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交通仿真是交通控制与管理方案评价和优化的重要研究手段.传统的微观交通仿真模型，特别是刻画驾驶员行为的车辆跟驰模型，未能综合考虑交通环境中信息刺激的多源性和驾驶员任务集聚、协调反应的行为过程.本文利用Bayes方法和模糊积分方法描述驾驶员在复杂行驶环境中多源信息的融合过程，确定驾驶员任务集聚后对车辆应采取的驾驶行为.模型验证表明:交通仿真过程中，在车辆跟驰模型实施之前，利用Bayes算法和模糊积分算法模拟驾驶员在多源信息刺激下任务集聚、协同反应的过程是行之有效的.     

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为了全面描述决策者在不确定环境下的出行行为,从价值变化和可靠性变化两个方面研究通勤者的路径选择行为及对待风险的态度,提出了基于累积前景理论（CPT）的通勤者路径选择模型。首先推广了两个参考点的CPT,接着根据不确定理论对行程时间进行预算,给出通勤者参考点估计的统一方法,然后构造通勤者的路径选择模型。最后在一个测试网络上研究可靠度与参考点及可靠度与累积前景值的关系。结果表明,通勤者的参考点可以根据可靠度要求动态设置。出发时刻相同,出行者可靠度要求较高时,风险较低的路径前景值较大;反之可靠度要求较低时,行程时间平均值较小,虽然风险较高的路径前景值也比较大,这一结论与事实相符合。本文所提出的决策模型能够有效地描述通勤者在随机路网中的路径选择行为。     

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考虑到航速变化对航线配船决策所产生的非线性影响,推导了船舶航速与船舶往返航次时间、航次成本及航线配船数之间的数学关系式,把船舶航速作为决策变量引入传统的航线配船模型中,并且把船队的二氧化碳排放量作为优化目标之一,建立船队利润最大与碳排放量最小两个目标最优的双目标航线配船模型.针对模型非线性和混合整数解的特点,采用LINGO11.0优化平台,自编程序,应用分支定界算法,进行仿真算例研究.结果表明,该模型可以同时决策航线配船和船舶航速,其优化结果更符合实际情况,同时更有利于运力的有效利用,船舶燃油消耗的节省和碳排放的减少.     

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从适应性的基本概念出发，应用协同学中有序度理论与方法构建了区域公路运输系统协调度测度模型，包括功效函数、协调函数和协调度评判方法，建立了区域公路运输系统适应性评价指标体系。应用该理论对1996年至2004年山东省公路运输系统的相关数据进行了分析，结果表明，该地区公路运输系统在整个时间内适应性较差，原因是社会经济-公路设施-运输三个子系统的发展不协调，子系统内人口规模、第一产业比例、客货站场投资与规模等序参量的协调度贡献率低。     

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冰雪天气极大困扰寒冷地区高速公路的冬季通行,对公路交通安全造成严重影响.分析道面冰雪检测与预测的方法,基于公路分层的热传导原理提出冰雪生成模型.通过采集公路物理属性数据(经纬度、公路导热性等)和气象数据(大气温度,降雪量,露点温度等),模型滚动更新,自动完成公路冰雪状况的检测与预警,预测时长达3-6 h,为交通管制、除冰机械调配及作业范围提供技术支持.以新疆赛果高速为案例,布设气象检测与预警系统,与安全性评价报告(两年前发布)的预测结果进行对比,交通事故发生数量低于预测值,死亡人数远低于预测值.     

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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。     

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。     

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。     

基于广义巢式Logit 的多用户多准则随机 用户平衡模型

介绍了广义巢式Logit 的基本理论,在此基础上,考虑具有不同时间价值的多种 用户类别出行者,构造了基于广义巢式Logit 的多用户多准则随机用户平衡的等价数学 规划模型,并对该模型的等价性和唯一性进行了证明.设计了求解所提出的随机用户平衡 模型的基于路径的相继平均法,通过一个算例验证了所设计算法的有效性. 分析了分散 系数变化对交通分配结果的影响,最后与多项式Logit 的分配结果进行对比.算例结果表 明,本文所提出的模型能够克服多项式Logit 模型的IIA 特性,设计的算法具有较高的求 解效率.     

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.     

基于累积前景理论的 随机用户均衡交通分配模型

为了使交通分配更符合出行者的实际行为特征,基于累积前景理论,给出了交通流连续分布状态下路 径前景的连续函数表达式,建立了随机用户均衡模型,并给出了等价的变分不等式.该模型同时考虑了交通系统 的不确定性、出行者的感知误差以及建模者的观测误差.讨论了模型解的性质,设计了求解算法,并通过算例进 行了验证.结果表明:在(0,1)区间内,当出行可靠性参数或风险态度参数值越大时,出行者对于风险的感知越敏 感,越倾向于选择行程时间波动较小的路径;当感知误差较小或路网不确定性程度较大时,出行者的路径选择行 为均逐渐趋于稳定.研究还表明,出行者的损失规避程度对网络均衡态的影响不明显.      

GPS导航下城市网络的SUE配流问题

随着科技的进步和小汽车保有量的增长,有GPS导航的汽车在城市网络中的比重越来越大。通过将出行者分为两类：使用GPS导航和不使用GPS导航,考虑GPS对出行者道路选择行为的影响,构造随机用户均衡模型来描述GPS导航条件下的路径选择问题,并设计相应的算法。最后给出算例对模型及算法进行论证,得出可靠的GPS导航比重是使配流结果理想的关键因素。     

基于道路交通状态的随机用户平衡

运用随机用户平衡配流的基本思想和交通流理论，提出了道路交通状态的概念，以便讨论交通拥挤情况下的交通量分配问题．将道路交通状态定义为行程时间和道路拥挤度的线性加权和．假定在路网随机变化的情况下，出行者以行程时间和道路拥挤度最低为路径选择准则，建立了基于道路交通状态的随机用户平衡配流模型，并证明了模型的等价性和唯一性，给出了该模型的连续平均求解算法．一个小型网络的数值计算结果表明，该模型能反映出行者在随机路网中的路径选择行为．     

多用户多模式多准则随机用户均衡模型

在网络中存在多类用户和多种模式,每一类用户按照出行时间和出行费用2个准则共同选择模式和路径,且不同模式间阻抗的相互影响满足对称条件的前提下,建立了多用户多模式多准则的随机用户网络均衡模型,用一个等价最小凸规划公式来表示这一混合均衡状态,并证明了所构建的数学规划公式与基于Logit的随机用户均衡条件的等价性,进一步证明了模型最优解的存在性和惟一性条件.最后用一个简单算例表明了所构建的模型的正确性和可行性.     

ATIS 环境下随机动态路网行程时间可靠性0

为评价随机动态道路网络系统在ATIS 环境下的行程时间可靠性,将出行者群 体划分为装载和未装载信息接收设备两类,并假设他们均遵循随机动态用户最优原则 (SDUO)进行动态路径选择,运用动态均衡理论建立了基于路径的混合SDUO 不动点模 型,并证明该模型至少存在一个不动点.使用离散随机变量序列描述需求的随机动态变 化,基于Monte Carlo 模拟和对角化相继平均算法(MSA),提出了ATIS 环境下随机动态路 网的行程时间可靠性评价方法.随后通过算例验证了可靠性评价方法的可行性. 数值结果 表明：OD 行程时间可靠性随出发时段动态变化,且在动态情形下,扩大ATIS 市场占有率 并不能进一步提高可靠性,反而可能会导致可靠性下降.     

基于部分随机用户平衡的可靠性网络设计

为减少交通事故导致的路网性能不确定性,基于部分随机用户平衡描述交通事故影响下的路网状态,建立了可靠性网络设计问题的双层规划模型.上层模型将期望总行程时间作为路网可靠性指标,并将其与投资费用的加权和作为优化目标;下层模型综合考虑出行者信息的不完备以及交通事故影响的局部性,扩展了部分用户平衡模型,描述交通事故发生时的交通流模式.用基于蒙特卡洛模拟的遗传算法求解模型.算例表明:与已有确定性网络设计方法相比,本文方案鲁棒性更好,在需求水平为100、150和200辆/h时,社会成本平均增加了18%,社会成本的增加率随交通需求的增加而减少.