城市道路交通网络系统容量评估模型

以出行者出行行为选择为基础,以最大化网络容量为目标,建立了城市道路交通网络容量双层规划评估模型。其中下层引入停车路段（搜索停车设施所行驶的路段）和步行路段,把停车设施转化为道路路段,以出行分布、方式分担和均衡配流组合模型来反映出行者出行目的地、出行方式服从多项式Logit和出行路径服从用户均衡原则的出行选择行为;上层以网络储备容量最大化为目标,考虑网络的路段通行能力、外部环境以及服务水平要求等约束条件下的最大流量问题。最后给出了相应的启发式求解算法。研究结果表明：该模型和算法有效且易于操作。     

降级路网的认知及交通流平衡分析模型

为定量衡量因路段降级原因导致路网通行能力的丧失量,分析出行者在降级路网中的路径选择行为将导致何种网络交通流平衡状态,通过将降级路网划分为车流外界因素导致路段可通行能力降级和路段上车流量增加导致道路服务水平的下降两种类型,辨别旅行时间长短与旅行时间波动对出行者路径选择行为的影响,推导出同时考虑这两方面因素影响的可变路径旅行时间风险度量;在此基础上建立了降级路网中的交通流平衡分析模型,该模型满足存在性和惟一性,并能正确描述出行者对降级路网结构认知差异性情况下的网络交通流平衡状态。通过实例展示了不同旅行可靠性要求下,出行者对路径旅行时间长短的权衡关系以及整个路网交通流平衡结果。     

数量调节用户均衡及OD分解算法

城市居民出行过程中出行者的路径选择行为决定着道路网络交通流的分布模式，深刻影响着城市交通规划和网络设计方案的制定。传统交通分配依据最短路径时间选择出行路径，不能反映路径流量大小对出行者路径选择行为的直接影响。基于此，将出行起讫点间路径时间作为价格信号，路径流量作为数量信号，运用经济学非均衡理论中的价格-数量调节行为原理描述出行者的路径选择行为。在出行市场背景下，定义了数量调节用户均衡，建立了数量调节用户均衡条件和等价的非线性互补问题。运用GAP函数对非线性互补问题进行重新描述，最终建立了求解数量调节用户均衡的数学规划模型。鉴于路径流量不等于该路径中各路段流量之和，数量调节用户均衡问题需使用基于路径的算法求解，开发了基于OD分解的求解算法。OD分解算法与现有的基于路径的算法共享高斯-赛德尔分解方案，迭代过程中算法并不是顺序访问每个OD对，而是通过引入一个自适应方案来确定。针对未满足收敛条件的OD对，该算法将负梯度作为下降方向，运用Armijo类型的线性搜索确定步长，求解单OD子问题。最后分别对一简单网络和真实网络进行测试，计算结果表明：所开发的OD分解算法能将更多的计算成本投放在非均衡的...     

先进的旅行者信息系统对出行者选择行为的影响研究

目前研究先进的旅行者信息系统对出行者选择行为的影响主要集中在对路径选择行为的影响上,而忽略了对出行者出行终点和交通方式选择的影响。假定路网中的出行者一部分装有信息装置,另一部分没有装信息装置,利用离散选择理论中的层次选择结构模型和交通规划理论中的随机均衡方法,研究了先进的旅行者信息系统对出行者终点选择,方式分担和路径选择行为的综合影响,建立了一个与网络均衡条件等价的数学规划模型,设计了模型的求解算法,并用一算例分析了市场渗透率和信息质量对出行者选择行为的影响。     

停车诱导信息系统条件下的城市交通网络SUE配流模型及算法

停车诱导信息系统(Parking Guidance Information System,PGIS)被认为是改善城市交通拥挤的一项有效技术,不同的PGIS市场占有率对道路交通的影响是不同的。文章将出行者分成两类:使用PGIS和不使用PGIS,考虑了PGIS对出行者道路和停车选择行为的影响以及PGIS的市场占有率,构造了随机用户均衡模型来描述PGIS条件下的道路和停车选择问题,设计了相应的算法。最后,通过一个算例对模型及算法进行了验证。     

多目标的双层动态均衡交通网络设计研究

采用双层动态均衡模型解决城市交通网络的设计问题,即构建以交通网络总阻抗和建设资金为上层目标,动态路径选择的变分不等式模型为下层目标的双层规划模型。利用模拟退火算法求解上层模型,采用修正的投影算法求解下层模型。此模型能够内在地不断修正路段流入率值和路段能力增量(即网络设计方案),同时可以得到路段流入率值和路段能力拓宽方案的最优解,该算法的可行性与正确性已在一个小型网络上得到验证。     

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。     

不同市场经营机制下停车设施定价模型

基于网络均衡理论,在分析出行者交通方式、出行路径和停车设施选择均衡的基础上,建立了不同市场经营机制(包括垄断、寡头竞争和社会最优3种类型)下市区内的路外停车设施和市区边缘的停车换乘设施的定价模型;并对所提出模型进行了实际应用,同时比较了不同市场均衡解的效果。结果表明:垄断经营机制会导致最高的停车收费价格、最低的停车需求和社会福利及最高的总系统利润;社会最优与其相反,而寡头竞争介于二者之间。     

特殊活动的停车选择模型研究

针对特殊活动下的停车问题,提出了出行者选择行为的效用模型和针对各部分效用的标定方法。在原理设计中,考虑了特殊活动下小汽车出行者的行为约束因子,建立了特殊活动下的选择行为模型;在实现方法上,对效用因子进行了标定,并应用最大似然法对出行者停车选择行为时间效益模型作了计算。该研究可以用于进行特殊活动下基于停车选择行为的出行选择分布预测,解决特殊活动下的停车预测和管理的理论问题。     

基于行程质量的随机用户平衡分配模型

提出行程质量的概念以描述出行者在不确定环境下的路径选择准则。将行程质量定义为行程时间和行程时间可靠性的线性加权和,综合了影响路径选择的两个不同的重要因素:行程时间和行程时间可靠性。假定在路段通行能力随机变化的情况下出行者以估计行程质量费用最小作为路径选择的标准,建立了基于行程质量的随机用户平衡分配模型。证明了模型解的等价性和唯一性,给出了求解模型的MSA算法。在一个小型测试网络上的计算结果表明:模型能够反映出行者在随机路网中的路径选择行为。     

弹性需求下的组合出行模型与求解算法

研究了弹性需求下的组合出行行为,利用网络均衡理论和超级网络方法,给出了弹性需求下组合方式出行的混合网络均衡条件,提出了与均衡条件等价的变分不等式模型,讨论了模型解的存在性和唯一性。设计了求解模型的算法,并用一个算例分析了模型参数对模型求解结果和算法收敛性能的影响。结果表明:该模型能够有效地描述人们的组合出行行为。这一研究将有助于加深对交通行为的理解,有助于合理规划与布局停车换乘设施以及协调发展多种交通方式。     

部分控制交通网络的流量分配问题及模型

为了研究由于交通控制设备资源有限,只有部分节点受到控制时交通流在路网上的分配,讨论了交通分配的一般准则和方法,并通过对出行者在控制节点和未控制节点的路径选择行为的假设,建立了混合交通配流模型。模型的最优状态为,出行者在未控制节点处都是选择从该节点到达终点路段综合费用最小的路段,而在控制节点处完全服从控制策略的引导选择路径。研究表明,当所有节点都被控制时,模型等价于SO模型;当所有节点都不受控制时,模型等价于UE模型。用一个简单的路网进行算例分析,说明了模型的可行性和合理性。     

多用户多准则城市交通网络非稳定均衡分析

为了反映现实中交通出行者实施出行与否的决策过程,通过对实际城市交通网络状态的分析,引入了非稳定均衡网络状态的概念。同时通过对出行者出行选择行为的深入分析,引入了多用户多准则非稳定均衡网络状态的非线性互补问题模型和变分不等式模型,并利用超级网络的概念证明了两者的等价性。新模型能够将出行者的路径选择决策、目的地选择决策、出行方式选择决策以及出行与否决策合理的整合在一起,从而可完整的反映城市交通流的形成模式。给出了求解多用户非稳定均衡态的变分不等式模型的修正投影算法,并通过一个数值例子验证了算法的有效性。结论部分给出了多个可进一步深入研究的方向。     

基于交叉巢式Logit的多用户多模式随机用户均衡模型

为了完善现有城市交通分配模型,建立了一个基于交叉巢式Logit的多用户多模式随机用户网络均衡模型。该网络具有以下特征：网络中存在多类用户,不同类别用户的出行时间价值不同;用户可使用多种交通模式,不同模式相互干扰,且模式间路段阻抗影响满足对称条件。路径的选择采用克服多项式Logit模型的不相关备选方案独立属性的交叉巢式Logit模型来表示,并建立了一个等价数学规划公式来表示这一多用户多模式混合均衡状态,同时使用一个简单算例对基于交叉巢式Logit和基于传统的多项式Logit的模型进行了比较。结果表明：数学规划公式与基于交叉巢式Logit的随机用户均衡条件具有等价性,证明了模型最优解的存在性和唯一性;相比传统的离散选择模型,所提出的模型能更好地在混合状态下进行路径选择。     

拥挤收费下基于前景理论的出行者路径选择行为分析

出行者（特指私家车出行者）路径选择行为的研究对于城市的交通管理和交通组织都有着重要的意义,而且随着交通出行费用的不断增加,以及道路拥挤收费政策逐步实施,仅仅考虑距离最短、时间最短来对出行者路径选择行为模型进行研究,往往实用性欠佳。针对以往的研究中考虑因素单一、模型实用性不强这一问题,运用能有效描述出行者不确定性条件下决策行为的前景理论,综合考虑出行者的出行时间、出行费用以及出行者的个人偏好、出行经验等因素,建立一个更为贴合实际的出行者路径选择行为模型。以实际算例的形式对比分析了,不同收费标准对不同出行者人群、不同性质出行的路径选择行为的影响程度。结果表明：与拥挤收费政策实施前相比,收费3元时,高收入水平出行者购物出行时的路径发生变化,而对于通勤出行,当收费大于6元时出行路径才发生变化;对于中低收入水平出行者来说,因为其较高收入者对费用更为敏感,所以拥挤收费政策实施后他们的反应也不尽相同。     

快速公交路径优化设计模型及算法研究

分析了当前大城市多模式公交网络结构,构建了多模式公交超级网络;研究了公交出行者的策略选择行为,在考虑行程时间可靠性、座位期望以及诸多延误因子的基础上改进了策略阻抗模型;提出了BRT网络设计的双层规划模型:下层模型以改进策略阻抗模型为前提,进行了多模式公交网络平衡配流,上层模型旨在优化BRT的线路走向和布局;基于遗传算法和粒子群优化,设计了求解该双层规划模型的混合启发式算法,并用一个简单算例验证了本研究中模型与算法的可行性,提出了BRT线网优化设计的建议。