限制路径条件下的交通流分配模型。

在对用户平衡问题进行系统分析的基础上，讨论了限制车流径路条件下交通流分配问题的特点，构造了基于用户平衡原则的数学模型，并说明了两种模型在意义上的等价性。     

城市交通流诱导系统实施框架研究

本在对城市交通流诱导系统进行概述的基础上，提出了适合中国国情的城市交通流诱导系统的结构框架和实施框架，并给出服务于此系统的关键基础理论－“准用户最优动态交通分配”的理论模型框架。     

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本文考虑了在市场竞争条件下的不同客运方式之间的客流分配，以及在同一种方式中不同服务方式之间的客流分配问题，建立了随机用户平衡配流模型。在此基础上，同时考虑了乘客与客运部门两方面的利益，构造了一个三层规划模型以得到在市场竞争条件下制定客运价格的优化策略模型。既保证乘客的出行费用最优，又能使总的客运需求在不同的运输方式之间合理的分配。     

多用户多方式混合随机交通平衡分配模型

为了实现交通网络混合交通流随机平衡分配,分析了广义费用下多用户多方式的路径选择机理与网络平衡条件及信息条件下多用户多方式对路径选择的影响特征,运用数学规划理论,建立了基于信息条件的随机混合交通平衡分配模型,并证明了模型解的等价性与唯一性。计算结果表明:在信息市场占有率为30%,经过6次迭代,模型的解能够很快收敛,显示了信息条件占有率对交通方式选择和流量分配的影响程度,因此,模型可行。     

基于Nash均衡的交通流平衡条件研究

交通流平衡条件主要有用户最优平衡和系统最优平衡两种表达方式,单纯研究一种最优平衡条件下的交通配流问题无法解决整体的路网优化问题。本文基于Nash均衡的博弈论思想,将用户最优与系统最优建立数学上的联系,然后经过理论推导,论证等价转换的正确性,最后构建一个简单路网,对理论分析进行验证,得到在实现用户最优的同时,达到系统的最优,并表明这种基于NASH均衡的交通流平衡条件研究提高了路网的实际通行能力,同时也节约了出行者的出行时间。     

交通扰动与交通流稳定性机理解析

道路条件及密集交通流随机波动是交通扰动的诱因,并可能引发交通流不稳定.提出3个影响交通流稳定性的重要因素——背景交通状况、驾驶员特性、车队均一性.讨论了基于跟车模型导出的交通流稳定性的充分和必要条件,辨析其中各参数的准确含义和各条件之间的相互关系.借助交通流基本图和车辆轨迹线图,分析在各影响因素作用下交通扰动在实际交通流中的演变.     

基于道路交通状态的随机用户平衡

运用随机用户平衡配流的基本思想和交通流理论，提出了道路交通状态的概念，以便讨论交通拥挤情况下的交通量分配问题．将道路交通状态定义为行程时间和道路拥挤度的线性加权和．假定在路网随机变化的情况下，出行者以行程时间和道路拥挤度最低为路径选择准则，建立了基于道路交通状态的随机用户平衡配流模型，并证明了模型的等价性和唯一性，给出了该模型的连续平均求解算法．一个小型网络的数值计算结果表明，该模型能反映出行者在随机路网中的路径选择行为．     

基于射频数据的道路交通流路径识别优化模型

针对非RFID(Radio Frequency Identification)覆盖道路交通流路径识别误差较大等问题，本文提出基于FCD(Floating Car Data)校核下RFID道路断面交通流路径识别优化组合模型。首先， 利用平移不变小波变换将RFID初始数据切分为可追溯交通流、非追溯交通流及随机项；然后，根据统计路段中浮动车数量将路段分为Full、Defect、Null这3类，并建立FCD-RFID追溯路径模型识别可追溯交通流路径构成，同时，提出考虑出行时间、道路等级和驾驶偏好因素的综合成本阻抗效用函数，通过路径感知随机用户平衡分配模型估算非追溯交通流与随机项路径；最后，通过路径叠加识别断面交通流最终路径构成。结果表明：相较于单一RFID交通流路径识别，组合模型具有更高精度，MAE(Mean Absolute Error)为 72 辆，较单一 RFID 算法下降 62.5%，MRE(Mean Relative Error)为9.5%，下降72.2%；在非RFID覆盖校核道路中，组合模型MRE为13.3%，较单一 RFID算法下降82.0%，有效验证了本文模型的可行性及适用性。     

驾驶员路线选择行为分析

研究驾驶员的路线选择行为有助于提高既有道路网络(特别是城市交通网络)的利用率，从而改善交通状况。本文从宏观角度分析存在实时交通信息条件下驾驶员路线选择行为的时间演化特征，认为路线选择行为具有随机不确定性，在设计交通诱导系统或交通信息系统时，必须考虑扰动要素影响，才能保证系统有效实现均衡的交通流动态分配.     

用户平衡与随机用户平衡共存的弹性需求组合模型

本文讨论用户平衡(UE)与随机用户平衡(SUE)共存的情况.首先将交通系统分成遵循UE及SUE原则的两个子系统,在考虑弹性需求及两系统用户相互影响的情况下,给出了用户平衡与随机用户平衡共存的弹性需求组合模型,并证明了模型符合UE及SUE路径选择条件的一阶条件,和推出了弹性需求函数形式,最后给出对角化及MSA组合算法.     

Model for Road Network Stochastic User Equilibrium Based on Bi-level Programming under the Action of the Traffic Flow Guidance System

With application of the traffic flow guidance system (TFGS), some travelers can choose their paths according to both the guidance information and their experience. In this paper, the benefit-cost of the traffic flow guidance system and the random users' equilibrium under the action of the traffic flow guidance system are combined. Based on the relationship between the effects of traffic guidance and the construction cost, the optimization plan is established. The relationship between the optimization system and the random users under the action of the traffic flow guidance system is described using the bi-level programming system, and an arithmetic based on the sensitivity analysis is presented.     

模拟导弹制导的交通系统路径诱导算法

模拟导弹制导的单车诱导算法利于交通系统优化目标（车流量平衡目标）.为避 免多车诱导导致的交通拥堵,以模拟导弹制导的单车诱导算法为基础,提出了模拟导弹 制导的交通系统路径诱导算法.按照出行需求,对模拟导弹制导的时间最短路径算法进行 改进,使算法满足各类单车路径规划目标,以提高单车诱导接受率.系统路径诱导算法以 交通系统优化为最终目标,对超出路网通行能力的诱导进行修正,使交通流运行趋势符 合驾驶员出行需求.建立系统优化评价指标和系统诱导接受率指标,并以北京部分地区为 例进行仿真.仿真结果表明,算法能够达到系统优化目标,同时保证了较高的系统诱导接 受率.     

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交通信号控制和动态交通诱导是城市交通管理的两个主要手段，两者智能协作能提高城市交通管理效率.本文分析了交通信号控制与动态诱导系统的关联特点，利用多智能体技术和融合技术对其智能协作进行研究，提出城市交通信号控制与交通诱导系统智能协作的结构框架，以交通信号控制执行级智能体为例，介绍分析智能体内在结构和作用机制，并研究了城市交通控制与交通诱导的系统协作模型，实现城市交通控制与诱导系统智能协作和全局优化     

ATIS 作用下弹性需求混合交通均衡的效率损失

在ATIS 用户和利己用户组成的交通网络中，利己用户遵循用户均衡原则选择出行路径，其目的是最小化自身出行成本；先进出行者信息系统(ATIS)用户遵循系统最优原则选择出行路径，其目的是最小化系统总出行成本. 本文基于ATIS 用户和利己用户路径选择原则的异质性，对弹性需求下该类混合交通均衡分配的效率损失进行探讨. 构建弹性需求下该类混合交通均衡分配的变分不等式模型，界定其效率损失上界. 结果表明，效率损失上界与用户均衡时社会总收益与社会总剩余之比相关，还与用户均衡时路段上ATIS 用户的流量与总流量之比有关.     

考虑诱导信息影响的可变信息标志优化选址研究——以北京南站为例

可变信息标志(VMS Variable Message Signs)系统是交通诱导系统的重要组成部分.VMS通过发布相关信息,引导车辆选择最合理的路径,避免局部路段拥堵,均衡路网交通流量,在宏观上对城市交通管理起到重要作用.本文概述了城市交通诱导系统的发展及应用,介绍了基于VMS的交通诱导系统的功能、信息生成等,同时对国内外关于VMS的交通诱导系统研究现状进行了比较与分析;通过对VMS用户需求以及布点影响因素的分析,结合可变信息标志的选址原则,依据VMS诱导信息对路径选择的影响分析,改进了VMS数学规划选址模型.结合北京南站地区实际交通状况,分析VMS选址的影响.     

城市交通流诱导信息板配置优化方法

为合理进行城市交通流诱导,提出了一种基于提高诱导覆盖率和减小诱导重复率双重约束下的信息板配置优化方法。在分区的道路网络条件和交通需求点分布确定的情况下,以追求分区内被诱导的交通量最大为前提,建立信息板优化布局函数,并通过遗传算法设计了信息板优化布局函数求解算法,在提高整个诱导覆盖率和减少诱导重复率的双重约束下确定信息板的合理数量。通过一个15个节点的网络实例验证,当设置6块信息板时,诱导重复率为1.000,且其诱导覆盖率也达到了0.978,为最优配置。结果显示该信息板配置方法能在一定交通诱导重复率的基础上达到交通诱导覆盖率最大,是一种提高交通流诱导效率的有效方法。     

风和随机车流下悬索桥伸缩缝纵向变形

为动态仿真与评估运营阶段风和随机车流联合作用下大跨钢桁悬索桥伸缩缝纵向变形, 建立了风-随机车流-钢桁悬索桥分析系统; 基于已有单主梁风-车-桥耦合振动分析系统, 引入弹簧单元模拟伸缩缝, 并从车-桥耦合关系和钢桁梁横断面风荷载精细化加载2个方面将分析系统从单主梁提升为梁格法; 基于监测数据仿真重现了交通流荷载, 采用建立的分析系统计算了一座典型大跨钢桁悬索桥伸缩缝在随机车流作用下的动态位移时程响应, 获取并验证了累计位移与交通流质量的相关关系; 以滑动支承耐磨材料厚度为评估指标确定了伸缩缝累计位移临界值, 评估了伸缩缝的正常工作寿命; 在不同风速和随机车流作用下对伸缩缝纵向变形性能进行了参数敏感性分析。分析结果表明: 伸缩缝在随机车流作用下的时位移极值远小于设计允许伸缩范围-880~880 mm; 伸缩缝累计位移与其对应时段内的交通流荷载具有正相关性; 在风与随机车流联合作用下, 风速小于15 m·s-1时, 影响伸缩缝纵向变形的主要荷载因素为随机车流, 风速大于15 m·s-1时, 主要荷载因素为风荷载; 伸缩缝时位移极值与时累计位移随风速的增大均呈增大趋势; 当风速增大至20 m·s-1时, 风荷载产生的伸缩缝纵向变形近似为车流荷载下的2倍; 建立的风-随机车流-钢桁悬索桥分析系统可为运营荷载下伸缩缝纵向变形的动态仿真与性能评估提供数值分析平台。      

基于蚁群算法的动态路径选择优化方法

为了确保城市路网交通流平稳运行和各路段交通流量合理分配,提出了一种基 于伪随机状态转移规则的动态路径选择优化方法.该方法首先计算路段上流量和路阻,利 用伪随机状态转移规则和路径、路段信息素更新规则,模拟了出行者在路网节点的择路 行为,实现了路径选择过程中静态先验知识、动态交通状态及路径选择随机性的综合.算 例结果表明,该方法能够体现不同 OD 需求下路径选择的叠加效果和时延效果,相对于 平衡分配法可获得更好的路网交通均衡性,对于时变路况环境下的路径诱导系统也具有 一定的应用价值.     

混合交通流交叉口共享空间交互行为建模及仿真

为准确刻画交叉口共享空间内交通个体的运动和交互过程，并为智能汽车虚拟测试提供可靠背景交通流仿真环境，本文提出一种混合交通流交叉口共享空间交互行为模型。基于人类认知过程，模型被设计为“感知-决策-执行”的3层通用框架结构，模拟混合交通流中不同类型交 通个体从感知、决策直至执行的交互全过程。感知层提出一种二维平面交互对象选择方法，通过个体感知范围和轨迹冲突有序筛选交互对象，表征冲突交互的动态性特征；决策层基于当前时刻的交互对象和实时交通环境状况，使用交互行为决策方法为不同类型的交通个体分别选择适合的行为进行交互；执行层通过计算生成执行当前行为决策所需要的轨迹、加速度等关键参数，共 同控制仿真个体按照行为决策结果在二维平面上运动和交互。基于智能汽车Opendrive高精度 路网，构建虚拟测试仿真平台，并将所提出的模型注入平台进行测试。仿真结果表明，模型能较 好地复现交叉口共享空间中交通个体间的交互。研究结果有助于为智能汽车虚拟测试提供可靠背景交通流环境，并进一步提高虚拟测试工具的测试可信度、测试效率及泛化能力。     

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错位交叉口交通特性研究对于制定合理有效的错位交叉口交通管控策略具有重要意义.针对无灯控错位交叉口交通流间的冲突过程分别建立了相应的元胞自动机行为规则,进而应用上述规则对不同参数设置下的交通流演化过程进行数值模拟,并分析和讨论了主路进口道交通流密度变化对不同路段交通流平均速度的影响.研究结果表明,错位交叉口主路上较小的车流密度也能导致主路进口道及两T型口中间路段发生交通堵塞,每个T型口主路进口道交通流量变化会对另一个T型口主路进口道交通流平均速度产生较大影响,此外,无灯控下的交通堵塞也会呈现周期性的排队-消散过程。上述方法及结果可为错位交叉口实施信号控制提供有意义的指导.