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.     

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。     

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考虑停车收费对城市交通分配的影响,把出行者划分为拥有自用车的出行者和无车的出行者两类。在公交优先策略实施的前提下,分析了拥有自用车出行者选择驾车或公交车出行,无车的出行者选择搭乘出租车或公交车出行的多用户多方式混合交通平衡配流问题,运用数学规划理论,建立了停车收费影响下的多用户多方式混合交通平衡分配模型,证明了模型解的等价性与唯一性。计算结果表明：当停车收费水平提高时,路网中的出行者选择驾车的出行需求显著减少,而选择出租车和公交的出行需求都明显增加。     

通勤出行方式-出行链模式联合选择模型

以单个通勤出行者为研究对象,构造基于广义极值理论的Cross-Nested Logit模型,分析了通勤出行方式和出行链模式联合选择行为.模型以通勤出行方式选择子集和出行链模式选择子集的组合为选择集,描述了在出行者社会经济属性、居住地和工作地区位、工作活动属性影响下的出行方式和出行链模型联合选择行为,能准确刻画两个选择维度之间的相关关系.利用居民出行调查数据完成模型标定.研究表明,通勤出行方式和出行链模式选择之间有显著的相互影响,出行者性别、家庭收入、家庭结构、家庭交通工具、工作活动作息时间、居住地和工作地区位是重要影响因素.当上述因素发生改变时,出行者会优先调整其出行链模式而非出行方式.     

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城市道路网运行中受多种因素干扰,系统运行经常处于非稳定状态,出行者不仅要求尽量减少出行时间,而且越来越重视保障出行时间的稳定性、强调交通系统的可靠性.考察智能交通系统中人们出行选择的偏好,80%以上的通勤者认为行程时间可靠性是他们出行时第一或者第二位的要求,因此,本文以行程时间可靠性和行程时间作为出行者路径选择的两个主要因素,建立混合随机路网模型.借鉴随机平衡分配模型的求解方法,设计混合随机路网模型的求解算法.同时,通过熵来考察行程时间可靠性和行程时间在出行者路径选择中所占比例不同对道路网交通状态的影响.此模型可描述智能交通系统下,有无信息出行者的比例对路网交通状态的影响.通过案例研究发现,只有拥有信息的出行者比例达到一定程度时,路网才最稳定.     

多模式公共交通系统的出行信息有效性研究

出行信息是影响公共交通系统服务水平的重要因素之一,有效的出行信息传递能够提高系统服务水平及对出行者的吸引力.基于出行全过程和多模式城市公共交通系统的角度,建立了出行信息搜寻模型,并对出行者的出行信息需求进行详细分析.基于物元分析理论提出了出行信息有效性的评价指标体系和评价方法,并给出一个出行信息有效性评价实例,验证了评价方法的有效性和合理性.     

考虑合乘的共享自动驾驶汽车选择行为实证分析

共享自动驾驶汽车(Shared Autonomous Vehicles,SAV)是自动驾驶汽车和共享经济相结合的产物,为人们提供了一种新型的出行方式. 为探究出行者在考虑合乘的SAV与私家车或公共交通之间的选择偏好,实施了SAV选择意愿调查,并分析了考虑合乘的SAV的潜在用户特征. 基于问卷调查所得有效数据,采用K-Means 聚类法划分了历史出行模式,利用因子分析对性格态度特征进行了分类. 分别对有无私家车人群建立解释变量的参数服从不同分布的混合Logit 模型,并对参数标定结果进行对比分析. 研究结果表明,出行方式特性非常显著地影响出行者方式选择行为,性格态度特征是影响出行者选择考虑合乘的SAV出行方式的显著因素,且其显著性明显高于性别、年龄等社会经济属性.     

预约出行模式展望

城市交通系统中，由于供需时空不匹配，在一些瓶颈点前会产生较严重的拥堵排队现象。 虽然出行者最终都能完成出行，但是在瓶颈点前的拥堵和排队给出行者带来了额外的等待时 间。理想情况下，如果每个出行者都按照其实际通过的时刻到达瓶颈点，就可以减免在瓶颈点前 拥堵和排队产生的等待时间，即把在途拥挤排队时间转变为在家等待时间，而这两类时间的价值 在出行广义费用函数中有较大差异。在传统交通系统中，由于缺乏信息指引，出行者只能依靠在 路上排队获得瓶颈点的通行权。随着即时通讯、人工智能等新兴技术发展，可通过技术手段事先 为出行者排好通过瓶颈点的顺序，并将推算出的通过时刻告知出行者，出行者按照该时刻到达便 可无等待通过瓶颈点。基于此，本文提出预约出行的交通组织模式，即借助于创新科技手段，在 城市交通系统中利用预约将现场的拥堵排队转变为虚拟的线上排队，引导出行者按照实际能够 通过的时刻到达瓶颈点。研究认为：预约出行可以在一定程度上缓解出行供需时空不匹配问题， 在有限资源条件下减少在途排队，提高未来城市交通系统运营组织和管理的水平。     

考虑个性化出行需求的多模式公交路径规划

在多模式公交出行中,传统的路径规划方案已无法满足出行者日益增长的出行需求. 为提供基于出行者多种出行需求的个性化路径规划方案,通过IC卡刷卡数据模拟公交时刻表,建立基于模拟时刻表的多模式公交路网模型;采用动态阈值化法建立个性化出行需求评价值模型;设计深度优先搜索-遗传算法（depth first search-genetic algorithm,GA-DFS）,并基于此组合算法提出初始种群产生策略和两点变异方法;最后,假设了3种不同出行需求的出行场景,将某市区的多模式公交路网数据应用于模型和求解算法中,并与使用较广的模拟退火-遗传算法（simulated annealing-genetic algorithm,GA-SA）进行对比分析. 仿真结果表明:所提出的算法与模拟退火-遗传算法相比,平均迭代次数减少了42%,寻优能力提高了50%,并且可以提供基于乘客多种出行需求的路径规划方案.      

不确定性对城市交通出行者路径选择的影响

为了研究城市交通中旅行时间的不确定性对出行者路径选择的影响,基于展望理论,提出了出行者规避不确定性假说,应用贝叶斯模型分析了重复出行中出行者对不确定性的认知更新及其对出行行为的影响,并通过调查数据进行了实例验证。分析结果表明:77.73%的出行者偏好旅行时间不确定性小的路径;路径旅行时间不确定性降低时,有66.39%的出行者改变了出行时间,平均时间预算减少了10.03%;对路径熟悉程度增加时,有70.90%的出行者改变了出行时间,平均时间预算减少了15.56%。可见,出行者的出行时间预算随旅行时间不确定性的下降和重复出行的增加而减少。     

出行者公交出行意愿影响因素研究

针对不同类型的出行者分析了影响其公交出行意愿的主要因素。通过出行意愿调查获得分析数据,构建公交出行意愿logistic模型,并定量对影响因素进行分析。研究发现:提高公交的快速性和便捷性可以最大程度的提高既有公交出行者坚持公交出行的意愿;小汽车运行速度的下降和停车困难是吸引小汽车出行者转向公交出行的主要因素;相比于公交出行者,小汽车出行者的公交出行意愿较低。结果表明:必须从提高公交服务质量、合理管制小汽车运行环境两方面共同努力才可以最有效的提高出行者的公交出行意愿。     

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。     

基于效用理论的出行前最优路径算法研究

当具有多条可行路线时，出行者将选择最优路径行驶．文中基于出行效用最大化理论，分析了影响出行者路径选择的多种因素，结合多目标决策的几何平均法原理，探讨了出行前信息中广义最优路径的计算方法。该方法使出行者在出行前主动选择出行方式和出发时间，从而促进路网交通状况的优化。     

出行信息传递效用与模式分析

为了揭示出行信息的传递效率,并为出行信息的传递模式设计提供理论支持,从出行全过程和城市交通系统的角度,详细分析了出行信息的内容及特征。对国内外相关研究进行的系统分析表明：通过获取充分的出行信息,出行者可以做出最优行程安排,从而提高出行效率;对交通系统管理者而言,良好的出行信息传递能够提高网络的整体运行水平。在此基础上,从总体规划、信息发布策略和效用评估3个方面提出了出行信息传递模式的设计原则,并对目前我国城市出行信息的传递模式进行了详细分析,指出了存在的主要问题和改善途径,为ATIS的建设和评估提供了理论采础和评价方法。     

上海市出行者信息需求分析

在出行者信息需求调查的基础上,分析了出行者获取信息方式、出行者信息需求的内容、不同出行目的下出行者信息需求的差异和出行信息获取方式的意愿,并对不同人群的信息需求特征进行了比较分析。出行者信息需求分析对于准确把握出行者信息需求特征,进而提供高水平的信息服务具有重要意义。     

交通信息诱导系统对出行选择的影响分析

首先探讨了出行者的出行心理和出行行为原理,并对出行者的出行选择进行分析.其次,对交通信息诱导系统中交通信息对出行选择的影响进行分析,认为在诱导出行者的出行时,存在信息过剩、过激反应和集聚反应等问题.最后,针对交通信息诱导系统的开发,提出了3个建议.     

低碳政策下考虑行程时间不确定性的机场地面通达方式选择

在航空客运量快速增长的背景下,为了更有效地引导出行者选择低碳环保的机场地面通达方式,以西安咸阳国际机场为例,研究了低碳消费券补贴和居民环保意识对机场地面通达方式选择偏好的影响,并探讨了行程时间不确定性对于居民是否选择绿色出行方式的影响。考虑到交通环境的复杂性,设计了一个考虑行程时间不确定性的陈述性选择偏好实验来调查前往机场的出行者。基于收集的数据,通过构建混合累积前景理论-多项Logit(Cumulative Prospect Theory-Multinomial Logit, CPTMNL)模型,研究了不同场景下出行者的选择偏好。模型标定结果表明,一方面,行李数量、行程时间不确定性、出行费用、提前到达机场的时间偏好是机场地面通达方式选择的重要影响因素;另一方面,碳减排比例和消费券补贴均对低碳出行方式产生显著影响。由此可以看出,在当前推广绿色出行的背景下,出行者对碳减排的重视程度逐渐增强,在出行时会有意识地选择低碳出行方式。低碳消费券补贴能够进一步促进出行者放弃私人交通方式转而选择公共交通。因此,交通管理者在倡导使用公共交通时,可以考虑强调环保概念、提供政策补贴等措施。针对行程时间延误...     

基于潜变量的出行者出租车与网约快车选择研究

为研究潜变量对出行者选择行为意向的影响机理,以出租车和网约快车为例,选择方便性、安全性、可靠性、舒适性、经济性为外生潜变量,知觉价值、行为意向为内生潜变量,设计了出行者出行方式选择行为调查问卷,进行网上调查;建立了结构方程模型(SEM),研究了出行者出行方式选择行为与各潜变量之间的关系。结果表明：知觉价值对出行者出行方式选择行为意向有显著正影响,经济性和舒适性是影响知觉价值的重要因素;出行者在选择出租车出行时,更加注重方便性,在选择网约快车出行时,更加注重安全性。     

出行方式与出发时间联合选择的分层Logit模型

基于随机效用最大化理论,选取出行者特征、行程特性与出行方式服务水平作为效用变量,以出行方式与出发时间作为选择肢,构建了出发时间位于下层与出行方式位于下层的2种居民出行NL模型。分析了北京市居民出行样本数据,并模拟了在早高峰时段对小汽车出行收取费用时,小汽车出行者出行行为的变化。计算结果表明:与传统MNL模型相比,NL模型具有更好的统计学特征,调整后的拟合优度由0.338增大至0.404;在2种NL模型中,出发时间位于下层的结构对样本数据的适应性更强;当早高峰时段小汽车出行收取费用为5元时,72.6%的小汽车出行者坚持原有出行方式与出发时间,22.4%的小汽车出行者坚持小汽车方式,但会改变出发时间,4.8%的小汽车出行者改用公共交通方式,但出发时间不变,仅0.2%的小汽车出行者同时改变出行方式与出发时间;当收取费用为10元时,51.7%的小汽车出行者坚持原有出行方式与出发时间,40.4%的小汽车出行者坚持小汽车方式,但会改变出发时间,7.9%的小汽车出行者改用公共交通方式,但出发时间不变;当收取费用为20元时,27.5%的小汽车出行者坚持原有出行方式与出发时间,60.6%的小汽车出行者坚持小汽车方式,但会改变出发时间,11.9%的小汽车出行者改用公共交通方式,但出发时间不变。