ATIS影响下的混合随机用户均衡交通分配模型研究

在考虑信息对出行者路径选择行为影响的基础上,基于路网混合随机用户均衡建模理论,建立了ATIS影响下的混合随机用户均衡交通分配模型,证明了该数学规划模型解的等价性,设计了求解算法,并利用算例进行了计算分析.     

ATIS影响下的混合随机用户均衡交通分配模型研究

在考虑信息对出行者路径选择行为影响的基础上,基于路网混合随机用户均衡建模理论,建立了ATIS影响下的混合随机用户均衡交通分配模型,证明了该数学规划模型解的等价性,设计了求解算法,并利用算例进行了计算分析.     

ATIS影响下的随机用户均衡模型的研究

在考虑交通信息对出行者路径选择行为影响的基础上,将出行者划分为配有＂先进的出行者信息系统（Advanced traveler information system,ATIS）接受装置＂和＂无ATIS接受装置＂两类。假定在路网随机变化的情况下,两类出行者均以成本最小为路径选择准则,建立了在ATIS影响下的基于出行成本的随机用户均衡模型,并利用相继平均算法（Method of successive averages,MSA）和蒙特卡罗（Monte-Carlo）法设计了模型的求解算法。最后,通过一个算例验证了算法的有效性,表明该模型能反映出行者在交通信息影响下,做出的路径选择行为能带来一定的收益。     

路网交通流量分配模型

无论是对新建路的规划，还是对现有路网进行改造与管制，交通流预测都是非常重要的一环。该讨论了路网交通流量分配的数学模型。     

遗传算法在均衡交通分配模型中的应用

均衡交通分配模型虽具有结构严谨、结果合理等优点,就目前而言却因为变量多、维数大导致无法很好的求解,从而影响其在实际交通规划中的应用.为了提高交通分配预测的准确性,解决均衡交通分配的求解问题,本文将遗传算法(GA)应用到其中.最后通过一个简例,并利用Matlab的GA工具箱进行编程求解,证明了该方法用于求解均衡交通分配模型的可行性.     

遗传算法在均衡交通分配模型中的应用

均衡交通分配模型虽具有结构严谨、结果合理等优点,就目前而言却因为变量多、维数大导致无法很好的求解,从而影响其在实际交通规划中的应用.为了提高交通分配预测的准确性,解决均衡交通分配的求解问题,本文将遗传算法(GA)应用到其中.最后通过一个简例,并利用Matlab的GA工具箱进行编程求解,证明了该方法用于求解均衡交通分配模型的可行性.     

与交通控制协同的交通流准均衡分配模型研究

本文从路网均衡最优的角度，考虑交叉口交通信号控制对交通流的阻滞延误，建立了以路网总出行时间最小为目标的交通流均衡分配方程。通过引入拥挤度的概念，提出一个准均衡分配算法，算法不苛求能在一个问隔内使混乱交通流趋于平稳，而是在一定交通需求下，根据路段的运行状况（拥挤度），加载或卸载路段交通量，并考虑驾驶员出行特性，优化交叉口最佳信号配时，使交通流在不断反馈与不断调整过程中达到最优。     

考虑快捷性和舒适性出行偏好的网络混合均衡

为建立更科学、出行舒适的交通分配模型,探讨了路段舒适性的定义与量化,建立了舒适性出行偏好的网络均衡模型。将出行者划分为快捷性偏好和舒适性偏好两种类型,假设网络中两种出行者同时存在,构建与混合均衡条件等价的多用户混合均衡模型,并对该混合均衡模型的MSA求解算法进行设计。研究结果表明：舒适性路径选择行为形成的均衡流分布模式与快捷性的均衡流分布模式不同,两种路径选择行为导致的网络均衡状态均为混合均衡状态的特例。舒适性的交通分配模型可以弥补传统交通分配模型的不足,所预测的网络交通流分布形态也更准确,可为交通管控方案提供新的思路。     

基于网络对偶均衡的有边约束的交通流分配模型

利用网络对偶均衡理论,依据“局部近视”用户均衡原则建立了具有一般边约束的网络交通流分配模型. 将交通网络中的流量与行程时间看作一对对偶的变量. 从网络的基本组成元素入手,首先考虑网络节点的流量守恒条件与节点距起点最小行程时间对偶关系,然后考虑路段流量与“局部近视”用户路段行程时间约束条件的对偶关系,最后通过整合上述对偶关系,并增加一般边约束建立了新的交通流分配模型. 分析了模型求解过程中如何体现“优先出牌”与“在途调整弹性”两个择路行为假设. 利用模型求解结果中分起讫点对的路段流量唯一的特点,给出了确定有效路径集的搜索算法. 用算例验证了模型及算法的有效性,并对具有一般边约束的流量分配模型的计算结果从拥挤收费和路段排队延误角度进行了解释.     

多类型信息下的网络交通流演化模型

交通信息发布机构提供描述信息和规范信息给不同的出行者,描述信息接收者依据信息和经验更新路径行程时间认知,根据认知选择路径;规范信息接收者仅根据经验更新认知.规范信息遵从者选择推荐路径,非遵从者依据认知选择路径.两类信息遵从率都取决于信息准确度.依据非线性动力学理论分析了模型性质,研究表明,模型不动点存在但是不一定唯一,不动点状态与信息混合使用情况有关.数值试验结果表明,模型不动点与随机用户均衡点不同,以恰当比例混合使用两类信息可提高交通流稳定性.     

交通信息系统作用下的随机用户均衡模型与演进

在有交通信息系统作用下的路网中,出行者会根据交通信息系统提供的交通状况信息和以往的经验选择白己的出行路线和出发时间。根据出行者对交通信息的信任和接受程度,本文将出行者分为怀疑保守型和信任乐观型两大类,在他们的路径旅行时间基础之上,推导出新一轮期望理解路径时间函数,讨论了该函数的特性,并建立了一个等价的随时间演进的随机用户均衡模型。     

基于可靠度条件下的混合交通流量分配模型及算法

在混合交通中出行者对不同交通方式的行程时间存在着不同的可靠度要求,故有必要根据不同的可靠度要求追加不同冗余时间,以最优时间策略选择交通方式,从而构造混合随机交通模型及其求解算法,并利用具体实例对其有效性加以验证。     

基于可靠度条件下的混合交通流量分配模型及算法

在混合交通中出行者对不同交通方式的行程时间存在着不同的可靠度要求,故有必要根据不同的可靠度要求追加不同冗余时间,以最优时间策略选择交通方式,从而构造混合随机交通模型及其求解算法,并利用具体实例对其有效性加以验证。     

多模式混合交通网络流星分配模型及算法

在现代城市交通系统中,由于有多种交通模式存在,出行者通常采用从一种交通模式换乘到另一种交通模式的方法来节省时间和金钱。采用状态转移网络来描述这种多模式交通网络的结构,同时以路段上的混合交通阻抗函数为基础,对多模式交通网络中的各种费用加以分析,从而可得到多模式交通网络流量分配的模型和算法。     

城市道路交通网络容量问题分析

城市道路网络容量是判断现状城市道路网是否处于一种平衡稳定状态的重要决策变量。在对路网容量影响因素进行分析的基础上,将路网容量计算方法按照微观和宏观2个层面划分。针对研究路网容量存在的问题,提出一种新的基于出行者随机路径选择的研究路网容量方法,为今后深入研究在复杂道路条件下的路网容量提供科学理论依据和技术路线。     

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我国多数道路是典型的混合交通,交通组成复杂,相互间干扰现象严重. 含有小汽车、货车和其他车型的混合交通备受研究者的关注. 本文构建一个考虑道路收费的多用户网络均衡模型,在模型中,各类用户拥有各自的时间延误函数和道路收费,且相互影响不同. 折算系数（PCE）为可变的,构建的道路延误函数是非线性,非连续和非对称的. 混合交通网络均衡模型采用变分不等式构模,用相继平均（MSA）方法进行求解. 最后,在交通规划软件EMME/3中实现该算法并应用到实际公路交通网络,并对线性折算系数和非线性折算系数下的交通网络分配结果进行了对比. 研究表明,非线性折算系数更加符合实际区域网络交通流分布.