交通引导对随机型网络的路径选择影响研究

由于随机型路网的不确定性,提供交通信息将导致出行者与交通路网的相互影响形成正反馈效应.为探讨混合交通流量情况下不同交通引导策略对出行者路径选择行为及整体路网绩效的影响,依据Wardrop第二定理,运用个体选择模式中的随机效用理论,建立了随机型路网下存在资讯使用率不同的多类型出行者的模型并予以求解,软件模拟结果表明,在随机型路网中选择恰当的交通信息引导策略对整体路网绩效改善的有效性.     

基于移动Agent的公交与城轨路网博弈配流研究

为更深入的研究路网交通流的分配问题,采用移动Agent技术进行系统的构建,并采用博弈论方法、均衡方法进行建模的分析与论证,以此建立基于移动Agent的博弈配流模型。假设路网上有多个OD对,通过Wardrop第一均衡准则证明每个OD间的个体Agent是同质的,并建立混合策略的Nash均衡,得出路网交通流的均衡分配办法。在求解过程中,采用改进的蚁群算法对个体Agent的均衡过程进行模拟。算例结果表明:改进的蚁群结果非常合理的仿真了移动Agent博弈均衡过程。     

道路网络服务水平可靠性研究

以可靠性理论为基础,从出行者个体和网络管理者的角度提出了服务水平可靠性的概念,拓展了现有的路网可靠性评价指标.根据交通供给的随机性分析,将路段容量简化为离散随机变量,运用路网最可能状态生成算法,建立了路段及路网服务水平可靠性计算的近似算法,并在一简单网络上进行了计算分析.     

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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。     

路网规模对出行者路径选择转换的影响

为预测交通流的演化动态，提高交通系统运行效率，需研究路网规模与出行者路径选择转换行为间的关系。首先设计并实施实验室行为实验，收集出行者实际路径选择相关数据。行为实验涉及4个不同规模的虚拟道路网络，30名参与者基于以往的出行信息（即出行时间）在虚拟路网上进行路径选择。然后利用假设检验、回归分析等统计方法对收集到的实验数据进行分析。分析结果表明：随着路网规模的增大，路网达到用户均衡（User Equilibrium, UE）状态的次数减少。对各路网用户均衡状态与系统最优（System Optimum, SO）状态的对比表明：各路径流量的平均值都很接近于UE值，而与SO值相差较大。从逐日路径流量演化和个体选择可变性两方面分析了路网规模与路径选择转换间的关系，发现逐日路径选择转换人数（或个体路径选择转换数量）与路网规模呈正线性相关。此外，个体路径选择转换频率与平均经验出行时间显著相关。由此得出结论：单方面扩大路网规模并不总能促进路网交通流演化到用户均衡状态，且出行时间与个体路径选择转换数量存在幂函数关系。     

美国高承载率车道拥挤收费方案建模

近年来HOT车道（即高承载率车道拥挤收费方案）已成为美国重要的道路拥挤收费策略.为引鉴其实施经验和管理理论,首先介绍了HOT车道概念与特征,然后采用交通行为建模方法构建了HOT车道管理者与出行者互馈决策的双层规划模型.上层模型模拟管理者的定价策略;下层交通均衡模型模拟个体出行者根据收费水平和交通状态变化而调整出行选择的行为.根据实施方案和应用条件,设计算例分析评价18 种可能情形下HOT车道的拥挤管理效果.结果表明,较传统拥挤管理策略,HOT车道缓堵效果更高;同类出行者假设可能会低估HOT车道的缓堵效果;不同的政策目标下HOT车道的实施效果差异显著.     

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。     

动态交通配流中的模糊路径选择模型研究

考虑出行者在模糊信息条件下的动态路径选择行为,提出一种基于路径模糊条件下的选择模型。出行者在一种非饱和状态下的路网结构中,根据各路段行程所需的模糊时间进行路径选择,从而影响其他出行者选择短路径,使整个路网中各路段用户均衡。该模型框架为智能化交通系统的建立提供一定的理论依据,算例结果验证了该模型的有效性和可行性。     

基于出行个体行为的交通网络效率研究

为有效反映城市道路网络中出行者的个体微观行为对网络宏观特征的影响,根据出行个体对交通信息的接受情况不同对出行者的类型、及其路径选择规则进行重新设计,结合兼顾考虑交通需求、时间费用和交通流量的交通网络效率评价模型,利用仿真技术,模拟出行者个体行为对交通网络效率的影响。仿真结果显示:交通信息的及时供给和出行者对交通信息的学习能力,整体上会有效提升路网的运行效率;在相同出行规模情形下,具有学习行为的出行者交通网络效率稳定且波动小;在交通信息供给充分的条件下,信息学习出行者的规模受到路网的承载能力的影响。     

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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.