基于路段关联的随机网络交通模型

在网络需求和供给条件都是随机的情况下,提出了一个出行路径选择模型。模型中考虑出行者的感知误差,使用基于Logit的随机用户均衡框架来表征网络中出行者的路径选择。网络中交通需求服从对数正态分布,路段容量服从均匀分布。相邻路段的路段流和路段出行时间之间存在关联关系,用两个路段的协方差参数来表示。推导了由随机需求和随机供给导致的随机路段流和随机路径流的分布形式,采用变分不等式技术构建了路段关联下的随机网络随机用户均衡模型。给出一个求解算法来求解该模型,并对一小型网络进行测试,测试结果表明模型能够正确地反映出行者在路段关联的随机网络下的路径选择行为。     

基于广义费用的多用户公路网平衡配流模型

为了准确进行公路网交通需求预测,分析了影响出行方式选择和路径选择的广义费用的影响因素,给出了广义费用的组成部分和函数形式,探讨了多类型车辆换算模型的形式和参数标定方法.借鉴城市混合交通流量分配的研究成果,运用变分不等式的理论和方法,建立了基于广义费用的多用户公路网平衡配流模型,借助交通规划软件Emme设计了模型的求解算法,并利用温州市相关数据进行模型中的部分参数标定和实证研究.分析结果表明:该模型进行交通分配的结果明显优于分步加载方法,在路段饱和度较高时比客货分步加载的方法更加可靠.     

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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。     

Logit�����������ģ�͵ĸĽ�Dial�㷨

研究Logit随机网络配流模型及实现模型求解的Dial算法,针对原模型及算法的缺陷,通过引入路段长度相关的容错系数指标重新定义有效路径的判定条件,在此基础上提出一种改进的Dial算法,并应用于Logit随机网络配流模型中.改进算法在不降低原算法精度下不仅保留了原算法的无需路径枚举、计算效率高等优越性,而且满足实际出行者偏好在较短路段上“迂回”选择潜在有效路段的特点.最后通过一个路网实例对2种算法的配流结果进行了对比.结果表明,改进的算法避免了原算法缺陷导致的结果异常,配流效果更加符合实际,其计算效果明显优于原算法.     

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．     

路段容量随机下降路网的行程时间可靠性

基于均匀分布的路段容量,分析了退化路网中路段行程时间的随机变动,构建了概率用户均衡交通分配模型,证明了等价数学规划模型解的等价性,设计了模型求解算法.在此基础上,建立了路段、路径及OD对行程时间可靠性计算模型.最后,在一简单网络上进行了计算分析.     

考虑出行者不同理性程度的拥堵交通流分配方法

为研究出行者感知偏好对交通分配结果的影响,本文构建了微观路径选择模型,提出拥堵条件下受路段通行能力限制的交通分配算法。引入出行者决策过程中的后悔和无差别化阈值,考虑出行时间和排队时间的心理感知差异,构建不同理性程度下的路径选择概率模型。在集计水平上,考虑当前路段及其上下游路段通行能力限制、路段车辆空间排队和溢出,提出路段车流量流入、流出的修正方法。采用增量加载分配方法,研究路段车辆的消散特性,再现了从个体路径决策到宏观路网状态的演化过程。基于Nguyen-Dupuis仿真网络,比较不同算法下各路段的拥堵车辆和各路段车辆流入、流出情况。结果表明：出行者个人偏好感知会显著影响拥堵路段的成本函数,是出行者路径选择的关键因素,但是出行者个人偏好对非拥堵路段的车辆流入、流出影响较小;考虑个体偏好的交通分配方法能降低路网的平均饱和度。本文提出的考虑有限理性的拥堵交通分配方法可应用于拥堵路网的交通诱导,有利于促进道路资源的合理利用。     

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交通流分配是交通规划的核心工作之一，而路网中有效路径的搜索又是进行交通流分配的基础。通过将交通路网中节点位置的确定性与交通出行中路径选取的有向性相结合，本文提出了一种有效路径的分层定向搜索算法，并结合博弈理论建立了新的交通流分配模型。新的算法合理的汲取了启发式配流的比例加载思想，并借鉴相继平均法思路解决了多起讫点对的配流问题。新算法具有模拟实际交通路径选择行为，并给出唯一路径流量的特征。文中用一个算例说明了该方法的有效性。     

基于Monte Carlo的行程时间可靠性研究

从分析行程时间可靠性的概念及其重要性入手,提出了路段、路径、OD对以及系统行程时间可靠性的定量计算方法.在路段通行能力随机变化的条件下,基于Monte Carlo仿真建立了行程时间可靠性的求解算法.考虑到行程时间可靠性与出行者路径选择的相互作用,该方法将基于行程时间可靠性的交通分配纳入到行程时间可靠性的评价之中.用一个简单算例进行测试,结果表明该方法能够对行程时间可靠性进行合理评定.     

出行策略与行程时间不确定下的公交客流分配方法

利用杭州市公交线路站点GIS数据和车辆运行GPS数据进行分析,将公交车到站时间分为站点停靠时间和站间行程时间,得到公交车站点之间运行可能总时间的分布概率.通过实际的公交路网结构,定义扩展的公交网络有效路径.在考虑公交线路联合发车频率和根据乘客路径选择的广义成本下,建立出行策略与行程时间不确定下的公交客流分配模型,并将公交线路发车时刻表引入用户均衡模型中,设计了基于扩展网络最短路的Method of Successive Average(MSA)算法求解,通过对两个交通小区间高峰小时的客流分配结果验证模型和算法的有效性.     

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.     

多信号交叉口干线行程时间特性分析

城市道路多信号交叉口影响下的行程时间分布及可靠性是交通流理论研究中的重要方向之一.本文基于灰色关联理论建立信号协调控制下的多信号交叉口行程时间影响因素模型.首先,对车牌识别数据进行预处理,得到路段和干线行程时间数据;然后,利用Burr分布和高斯混合模型对数据进行分布拟合,并进行拟合优度检验;最后,利用灰色关联法分析交叉...     

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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.     

基于矩阵分析的公共交通网络最优路径算法

为了更符合实际情况，即充分考虑换乘次数是乘客选择公共交通网络的决定因素，运行时问是其重要因素，分析了乘客心理特征，用CIS技术建立了公共交通网络模型，构建了适合公共交通分析的直达矩阵和最小换乘矩阵．在此基础上，结合路段、节点运行时间，提出了公共交通网络最优路径算法，并用一个简单的算例对算法进行了说明．     

随机时变特征下基于行程时间的路径选择算法

基于南京市实测数据分析了道路交通流实际随机、时变特征,证实现有行程时间最短路径算法相关研究中对道路交通流的随机、时变特征的假设与实际不符.以反例论证道路交通流实际随机、时变特征下,自适应算法(Adaptive Routing Policy)在求解行程时间最短路径方面的无效性.针对交通模式时段内道路交通流随机、时间无关的特征,以及路段行程过程中行程时间的确切概率分布难以知晓的实际情况,提出基于历史概率分布的历史期望行程时间最短k路径基础上的考虑风险衡量及当前道路实际交通流状况的路径选择算法.     

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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在基于走行时间可靠性的交通均衡问题中,普遍存在假设是引起走行时间变异的O D (Origin Destination)需求或路段通行能力的概率分布是精确已知的。然而,现实中这些概率分布很难精确获得.本文放松这个假设而仅要求知道O D需求的前m阶矩(这里m是和路段费用函数的形式相关的正整数),通过运用最坏风险价值和最坏条件风险价值指标定义鲁棒分位走行时间和鲁棒超过期望走行时间,并证明在一般分布下两种出行时间是等价的.基于此定义,通过整合出行者的感知误差,提出了鲁棒分位随机用户均衡(鲁棒超过期望随机交通均衡)模型,模型被表示为一个变分不等式,并证明了解的存在性,然后运用一种启发式算法求解该模型.数值算例显现了模型在应用上的特性及算法上的有效性.     

震后区域路网运输优化调度模型

震后区域路网由于受众多随机事件影响,路段通行能力下降,从而导致行程时间波动性增加.建立了以运量方差积最小为优化目标,从交通流合理分配的角度出发的无差别和考虑运输任务差别的交通流运输网络优化调度模型,用二次加权平均算法求解模型.通过对模拟仿真网络的计算结果表明,该模型能较好解决震后运输网络交通流分配问题.     

基于乘客路径选择的多制式轨道交通客流分配

为量化换乘对乘客出行路径选择的影响程度,在单层网络中添加虚拟换乘站,构建无隐性连接的三层多制式轨道交通拓扑网络模型.基于时间、换乘节点衔接性,计算线网间衔接性系数;利用Dijkstra法搜索模型各起讫点间的K短路径,以乘客感受到的线网复杂度及乘客出行计划确定时间,建立乘客对线网的熟悉度函数;根据乘客路径选择影响因素构建...