基于行程时间影响的关键路段识别与查找

从路段实际功能出发,提出基于路段与路径行程时间序列的相关性识别关键路段的方法.借鉴蒙特卡洛思想,以真实数据构造10万条随机路径验证该方法的可行性,并识别出对上海市路网行程时间有关键影响的路段集合.以上述集合为参照,利用模糊聚类及迭代累计平方和算法提取路段行程时间序列特征并构造两个新变量,结合基础属性建立二项Logit模型,从而主动查找关键路段.比较该模型与基础模型、随机分类器查找效果表明：基于最大归一化行程时间曲线聚类,其结果对关键路段识别模型的性能有提升效用;行程时间对数差分序列的结构性变点在路网和路段级别均有明显时间聚集特性,虽然其个数与路段关键性无明显关系,但其与常见波动程度指标相关性小,可保留用于描述行程时间波动常发性和聚集性.     

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。     

基于行程时间影响的关键路段识别与查找

从路段实际功能出发，提出基于路段与路径行程时间序列的相关性识别关键路段的方法.借鉴蒙特卡洛思想，以真实数据构造10万条随机路径验证该方法的可行性，并识别出对上海市路网行程时间有关键影响的路段集合.以上述集合为参照，利用模糊聚类及迭代累计平方和算法提取路段行程时间序列特征并构造两个新变量，结合基础属性建立二项Logit模型，从而主动查找关键路段.比较该模型与基础模型、随机分类器查找效果表明：基于最大归一化行程时间曲线聚类，其结果对关键路段识别模型的性能有提升效用；行程时间对数差分序列的结构性变点在路网和路段级别均有明显时间聚集特性，虽然其个数与路段关键性无明显关系，但其与常见波动程度指标相关性小，可保留用于描述行程时间波动常发性和聚集性.     

交通事件影响下的路径行程时间变化分析

为了对交通管理系统中的事件管理提供可靠的决策依据,针对持续期为数天的交通事件,考虑事件发生后出行者日常路径选择的随机性,基于路径流量联合概率分布的动态调整过程,建立了描述路网系统路径行程时间变化的随机动态交通分配模型.并用算例网络验证了本文建立模型的可行性.算例研究结果表明:交通事件持续期每增加10 d,持续期内路径的平均行程时间增加0.24%;与普通路段相比,事件发生在关键路段导致平均行程时间增加3.07%; 路段通行能力每下降10%,平均行程时间增加2.53%;不同事发路段对路网系统在事件结束后恢复到均衡状态所需时间的差别显著,关键路段通行时间的恢复约为普通路段的4倍.      

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.     

应急车辆动态路径选择的两阶段优化模型

为研究突发事件情境下交通路网动态变化时的应急车辆路径选择问题，提出应急车辆动态路径选择的两阶段调度优化模型。通过结合路网动态状况和应急救援特征，建立基于最大路径可靠度和最短行程时间的两阶段优化模型；通过混沌搜索改进布谷鸟算法初始种群，并加入蛙跳算法改进局部搜索操作，设计混合布谷鸟算法，改善全局寻优能力；以某市某区部分区域路网为例，将该区域路网实时交通数据应用于模型和求解算法中。实验表明，利用两阶段优化模型和算法编码方案能成功获得出发点到救援点的动态可靠路径，相同行驶路径情况下模型与算法求解的最短行程时间与实地驾车获得的最短行程时间最大误差不超过8%，说明优化模型可行。3 种不同算法求解K最短路径的结果发现，混合布谷鸟算法得到的最短行程时间比粒子群算法和 经典布谷鸟算法得到的结果都要小，且计算时间最短，表明混合布谷鸟算法求解的结果最优，性能最好。     

基于遗传算法的城市应急车辆调度优化

分析应急车辆到达事故地点行程时间的各种影响因素,结合实时路段交通量和交叉口控制状况,计算路段行程时间和交叉口延误时间,以总行程时间作为适应度函数,基于遗传算法优化城市道路应急车辆调度。遗传算法采用可变长度节点序列编码方式,并引入邻接矩阵概念,对应急车辆出行的合理路网进行路径集合估计,为初始路径个数的选择提供理论支撑。最后以西安市曲江区路网为例进行计算与检验,验证了优化方法的有效性与合理性。     

一种拥挤数量调节的非均衡网络交通流动态演化模型（英文）

基于经济学非瓦尔拉斯均衡理论, 采用经济学中市场摸索过程模拟出行者路径选择行为; 假设城市出行者在路径决策过程中, 考虑路径出行时间和关键路径拥挤程度的共同影响, 以价格拥挤混合均衡交通流模式为基础, 建立了一种价格-拥挤混合调节的非均衡网络交通流动态演化模型, 并验证了模型稳定状态与均衡的等价性; 基于简单的测试网络和中型路网, 对演化模型进行了模拟, 描述了非均衡网络交通流的演化过程与非均衡状态下交通网络的整体表现。研究结果表明: 时间价格调节模型的演化结果符合经典的Wardrop第一原理, 拥挤数量调节的结果使得OD间各路径上关键路段的拥挤程度一致, 价格-拥挤混合调节的结果会使路径流在走行费用较小和拥挤程度较低的路径上相互进行调整, 其动态演化过程波动性要大于单一调节的情况; 在测试路网中, 考虑采用拥挤程度对路径进行选择的行为, 使得整个路网拥挤均匀程度整体提高62%, 但路段饱和度均值却从0.60增大到了0.64, 表明路网整体上变得拥挤; 若考虑两者的共同调节, 最拥堵路段饱和度从0.936下降到0.787, 均匀程度整体提高46%, 且路段饱和度均值降低, 路径行程时间变小, 拥堵得到改善; 中型路网的测试结果也表明这种混合均衡模式能灵活、客观地描述路网交通流动态演化过程, 获得较为合理的路网系统的稳态流量。      

基于层次蝙蝠算法的应急车辆调度与交通疏散协同决策

城市路网多事故应急救援中，因交通拥堵造成应急车辆滞留现象时常发生，严重影响道路交通事故救援效率.提出通过交通疏散提高救援路径的可靠性，构建双层规划模型对应急车辆调度和交通疏散进行协同决策. 设计一种双层蝙蝠算法，上层算法在应急车辆需求、事故时间窗和可用车辆约束下求解响应时间最短的调度方案，下层算法在路段容量和疏散需求约束下求解多条最短路径的交通疏散策略，从中选取最短时间路径. 算例结果表明，本文模型通过缩短应急车辆在途时间有效提升了应急救援效率，算法具有优秀的寻优能力和运行速度.     

上海市历史城区震后应急救援路网评价与优化

随着我国城市化进程加快,自然灾害问题也日渐凸显,作为主要自然灾害之一的地震正在严重影响着我国城市的公共安全.城市交通系统是城市重要的生命线,因此研究震后城市应急救援道路网络连通可靠度具有重要的现实意义.历史城区由于其建筑多为老旧平房,抗震性能差,而且城区道路空间局促,在遭遇地震时路网更易堵塞.本文以上海豫园区域路网为例,基于瓦砾堆积模型对震后路段通行概率进行计算,采用蒙特卡洛模拟方法对路网节点连接可靠度进行计算,对震后路网路段单元和节点的可靠性进行评估,并在此基础上判别关键路段和优化应急医疗救援路径.     

考虑可靠性的降级路网最优路径搜索方法

针对路网降级时路网出行时间的随机性和可靠性对出行者路径选择影响较大的问题,研究了降级路网可靠性路径的选择方法．基于BPR路段出行时间模型,构建了降级路网路径出行时间的均值模型及其可靠度模型．以路径出行时间最小、路径出行时间最可靠为目标,构建了路径选择的双目标加权规划模型,设计了基于改进蚁群算法的模型求解算法．算例分析表明：该算法能快速获取可靠的路径．     

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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.     

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.     

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优化应急车辆调度是降低突发事件造成重大人员伤亡和财产损失的有效手段. 在分析应急车辆调度问题、决策目标、决策变量和目标函数的基础上,构建了最小化整体损失的理想化调度模型. 针对该理想模型的参数难以确定的问题,提出以广义响应时间为基础,以实时交通量辅助决策,采用简化约束条件的方法建立了城市应急车辆调度的优化模型. 分析了路段行程时间和交叉口行程时间的计算,依据路段交通流量对城市应急车辆调度的影响划分道路服务等级. 基于威海市实际案例的分析结果表明,简化模型能够辅助优选应急车辆调度方案,验证了该方法的有效性.     

不确定信息下应急救援路径选择模型

迅速有效的震后交通疏散及道路管制措施对降低地震损失具有重要意义.通过定义路网疏散连通度和安全行驶路线,对不确定信息条件下救援疏散和路径选择问题进行描述.将避难点分配、路径规划、车辆容量,以及不确定通行能力作为该问题约束条件,确立了以公交疏散问题为基础的应急救援车辆路径选择模型.考虑到模型仿真的局限性,转化为相同发车间隔下的公交均衡调度问题进行求解.以唐山抽象路网和人口分布为基础进行仿真实验分析,结果表明:不确定信息条件下选择安全救援路径,当救援车辆途中遇阻时,只需调整交叉口转向策略即可顺利通行,保证了救援调度工作的稳定.