基于博弈论的城市道路违章停车治理

为改善违章停车问题、提高城市管理水平，运用博弈论理论对城市道路违章停车进行分析 与研究。将停车问题涉及的监督部门、执法人员、驾驶人视为互相竞争者，考虑博弈各方的支付函数和效用最大化，建立监管部门与驾驶人、驾驶人与驾驶人之间的混合博弈模型，得出监管部 门执法成本和驾驶员违章成本的纳什均衡值，获得了违章停车行为中各方的最优效用。研究结果表明：在一定的执法成本下，交通执法者会采取相应的执法力度，驾驶人违章停车的概率会降 低。同时，驾驶人违章收益期望值越高，其违章停车的可能性会越大。不同驾驶人违章停车亦存在博弈现象，是否同时选择违章停车取决于共同的违章成本。当违章成本处于一定水平之下时，驾驶员之间的违章行为会发生传播效应。     

基于演化博弈论的城市道路违章停车行为模型

为减少城市道路违章停车，提升城市交通运行效率，运用演化博弈理论对城市道路违章停车行为进行研究。基于交通参与者有限理性原则，将违章停车问题中的机动车驾驶员与执法人员视为竞争者构建演化博弈模型，对参与人行为进行演化分析并对影响中心点的参数进行敏感性分析。研究结果表明：该演化博弈模型无稳定点，机动车驾驶员不违章停车的概率随执法人员执法概率的变化而变化。但各影响参数的影响速率不同，改变执法人员执法成本比改变执法人员执法获得的奖励对机动车驾驶员的不违章停车概率影响更大；改变机动车驾驶员不违章停车净损失比改变其违章停车受到的处罚对执法人员执法概率影响更大。因此，为改善违章停车现状，可优先从减少执法人员的执法成本、降低驾驶员不违章停车净损失方面着手。     

停车许可证的动态最优供给策略

考虑可预约和不可预约公共停车设施共存情况，制定停车许可证动态最优供给策略.构建随机最优控制模型以实现系统总时间损失期望值最小化，利用动态规划原理推导出最优性条件，即哈密尔顿-雅克比-贝尔曼方程，采用一种预设最优值函数方法得到动态最优供给策略的解析解.结果表明：动态最优供给策略为一个反馈控制，即车辆排队时间的函数；依据排队时间是否存在，动态最优供给策略分为两种情况.以北京市国贸地区为例进行蒙特卡洛实验可知：相较停车许可证完全供给策略，动态最优供给策略可节约时间0.45~1.94 min/veh；随着停车许可证用户行为不确定性增加，动态最优供给策略节约时间的平均值上升，变异系数下降.     

停车许可证的动态最优供给策略

考虑可预约和不可预约公共停车设施共存情况,制定停车许可证动态最优供给策略.构建随机最优控制模型以实现系统总时间损失期望值最小化,利用动态规划原理推导出最优性条件,即哈密尔顿-雅克比-贝尔曼方程,采用一种预设最优值函数方法得到动态最优供给策略的解析解.结果表明：动态最优供给策略为一个反馈控制,即车辆排队时间的函数;依据排队时间是否存在,动态最优供给策略分为两种情况.以北京市国贸地区为例进行蒙特卡洛实验可知：相较停车许可证完全供给策略,动态最优供给策略可节约时间0.45~1.94 min/veh;随着停车许可证用户行为不确定性增加,动态最优供给策略节约时间的平均值上升,变异系数下降.     

弹性工作制和动态停车收费组合策略研究

提出弹性工作制与动态停车收费的组合管理策略，探究组合策略下，出行分布的变化机理及动态停车收费费率的制定，以达到缓解通勤拥堵的目的. 构建双层规划模型建立动态停车收费费率的制定与多用户出行选择的相互作用关系，基于灵敏度分析的下降算法求解. 仿真模拟出不同弹性工作制规模时，均衡状态下多用户出行分布模式和优化的动态收费费率. 结果表明，组合策略能促使弹性与非弹性员工错峰出行，有效分散交通流，与单一策略相比，缓解路网拥堵的效果更好.研究成果为交通管理优化策略的制定提供了新思路.     

油轮船队规划的动态规划模型研究

在一定假设的基础上，以采用购买新船和租船采扩大船队规模的我国油运公司远洋船队为研究对象，以规划期内成本最小为优化目标建立动态规划模型．通过模型的末解得出最优的发展蓑略，即每年购买船舶、租用船舶的具体策略；然后给出一个算例，通过求解得出了规划期内船队发展的最优策略；最后对模型进行了评价。     

出租车驾驶员交通违法行为演化博弈模型

为研究违法成本对出租车驾驶员实施违法行为的影响,根据驾照管理方式,对交通违法成本构成及其累积过程进行研究. 通过设置警戒分数线,将出租车驾驶员分为一般和临界两个状态,构建了不同执法策略条件下,出租车驾驶员与交通执法者间的演化博弈模型,并采用仿真手段模拟不同执法及驾照管理条件下,出租车驾驶员的违法策略变化情况. 研究结果显示:执法水平和驾照分扣除程度直接影响违法成本,并决定双方的演化均衡;交通管理者对临界驾驶员采取低于一般驾驶员约30%的执法概率即可达到类似执法效果,临界驾驶员执法成本更低;相同执法水平下,临界驾驶员违法概率低于一般驾驶员;记分周期（1 a）内,每天相同人数更换驾照时,遭交通处罚的一般驾驶员人数相比不更换驾照条件多约10%,且随时间推移人数持续增加. 相关改善措施可考虑调整执法策略或改变驾照更新制度,促使出租车驾驶员驾照资格从一般转入临界状态,有助于遏制其交通违法行为,降低交通执法成本.      

基于动态容量的航班进离场流量鲁棒优化分配

为解决机场和定位点动态容量条件下的航班进离场流量优化分配问题,以总航班延误损失为决策依据,建立了绝对鲁棒优化模型、偏差鲁棒优化模型和相对鲁棒优化模型,并用捕食搜索算法,设计了寻找鲁棒最优解的算法流程.以国内某机场数据为例进行仿真验证,结果表明,得到的鲁棒最优解能够根据不同偏好有效规避风险,与该终端区一般容量条件下最优解的航班延误损失相比,偏差鲁棒最优策略和相对鲁棒最优策略下的航班延误损失分别减少了8.2%和7.8%.     

基于演化博弈的政府鼓励条件下共享停车行为分析

为研究在政府鼓励措施下出行者和车位拥有者参与共享停车时的策略对共享停车匹配结果的影响，建立出行者和车位拥有者演化博弈模型并进行演化稳定状态分析，结合仿真说明不同收益和成本及策略选择对共享停车的影响。研究结果表明：在政府鼓励措施下双方演化博弈中出行者和车位拥有者均能通过不断学习最终演化至稳定均衡状态，但演化速率和演化波动性受双方收益制约；通过分析发现，想要演化至(使用，共享)状态则需要较高初始比例，可以通过提高收益和减少成本等措施诱导出行者和车位拥有者使用共享停车，同时在初始比例较高时收益分配比例对演化过程也有较大影响。研究发现，当共享平台给出合理收益和支出费用时，政府鼓励 政策对共享停车发展起促进作用。     

基于动态规划的列车节能运行两阶段优化方法

针对地铁列车多站间节能运行优化问题，提出将列车节能驾驶优化过程和时刻表优化过程结合的两阶段优化方法，分别求解两优化过程的全局最优解，从而获取列车在多站间运行的最优操纵策略. 首先考虑节能和节时两个目标，构建列车节能驾驶多目标优化模型，结合动态规划多阶段寻优思路，建立一系列包含多个过程指标及约束的子阶段求解模型，逆序求解后获取列车站间运行最优操纵策略的Pareto前沿；其次建立时刻表优化模型，基于动态规划方法，调用各站间Pareto前沿，搜索站间运行时间最优分配方案；最后以北京地铁亦庄线为例，验证两阶段优化方法的有效性和高效性. 试验结果表明，与最速操纵策略相比，经过两个阶段优化后的列车牵引能耗分别降低了53.87%和54.69%，两阶段优化过程分别用时258.90 s和0.08 s.      

深圳市路内停车收费管理创新与实践

为提升路内停车秩序、促进道路交通运行效率提升,深圳市重新启动了路内停车收费管理工作。从实施目的、原则和策略三个方面,阐述深圳市路内停车收费管理的实施情况。路内停车收费费率定价遵循平衡路内外停车使用、制定合理比价关系,以及区域差别、分时差别的原则,建立了路内停车收费与动态交通运行联动的调节机制。管理模式层面,成立专门机构,通过取证权外派方式解决执法警力不足问题;收费技术层面,采用无纸化电子收费,避免利益冲突;执法方面,严格规范执法流程,对首次路内违法停车采取弹性执法。     

速公路出入口危险行车事件监控与预警研究

从高速公路出入口区域事故预防入手,针对车辆在高速公路上违法变道、违法停车这两种主要的危险行车事件实施监控与预警,并按照减少交通安全事故的标准,对高速公路出入口的监控预警系统进行评价。研究结果表明,在高速公路出入口安装危险行车事件监控与预警系统能够有效地降低高速公路上的交通事故,同时有助于事故的快速解决与执法监管。     

城市路内停车管理战略及实践

为有效缓解城市停车问题,从公安交通管理角度研究路内停车管理战略。首先探讨路内违章停车对道路交通的影响,并分析问题的根源。提出引导式路内停车管理战略架构,在分析城市路内停车功能定位的基础上,阐述停车管理战略意义和目标。从确定严管区域、合理设置路内停车位、完善停车安全管理设施、强化执法手段和加大处罚力度五个方面提出路内停车管理措施;从加强宣传、增加有效停车位供给、调整城市交通结构和建立停车位电子档案库四个方面提出引导式停车管理配套措施,并探讨相应的战略保障机制。最后,通过杭州市和长沙市实例分析了停车管理战略的应用效果。     

路内停车管理对策

城市停车矛盾和由此产生的社会问题日益突出。首先,探讨了停车需求是否必须满足路内停车的功能定位以及如何缓解停车问题。其次,从法规政策的角度定义停车,分析法律法规关于路内停车管理的规定。然后,总结路内停车现行的收费标准和违法成本,分析国外及国内部分城市严管路内停车产生的多赢效果。最后,提出了以严管路内停车为突破口来缓解城市停车矛盾的对策建议。     

考虑匹配优先级的共享混合停车位租用与分配问题研究

为充分利用混合停车场的停车和充电资源，本文依据出行者需求的差异性设置匹配优先级，在此基础上以共享平台接受并出租车位的收益扣除拒绝请求的惩罚成本的总收益最大化为目标，以充电量不超过停车场负荷为约束条件，建立考虑匹配优先级的共享混合停车位租用与分 配(MPRA)模型。基于匹配优先级原则和模型特征改进蚁群算法，设置分块冲突矩阵，根据分块冲突矩阵设计蚂蚁信息素更新策略和路径选择策略并进行求解。最后算例证实了考虑匹配优先级的必要性，并分析了问题规模对MPRA分配方案的影响。研究结果表明：在充电需求匹配率方面，MPRA方案高于利润最大化方案，平均提升率为28.96%，这一优势与出行者数量或车位数量成反比，且利润提升率随着问题规模的增加而增加；车位数量有限时，MPRA方案相较于先到先停方案可以极大化提升车位利用率和充电需求匹配率，平均提升率分别为17.87%和113.96%。     

改进重心法在单个停车场选址中的应用

采用了一种常见的重心法模型,加以改进并且尝试用这种较为简单的连续型模型来解决单个停车场的选址问题。首先分析了重心法模型,讨论了其应用于停车场规划的可行性和优点,然后在考虑距离和费用因素的情况下,将改进后的重心法模型应用于单个停车场的选址规划中进行分析计算,并且给出算例进行了验证,最后提出了模型应用于多个停车场选址问题时的改进思路。