一类弹性需求下组合出行网络拥挤道路收费模型与算法研究

结合拥挤道路使用收费,研究了弹性需求下的组合出行行为,建立了双层规划模型.设计了模型的算法,并给出了相应的算例.算例结果能够有效地描述拥挤道路使用收费情况下人们的组合出行行为.这一研究有助于加深对交通行为的理解并合理设置拥挤收费水平.     

拥挤道路收费与停车收费组合优化模型研究

道路拥挤收费和停车收费是交通需求管理中的两大有效手段,合理地实施收费可以达到缓解交通拥挤的目的.文中针对交通网络中私家车用户可以在任意公交站点处发生换乘这一广泛情形,讨论了弹性需求下的路段拥挤收费和停车收费组合优化策略,并给出基于混沌优化方法的启发式算法求解所建立的双层规划模型.结果表明,所建模型有助于个体出行方式和出行路径的决策,且组合收费在使得公众易于接受实施拥挤收费政策的同时,也可以吸引更多出行者选择换乘公共交通方式,这将有利于减轻交通拥挤程度和环境压力.     

城市道路拥挤收费实施时机确定方法研究

道路拥挤收费问题涉及交通工程、运输经济、决策博弈等多个研究领域,是广受关注的综合性课题。在弹性需求的多类型用户双层规划次优收费模型的基础上,通过研究不同OD下社会净效益的变化情况,提出了确定拥挤收费实施的OD区间范围和最优点的方法,为找到拥挤收费的合理实施时机提供了理论分析手段。结合上海市中心区道路状况数据,进行了实例分析,验证了方法的有效性。     

城市道路拥挤收费实施时机确定方法研究

道路拥挤收费问题涉及交通工程、运输经济、决策博弈等多个研究领域,是广受关注的综合性课题。在弹性需求的多类型用户双层规划次优收费模型的基础上,通过研究不同OD下社会净效益的变化情况,提出了确定拥挤收费实施的OD区间范围和最优点的方法,为找到拥挤收费的合理实施时机提供了理论分析手段。结合上海市中心区道路状况数据,进行了实例分析,验证了方法的有效性。     

基于路网拥挤度的交通拥挤收费费率研究

针对交通拥挤路段收费费率的问题,建立了交通拥挤收费的双层规划模型,上层模型为最小化交通路网的拥挤度,下层模型为固定需求的用户平衡。在下层模型中广义出行成本函数考虑了出行时间、油耗和费率。并采用遗传算法进行求解。通过算例分析,得出结论:当广义出行成本函数考虑了油耗的因素时,要使路网的流量达到系统平衡状态,路段收费的费率是不相同的;合理的收费费率能获得最小的路网拥挤度,路网的拥挤度和用户总出行时间并不能同时达到最优。     

多模式拥挤交通网络中的路径分配与收费定价模型

根据城市混合交通拥挤的特点,提出了在收费路段对不同的交通方式收取不同费用,以此控制各种交通方式的分担量,鼓励人们更多地选用公共的交通工具,从而达到缓解交通拥挤的目的,并以此为出发点建立了一个关于多模式收费定价的双层规划模型.     

公路网分车型收费费率优化算法研究

结合山东省公路网联网收费的实际情况,建立了山东省公路网收费费率的双层规划模型,以描述路网管理者、收费道路经营者和车辆用户三者在费率决策中的博弈关系。采用弹性需求模式下的收费费率双层规划模型,选取山东省联网收费的一个路网,利用模拟退火和遗传算法的混合算法,对模型进行了应用和分析。验证结果表明,利用这种收费道路费率优化算法,不仅可以保证道路经营者能实现财务目标,而且能有效地均衡路网交通流量。     

基于自由流时间的交通拥挤收费费率研究

在分析影响交通拥挤收费费率的交通量大小、道路条件、拥挤持续时间、居民消费心理、排队延误等因素的基础上,给出了拥挤情况下基于自由流时间的广义交通费用函数,根据交通平衡理论,建立了交通拥挤收费的固定需求UE平衡模型,并使用方向搜索法,利用C#和C＋＋编程对模型进行求解,最后通过算例分析,得出结论：对单个路段而言,一味的提高收费费率可以降低其相应的路段拥挤度,而对于整个研究路网而言,一味的提高路段收费费率并不能降低整个路网的拥挤度,可能会引起整个路网更加拥挤,因此,必须制定合理有效的收费费率,才能达到预期的效果。     

基于累积前景理论的多目标广义路网设计模型

根据随机路网环境下出行者有限理性的路径选择行为,组合能力扩展与拥挤收费2种方案,提出了基于累积前景理论的多目标广义路网设计双层规划模型。该模型上层模型以最小化系统出行时间预算和最大化系统出行前景为目标,下层模型为基于累积前景理论的用户均衡模型。推导了需求服从对数正态分布且路段通行能力服从贝塔分布条件下的前景值计算公式,建立了用等价变分不等式表示的均衡模型,设计了改进型非支配排序遗传算法求解模型。研究结果表明:出行者择路行为的风险偏好与风险认知会显著影响网络设计结果,忽视出行者择路行为的有限理性可能会产生次优甚至错误的网络设计方案。     

杭州市交通拥挤收费初探

随着经济的快速发展,日益严重的交通拥堵已成为我国大中城市普遍的问题,也成为城市化进程中迫切需要解决的难题之一.道路拥挤收费作为一种缓解城市交通拥挤较为有效的交通需求管理的经济手段,受到了人们的普遍关注.基于杭州市的城市特点,道路网络和实际交通拥堵状况,论述了杭州市实施拥挤收费的必要性和可行性,并提出了杭州市拥挤收费的实施策略.     

城市多模式道路网设计方法——模型、算法和应用

为实现城市多模式道路优化,通过分析我国城市混行交通的特性,建立双层模型,对城市机动车道、自行车道、人行道进行整体设计。上层模型以各类车道数为设计变量,定义城市道路交通效率的3个指标,作为优化目标。下层模型将同时决策组合模型推广到混行交通,进行需求预测,并根据预测流量返算设计变量。设计3种启发式算法和对角化算法分别求解上下层模型,将该方法应用于淮北市的路网规划。对3个目标值各进行10次试算来检验算法,粒子群算法计算花费和解值最小;下层模型的拟合度达0.659,优于假设独立交通的拟合度0.375;优化后的路网可以合理解释不同优化目标,说明了文中方法的实用性。      

弹性需求随机路网的可靠性

路网的可靠性分析是反映路网性能的重要手段,但现有的可靠性指标还不能充分反映路网的性能。基于净经济效益概念,提出一种新的可靠性指标以描述弹性需求随机路网的性能。新的可靠性指标定义为路网的净经济效益满足给定水平的概率,是一种能够反映路网综合性能的指标。针对路段通行能力分布的不同假设,给出分别基于MonteCarlo法和解析法的两种不同算法求解可靠性模型,并讨论了两种方法的特点和应用范围,同时用一个简单的例子进行了说明。     

神经网络在高速公路网综合评价中的应用

应用多层次分析法和神经网络模型,对高速公路网评价指标及综合评价方法进行了研究。建立了适用于高速公路网评价的四大类评价指标;针对定量和定性指标特性分别采取不同的无量纲化函数对其进行无量纲化处理;通过神经网络建模思路及网络模型分析,结合高速公路网评价特点及评价指标个数,建立了三层前馈神经网络综合评价模型。经在江苏省第二轮高速公路网规划评价中进行实际应用分析,结果表明选取的评价指标科学合理,神经网络综合评价方法克服了其它综合评价方法的随意性缺陷。     

基于风险分析的公路工程保险费率厘定

在考虑工程风险及保险实际理赔情况的基础上,形成了含自然灾害、项目环境等7个指标维度的风险评价体系,利用粒子群(PSO)算法优化BP神经网络的初始阈值及权值,建立了公路工程保险费率厘定模型。将该模型应用于34个公路工程保险实际案例,通过PSO-BP神经网络拟合保险样本中风险指标因素与费率之间的关系,实现费率预测。对比分析PSO-BP神经网络与BP神经网络的仿真效果,结果表明,PSO-BP神经网络模型能较好地反映公路工程实际风险水平,预测准确度高,收敛速度快,适用于保险费率厘定。     

基于双层规划模型的地下综合管廊PPP项目入廊定价研究

为解决地下综合管廊项目PPP模式运作过程中存在的入廊定价难的突出问题,首先,基于现阶段入廊价格管制的需要以及各参与方在入廊定价决策过程中的主从递阶结构特点,决定利用双层规划模型研究PPP模式下地下综合管廊项目的入廊定价问题,将政府方作为定价决策的上层,社会资本方和管线单位作为决策的下层,建立政府、社会资本方与管线单位分别以社会福利最大化、预期收益最大化和保留效用最大化为目标的双层规划模型,以期求解得到令三方满意的入廊费、日常维护费与补贴额度。然后,以延安市地下综合管廊PPP项目为例,检验模型与求解方法的可行性。最后,基于研究结论提出加强顶层设计、强化价格监管、建立动态调价机制的合理化建议。     

考虑路线安排的物流配送中心选址双层规划模型及求解算法

在充分考虑物流规划部门与客户双方利益及选址地点对路线安排影响的基础上 ,采用双层规划模型描述了物流配送中心的选址问题 ,并对模型进行了求解。最后通过一算例来验证模型及其算法的可行性     

区域高等级公路网交通状态识别与分析模型研究

为了在区域内分析高等级路网交通状态,建立了一种区域高等级路网交通状态分析模型。首先分析路网结构并对路段的交通状态进行识别分类,建立在实时交通状态下的区域高等级路网模型;然后基于路网模型运用系统结构分析法建立路网交通状态分析模型,根据不同交通状态分析需求得到不同的交通状态可达矩阵,并对可达矩阵分层分析。通过实例表明：该模型能够有效地判别路网中节点的可达性和连通性,描述路网的交通状态时空变化规律,若通过及时发布信息,出行者可根据不同的信息需求来选择最优路径,避免大范围拥挤,从而提高整个路网的运行效率。     

区域高等级公路网交通状态识别与分析模型研究

为了在区域内分析高等级路网交通状态,建立了一种区域高等级路网交通状态分析模型.首先分析路网结构并对路段的交通状态进行识别分类,建立在实时交通状态下的区域高等级路网模型;然后基于路网模型运用系统结构分析法建立路网交通状态分析模型,根据不同交通状态分析需求得到不同的交通状态可达矩阵,并对可达矩阵分层分析.实例分析表明:该模...     

基于多级网络的多模式交通配流研究

为解决多模式复合网络的交通配流问题,将复合网络转化为多级网络形式,并提出多级网络客流分配模型、约束条件,以及其求解算法.将多模式复合网络转化为多级网络结构.以三级网络结构为例,网络第一级为带有组合出行的方式选择网络;网络第二级为基于出行逻辑的平面拓展网络;网络第三级为小汽车出行的道路网络.分析多级网络中的路径阻抗,包括线段阻抗与换乘点阻抗,提出以N-L模型解决多级网络流量的分配问题.根据复合网络构建的实际情况,在模型中加入有效路径筛选、有效换乘筛选与典型组合方式筛选等约束条件,以提高模型求解效率.采用连续平均法对多级网络配流模型进行求解.以三模式叠加的复合网络配流为算例,模型迭代7次即达到收敛条件.结果显示,在算例网络中,轨道换乘出行方式具有一定的竞争力,约占总出行量的40%.通过SP调查验证了该结果的可靠性.该方法在考虑了路径选择、换乘点选择、组合交通方式选择的情况下,将客流分配到多模式复合网络中去,弥补了传统四阶段法在多模式交通配流应用中的不足.      

基于贝叶斯概率理论的物流园区选址优化研究

物流园区选址是其规划建设中不可或缺的部分，传统的选址方法以定性分析为主，缺乏对选址结果可靠性的评判标准，为此，引入贝叶斯概率方法开展了物流园区选址规划理论研究。借助EM算法和GeNie软件，构建了贝叶斯网络模型，挖掘出各影响因素间存在的内在因果和逻辑关系，量化各影响因素的显著性，构建科学合理的物流园区选址规划评价指标体系；采用K-means聚类方法建立了物流园区选址模型，使用MATLAB软件对建立的模型进行迭代计算，并引入贝叶斯判别方法对聚类结果进行了可靠性分析；基于贝叶斯网络方法优化了灰色模糊风险评估模型，结合了定性分析和定量计算，得出相应的选址风险系数与评估风险概率，完成了物流园区的选址风险等级评估。研究结果表明：基于贝叶斯方法建立的物流园区选址模型能够充分考虑城市规模、经济社会发展、城市物流量及交通区位等多因素的影响，实现了对物流园区选址结果的量化评价，降低了人为主观因素和客观数据的模糊性对物流园区选址方案的影响，有效提高了物流园区选址规划的科学性和可靠性。以陕西省10个地级市为候选地点验证该选址模型的可行性，结果显示：西安建设物流园区的选址风险系数为4.030 1，处于低风险水平，依据总体风险概率确定低风险水平的可靠性为65.50%，证实了在西安建设物流园区（西安港）风险系数较低，科学可行，且西安港风险评估结论具有较高的可靠性。