考虑异质出行者的随机瓶颈模型

研究早高峰期内通勤者由生活区开车通过高速公路到达工作区的交通行为.假 设出行者是异质的,其时间价值（VOT）按照递增的顺序排列,并假设高速公路上瓶颈的 通行能力在某一区间内随机变化,基于经典瓶颈模型对出行者的均衡出发时间选择行为 进行解析求解,给出了模型的均衡性质和个人出行总成本.结果显示,随着瓶颈通行能力 随机性的增大,出行者的期望等价出行时间和高峰期长度增加.当瓶颈通行能力的随机性 降低时,个体均衡出行成本下降,时间价值越大的出行者,其成本降低的收益越大.算例结 果验证了理论分析结论.     

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.     

考虑多类型通勤者的高占有率车道均衡分析

高占有率车道是鼓励拼车出行，达到缓解交通拥堵，提高交通效率的重要交通管理方案. 本文建立一个基于高占有率车道的交通系统，加入多类型拼车组织时间通勤者和轨道交通通勤方式的影响. 给出系统用户均衡和系统最优对应的数学规划模型，并证明两种状态的存在性. 设计数值算例，进行用户均衡与系统最优比较. 结果显示，交通管理部门可以通过制定管理方案，显著降低低拼车组织时间通勤者的通勤成本. 此外，对高占有率车道长度的分析发现，高占有率车道长度越长，管理方案的效果越明显.     

双模式交通拥挤收费与按比例补贴联合策略设计

针对小汽车和地铁构成的双模式交通系统，提出将道路拥挤收费的收入按比例补贴给地铁用户的联合方法，以鼓励部分用户出行由小汽车向地铁转移，优化交通系统的出行结构。联合策略以固定需求无收费无补贴时的双模式均衡出行方式为基础，分析与补贴联合时统一收费、最优收费、阶梯收费的均衡出行方式，算例分析不同收费与按比例补贴策略对方式划分与成本的影响及其适用性，讨论关键参数对方式划分的敏感性。研究发现，实施统一收费时地铁用户的初始增长量最高，但在补贴时增长不及其他收费策略，适合作为短时调节措施；实施阶梯收费对地铁用户数量的影响与最优收费相差不大，且社会总成本低于统一收费，适合作为长期调节措施；统一收费策略时增加地铁补贴力度，个体和社会都受益；但最优收费和阶梯收费时，增加补贴力度仅对个体有利。     

基于路网通行效率最优的路侧停车资源配置方法

为实现动静态交通和谐统一，构建与停车需求相协调、停车资源时空均衡的路侧泊位动态供给方案，应用图论的方法建立了含有路侧停车网络的车辆运行模型，将路段分为通行路段与路侧停车路段，并根据用户通行性质与运行状态，基于改进的BPR（Bureau of Public Road）函数量化了通行用户与停车用户在常规通行路段和路侧停车路段的通行阻抗。为实现路网整体通行效率最高，以路网中用户总通行时间最短为目标函数，以路网中停车设施利用水平的高效性与空间均衡性为约束，构建了最佳泊位资源配置模型，并应用相继平均算法（Method of Successive Averages, MSA）设计了路网总效率最高的交通流路径分配方案。以典型的Nguyen-Dupuis网络为实例，设计了多模式、动态的停车资源配置方案，量化了用户出行时间与通行需求和停车比例的关系。研究结果表明，当已知路网中的出行起讫点和泊位规划目标时，通过应用该优化求解模型能有效配置路侧停车资源数目，合理规划出行路径，改善用户出行效率。     

瓶颈路段交通改善实证研究

城市道路路网中,瓶颈路段的存在对路网通行能力有显著的影响.本文归纳了瓶颈路段存在的两类常见问题:由于拆迁、开发遗留等造成的瓶颈路拥堵;以及铁路、桥等阻碍造成的瓶颈路拥堵.对断头路、瓶颈路的改善措施进行了梳理.结合姚家园路区域-朝阳公园桥案例展开了实证研究,研究表明,断头路的存在对路网的通达性有明显影响;合理调节支路的分流量,可以减轻路网节点的拥堵程度;打通断头路,路网的非直线系数提高,更加方便路网中节点的交流;畸形交叉口的改善,使路网的连接度提高17.5%.     

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%.     

面向新型混合交通流的智能交叉口网络布局优化

考虑网联自动驾驶车辆(Connected Autonomous Vehicle, CAV)应用先进的车联网与自动驾驶技术，可以采用智能交叉口的组织形式，大幅提升交叉口的通行效率，为降低CAV与人工驾驶车辆(Human-driven Vehicle, HV)混行条件下城市交通系统的整体出行成本，提出智能交叉口在城 市交通网络中的布局优化问题，建立数学优化模型并求解。首先，基于对两类车辆行驶特性的分析，建立混合用户均衡模型，描述CAV与HV的路径选择行为；其次，从交通规划者的角度，以系统最优为目标，整合混合用户均衡模型，建立面向新型混合交通流的智能交叉口网络布局优化模型，并利用改进的遗传算法求解；最后，选取Sioux-Falls交通网络作为案例分析，验证模型与算法的有效性，并研究CAV渗透率变化对优化结果的影响。研究表明，智能交叉口在城市路网中的合理规划极大地提高了新型混行场景下城市交通系统的出行效率，同时，大幅降低了由于网联自动 驾驶单方面技术优势带来的CAV与HV的出行效率差距，增进了出行公平性。     

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.     

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。     

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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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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.     

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.     

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。     

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以瓶颈模型在高峰期轨道交通客流平衡中应用不足为切入点,针对具有潮汐客流特征的轨道线路,给出能够反映不同站点出行特征的弹性瓶颈概念,并以此为基准,提出弹性“瓶颈”平衡模型。首先,扩充了拥挤风险费用的定义,建立了更加符合实际的高峰期不同轨道交通站点不同时段的出行费用模型;其次,建立轨道交通高峰时段计算方程,分析不同站点的高峰时段特征;再次,结合轨道交通站点的弹性特征,构建了高峰期轨道交通客流的弹性瓶颈平衡计算模型;最后,通过模型计算求解,对比分析模型分析结果与土地价值的空间递减性之间的相似度,以验证弹性“瓶颈”模型的合理性.     

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.