多用户多准则城市交通网络非稳定均衡分析

为了反映现实中交通出行者实施出行与否的决策过程,通过对实际城市交通网络状态的分析,引入了非稳定均衡网络状态的概念。同时通过对出行者出行选择行为的深入分析,引入了多用户多准则非稳定均衡网络状态的非线性互补问题模型和变分不等式模型,并利用超级网络的概念证明了两者的等价性。新模型能够将出行者的路径选择决策、目的地选择决策、出行方式选择决策以及出行与否决策合理的整合在一起,从而可完整的反映城市交通流的形成模式。给出了求解多用户非稳定均衡态的变分不等式模型的修正投影算法,并通过一个数值例子验证了算法的有效性。结论部分给出了多个可进一步深入研究的方向。     

城市道路交通网络系统容量评估模型

以出行者出行行为选择为基础,以最大化网络容量为目标,建立了城市道路交通网络容量双层规划评估模型。其中下层引入停车路段（搜索停车设施所行驶的路段）和步行路段,把停车设施转化为道路路段,以出行分布、方式分担和均衡配流组合模型来反映出行者出行目的地、出行方式服从多项式Logit和出行路径服从用户均衡原则的出行选择行为;上层以网络储备容量最大化为目标,考虑网络的路段通行能力、外部环境以及服务水平要求等约束条件下的最大流量问题。最后给出了相应的启发式求解算法。研究结果表明：该模型和算法有效且易于操作。     

基于累积前景理论的多目标广义路网设计模型

根据随机路网环境下出行者有限理性的路径选择行为,组合能力扩展与拥挤收费2种方案,提出了基于累积前景理论的多目标广义路网设计双层规划模型。该模型上层模型以最小化系统出行时间预算和最大化系统出行前景为目标,下层模型为基于累积前景理论的用户均衡模型。推导了需求服从对数正态分布且路段通行能力服从贝塔分布条件下的前景值计算公式,建立了用等价变分不等式表示的均衡模型,设计了改进型非支配排序遗传算法求解模型。研究结果表明:出行者择路行为的风险偏好与风险认知会显著影响网络设计结果,忽视出行者择路行为的有限理性可能会产生次优甚至错误的网络设计方案。     

先进的旅行者信息系统对出行者选择行为的影响研究

目前研究先进的旅行者信息系统对出行者选择行为的影响主要集中在对路径选择行为的影响上,而忽略了对出行者出行终点和交通方式选择的影响。假定路网中的出行者一部分装有信息装置,另一部分没有装信息装置,利用离散选择理论中的层次选择结构模型和交通规划理论中的随机均衡方法,研究了先进的旅行者信息系统对出行者终点选择,方式分担和路径选择行为的综合影响,建立了一个与网络均衡条件等价的数学规划模型,设计了模型的求解算法,并用一算例分析了市场渗透率和信息质量对出行者选择行为的影响。     

基于安全可靠性的多类用户交通分配模型

为探究出行安全对用户出行选择行为的影响,提出了考虑事故风险成本和旅行时间的多类用户交通分配模型。针对事故发生的随机性特征,定义了路径出行安全可靠性概念,并以此计算用户的事故风险成本预算,体现出行者的安全偏好。基于考虑事故机会和事故风险的基础事故预测模型,针对路段和交叉口的不同特征,分别定义了路段和交叉口的事故风险成本分布。构建的交叉口事故风险成本模型,体现了交叉口不同转向的事故风险成本的差异性。为了求解基于安全可靠性的多类用户交通分配模型,采用路径配流法和相继平均法设计了相应的求解算法,并通过算例分析了模型和算法的有效性。研究结果表明：安全可靠性在用户出行选择中具有重要影响。当在广义出行费用中考虑事故风险成本时,出行者会更多地选择事故风险成本较小的路径;不同风险倾向的用户会有不同的选择特征,保守型出行者倾向于选择路径事故风险成本标准差相对较小的路径,即事故风险成本波动小的路径,而中立型出行者倾向于选择事故风险成本均值相对较低的路径;考虑交叉口的事故风险成本与否会直接影响流量分配结果,即路径交叉口数量和转向的差异性同样会影响出行者的选择。所提出的模型对于客流预测和网络安全评价与管理具有潜在的应用价值。     

动态路阻下的出行时间预测和路径选择模型

通过分析原有路径选择模型的不足之处,在考虑路网中路段路阻的动态性和出行者出行路径选择的随机性的基础上,提出了一种出行期望时间预测和动态路径选择模型,并引用一个具体算例来证明该模型的正确性和适用性;同时分别运用最短路径模型和文中所提出的动态路径选择模型进行求解,得到每条路径被选择的概率和最短期望出行时间,结果证明文中模型能计算出出行者期望时间和可能出行路径,比传统模型更加符合现实状况,更能模拟现实生活中出行者的出行行为和路网路阻随时间变化的状态,对出行者的出行决策更具指导价值。     

基于前景理论的电动汽车充电站规划

为研究有限理性出行者的出行行为,引入前景理论。建立基于前景值的用户均衡模型进行路网配流,用相继平均法求解路径流量。考虑路径流量和具体规划要求选择充电站候选站址,利用排队理论建立充电站的服务模型,以充电站的建设服务成本和用户等待时间成本之和最小为目标来确定充电站站址和充电站配置的充电机台数,用边界分析法对模型进行求解,最后用一个算例对模型和算法的有效性进行验证。     

基于随机用户平衡的混合交通网络流量分离模型

考虑了影响出行者交通选择行为的主要因素(时间、费用、方便性、舒适性等),分析了在多种交通方式(私家车、出租车、公交车、轨道交通以及自行车等)存在条件下城市交通网络中出行者交通选择行为,包括交通方式选择和出行路径选择,并基于随机用户平衡(SUE)理论构造了城市混合交通网络的流量分离和分配综合模型及求解算法。最后通过一个简单算例,得到了当各种影响因素变化时,各种交通方式的流量变化情况。     

具有变需求的多模式随机动态同时的路径和出发时间问题研究

为了解决在多种交通模式条件下出行者的路径与出发时间选择问题,提出了一个变分不等式模型用于模拟具有变需求的多模式随机动态出行选择行为。推荐了一个改变的投影压缩算法求解相应的变分不等式问题,并给出了算法的迭代步骤。最后在一个相对真实的路网上进行了仿真试验,从两个OD对之间的一个路径上的路径入口流量率以及增补的路径旅行费用状况中可以看出,小汽车和卡车的路径入口流量率以及增补的路径旅行费用都可以达到一种平衡状态,表明了模型和算法的有效性和正确性。     

出行者有限理性条件下混合策略网络均衡模型

将道路交通网络出行时间连续随机分布条件下的出行用户交通出行作为研究对象,结合我国交通信息系统逐步普及的背景,按其所采用出行策略的不同划分出行用户,将出行者有限理性的特点引入到出行者路径效用函数当中,以累积前景理论为基础,建立出行者的路径感知效用函数.结合Wardrop原理和变分不等式思想建立多类型用户的网络均衡模型,通...     

考虑共享停车的用户出行选择研究

为探讨共享停车的出现对用户出行选择的影响,将出行者划分为共享停车和普通停车两种用户类型,分别构建停车阻抗函数,并基于分层Logit(NL)建立停车和路径联合选择结构模型.进一步提出带有两种停车方式的随机用户均衡模型,并改进相继平均算法对模型进行求解,通过算例分析发现预约费用从4元变化到12元时,共享停车需求量从378辆...     

信息对出行者出行行为的影响研究

研究了出行者在交通网络发生交通事故条件下的出行行为，出行者根据用户最优原则决定是否改变出行路径，建立一种简单网络上的排队模型，分析了ATIS对出行者在交通事故期间路径选择行为的影响，得出了ATIS有益于缓解交通网络拥挤状况的结论。     

基于出行时间预算的多用户交通分配模型及算法

通过分析在满足一定可靠性要求条件下出行者追求总预期出行时间最小的择路行为,定义交通网络的惯常均衡态。以不同的出行者会增加相异的出行时间预算为假设前提,建立相应的多用户变分不等式交通分配模型。这一模型不仅具有不依赖具体路阻函数形式的一般化建模特征,而且避免了现有文献中必须处理非凸约束集的问题,因此可以对模型的解进行定性分析。针对该模型,提出相应的求解算法。由于求解算法仅需对现有的网络交通分配算法加以局部修改即可实现,因此可被应用于实际规模的网络分析。通过算例结果的比较分析说明新模型及算法不仅有效,而且更符合现实。     

基于路段流量二阶统计量的OD矩阵估计

在构建OD矩阵模型时,充分考虑路网中一定连续期内各路段流量的二阶统计量和出行者路径选择的随机性,提出了一种基于路段流量二阶统计量的OD矩阵估计模型,解决了观测路段的相关性和OD矩阵估计求解的不确定性问题.建立的模型所表述的路段出行量和实际路网中的出行量更加吻合.结合实例,说明了模型的可行性和有效性.     

基于动态用户均衡的同时路径和出发时间选择模型

提出一个适用于多OD对网络的基于动态用户均衡的同时路径和出发时间选择模型,用一个非减的分段线性函数构建了隐含先进先出条件的路段走行时间函数,并按各个路径和出发时间方案的流量的平均值来计算该路段走行时间函数,使得给定一个OD对的总需求和理想到达时间,模型可以确定出行者的选择路径和出发时间方案,方案确定后,没有人能够通过单...     

非均衡网络交通流动态演化规律研究

为描述非均衡网络交通流实际成本-流量状态,考虑置存成本和路段行程时间,建立行程时间动态函数,将其引入用户均衡模型,构建基于出行总成本动态、路径流量动态、路段行程时间动态的交通流演化模型。利用简单网络,采用四阶龙格库塔方法对建立的模型进行数值模拟。动态模型弹性需求下,出行成本调整范围由大到小,趋于平衡值;路径流量迅速增加后,以较小调整范围,趋于平衡值;路段行程时间迅速增加后,逐步趋向于平衡值。固定需求下的出行成本、路径流量、路段行程时间均是反复调整多次后趋近于平衡值,调整范围缩小,次数增加。算例模拟结果表明,模型能够描述网络交通流从一种非均衡状态到另一种非均衡状态的动态调整过程。     

基于ATIS的多用户多准则随机均衡交通配流演化模型

为了刻画实现随机用户均衡态的过程,提出一个考虑多用户参与和多准则决策的随机均衡交通配流演化模型。在模型中,根据时间价值的不同,将出行者分为有限类,每类用户的先进出行者信息系统（ATIS）市场占有率由信息收益确定;出行者依据由出行时间和出行费用线性组合的最小感知阻抗选择出行路径;利用不动点定理分析了模型不动点的存在性。数值试验结果表明：提出的模型能够收敛到不动点,可以模拟网络中ATIS市场占有率和流量的演化过程。     

拥挤收费下基于前景理论的出行者路径选择行为分析

出行者（特指私家车出行者）路径选择行为的研究对于城市的交通管理和交通组织都有着重要的意义,而且随着交通出行费用的不断增加,以及道路拥挤收费政策逐步实施,仅仅考虑距离最短、时间最短来对出行者路径选择行为模型进行研究,往往实用性欠佳。针对以往的研究中考虑因素单一、模型实用性不强这一问题,运用能有效描述出行者不确定性条件下决策行为的前景理论,综合考虑出行者的出行时间、出行费用以及出行者的个人偏好、出行经验等因素,建立一个更为贴合实际的出行者路径选择行为模型。以实际算例的形式对比分析了,不同收费标准对不同出行者人群、不同性质出行的路径选择行为的影响程度。结果表明：与拥挤收费政策实施前相比,收费3元时,高收入水平出行者购物出行时的路径发生变化,而对于通勤出行,当收费大于6元时出行路径才发生变化;对于中低收入水平出行者来说,因为其较高收入者对费用更为敏感,所以拥挤收费政策实施后他们的反应也不尽相同。     

基于广义出行费用的城市路网行程时间可靠性

为体现出行者路径选择行为,准确评价路网行程时间可靠性,采用行程时间均值和行程时间均方差的加权和定义广义出行费用,以不同的加权系数反映出行者对待风险的态度。从路段层面定义行程时间可靠性,以广义出行费用最小化为目标构建SUE模型,建立基于广义出行费用的路网行程时间可靠性模型。结合模型特点,给出Monte Carlo仿真和交通规划模型相结合的求解算法。并在一个小型测试路网上进行了验证,结果表明:出行者对待风险的不同态度对行程时间可靠性具有明显的影响,保守型出行者将使路网行程时间可靠性有所提高;所建分配模型能够较真实地反映出行者的路径选择行为,使行程时间可靠性分析更加准确。     

面向出行时间可靠性的最优路径规划

目前城市道路交通普遍存在交通拥挤、交通出行困难等问题。尤其是一些大城市,交通拥挤问题已成为制约城市进一步发展的重要问题。因此,提高出行者的出行效率和可靠性对解决交通拥挤问题具有重大意义。城市道路交通网络是一个典型的动态随机网络,网络中弧和节点的耗费是随机的,且随时间变化。其最优路径问题可以转化为图论网络中的最短路径问题。提出一种基于蒙特卡罗模拟和遗传算法的动态随机网络最短路径算法来解决城市道路交通网络的最优路径问题,并提出基于出行时长95%可靠性的最优路径选择方法来保证出行时间的可靠性。实验表明该算法可以很好地解决城市道路交通网络出行时间可靠性的问题,可以很好地运用到交通出行的路径规划中去。