型相结合,构成诱导信息下的路径选择行为交互模型. 通过诱导信息下的路径选择行为动态模拟,获取诱导信息对路径选择行为的量化影响效能值. 仿真分析显示,诱导信息可信度、出行经验、路径固有偏好、决策速度/质量和路线选择标准是影响驾驶员对诱导信息做出响应的关键因素. 分析结果表明,决策场理论与贝叶斯理论相结合能较好地解释驾驶员路径选择行为的动态特性.     

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为了衡量出行者在比较交通信息行为和规避风险决策模式下的交通信息感知价值,构建了获取信息前后基于期望后悔效用差别的交通信息感知价值模型.考虑通勤出行者在路径选择时可能遇到的不确定因素,应用贝叶斯更新方法计算出行者获得交通信息后对路况认知的提高程度,讨论了通勤者仅有两条候选路径,且对路径的熟悉程度均为90%、交通信息准确性达到95%时,两条路径在不同路况组合情况下的交通信息感知价值.结果表明,应用后悔理论和数值模拟法,可以全面了解两条路径在各种不同路况组合下,通勤者获取信息后的路径选择和信息感知价值的变化情况.     

交通引导对随机型网络的路径选择影响研究

由于随机型路网的不确定性,提供交通信息将导致出行者与交通路网的相互影响形成正反馈效应.为探讨混合交通流量情况下不同交通引导策略对出行者路径选择行为及整体路网绩效的影响,依据Wardrop第二定理,运用个体选择模式中的随机效用理论,建立了随机型路网下存在资讯使用率不同的多类型出行者的模型并予以求解,软件模拟结果表明,在随机型路网中选择恰当的交通信息引导策略对整体路网绩效改善的有效性.     

基于稳定匹配的路径选择行为研究

为了证明是否能用双边匹配理论研究出行者路径选择行为,构建了以出行者和路径为主体的二部图,从图论的角度证明了所构建二部图的稳定匹配是路径选择的最终结果,且稳定匹配存在纳什均衡,可以用来分析出行选择行为. 在综合考虑出行者阻抗和路径影响的基础上,建立了不考虑流量和通行能力影响与考虑流量和通行能力影响的两类多目标优化模型,使用线性加权法转化为指派模型,利用匈牙利算法进行求解. 结合数值算例说明所建模型的正确性和合理性. 算例结果表明,两类模型的路径选择结果均满足用户均衡原理,可以在此方法的基础上建立对应的交通分配模型.     

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。     

基于稳定匹配的路径选择行为研究

为了证明是否能用双边匹配理论研究出行者路径选择行为,构建了以出行者和路径为主体的二部图,从图论的角度证明了所构建二部图的稳定匹配是路径选择的最终结果,且稳定匹配存在纳什均衡,可以用来分析出行选择行为. 在综合考虑出行者阻抗和路径影响的基础上,建立了不考虑流量和通行能力影响与考虑流量和通行能力影响的两类多目标优化模型,使用线性加权法转化为指派模型,利用匈牙利算法进行求解. 结合数值算例说明所建模型的正确性和合理性. 算例结果表明,两类模型的路径选择结果均满足用户均衡原理,可以在此方法的基础上建立对应的交通分配模型.     

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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为考察出行信息对道路网络出行时间可靠性的改善效果,将出行者划分为“有ATIS接收装置”和“无ATIS接收装置”两类,且均以随机方式选择路径,运用混合网络随机用户均衡建模理论构建了信息诱导下的出行路径选择模型.从路段容量的实际变化规律出发,假定其服从截尾正态分布,基于Monte Carlo仿真技术和网络均衡流求解算法,建立了信息影响下的道路网络出行时间可靠性评估方法.数值分析结果表明：道路网络出行时间可靠性随出行信息质量和信息系统的市场渗透率增加而递增,但其边际影响递减;对于交通需求水平高的道路网路,信息的提供对网络出行时间可靠性的改进更加明显.     

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.     

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交通信息对路网交通的影响是学术界广泛关注的问题,目前在这类研究中,大多是假定向出行者发布流量或旅行速度等详细的信息数值.而在实际交通信息发布中,由于检测精度等限制,只能向用户提供分为若干个级别的定性信息.本文针对这一问题,对交通信息影响下出行者日常出行决策行为以及对交通信息的感知行为进行了建模,随后使用仿真手段研究了交通信息分级条件下出行者的日常路径选择行为.结果发现,发布分级信息能使交通系统更快地达到随机均衡状态,代价是均衡状态的稳定性有所下降.同时,与发布详细信息相比,发布分级信息时系统性能较少受到信息更新周期的影响,对交通信息系统的实际应用具有一定参考价值.     

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.     

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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。     

逐日路径演化中出行者信息偏好的实验分析

在逐日出行过程中,出行者对各类信息的偏好是一个动态变化的过程,不同出行者对同类信息的偏好也不同.本研究搭建不同信息条件下逐日路径选择实验场景,用信息偏好系数表征不同类别信息对出行者感知时间影响的相对权重,研究出行者信息偏好的演化规律与分布特征.实验结果表明,出行个体信息偏好的演化存在3种类型,出行群体对感知时间的信息偏好系数先震荡增加后逐步稳定,出行个体对感知时间的信息偏好系数在出行群体中成正态分布.与只提供完全历史信息相比,同时提供基于指数平滑法的系统预测信息会降低出行者对感知时间的偏好.     

诱导信息下城市轨道交通乘客路径选择行为研究

为研究城市轨道交通诱导信息对乘客的影响，考虑信息提供时间、方式、更新频率及其与 路径属性之间的交互关系，提出融合诱导信息的城市轨道交通乘客路径选择行为决策框架。考 虑乘客在决策时表现出遵循混合决策规则的倾向差异和不同属性感知差异，建立改进的混合效用-后悔模型。将路径属性与诱导信息同时纳入调研情景设计，基于调研结果标定模型中关键参数，结果表明，基于混合决策规则的模型拟合效果最高(调整优度比达0.396)。进一步分析乘客对信息的偏好：相较于下载手机APP，乘客更喜欢社交媒体推送的形式接收诱导信息；引入信息推送频率时间价值，并对比得出，女性、中老年及非通勤乘客更倾向于接受更高频率的诱导信息推送服务；分析各属性弹性值，表明诱导信息提供方式和更新频率应作为管理者的辅助手段，在特定场景下(例如高峰拥堵和突发事故)诱导信息将会发挥更大的作用。研究揭示了诱导信息提供方式如何影响轨道交通乘客的路径决策机理，有助于设计更加精准和高效的诱导信息策略辅助客流组织管理。     

多用户类型弹性需求随机期望-超额用户平衡模型

为准确描述随机路网环境下出行者规避行程时间不确定风险的择路行为,推导了通勤者需求量服从对数正态分布和路段通行能力服从贝塔分布条件下计算期望-超额行程时间的计算公式,并在考虑出行者对行程时间的估计误差和路网服务水平对交通需求影响的基础上,建立了用等价变分不等式表示的多用户弹性随机期望-超额用户平衡模型.算例结果表明:随着需求水平波动程度和路段通行能力退化程度的加剧,当需求方差-均值比从0.5增至2.0、贝塔分布参数(l和m)从90和10变为10和10时,通勤者和非通勤者期望最小理解期望-超额行程时间分别增加了48.5%和99.2%.     

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。