双模式交通拥挤收费与按比例补贴联合策略设计

针对小汽车和地铁构成的双模式交通系统，提出将道路拥挤收费的收入按比例补贴给地铁用户的联合方法，以鼓励部分用户出行由小汽车向地铁转移，优化交通系统的出行结构。联合策略以固定需求无收费无补贴时的双模式均衡出行方式为基础，分析与补贴联合时统一收费、最优收费、阶梯收费的均衡出行方式，算例分析不同收费与按比例补贴策略对方式划分与成本的影响及其适用性，讨论关键参数对方式划分的敏感性。研究发现，实施统一收费时地铁用户的初始增长量最高，但在补贴时增长不及其他收费策略，适合作为短时调节措施；实施阶梯收费对地铁用户数量的影响与最优收费相差不大，且社会总成本低于统一收费，适合作为长期调节措施；统一收费策略时增加地铁补贴力度，个体和社会都受益；但最优收费和阶梯收费时，增加补贴力度仅对个体有利。     

共享自动驾驶汽车经营策略优化分析

研究共享自动驾驶汽车(SAV)与普通汽车共存背景下，SAV公司如何根据运营目标优化经营策略并影响通勤者出行方式选择. 假设高速公路上存在一定数量的独驾通勤者，无车通勤者在SAV和地铁之间进行权衡. 分析固定需求和弹性需求下，SAV公司追求系统总成本最小或系统净收益最大和利润最大时的最优经营策略，即SAV票价和容量，进而得到均衡时模式划分情况，SAV最优发车数，系统总成本或系统净收益，以及公司利润等指标. 算例对均衡结果进一步验证发现，SAV公司垄断经营会收取较高的票价，提供容量较小的车型. 在系统最优情形下，SAV公司无法获得正利润，需要政府补贴运营.     

城市轨道交通差异化票价和补贴优化

为研究不同群体，即一般群体和特殊群体(老年人、残疾人、学生)的票价方案和补贴问题，本文考虑不同群体的差异性，以各群体的票价折扣率和列车开行间隔为决策变量，构建基于群体差异化的运营补贴优化模型，以社会福利最大化为目标，优化各群体的票价折扣率、企业的服务水平及政府的补贴额度，确保各群体获得合适的补贴，实现公共交通出行的公平性。综合考虑城市轨道交通运输能力约束、政府财政约束及不同群体票价折扣率约束，设计了基于模拟退火算法的求解算法。以长沙地铁2号线为例，分析比较不同群体的票价折扣率，提出基于列车运行计划的福利票价方案。研究结果表明，一般群体不享受折扣，残疾人4折优惠，老年人2折优惠及学生6折优惠，交通特殊群体的出行比分别提升了1.06%，2.86%及1.94%。政府在实施补贴政策时，可以通过不同群体的票价福利措施和企业的服务水平确定补贴额度。     

考虑生态足迹和可持续的公共交通最优补贴策略

以票价补贴、运营补贴和生态足迹成本为策略,基于可持续发展理念构建了财 政预算约束下公共交通的最优补贴模型.上层模型是在有限的财政预算、运输容量及生态 足迹限制下,获得最优的票价补贴、运营补贴及消化运输活动产生的生态足迹成本,实现 社会效用最大化;下层模型采用Logit 模型和用户均衡分配模型获得公交及小汽车的出 行方式和路网流量,实现出行成本最小化.为了验证模型的实用性,构建了简单路网进行 算例分析.结果显示：增加公共交通乘客的票价补贴,会吸引更多乘客使用公共交通,其效 果优于增加公交企业的运营补贴;考虑生态足迹约束下,实施82%的票价补贴和8%的运 营补贴其效用值最优.     

弹性工作制和动态停车收费组合策略研究

提出弹性工作制与动态停车收费的组合管理策略,探究组合策略下,出行分布的变化机理及动态停车收费费率的制定,以达到缓解通勤拥堵的目的. 构建双层规划模型建立动态停车收费费率的制定与多用户出行选择的相互作用关系,基于灵敏度分析的下降算法求解. 仿真模拟出不同弹性工作制规模时,均衡状态下多用户出行分布模式和优化的动态收费费率. 结果表明,组合策略能促使弹性与非弹性员工错峰出行,有效分散交通流,与单一策略相比,缓解路网拥堵的效果更好.研究成果为交通管理优化策略的制定提供了新思路.     

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.     

基于随机退化路网的碳排放收费优化模型

结合随机通行能力退化路网和双参考点累计前景用户择路模型,构建了引导低碳出行的碳排放收费多准则双层优化模型.上层模型以系统碳排放量最少为目标,搜索最优收费路段并识别最优费率.下层模型基于双参考点累积前景用户和随机退化路网,构建综合考虑行程时间、累积到达时间感知价值、过路费和油费的多准则流量分配模型.设计了基于路段碳密度的启发式算法对模型求解,并采用双向 Nguyen Dupuis路网验证了模型和算法的有效性.研究表明,合理设置收费路段和收费标准能够有效降低全网碳排放总量,但若收费标准设置过高,会降低原瓶颈路段的通行能力,并人为制造新的瓶颈,反而使全网碳排放量上升.     

基于随机退化路网的碳排放收费优化模型

结合随机通行能力退化路网和双参考点累计前景用户择路模型,构建了引导低碳出行的碳排放收费多准则双层优化模型.上层模型以系统碳排放量最少为目标,搜索最优收费路段并识别最优费率.下层模型基于双参考点累积前景用户和随机退化路网,构建综合考虑行程时间、累积到达时间感知价值、过路费和油费的多准则流量分配模型.设计了基于路段碳密度的启发式算法对模型求解,并采用双向 Nguyen Dupuis路网验证了模型和算法的有效性.研究表明,合理设置收费路段和收费标准能够有效降低全网碳排放总量,但若收费标准设置过高,会降低原瓶颈路段的通行能力,并人为制造新的瓶颈,反而使全网碳排放量上升.     

停车收费对居民出行方式选择的影响分析

停车收费是调节城市居民出行结构,改善城市交通状况的重要政策,不同停车收费标准对居民出行方式改变程度也不相同. 本文结合南京市停车特征调查数据,基于非集计模型理论,建立包括停车费率以及公交票价等多因素的出行方式选择模型,并利用弹性分析方法,研究居民出行方式选择随停车费率变化的趋势,分析出行方式选择对于停车费率以及公交票价变化的敏感性. 研究得出不同费率标准下,小汽车及公交车出行比例的改变程度,确定停车收费价格的敏感区间,并分别得到停车费率和公交票价变化对出行方式改变的弹性. 研究结论可以为大城市合理制定停车收费价格政策提供理论依据.     

基于收入最大的市郊铁路组合票价制定方法

为获得最佳市郊铁路组合票价制定策略,利用SPSS软件拟合市郊铁路票价与客流量的关系式,通过不同票价折扣获得对应的客流量值,建立基于收入最大的组合票价方案比选模型.以成灌市郊铁路为例进行模型验证,分工作日和节假日、按不同时间段和年龄段分别进行票价组合设定,结果表明:工作日低峰期适当票价折扣、高峰期保持票价不变或小幅度提高票价是最佳组合票价形式;节假日低峰期小范围票价折扣或保持票价不变、高峰期适当提高票价或保持票价不变,是最佳组合票价形式;18岁以下未成年人和56岁及以上老年人适度票价折扣、提高[18,56)岁旅客的票价,是最佳的分年龄段组合票价形式.     

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以博弈论为工具,分析了存在公务车的情况下,交通拥挤形成的微观机理以及交通拥挤收费的实施效果。分析表明,拥挤收费并不影响公务车的出行,受到影响的只可能是私家车。在存在大量公务车的情况下,拥挤收费的总体效果取决于私家车出行者的时间价值分布和公务车出行者所占的比重。当公务车出行者的时间价值大于或等于私家车出行者的时间价值时,拥挤收费能有效地化解交通拥挤;当公务车出行者的时间价值小于私家车出行者的时间价值时,拥挤收费很可能只是增加出行者的出行成本,而无法起到缓解交通拥挤的作用。一般地说,高时间价值的私家车出行者所占的比例越高,拥挤收费的效果就越差;公务车出行者占总出行人数的比例越高,拥挤收费的效果越差。     

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机票定价一直是航空公司关注的问题,在适当的时间推出适当折扣的机票可以让航空公司增加收益. 本文首先考虑到旅客提前订票存在风险,并认为风险概率满足指数分布;然后通过航空公司与旅客之间的动态博弈,给出航空公司的关于时间的定价模型;接着在得出的定价模型基础上,确定不同折扣机票的退票手续费和航空公司销售各种折扣机票的时间区间. 研究结果表明：① 航空公司能承受的最低票价越低,订票周期越长;② 订票越是提早票价越低. 最后通过一个例子来说明这个定价机制不仅理论上可行,而且在现实中也能很好的应用,不仅降低了航空公司的销售成本,同时也增加了他们的收益.     

航班延误信息下旅客选择行为模型及实证

针对航班延误后旅客选择行为的不确定性,本文基于累积前景理论对不同延误情景下旅客的选择行为进行研究.首先,以期望出行时间作为旅客行为选择的参照点,构建航班延误信息下旅客选择行为模型,并指出在不同延误情景下参照点具有动态性特征;然后,利用调查问卷,得到准时到达敏感性、信息影响程度两个参数值及不同延误情景下旅客对出行时间的判断,计算得到期望出行时间;最后,以北京-上海航线为例,计算得到不同延误情景下旅客不同选择行为的累积前景值,从而得到旅客的最优选择行为.结果表明：随着航班延误规模的增大及延误时长的增加,旅客的期望出行时间随之增长,体现了参照点动态性的特点;在不同的延误情景下,旅客的最优选择行为有所差异;通过实际验证,理论模型能有效地描述旅客在不同延误情景下的选择行为.     

考虑拥挤的轨道交通网络时刻表协调优化建模

以非连通型城市轨道交通网络为研究对象,根据城市轨道交通网络周期性运行特点,在深入考虑拥挤及换乘客流脉冲性到达特征的前提下,给出1个循环周期内城市轨道交通网络运营费用及乘客出行费用计算方法.并在此基础上,以各运营线路发车间隔及发车时刻相位差为决策变量,以乘客及运营企业的综合费用最小为目标,以列车发车间隔、列车容量、站台容量、运营补贴等为约束,建立城市轨道交通网络列车时刻表优化模型.根据模型特点,提出了一种基于仿真的遗传算法对模型进行求解.算例结果显示,与既有优化方法相比,本文模型能够更加细致地刻画乘客换乘过程,有效降低系统综合费用,并确保各项服务指标在安全范围之内.     

城市公交线网的一票制差异化票价策略优化

针对城市公交系统客流空间分布和线网运力配置不均衡问题,提出公交线路间差异化定价策略,通过价格杠杆调节客流需求分布. 针对我国普遍采用的一票制模式,在分析乘客广义出行费用的基础上,利用基于Logit 的线路间客流分配方法,并以总社会成本最低为目标,以满足输送能力和收费额度等为约束,建立了固定需求下的城市公交线网的差异化票价策略优化模型. 根据模型特点,设计了基于模拟退火算法的模型求解方法,综合优化各线路的票价水平和发车频率. 最后,将提出的模型和算法应用到典型公交线网上,算例结果表明,优化方法在较低的收费额度下即可实现较为明显的网络改善效果.     

城市公交线网的一票制差异化票价策略优化

针对城市公交系统客流空间分布和线网运力配置不均衡问题,提出公交线路间差异化定价策略,通过价格杠杆调节客流需求分布. 针对我国普遍采用的一票制模式,在分析乘客广义出行费用的基础上,利用基于Logit 的线路间客流分配方法,并以总社会成本最低为目标,以满足输送能力和收费额度等为约束,建立了固定需求下的城市公交线网的差异化票价策略优化模型. 根据模型特点,设计了基于模拟退火算法的模型求解方法,综合优化各线路的票价水平和发车频率. 最后,将提出的模型和算法应用到典型公交线网上,算例结果表明,优化方法在较低的收费额度下即可实现较为明显的网络改善效果.     

基于累积前景理论的城际列车分时定价研究

城际客流具有时段分布不均衡特点,表现为高峰时段一票难求而低峰时段客座率低。为均衡客流、提高城际高铁收益,选取客运通道内不同时段车次进行差别定价。考虑旅客选择行为的差异性和有限理性,采用潜在类别分析对旅客进行分类,选取票价和时段价值两个影响因素, 建立双参照点的旅客平行车次产品效用模型,以累积前景值刻画异质旅客对平行车次的出行效用。基于累积前景值构建以铁路企业收益最大,旅客广义出行费用最小的分时定价双层规划模型,设计基于灵敏度分析的启发式算法求解。最后以南宁-北海为例对高峰、非高峰时段平行列车进行实例分析,结果表明,本文提出的分时定价方法能提升收益约2.5%,且高峰、非高峰时段的客流更加均衡。     

基于货主偏好的中欧班列定价与补贴机制研究

针对中欧班列发展过程中的补贴政策有效性问题，本文立足于高、低值货主在运输价格和运营平台服务质量偏好上的差异，考虑补贴货主运价和补贴平台公司运营成本两种补贴方式，构建由政府、运营平台和货主组成的三级博弈模型，分别求解统一定价补贴机制和差异化定价补贴机制下各主体的最优决策信息。通过对比不同情形下货主订购量、消费者剩余，以及政府补贴额度的差异探究各补贴方式和定价补贴机制的适用范围，并结合实际进行数值分析。结果表明：在差异化定价补贴机制下，补贴运价能够比补贴运营成本给低货值货主带来更多消费者剩余；当货主的价格敏感系数低于特定临界值时，补贴既无法给政府带来补贴绩效也不能使该部分货主产生订购量，故可考虑取消该部分货主的补贴。此外还发现，当运营平台的单位运输成本满足一定条件时，采用差异化的定价补贴机制可在不降低货主订购量和消费者剩余的基础上实现“补贴退坡”效果。