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.     

�̶����������ж��û�����������Ч����ʧ

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．     

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.     

����·�ε�ӵ���շ���ͣ���շ�����Ż��о�

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.     

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.     

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%.      

���û��෽ʽ��Ͻ�ͨ������ģ�ͼ�����㷨

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.     

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。     

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.     

Efficiency Loss of the Multiclass Stochastic Traffic Equilibrium Assignment with Fixed Demand

There exists efficiency loss when introducing a user equilibrium traffic assignment in comparison with the system optimization assignment. Seeking the upper bound of the efficiency loss has attracted many scholars' attentions. The existing researches mainly focus on single user class and deterministic traffic assignment, few on stochastic user equilibrium (SUE) assignment with multiple user classes. In this paper, the authors investigate the upper bound of this SUE's inefficiency. Two decision-making criteria are used in the SUE, namely, time-based and monetary-based. It is shown that the upper bound of efficiency loss caused by the time-based SUE depends on the type of link travel time function, the network complexity, the travel demand, and the degree of users' perception error to travel cost. The upper bound of efficiency loss caused by the monetary-based SUE depends on the value of time of user classes besides the aforementioned factors.     

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．     

多层次交通网络的UE与SO混合均衡与效率损失

缓解城市交通拥挤,改善交通网络效率是城市经济社会发展的重要议题,实际交通网络的多层次性被证明能改善交通网络性能.多层次的现代城市交通网络中部分车辆受控于交通诱导与控制中心,遵从系统最优原则(SO),而其他出行者服从用户平衡原则(UE),建立了这种多层次混合交通均衡及其等价变分不等式,并推导出了多层次混合均衡的效率损失上界.该效率损失上界与网络层次结构、道路路况、交通需求水平、交通诱导信息渗透率相关,其特殊情况与以前所报道的结果吻合.     

基于蚁群算法的动态路径选择优化方法

为了确保城市路网交通流平稳运行和各路段交通流量合理分配,提出了一种基 于伪随机状态转移规则的动态路径选择优化方法.该方法首先计算路段上流量和路阻,利 用伪随机状态转移规则和路径、路段信息素更新规则,模拟了出行者在路网节点的择路 行为,实现了路径选择过程中静态先验知识、动态交通状态及路径选择随机性的综合.算 例结果表明,该方法能够体现不同 OD 需求下路径选择的叠加效果和时延效果,相对于 平衡分配法可获得更好的路网交通均衡性,对于时变路况环境下的路径诱导系统也具有 一定的应用价值.     

���ڿɱ乫������Ƶ�ʵij���ӵ����·�շѶ����Ż�

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.     

双交通模式随机用户平衡问题的一种求解方法

对双交通网络中的次交通模式上的路段赋予虚拟路阻函数,将网络上的双交通模式随机用户平衡问题转化为传统模式的单模式固定需求随机用户问题,并证明了该方法的正确性,从而利用单模式固定需求随机用户问题对应的数学规划来求解．利用仿射尺度内点算法对一个小型路网进行了数值实验．     

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.     

弹性需求下拥挤道路收费的模型与算法研究

拥挤道路收费作为交通需求管理的一种有效措施在许多国家和地区开始提倡。研究了弹性需求下的拥挤道路收费问题,建立了双层规划模型,其中上层模型以用户盈余最大化为目标,下层模型满足弹性需求下的随机用户平衡(SUE)。基于双层模型求解的复杂性,设计了一个基于步长加速法和惩罚函数法的启发式算法,实例计算表明该模型与算法是有效的。