基于G/G/c/FCFS 排队模型的城市停车流量分配模型

为探索城市路网中交通均衡与停车选择之间的相互关系,本文根据出行者实际停车搜索过程,运用G/G/c/FCFS 停车排队模型,研究了路径流量、行程时间、停车场可用概率三者的关系,进而计算停车场在车辆到达时的可用概率,并将此概率纳入停车搜索路径的广义费用函数,最后根据交通网络中出行者路径选择和停车选择理论,提出基于停车排队理论下的随机用户均衡模型,并设计了模型求解算法. 算例结果表明,本文模型能准确合理地分配城市路网中的停车流量. 研究结论有助于从城市整体角度为停车需求规划提供依据.     

基于G/G/c/FCFS排队模型的城市停车流量分配模型

为探索城市路网中交通均衡与停车选择之间的相互关系,本文根据出行者实际停车搜索过程,运用G/G/c/FCFS 停车排队模型,研究了路径流量、行程时间、停车场可用概率三者的关系,进而计算停车场在车辆到达时的可用概率,并将此概率纳入停车搜索路径的广义费用函数,最后根据交通网络中出行者路径选择和停车选择理论,提出基于停车排队理论下的随机用户均衡模型,并设计了模型求解算法. 算例结果表明,本文模型能准确合理地分配城市路网中的停车流量. 研究结论有助于从城市整体角度为停车需求规划提供依据.     

路网混合均衡交通分配模型研究

在先进的出行者信息系统下,假定有装置出行者能接收到完全信息并以用户最优方式选择出行时间最短的路径,而无装置出行者仅有部分信息并以随机方式选择出行时间更长的路径。基于路网混合均衡建模理论,构建了信息影响下的路网混合均衡交通分配模型,证明了该数学规划模型解的等价性,设计了模型求解算法,并进行了算例计算与分析。     

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在城市交通系统中,动态交通和静态交通之间存在着密切的关系,两者之间既相互促进又相互制约。本文对城市交通网络中的道路及停车流量分配问题进行了探讨和研究。充分考虑了影响出行者停车选择的主要因素,包括车辆行驶费用、停车费用以及步行费用等,构造了停车场广义效用函数,采用Logit模型来描述出行者的停车选择概率,并假定出行者的路径选择行为满足Wardrop平衡准则。在此基础上,综合考虑交通网络中出行者的路径选择和停车选择问题,提出了具有能力约束的城市道路及停车流量分配的用户平衡模型,并给出了求解该模型的算法。最后通过一个简单算例,对模型及算法进行了验证,分析了不同交通需求及停车收费条件下停车流量的变化情况。     

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.     

交通信息作用下不同风险属性出行者的行为演进

在交通信息系统作用下的路网中,出行者会根据交通信息系统提供的交通状况信息和以往的经验来选择自己的出行路线和出发时间.根据出行者对交通信息的信任和接受程度,文中将出行者分为怀疑保守型、信任乐观型和中庸型3种类型.在获得路径旅行时间信息和已往旅行经验的基础上,推导出新一轮的期望理解路径旅行时间函数,讨论了该函数的特性,建立了一个等价的随时间演进的随机用户均衡模型,并用一算例验证了模型的效率.     

交通信息系统作用下的随机用户均衡模型与演进

在有交通信息系统作用下的路网中,出行者会根据交通信息系统提供的交通状况信息和以往的经验选择白己的出行路线和出发时间。根据出行者对交通信息的信任和接受程度,本文将出行者分为怀疑保守型和信任乐观型两大类,在他们的路径旅行时间基础之上,推导出新一轮期望理解路径时间函数,讨论了该函数的特性,并建立了一个等价的随时间演进的随机用户均衡模型。     

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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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.     

用户均衡条件下3类停车设施收费定价模型

为了模拟多类停车设施运营(收费定价)竞争以及出行者的反馈行为,建立了基于用户均衡条件的路外、路内停车场和停车换乘设施等3类停车设施的收费定价模型.上层优化模型模拟停车运营者以利润最大为目标的停车费定价决策,下层用户均衡条件描述出行者以个人出行成本最小为原则的旅行选择行为,包括方式、路径和停车设施的选择.采用基于灵敏度分析的算法来求解该非线性规划问题.设计算例对模型和算法的有效性进行验证,结果表明:考虑多类停车设施运营竞争对停车收费定价最优解有显著影响,并且可能导致较低的停车收费水平和较好的交通需求管理效果,如人均出行的交通拥挤成本降低,停车换乘方式分担率提高等.     

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.      

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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.     

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。     

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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。     

用户均衡条件下3类停车设施收费定价模型

为了模拟多类停车设施运营(收费定价)竞争以及出行者的反馈行为,建立了基于用户均衡条件的路外、路内停车场和停车换乘设施等3类停车设施的收费定价模型。上层优化模型模拟停车运营者以利润最大为目标的停车费定价决策,下层用户均衡条件描述出行者以个人出行成本最小为原则的旅行选择行为,包括方式、路径和停车设施的选择。采用基于灵敏度分析的算法来求解该非线性规划问题。设计算例对模型和算法的有效性进行验证,结果表明:考虑多类停车设施运营竞争对停车收费定价最优解有显著影响,并且可能导致较低的停车收费水平和较好的交通需求管理效果,如人均出行的交通拥挤成本降低,停车换乘方式分担率提高等。     

基于城市交通网络均衡的共享停车容量优化

为研究共享停车容量优化分配对用户出行选择的影响，建立了双层规划模型，上层模型根据停车管理平台总收益与步行费用最小确定共享停车用地的最优停车容量，下层建立共享停车、普通停车与乘坐公交出行的多用户均衡分配模型，用于描述共享停车用户出行方式的选择，通过共享停车选择概率实现上、下层模型之间的联系；设计了相继平均算法求解下层模型，并内嵌于差分进化算法，进而求解上层模型. 对常州市金坛区CBD区域的部分路网进行模拟测试. 研究表明:在不同共享停车容量分配下，停车管理平台收益随着容量的增加呈先递增后减少的趋势，而用户的出行费用随着共享停车容量的增加呈先减少后上升的趋势，说明合理地分配共享停车容量可以实现停车管理平台收益与共享停车需求之间的均衡.      

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停车费和公交票价是平衡交通方式分担的有效交通需求管理措施. 在分析私家车和公交车两种交通方式并存的路网中出行者的旅行选择均衡行为的基础上,建立了路段及停车设施能力约束下等价的网络均衡模型. 然后,给出了不同市场经营机制下多种交通方式的定价模型,其中市场机制包括垄断、寡头竞争和社会最优. 模型考虑了停车费和公交票价定价策略对出行者交通方式和路径选择行为的影响以及出行需求弹性. 最后,给出一算例说明文中所提出模型的应用,并解释了不同市场机制下解的经济含义.     

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.     

不同市场机制下多种交通方式定价模型研究

停车费和公交票价是平衡交通方式分担的有效交通需求管理措施. 在分析私家车和公交车两种交通方式并存的路网中出行者的旅行选择均衡行为的基础上,建立了路段及停车设施能力约束下等价的网络均衡模型. 然后,给出了不同市场经营机制下多种交通方式的定价模型,其中市场机制包括垄断、寡头竞争和社会最优. 模型考虑了停车费和公交票价定价策略对出行者交通方式和路径选择行为的影响以及出行需求弹性. 最后,给出一算例说明文中所提出模型的应用,并解释了不同市场机制下解的经济含义.