考虑风险规避和认知更新的日常择路行为演进

为了刻画出行者的日常择路行为,利用动力学系统方法和不动点理论,建立了一个集成风险规避和认知更新的演化模型,分析了演化过程的稳定性,并在一个简单网络上进行了验证。发现在模拟开始的前15 d内,出行时间预算、路径期望出行时间、实际出行时间以及路径流量都出现了较大的波动,但经过大约30 d的摸索以后,开始趋向于随机用户均衡状态。分析结果表明:模型所设计的择路演化过程类似于经典的相继平均算法的计算过程,可以确保收敛到稳定状态,并与初始状态参数的取值无关。     

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超车是高速公路上非常普遍的现象，传统的模型都不能够很好地刻画超车的一些定性和定量的性质，基于薛国新和顾怀中的超车模型的基础上，在分析超车过程时考虑了车辆超车过程中时一些反应延滞时间、车辆跟弛时的安全距离和超车过程中两车所行驶的路程之间的关系，从而建立了一种新的超车模型。最后，给出一个算例表明此模型能够很好地模拟超车现象，并准确地反映出超车过程中的一些重要的定性性质和定量结果。     

一个公交主导型交通枢纽的现场调查分析

北京市国贸桥交通枢纽拥有庞大的公交运输车队,但难以应付过于集中的晚高 峰期出行需求.本文对国贸桥周边 1.1 平方公里内停车场、地铁、公交车站及周边大厦交通 需求展开广泛细致的交通调查,重点分析了 10 个公交车站的 116 条公交线路的公交运行 情况.通过对公交出行客运量、公交车辆到站时间间隔、乘客候车人数及候车时间等运行 指标进行深入分析,找出国贸桥交通枢纽运行过程中存在的问题并提出建议.本研究对公 交主导型大城市交通系统的建设和运营管理具有一定的借鉴意义.     

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用户均衡同系统最优之间通常存在效率损失,它已吸引很多学者来研究这种效率损失问题,但现有文献大多数局限于研究单用户类、确定性均衡的效率损失,而对多用户类随机均衡的效率损失研究得比较少．本文研究了固定需求网络中多用户类随机均衡的效率损失上界问题．通过利用变分不等式的方法,解析推导了固定需求网络中多用户类随机均衡分配分别在时间度量和费用度量两种出行决策准则下的效率损失上界．研究结果表明：时间度量下,其效率损失上界值同路段出行时间函数、网络复杂程度、网络需求以及用户对网络熟悉程度等因素相关;费用度量下,其效率损失上界值除了和上述因素有关之外,还与出行者的时间价值系数有关．     

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针对公共交通系统,受蚁群移动轨迹行为启发,视停靠站处等待乘客信息为一种外在的“信息素”（pheromone）,即可实现相继公交车的信息传递,基于此本文提出一个新的可变跃迁概率元胞自动机（CA）模型. 模型中假设公交车辆并非唯一追求以最大速度行驶,依据“信息素”引入控制策略动态调整公交车前行速度,实现了公交线路上车辆之间的相互合作以及协调行驶行为. 数值模拟实验表明,模型可再现公交运行中的“集簇现象”,新的控制策略引入后模型在很大程度上改善了车辆在公交线路上的时空分布,疏散了公交车辆集簇行驶的状况,进而降低了平均等待乘客数. 结果表明,新的控制策略可以显著提升公交线路系统的运行效率,具有较强的现实指导意义.     

基于古诺假设的高峰期公交系统优化模型

基于古诺模型假设,在高峰期乘客交通选择行为的基础上,研究公共交通系统的优化问题. 建立模型时,假设公交车辆的发车间隔时间由公交公司决定,车次总数由乘客的均衡班次选择行为所致. 弹性需求下,考虑乘客的早到成本和车内拥挤成本,在均衡班次选择行为的基础上,建立了高峰期公共交通系统的社会净收益最大化模型,得到了公交系统实现的最优运量和最佳班次数. 在古诺寡头市场条件下,以公司利润最大为目标,确定了公交系统的发车班次间隔. 研究发现,公交系统的公司数目会对系统表现造成影响,如果缺乏政府管制,可能出现恶性竞争,导致社会资源的浪费.