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.     

基于期望-超额出行时间的道路系统最优均衡模型

为研究随机事件扰动下出行者的择路行为对交通分配的影响,同时考虑供需条件的随机变化,以期望-超额出行时间为出行者择路依据,利用边际成本收费原理,推导了边际成本收费值计算公式,建立用等价变分不等式表示的系统最优交通分配模型,并利用自适应投影收缩算法进行求解.算例表明:当OD需求系数为1.0、路段能力退化系数为0.5时,路径1边际成本收费值分别比使用期望出行时间和出行时间预算为择路依据时增加了11.27%和3.58%;当出行时间可靠度为0.9时,路径1边际成本收费值分别比使用期望出行时间和出行时间预算作为择路依据时增加了20.22%和4.30%.      

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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.     

一类弹性需求混合均衡交通分配的效率损失

交通网络中不同类型用户的路径选择行为导致混合均衡交通分配。自私用户总是选择最小实际出行成本的路径出行,利他用户选择最小理解出行成本的路径出行。最小理解出行成本是实际出行成本与边际出行成本的线性加权。首先,构建了自私用户和利他用户弹性需求混合均衡交通分配的等价变分不等式模型;然后,假定路段出行成本函数为多项式出行成本函数,并运用非线性规划方法界定了该类混合均衡交通分配的效率损失上界及其与网络参数的关系。研究结果表明,效率损失上界与网络拓扑结构无关,只和路段出行成本函数的最高次以及最小和最大利他系数相关。     

基于方式选择的拥堵收费及返还优化模型

通过应用累积前景理论分析用户出行行为,建立拥堵收费及其返还的优化模 型,得到了不同需求分布均值下的最优收费和最优票价折扣费率,用算例验证了模型的 有效性,并对比了无补贴无收费、有收费无补贴、有补贴无收费及有补贴有收费4 种情况 的系统总成本,以及有补贴有收费情况下相对于无补贴无收费情况,政府和用户节省的 总成本费用.结果表明,模型与实际现象是吻合的,实施拥堵收费和补贴政策可以有效减 少系统总成本,节省政府财政支出和公交车用户的费用成本,而且恰当的设置拥堵收费 和票价折扣费率将有效引导人们更多的选择公共交通出行.     

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拥挤道路使用收费和停车设施收费是解决城市交通拥挤的两种手段,文章对两者收费策略结合条件下的市郊—市区间综合优化问题进行研究。前往市内工作区上班的驾车者到达拥挤收费点后有两种策略可供选择：一是交纳拥挤道路使用费继续驾车前往工作地;二是停车再换乘地铁或BRT等公交方式到达目的地。通过对两种策略下用户的出行成本进行了分析,以最大化总的消费者剩余为上层优化目标,以弹性需求下的组合出行网络用户平衡作为下层规划,建立了双层规划模型,设计了基于模式搜索的求解算法。并对算例进行计算和分析,计算结果表明该模型与算法是有效的。     

面向多用户类的拥堵和排放收费方案研究

研究表明在城市交通运行管理中,通常难以实现同时缓解交通拥堵和减少排放的目标.实施道路拥堵收费方案可以有效地管理用户的出行需求,从而减缓交通拥堵,但未必能减少尾气总排放.本文面向多用户类,分别包括不同时间价值的用户(多时间价值用户)和不同车型的用户(多车型用户),通过建立同时考虑拥堵和排放的双目标优化模型,证明多用户类无论基于时间成本准则或者费用成本准则选择路径,都存在一种有效的道路收费方案使帕累托有效流达到用户均衡的状态,实现同时减缓交通拥堵和降低排放的目标.     

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考虑城市路网中不同出行方式车流之间相互影响,通过对私家车实行拥挤道路使用收费和增加公交发车频率之间的相互制约关系分析,提出了基于可变公交发车频率的城市拥挤道路收费定价的优化问题. 在分析确定路网上公交车和私家车出行方式的广义出行成本的基础上建立了该问题的双层规划模型,其中上层规划以路网上的出行者消费盈余最大为优化目标,下层规划为弹性需求下的组合出行网络用户平衡模型;并设计了基于模拟退火算法求解的优化算法. 算例分析表明,基于可变公交发车频率的城市拥挤道路收费定价模型和算法能够更有效地解决道路拥挤问题.     

基于可变公交发车频率的城市拥挤道路收费定价优化

考虑城市路网中不同出行方式车流之间相互影响,通过对私家车实行拥挤道路使用收费和增加公交发车频率之间的相互制约关系分析,提出了基于可变公交发车频率的城市拥挤道路收费定价的优化问题. 在分析确定路网上公交车和私家车出行方式的广义出行成本的基础上建立了该问题的双层规划模型,其中上层规划以路网上的出行者消费盈余最大为优化目标,下层规划为弹性需求下的组合出行网络用户平衡模型;并设计了基于模拟退火算法求解的优化算法. 算例分析表明,基于可变公交发车频率的城市拥挤道路收费定价模型和算法能够更有效地解决道路拥挤问题.     

基于路段的拥挤收费与停车收费组合优化研究

确定性路段拥挤收费对收费路段的交通拥挤缓解有很好的效果,停车收费对抑制区域路网出行需求有重要影响,将两者组合起来系统研究具有重要意义. 本文通过将路段拥挤收费与停车收费进行组合,分析组合收费策略下出行成本和出行需求变化的基础上,建立了双层规划模型. 以收费社会效益最大化为目标,以拥挤收费和停车费可行区间为约束条件作为上层优化模型,下层模型是考虑广义交通出行费用(含行程费用和停车费用)的弹性需求条件下用户平衡模型,进行路段拥挤收费与停车收费组合优化. 设计了模式搜索算法进行求解,得到不同初始步长和迭代精度下模型的最优解. 数值计算结果表明,联合收费使得路网流量分布更加均衡,缓解了收费路段的交通拥挤,同时出行需求得到了一定抑制,证明该模型与算法具有有效性.     

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确定性路段拥挤收费对收费路段的交通拥挤缓解有很好的效果,停车收费对抑制区域路网出行需求有重要影响,将两者组合起来系统研究具有重要意义. 本文通过将路段拥挤收费与停车收费进行组合,分析组合收费策略下出行成本和出行需求变化的基础上,建立了双层规划模型. 以收费社会效益最大化为目标,以拥挤收费和停车费可行区间为约束条件作为上层优化模型,下层模型是考虑广义交通出行费用(含行程费用和停车费用)的弹性需求条件下用户平衡模型,进行路段拥挤收费与停车收费组合优化. 设计了模式搜索算法进行求解,得到不同初始步长和迭代精度下模型的最优解. 数值计算结果表明,联合收费使得路网流量分布更加均衡,缓解了收费路段的交通拥挤,同时出行需求得到了一定抑制,证明该模型与算法具有有效性.     

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。     

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。     

收费情形下一类弹性需求混合交通均衡的效率损失

收费是降低交通均衡效率损失的一种重要方法,本文对收费情形下多用户类弹性 需求交通均衡分配的效率损失进行了研究.首先,构建该类交通均衡分配在两类不同出行决策 准则下的变分不等式模型.然后,通过解析推导法分别界定了其在不同出行决策准则下的效率 损失上界,并探讨了它们与网络参数的关系.最后,给出了数值算例.结果表明：两类效率损失 上界都与路段出行时间函数、路段收费向量、出行者的出行时间价值系数、用户均衡时社会总 收益与社会总剩余之比相关;费用度量出行决策准则下的效率损失上界还与系统最优时的社 会总收益与均衡时社会总剩余之比有关.     

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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。     

基于能耗测度的道路拥挤收费模型

分别建立了考虑能源消耗与拥挤收费的小汽车广义出行费用及考虑舒适性消耗的 公共汽车广义出行费用,构建了由这两种交通出行方式组成的交通系统总能源消耗函数.考虑 能耗对出行者路径选择行为的影响,建立能耗目标约束下的以出行时间最小为上层目标函数 的双层规划模型,其中上层模型以一定节能水平下的系统延误最小为目标;下层模型满足双 模式交通网络的随机用户平衡,并采用遗传算法和Frank-Wolfe 算法求解.通过算例,将道路拥 堵收费及节能目标抽象化后代入模型,探讨了道路收费前后交通能耗变化及在不同的节能目 标情况下,道路拥堵收费的节能效果.计算结果表明,在交通需求量较大时,实施道路拥挤收费 有利于减少交通能耗,当节能目标小于25%且同时采取道路收费时,路网出行时间都会相应 减少.     

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在社会剩余最大化情况下，城市道路网络中各个路段的拥挤费用等于相应的社会边际费用，道路拥挤收费可以抵消交通拥挤产生的外部不经济性，拥挤费用等于社会边际费用与用户边际费用的差额。通过拥挤收费使得社会剩余达到最大，同时导致用户剩余的损失，并衍生社会公平性问题。     

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.     

基于双层规划的装备调配系统建模研究

结合我军装备保障现状,考虑供应满意度和调配成本的平衡,在分析装备调配系统的结构成本和运行成本的基础上,建立了装备调配系统的双层规划模型。研究了动态需求下装备调配系统的网络结构和调配策略,得到最优组织结构和运行成本。模型可以提高装备调配系统的科学性,对装备调配保障方案优化具有指导意义。     

基于广义费用的城市居民出行方式选择行为分析

以出行经济成本、时间成本、舒适性成本为基础,建立了城市居民广义出行费用模型,将广义出行费用函数作为效用函数,对传统Logit模型进行改进,从广义出行费用的角度,研究广义出行费用对居民出行行为的影响。通过Transcad对改进的Logit模型进行参数标定,结果表明出行直接经济成本的支付方式对小汽车出行有很大影响,其中停车费用起着关键性作用。当CBD内停车收费达到15元/h,CBD外公共交通换乘地区停车收费达到10元/h时,小汽车出行转移比例达到20%。制定合理的分区停车收费措施,增加小汽车广义出行费用,同时提高公共交通服务水平是改善城市居民出行结构、缓解中心区拥堵的有效措施。