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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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.     

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.      

基于行程时间可靠性的多类用户交通分配模型

分析了路网在随机因素作用下造成的出行者行程时间的不确定性.假设出行者基于期望行程时间和行程时间可靠性的均衡选择路径,根据出行者对待行程时间可靠性的不同态度,将其路径选择行为分类,建立了基于行程时间可靠性的多类用户交通分配的变分不等式模型.给出了模型的对角化算法.对一个小型测试网络的计算结果表明,该模型能够反映出行者在不确定环境下的路径选择行为.     

网络流量随机条件下的随机交通网络平衡分析

考虑到现实条件下交通网络的不确定性状态,提出了从确定型网络到不确定型网络状态下,出行者路径选择行为的改变,即由出行时间最短的路径选择行为转变为在追求一定行程时间可靠性的基础上选择出行时间最短的路径选择行为.考虑到网络上交通需求量的不确定性提出了最优可靠行程时间的概念.在此基础上将出行者追求最优可靠行程时间的路径选择行为纳入到随机交通网络平衡分配模型中,证明了模型的等价性和唯一性.最后在一个小型测试网络上对模型分配结果进行了测试,测试结果符合实际情况,表明模型能够较好地反映出行者的路径选择行为.     

先进出行信息下事故对行程时间可靠性的影响

定义路径行程时间可靠性为在交通事故期间内平均路径行驶时间小于事故前路径出行时间乘以可接受拥堵水平的概率,由此导出路网行程时间可靠性.假定事故持续时间服从正态分布并将研究时域划分成相同的时段,在先进出行信息下,利用元胞传输模型进行路段流量加载,给出了每一个时段内路径行程时间的递推式,并在每一个时段内更新1次路径出行时间,出行者根据更新的出行时间运用Logit模型进行路径决策,最后基于Monte-Carlo法模拟求解路网行程时间可靠性.算例结果表明,行程时间可靠性随事故持续时间和方差及需求的增加而减小;可靠性随可接受拥堵水平的增加而增加;在拥堵网络中,包含事故路段的OD间需求越高,可靠性越低.     

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.     

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.     

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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。     

ATIS 环境下随机动态路网行程时间可靠性0

为评价随机动态道路网络系统在ATIS 环境下的行程时间可靠性,将出行者群 体划分为装载和未装载信息接收设备两类,并假设他们均遵循随机动态用户最优原则 (SDUO)进行动态路径选择,运用动态均衡理论建立了基于路径的混合SDUO 不动点模 型,并证明该模型至少存在一个不动点.使用离散随机变量序列描述需求的随机动态变 化,基于Monte Carlo 模拟和对角化相继平均算法(MSA),提出了ATIS 环境下随机动态路 网的行程时间可靠性评价方法.随后通过算例验证了可靠性评价方法的可行性. 数值结果 表明：OD 行程时间可靠性随出发时段动态变化,且在动态情形下,扩大ATIS 市场占有率 并不能进一步提高可靠性,反而可能会导致可靠性下降.     

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.     

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.     

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路网容量可靠性是评价路网综合性能的重要指标之一,已越来越受到路网规划者和交通管理者的重视,而现有评价方法大多在确定路网最大容量过程中并没有综合考虑服务水平的约束。本文为在路网容量可靠性评价中更好地体现出行者及管理者对服务水平的要求,新建了基于服务水平约束的路网容量可靠性双层规划模型,以行程时间增量系数和饱和度系数为约束构建上层规划,结合用户路径选择行为的特点,选用SUE(随机用户平衡)分配模型作为下层规划。采用遗传算法和Monte Carlo 仿真相结合的方法求解容量可靠性模型。并给出了算例.计算结果表明,该模型能够较好地体现不同服务水平要求下的路网容量可靠性,并为城市路网规划、管理及路网性能的改善提供依据。     

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．     

协同考虑脆弱性与可靠性的城市道路网络设计

根据常态事件下出行者风险规避的路径选择行为和非常态事件下兼具风险规避与后悔规避的路径选择行为,分别以可靠性和脆弱性指标描述常态与非常态事件下的路网性能,构建了协同考虑脆弱性与可靠性的城市道路网络设计一主双从规划模型,其中上层模型为满足可靠性约束条件下的路网脆弱性指标最优（路网可达性最高）,下层模型分别为基于效用理论和后悔理论的随机用户均衡模型. 算例结果表明:与仅考虑脆弱性的模型相比,本文提出的模型在牺牲一定可达性的基础上可获得较高的路网可靠性;当投资预算为0.9 × 107时,平均路网可达性与路网可靠性分别为0.138 8和0.969 6,而仅考虑脆弱性的模型获得的对应指标分别为0.140 5和0.334 1,可达性指标减少了1.20%,可靠性指标增加了190.21%;此外,如果忽视出行决策行为差异,可能获得偏离实际的次优,甚至错误的网络设计方案,无法实现预期设计目标.