考虑随机路网能力退化的连续双参考点用户均衡模型

为研究累积前景理论下随机路网能力退化下限对交通网络均衡的影响,本文构建了考虑随机路网能力退化的连续双参考点用户均衡模型,并证明了解的存在性,设计了求解算法.模型将随机交通网络均衡中的客观不确定性归因为随机路网能力退化下限和设计能力上限,将主观不确定性归因为用户风险态度,并由此内生出行路径期望、方差、最佳到达时间参考点、最早到达时间参考点、累积到达时间价值和网络均衡流量等重要参数.最后通过算例分析了路网能力退化下限对用户和整个交通网络均衡的影响.     

基于路段关联的随机网络交通模型

在网络需求和供给条件都是随机的情况下,提出了一个出行路径选择模型。模型中考虑出行者的感知误差,使用基于Logit的随机用户均衡框架来表征网络中出行者的路径选择。网络中交通需求服从对数正态分布,路段容量服从均匀分布。相邻路段的路段流和路段出行时间之间存在关联关系,用两个路段的协方差参数来表示。推导了由随机需求和随机供给导致的随机路段流和随机路径流的分布形式,采用变分不等式技术构建了路段关联下的随机网络随机用户均衡模型。给出一个求解算法来求解该模型,并对一小型网络进行测试,测试结果表明模型能够正确地反映出行者在路段关联的随机网络下的路径选择行为。     

降级路网出行时间可变性仿真分析

为研究降级路网出行时间的不确定性,用OD对出行时间标准差度量出行时间的可变性.假定路段容量服从Beta分布,根据容量均值及方差建立了Beta分布参数估计模型,基于Monte Carlo仿真技术,构建了路网出行时间可变性分析方法.在该分析方法中,用户均衡交通分配用于求解各容量状态下的OD对出行时间.数例仿真结果表明:在随机供给作用下,OD对出行时间随机变化,并具有明显的长尾特征;OD对出行时间可变性与出行时间均值之间存在很强的相关性;容量波动程度对出行时间可变性影响显著,控制容量的波动程度能有效减小出行时间的不确定性.     

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.     

����·���Ķ����û��������ģ�ͼ�����㷨

基于出行者对网络不确定性的风险态度,将出行者分为三类：保守型,冒险型和中庸型。分析了旅行时间随机扰动的降级路网中不同用户类的出行选择行为,建立了与出行者选择均衡条件等价的变分不等式模型,讨论了模型解的性质,并设计了求解模型的算法。算例表明不同风险态度的出行者在降级路网中的路径选择行为存在较大差异,而且不同风险态度的出行者对不同交通状况及管理措施的响应也存在较大差异。这一研究将有助于加深对交通行为的理解,为交通管理者设计各种有效的控制措施提供更准确和具有针对性的决策辅助信息。     

基于有限理性的交通网络可靠性均衡模型

为探索交通系统不确定性和出行者心理感知差异对出行路径选择行为的影响,将路网可靠性和有限理性融入出行者的路径选择决策中,提出双目标交通网络均衡模型.为应对模型多解问题,建立出行可靠性和有限理性下的贝叶斯随机用户均衡模型,运用贝叶斯统计和双层规划框架估计权重系数,采用变分不等式刻画交通均衡模型;分别设计迭代算法（iterative algorithm,IA）和相继平均算法（method of successive average,MSA）求解贝叶斯权重系数估计和变分不等式交通网络均衡模型.算例表明：随着观测变量和输入变量扰动变小,估计参数的均方根误差逐步减小;IA在运行15 s后均方根误差达到0.05,MSA在1 s内收敛精度达到10-6;变分不等式均衡模型可以同时反映出行者的风险态度和有限理性决策过程.     

������Ϣ�Ե�·�������ʱ��ɿ��Ե�Ӱ��

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.     

有限理性用户风险态度对系统效率的影响

为研究有限理性用户风险态度对随机退化路网均衡和系统效率的影响,构建了考虑路网能力退化的连续风险态度双参考点用户均衡(CPV_UE)模型和系统效率分析模型,证明了解的存在性,并设计了嵌套求解算法.模型从外部客观随机性(随机能力退化路网)和个体主观随机性(双参考点累积前景出行效用)两方面对交通网络均衡状态进行定义、划分与分析. 最后以Nguyen & Dupuis路网为例,分析了连续风险态度对网络均衡和系统效率的影响.研究验证了保守用户在网络均衡时感受到的价值更低的特点,也发现保守用户群体在均衡时流量分布更分散.同时发现,虽然CPV_UE比系统最优均衡行程时间期望大,但其标准差较小,行程时间可靠性更高.     

�̶����������ж��û�����������Ч����ʧ

用户均衡同系统最优之间通常存在效率损失,它已吸引很多学者来研究这种效率损失问题,但现有文献大多数局限于研究单用户类、确定性均衡的效率损失,而对多用户类随机均衡的效率损失研究得比较少．本文研究了固定需求网络中多用户类随机均衡的效率损失上界问题．通过利用变分不等式的方法,解析推导了固定需求网络中多用户类随机均衡分配分别在时间度量和费用度量两种出行决策准则下的效率损失上界．研究结果表明：时间度量下,其效率损失上界值同路段出行时间函数、网络复杂程度、网络需求以及用户对网络熟悉程度等因素相关;费用度量下,其效率损失上界值除了和上述因素有关之外,还与出行者的时间价值系数有关．     

基于摩托车禁行方案的多模式交通网络均衡分析

目前国内许多城市对部分区域实施“禁摩”政策，不同禁行方案的实施对交通系统中出行者方式和路径选择产生差异化影响。为定量描述摩托车禁行方案下的用户多模式出行选择行为，本文考虑私家车、常规公交及摩托车这3种模式的不同网络出行特征，构建基于摩托车禁行方案的多模式网络均衡模型。首先，设计3种模式混行下的复合交通网络，根据其不同的路段通行能力特征，以及公交车内拥挤和线路选择，分别针对禁行区域和非禁行区域，建立用户出行成本函数；然后，基于用户均衡和Logit模式划分，构建相应的数学规划模型。最后，采用基于相继平均的路径配流算法求解模型，并量化分析摩托车禁行方案下的用户出行效率和事故风险。算例 结果表明，随着禁行区域的增大，转移至私家车和常规公交的摩托车用户逐渐增加，用户总出行成本逐渐增加，出行效率和总事故风险成本逐渐降低，同时，对关键路段实施禁行方案能在较少降低用户出行效率的基础上有效降低总事故风险成本。     

基于出行时间预算的SUE交通分配

基于均匀分布的路段容量,分析了降级路网中路段和路径出行时间的随机变动,假定出行者根据以往的出行经验获取路径出行时间的可变性,并以出行时间预算的形式将这种可变性纳入到其路径选择过程中,进而定义路径出行时间预算为路径出行时间均值与出行时间安全边际之和.在此基础上,采用变分不等式技术构建了基于出行时间预算的多用户类型弹性需求随机用户均衡交通分配模型,并证明了模型解的等价性.     

基于ARCH 模型簇的路径行程时间可靠性分析

 行程时间可靠性是反映道路交通网络可靠性的重要指标.由于交通系统存在不 确定性,行程时间的波动具有异方差性,利用传统数理统计方法建立的行程时间预测模 型,无法对行程时间进行准确的预测.针对行程时间波动的尖峰厚尾、集群性等特点,引入 计量经济学中的ARCH 模型簇.通过实证分析,评价行程时间波动的时变性、持续性,描 述系统外部信息冲击的分布,分析行程时间波动对外部信息冲击的反应机制.结果表明, ARCH 模型簇能很好地适应行程时间序列数据的方差变化特点,与交通系统的自身特性 相吻合,能够对路径行程时间的可靠性进行有效的评价.     

考虑速度限制的连续交通网络设计问题

本文提出了一个考虑车速限制的双目标连续交通网络设计问题,旨在通过合理的路段拓展与限速策略提高网络交通运行效率和减少交通系统的环境污染.构建了一个双目标双层规划模型来描述提出的交通网络设计问题.其中,上层问题从交通管理者的角度出发,以系统总阻抗与总投资额之和最小及网络总的车辆尾气排放最小为目标,制定最优的网络设计方案和不同时段最优的限速方案;下层问题基于用户平衡准则,描述不同时段出行者的路径选择行为.设计了基于非支配排序的遗传算法对提出的双层规划模型进行求解,并采用数值算例验证了提出的模型与算法的有效性.     

基于个体出行链的区域城际铁路规划方法研究

基于“基础设施即服务”的理念研究区域城际铁路规划问题,精准考虑带时间窗的个体出行特征和运输服务供给,构建时空网络联系基础设施、服务供给和出行需求3个维度。在所有路段存在的前提下,考虑城际铁路、城市轨道交通和城市道路等基础设施及其运输服务供给,为每类出行者生成满足其出行时间窗的备选出行链集合,以所有出行者广义费用和总投资费用加权和最小为优化目标,构建整数线性规划模型。在含有物理路段相同、服务供给相同的条件下,采用相同规模,但具有不同特征的出行需求构建3种不同场景进行优化对比,验证所提出方法的价值和有效性。结果表明,本文提出的规划方法在有效满足精细化出行需求的同时,有助于实现投资效益最大,为区域城际铁路规划提供了新思路。     

基于随机退化路网的碳排放收费优化模型

结合随机通行能力退化路网和双参考点累计前景用户择路模型,构建了引导低碳出行的碳排放收费多准则双层优化模型.上层模型以系统碳排放量最少为目标,搜索最优收费路段并识别最优费率.下层模型基于双参考点累积前景用户和随机退化路网,构建综合考虑行程时间、累积到达时间感知价值、过路费和油费的多准则流量分配模型.设计了基于路段碳密度的启发式算法对模型求解,并采用双向 Nguyen Dupuis路网验证了模型和算法的有效性.研究表明,合理设置收费路段和收费标准能够有效降低全网碳排放总量,但若收费标准设置过高,会降低原瓶颈路段的通行能力,并人为制造新的瓶颈,反而使全网碳排放量上升.     

基于随机退化路网的碳排放收费优化模型

结合随机通行能力退化路网和双参考点累计前景用户择路模型,构建了引导低碳出行的碳排放收费多准则双层优化模型.上层模型以系统碳排放量最少为目标,搜索最优收费路段并识别最优费率.下层模型基于双参考点累积前景用户和随机退化路网,构建综合考虑行程时间、累积到达时间感知价值、过路费和油费的多准则流量分配模型.设计了基于路段碳密度的启发式算法对模型求解,并采用双向 Nguyen Dupuis路网验证了模型和算法的有效性.研究表明,合理设置收费路段和收费标准能够有效降低全网碳排放总量,但若收费标准设置过高,会降低原瓶颈路段的通行能力,并人为制造新的瓶颈,反而使全网碳排放量上升.     

���·��ģ�ͼ�·���ȶ��Է���

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.     

基于四阶矩的路网总行程时间可靠性评价

为了评价供需服从任意分布时的路网总行程时间可靠性,提出一种基于四阶矩的计算方法.通过计算机模拟计算出路网出行总时间的四阶矩,然后推导总行程时间预算与四阶矩之间的关系,继而定义了路网总行程时间可靠性,并采用逆向求解方程得到该值.通过在大型算例路网上进行测试,得到该网络的不同预算下的总行程时间可靠性.分析结果表明,路网总行程时间可靠性随着总行程时间预算的增加而增加,当增加到一定程度时,可靠性趋于稳定值1.0,完全符合实际情况,从而说明计算机模拟加上逆向求解的基于四阶矩的可靠性算法是一个有效的算法,可以很好地应用在供需随机分布路网的行程时间可靠性研究中.     

Sensitivity Analysis of Simulated Annealing for Continuous Network Design Problems

In this paper, parameters choices of simulated annealing for continuous network design problems are discussed. A bi-level programming model for continuous network design problem is introduced. Objective function of the upper level is defined as the sum of the total travel time on the network and the total investment costs of link capacity expansions. The lower level problem is the user equilibrium assignment model, which is solved by the Gradient projection algorithm. Sensitivity analysis method is the first time used to analyze and compare the influence of the different selection of parameters to the implementation of simulated annealing algorithm. Suggestions of parameter selection are also given. Analysis demonstrates that the efficiency and precision of these methods can be improved clearly with the proposed suggestions.