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为考察出行信息对道路网络出行时间可靠性的改善效果,将出行者划分为“有ATIS接收装置”和“无ATIS接收装置”两类,且均以随机方式选择路径,运用混合网络随机用户均衡建模理论构建了信息诱导下的出行路径选择模型.从路段容量的实际变化规律出发,假定其服从截尾正态分布,基于Monte Carlo仿真技术和网络均衡流求解算法,建立了信息影响下的道路网络出行时间可靠性评估方法.数值分析结果表明：道路网络出行时间可靠性随出行信息质量和信息系统的市场渗透率增加而递增,但其边际影响递减;对于交通需求水平高的道路网路,信息的提供对网络出行时间可靠性的改进更加明显.     

基于停车行为分析的出行路径选择研究

城市交通系统中,停车需求与供给的矛盾关系引发的静态交通问题越来越严重,路网中存在大量的巡游交通,降低了路网的通行效率.对出行者停车行为进行分析,建立了由路网出行费用、停车费用及感知步行费用等组成的广义出行费用函数,基于Kirchhoff模型与随机用户均衡理论构造了考虑路段及转向费用的路径选择模型,并通过算例进行验证.结果表明:随机用户均衡状态下出行者步行时间感知差异及停车场特性会影响出行者路径及停车场选择,停车场分担率与步行感知时间呈负相关,与停车场的特性值呈正相关.     

多用户多准则弹性需求随机交通均衡变分模型

针对非对称费用函数下准则权重与出行者类别相关的多准则路径选择问题,用变分不等式方法建立了具有弹性需求量的多用户多准则随机交通均衡配流模型.该模型是单用户随机均衡和多用户确定性均衡模型的推广.证明了变分模型中映射的连续性及严格单调性可分别保证均衡流量的存在性和唯一性.某路段广义路段出行费用受出行量和其它相关路段流量的影响,是所有路段流量的函数,并受出行量影响.用对角算法求解该交通均衡的变分问题.算例表明了模型的合理性和算法的可行性.     

基于出行时间预算的SUE交通分配

基于均匀分布的路段容量,分析了降级路网中路段和路径出行时间的随机变动,假定出行者根据以往的出行经验获取路径出行时间的可变性,并以出行时间预算的形式将这种可变性纳入到其路径选择过程中,进而定义路径出行时间预算为路径出行时间均值与出行时间安全边际之和.在此基础上,采用变分不等式技术构建了基于出行时间预算的多用户类型弹性需求随机用户均衡交通分配模型,并证明了模型解的等价性.     

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。     

基于摩托车禁行方案的多模式交通网络均衡分析

目前国内许多城市对部分区域实施“禁摩”政策,不同禁行方案的实施对交通系统中出行者方式和路径选择产生差异化影响。为定量描述摩托车禁行方案下的用户多模式出行选择行为,本文考虑私家车、常规公交及摩托车这3种模式的不同网络出行特征,构建基于摩托车禁行方案的多模式网络均衡模型。首先,设计3种模式混行下的复合交通网络,根据其不同的路段通行能力特征,以及公交车内拥挤和线路选择,分别针对禁行区域和非禁行区域,建立用户出行成本函数;然后,基于用户均衡和Logit模式划分,构建相应的数学规划模型。最后,采用基于相继平均的路径配流算法求解模型,并量化分析摩托车禁行方案下的用户出行效率和事故风险。算例结果表明,随着禁行区域的增大,转移至私家车和常规公交的摩托车用户逐渐增加,用户总出行成本逐渐增加,出行效率和总事故风险成本逐渐降低,同时,对关键路段实施禁行方案能在较少降低用户出行效率的基础上有效降低总事故风险成本。     

基于参考依赖法的出行者日常路径选择行为建模

为研究旅行时间不确定环境下出行者动态调节日常路径选择的行为特征,基于参考依赖行为理论建立了随机路网用户日常路径选择行为模型.引入了基于参考依赖的路径负效用,并设出行者每天的路径选择行为服从基于Logit模型的决策过程,给出了保持每日网络均衡的出行者日常旅行行为演化模型,分析了模型的稳定性,并利用相继平均法与Logit配流技术相结合的启发式算法进行求解.计算结果表明:路网的流量分布和出行者的参考点在一定的时间范围内将达到稳定状态,此时,传统的期望效用模型将低估总网络用户成本和高估由通行能力改善或拥挤收费政策所带来的收益,总量上达1%左右.     

ATIS 作用下弹性需求混合交通均衡的效率损失

在ATIS 用户和利己用户组成的交通网络中，利己用户遵循用户均衡原则选择出行路径，其目的是最小化自身出行成本；先进出行者信息系统(ATIS)用户遵循系统最优原则选择出行路径，其目的是最小化系统总出行成本. 本文基于ATIS 用户和利己用户路径选择原则的异质性，对弹性需求下该类混合交通均衡分配的效率损失进行探讨. 构建弹性需求下该类混合交通均衡分配的变分不等式模型，界定其效率损失上界. 结果表明，效率损失上界与用户均衡时社会总收益与社会总剩余之比相关，还与用户均衡时路段上ATIS 用户的流量与总流量之比有关.     

路网混合均衡交通分配模型研究

在先进的出行者信息系统下,假定有装置出行者能接收到完全信息并以用户最优方式选择出行时间最短的路径,而无装置出行者仅有部分信息并以随机方式选择出行时间更长的路径。基于路网混合均衡建模理论,构建了信息影响下的路网混合均衡交通分配模型,证明了该数学规划模型解的等价性,设计了模型求解算法,并进行了算例计算与分析。     

多用户多方式混合交通均衡变分模型及求解算法

在城市混合交通路网中,出行者通常根据自己的出行偏好选择自己的交通方式和出行路径. 考虑城市道路中不同交通方式之间的相互影响,把出行者按照时间价值划分为多个用户类型,每类出行者可选择自驾车、出租车或公交车方式出行. 为解决这个多交通模式相互影响的混合交通均衡分配问题,从交通需求的角度出发,基于BPR公式构造了城市混合交通网络的路段旅行时间函数,建立了多用户多方式混合交通均衡变分不等式模型,并设计了基于对角化技术与MSA方法的混合求解算法. 算例结果表明,高时间价值类出行者倾向于选择自驾车或出租车出行,低时间价值类出行者倾向于选择公交车出行.     

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在城市混合交通路网中,出行者通常根据自己的出行偏好选择自己的交通方式和出行路径. 考虑城市道路中不同交通方式之间的相互影响,把出行者按照时间价值划分为多个用户类型,每类出行者可选择自驾车、出租车或公交车方式出行. 为解决这个多交通模式相互影响的混合交通均衡分配问题,从交通需求的角度出发,基于BPR公式构造了城市混合交通网络的路段旅行时间函数,建立了多用户多方式混合交通均衡变分不等式模型,并设计了基于对角化技术与MSA方法的混合求解算法. 算例结果表明,高时间价值类出行者倾向于选择自驾车或出租车出行,低时间价值类出行者倾向于选择公交车出行.     

基于累积前景理论的随机异质道路网配流模型

针对出行者择路行为的有限理性和风险取向的差异性,将出行者分为4类:分别以可靠度低于50%的出行时间预算、期望出行时间、可靠度高于50%的出行时间预算和超预算期望出行时间作为选择路径的参考点.推导了需求服从对数正态分布、路段通行能力服从均匀分布条件下各类出行者的前景值计算公式,建立了用等价变分不等式表示的均衡模型.算例结果表明,累积前景理论参数设置对配流具有重要影响,随着收益敏感系数的增大,各类出行者的路径前景均呈增大趋势,且第3、4类出行者比第1、2类出行者变化更显著;随着损失敏感系数和损失规避系数的增大,各类出行者的路径前景均呈减少趋势,且第1、2类出行者比第3、4类出行者变化更显著;随着感知概率系数的增大,第1、2类出行者的路径前景呈减小趋势,而第3、4类出行者的路径前景呈增大趋势.     

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随着城市机动车保有量的飞速增长,油气资源的短缺问题日益严重,如何采取有效措施减少能源消耗是一个值得深入研究的问题。用双层规划思想建立先进出行者信息系统和油耗的最优速度确定的优化模型。在此模型中,上层规划是通过系统总出行时间和油耗总量确定最优速度的问题,下层问题是在一定速度条件下考虑先进出行者信息系统影响的出行道路选择行为,构造了弹性需求条件下的随机用户平衡配流模型,并给出了一个平衡迭代算法进行求解。最后用了一个简单的算例,对模型的求解算法进行了验证。研究结果显示,随着出行者对道路实际情况认识程度的降低,可以通过提高装备ATIS设备的出行者比率,使得出行者能够合理地进行路径选择,从而降低系统总费用。     

随机需求道路网络出行时间可靠性评估方法

为提高不确定路网可靠性评估的合理性,设需求服从对数正态分布,假定出行者在随机需求作用下能 够达到确定性用户均衡,运用路径算法获得流量,根据BPR(bureauofpublicroads)型路段特性函数以及对数正 态分布的概率特性,给出了路径出行时间的随机分布,以此为基础建立了路径及OD对出行时间可靠性评估模 型.用数值算例验证了评估方法的可行性,分析结果表明该方法能够合理评价需求及其波动程度、路径之间的相 关程度对出行时间可靠性的影响.      

先进出行信息下事故对行程时间可靠性的影响

定义路径行程时间可靠性为在交通事故期间内平均路径行驶时间小于事故前路径出行时间乘以可接受拥堵水平的概率,由此导出路网行程时间可靠性.假定事故持续时间服从正态分布并将研究时域划分成相同的时段,在先进出行信息下,利用元胞传输模型进行路段流量加载,给出了每一个时段内路径行程时间的递推式,并在每一个时段内更新1次路径出行时间,出行者根据更新的出行时间运用Logit模型进行路径决策,最后基于Monte-Carlo法模拟求解路网行程时间可靠性.算例结果表明,行程时间可靠性随事故持续时间和方差及需求的增加而减小;可靠性随可接受拥堵水平的增加而增加;在拥堵网络中,包含事故路段的OD间需求越高,可靠性越低.     

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在考虑交通信息对出行者路径选择行为影响的基础上,运用随机用户平衡配流的基本思想和交通流理论,提出了广义成本的概念。将广义成本定义为行驶时间、道路拥挤度、路段可靠性三者的线性加权和。将出行者划分为“有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,两类出行者均以广义成本费用最小作为路径选择准则,建立了ATIS影响下的基于广义成本的随机用户平衡模型。证明了模型的等价性和解的唯一性,并利用对角化算法和MSA算法设计了模型求解算法。通过一个算例表明：算法具有较好的收敛性,且该模型能反映出行者在交通信息影响下的随机路网中的路径选择行为。     

网络流量随机条件下的随机交通网络平衡分析

考虑到现实条件下交通网络的不确定性状态,提出了从确定型网络到不确定型网络状态下,出行者路径选择行为的改变,即由出行时间最短的路径选择行为转变为在追求一定行程时间可靠性的基础上选择出行时间最短的路径选择行为.考虑到网络上交通需求量的不确定性提出了最优可靠行程时间的概念.在此基础上将出行者追求最优可靠行程时间的路径选择行为纳入到随机交通网络平衡分配模型中,证明了模型的等价性和唯一性.最后在一个小型测试网络上对模型分配结果进行了测试,测试结果符合实际情况,表明模型能够较好地反映出行者的路径选择行为.     

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。     

动态交通配流中的模糊路径选择模型研究

考虑出行者在模糊信息条件下的动态路径选择行为,提出一种基于路径模糊条件下的选择模型。出行者在一种非饱和状态下的路网结构中,根据各路段行程所需的模糊时间进行路径选择,从而影响其他出行者选择短路径,使整个路网中各路段用户均衡。该模型框架为智能化交通系统的建立提供一定的理论依据,算例结果验证了该模型的有效性和可行性。     

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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．