网络条件下高速公路收费费率优化方法研究

以区域公路网为研究对象,在分析高速公路收费费率与交通量之间关系的基础上,建立收费费率优化双层规划模型,兼顾经营者和使用者的利益,并考虑路网交通流分布,设计了模型的实用求解算法。该方法弥补了已有方法多以运输通道为研究对象的不足之处,可以在收费系数确定的情况下根据优化目标直接得到优化结果,具有较为广泛的适用性。     

市域公路网布局优化模型研究

针对市域公路网布局的特点和要求,对传统的市域公路网布局单目标优化模型进行了扩展,通过将连续变量离散化和引入双层规划方法,建立了市域公路网布局优化双层规划模型,并将模拟退火算法应用于模型的求解,采用Visual Basic6.0语言开发了相应的算法程序,该算法尤其适合求解大规模路网优化问题。应用示例表明了所建模型及算法的可行性。     

畅通可靠度在公路网建设投资优化中的应用

在单元可靠性分析的基础上,以路网综合效益最大作为优化目标,并考虑道路建设的投资约束,建立公路网建设投资优化模型。利用该方法确定的规划公路网建设项目,不仅实现了建设资金的有效利用,而且满足了路网系统和道路单元的交通需求的不断增长。实例表明,该方法具有较强的实用性及可行性。     

考虑多目标的城市停车换乘选址优化模型及算法

停车换乘选址问题是城市交通网络设计研究的重点领域,已有研究的优化目标多集中在系统总费用方面,而对交通可持续发展方面考虑不足。为此,提出综合考虑多方面目标的停车换乘设施选址优化模型及其求解算法。首先,基于超网络理论,提出多方式城市交通系统的超网络模型并定义O-D (Origin-destination)间的超路径、有效超路径及子路径,结合出行者出行过程及交通网络拥挤特征,给出超路径费用的数学表达;其次,基于多方式交通网络随机均衡配流结果,构建交通总阻抗、污染物排放量以及交通系统公平性等系统优化指标的计算模型,并建立用以描述停车换乘设施选址问题的多目标优化模型;进而,以多目标系统优化模型为上层问题,以超网络下满足Logit分配的多方式交通网络配流模型为下层问题,构建描述城市多方式交通系统停车换乘设施选址问题的双层规划模型,并基于模型特征,结合“记录-搜索”思想设计非支配排序遗传算法进行求解;最后,基于Sioux Falls网络设计算例。研究结果表明：算法能够在有限的步骤内搜索到90%以上的Pareto最优解;平均而言,停车换乘措施使得交通总阻抗减小了0.31%,污染物排放量减少了7.32%;被优化的3个目标之间无直接关联,说明将停车换乘选址问题建立为多目标模型是必要的。模型与算法可为现实城市中的停车换乘设施选址优化设计提供解决思路。     

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。     

区域交通分流路网设计的双层优化模型及算法

针对区域路网交通分流技术中的分流路网优化与选择问题,分析了分流路网与基础路网的关系,确定了分流成本的构成与量化方法,在此基础上提出了以分流成本最小化为上层目标、以用户均衡为下层目标的区域交通分流路网设计的双层优化模型,进而给出了考虑路网拓扑结构完整性和反Braess假定的模型启发式求解方法,并对算法的效率进行了分析.最...     

公交专用道优化设计的双层规划模型

为了实现公交专用道科学规划与布局,对城市公交专用道的优化设计问题进行了研究。考虑专用道的规划布局对出行者出行路径选择行为的影响,将该问题抽象成一个双层规划模型进行研究。上层模型以路网系统效益最优为目标进行公交专用道的优化布局;下层模型针对小汽车和公交客流分别建模,在优化后的路网上进行相应的客流分配,其分配结果又会影响专用道的优化设计。然后采用遗传算法对该双层模型求解,并给出了具体求解流程图。最后利用北京市部分区域路网对该方法进行应用。研究结果表明:建立的公交专用道双层优化模型能够在保证交通系统利益最大时实现专用道的优化布局。     

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。      

大城市客运交通结构优化模型研究

城市客运交通结构是关系城市交通系统发展方向的核心问题。从城市交通可持续发展角度出发建立了大城市客运交通结构优化的线性规划模型,其中决策变量为城市客运交通系统中各种交通方式的周转量。该模型的目标为最大化城市客运交通效率,该交通效率不是简单的各种交通方式客运周转量的函数,而是由各种交通方式的客运周转量和各种交通方式对城市客运交通效率贡献率共同决定。同时考虑客运交通结构优化过程中应满足的出行需求总量约束、可达性约束、占地约束、能耗约束、环境容量约束和各种交通方式发展规模约束等。该模型在实际应用中取得了良好的效果。     

危险品道路运输网络风险-成本综合优化研究

危险品道路运输具有双层特性,即风险和成本,在危险品道路运输网络规划中纳入该特性,并将影响其的因素细化为:运输距离、道路事故概率、道路上人口暴露、道路附近人口暴露、财产损失、环境污染和应急响应效率。利用层次分析法为上述因素进行了量化评定,计算出相关权重。建立了以政府需求的最小风险为上层目标函数、企业需求的最小成本为下层目标函数的危险品运输道路网络的双层规划模型。采用遗传算法,以Matlab为平台编写算法程序对模型进行求解。实例分析表明,利用遗传算法对双层规划模型求解,能够在危险品运输道路网络中迅速地搜索到一条同时满足风险与成本综合最小的路线,完成危险品运输道路网络风险与成本的综合优化。     

城市群公路可达性与衔接提升研究

为探究城市群路网服务能力，提升城市群可达性水平，提出以中心城市到其他节点的出行时间作为城市群可达性基数，按照等时线测度交通服务的可达性概念，给出了公路交通以及公路衔接其他交通方式下的城市群可达性测算方法。根据测算出的到中心城市出行时间将各区域划分为不同等级的交通圈，并分别以面积、人口、GDP三项指标的小时交通圈覆盖率对公路交通以及公路衔接其他交通方式下城市群可达性水平进行评价。以关中城市群为例，分别测算了公路网络、公路衔接现状高速铁路网络与公路衔接规划中高速铁路网络3种情景下的城市群可达性。经过比对分析发现，公路衔接高速铁路对扩大城市群2 h交通圈具有重要贡献，其中交通圈等级提升明显的县域主要沿铁路线路分布，且呈现距离中心城市西安越远，提升等级越高的趋势。公路衔接高速铁路模式的优势主要体现在中长距离的出行，即1，2 h交通圈上。在引入规划中的高速铁路、城际铁路后，发现城市群可达性进一步提升，2 h交通圈覆盖率进一步扩大，面积覆盖率达到95%，但城市群内仍有少部分区域距离中心城市的出行时间达到2 h以上，即规划的路网仍不能满足《交通强国建设纲要》中“城市群2小时通达”的目标，需要考虑进一步引入更快速的交通方式并配合完善公路网。     

基于谱聚类算法的城市路网动态分区研究

合理高效的路网分区是交通优化与控制的基础,为适应动态分区的原则并提高分区的效率和划分结果,以谱冈理论为基础结合谱聚类算法进行路网动态分区的研究。分析路网分区的原则并提出路网动态分区的模型框架,根据实时变化的交通流数据和道路交叉口的拓扑结构属性建立谱聚类的相似矩阵,给出结合谱聚类算法的路网分区步骤。通过实际数据验证了算法的实用性。结果表明运用该算法进行路网动态分区可以较好的体现交通流的变化特性,能够得到较为理想的分区结果。     

信号周期时长优化方法研究

分析传统交通信号控制系统中周期时长优化存在的问题,为适应混合交通自适应控制系统进行区域或干线战略控制和战术控制的需要,构建了基于双层规划的信号周期时长优化模型,借助分层迭代的思想,通过改进粒子群优化算法求解双层规划模型。利用Vissim仿真长春某一实验路网的不同交通状态,对模型和算法的有效性进行对比验证。     

城市客运交通方式效用特性层次分析量化模型

城市客运交通方式的效用特性包含客运交通方式的设施发展规模、运输特性和经济特性,体现了1个城市客运交通系统的结构和功能。综合评估城市各种客运交通方式的效用特性,有助于优化客运系统交通结构,提高运输效率。文中通过交通方式的规模、运输服务和经济特性等3方面构建了效用特性的指标体系,建立了城市客运交通方式效用特性层次分析量化模型,以大连市2011年各种客运交通方式为研究对象,分别计算了各自的效用指数。     

观测路径出行时间下随机网络交通需求估计

道路网络起讫点（OD）需求是城市决策长期交通规划和短期交通管理中的基础参数,准确的交通需求更是实施交通拥堵控制、限行限速、路径诱导等措施的先决条件。综合运用观测的轨迹已知和未知路径出行时间,建立随机网络交通需求估计双层规划模型。上层广义最小二乘模型最小化历史交通需求与待估交通需求、观测路径出行时间与待估路径出行时间之间的偏差,约束为交通需求、路段流量、路段出行时间与路径出行时间之间的传播关系,通过高斯混合模型（GMM）对其中轨迹未知的观测出行时间依概率聚类。下层为随机网络交通出行均衡模型,分别运用出行时间预算和随机用户均衡处理路网不确定性和出行者感知误差。上、下层之间通过交通需求和OD-路段关联比例进行信息传递。设计迭代算法框架求解双层规划模型,迭代算法包含求解上层模型的最速下降法、求解下层模型的相继平均算法和求解GMM模型的最大期望（EM）算法。通过算例表明轨迹未知的路径出行信息的加入在提升需求估计精度的同时也增大了估计值的方差;设计的迭代算法能够稳定收敛到10^-5的精度;GMM软聚类方法估计的交通需求显著优于硬聚类方法估计的需求值;交通需求值对观测路径出行时间的扰动更加敏感。研究考虑出行者风险态度,通过轨迹信息的重新构建揭示城市交通需求演化规律。     

老城区交通微循环的双层规划模型

老城区道路街巷网络密集，利用交通微循环可以缓解交通干道的压力，提高区域路网的承载力和可达性。以干路饱和度和街道级交通指数为优化目标，支路不拥堵为约束条件，构建上层模型，采用用户均衡交通分配与借助Tran CAD求解下层模型，构建老城区交通微循环的双层规划模型，并通过实例说明了模型的建立与求解过程。     

交通量观测数据处理的模糊融合算法

交通量数据资料是交通规划的基础，但限于观测手段、观测方式等原因，致使交通量数据不完整、数据失置：针对这些存在的问题，介绍了3路交叉和4路交叉转向交通量的分解方法，提出了路段交通量的模糊融合模型及其量解算法。最后以某简单路网为例对模糊融合模型进行计算，结果证明利用该算法对原始数据进行处理，可以得到完整可靠的交通量数据。该方法借助MATLAB软件求解，简便可行，提高了交通规划工作的效率。     

混合小生境遗传-模拟退火算法在动态交通分配中的应用

为了解决已有的动态交通分配模型普遍存在的优化计算时间过长,严重影响网络规模扩展的问题,提出了一种新的动态交通分配优化算法。将模拟退火和隔离小生境技术有机地结合起来,融入到遗传训练过程中形成了一种混合小生境遗传-模拟退火算法,不仅可以有效地避免传统遗传算法可能出现的不收敛现象,加快进化速度,具有更强的全局寻优能力,而且计算速度和算法稳定性也得到提高。将其与Papageorgiou M.提出的动态交通分配模型框架相结合,设计了动态交通分配的快速模拟优化算法,并进行了实例研究。仿真结果表明,新的优化算法显著降低了优化计算时间,大大提高了动态交通分配模型的实用价值。