基于改进北方苍鹰优化算法的封闭小区开放决策模型

为减少封闭小区开放过程中安全、环境与噪声等因素带来的影响,考虑小区开放的影响因素与费用值之间的关系,同时考虑小区出口和入口数量对内部交通疏散的影响,建立封闭小区是否开放的多目标优化模型。在北方苍鹰优化算法基础上,优化苍鹰的捕食行为,改进北方苍鹰优化算法对模型进行求解。通过虚拟路网验证模型和改进算法的有效性,计算结果表明,合理设置封闭小区的决策方式,可以减少车辆出行时间和出行总费用值,开放封闭小区能有效缓解交通压力。此外,将改进北方苍鹰优化算法(ENGO)与非支配排序遗传算法和社会工程优化器进行比较,研究结果能表明ENGO具有的优越性,相比其它两种算法,其反世代距离平均上升9.59%,超体积平均上升3.21%,运行时间平均下降5.88%。     

基于出行决策的公路网多目标最优路径算法

为使公路网静态最优出行路径能综合表达道路环境影响因素与出行者的路径选择偏好,研究了GIS环境下的用户-系统最优出行路径决策模式.基于层次分析法,构建了综合考虑行程时间、舒适安全性与行程费用的公路网路段交通阻抗评价指标体系,提出了对定性与定量化参评指标进行综合一致性处理的方法.通过用户-系统共同决定的路段交通阻抗的综合评价过程,将最优路径问题转化为最短路径问题,采用各路段各出行目标的标准化值之和作为评价指标,采用Dijkstra算法实现最优路径的搜索.实例验证结果表明:最优路径比距离最短路径出行距离增加8%,出行时间减少7%,舒适安全性提高17%,出行费用增加13%,所得最优路径是针对特定用户的多目标路径,明显异于单目标最短路径,表明该方法可行.     

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.     

考虑街区尺寸的不同交通方式广义出行成本分析

我国的城市规划理念逐渐从封闭小区转向开放街区,以实现街区内部道路公共化,优化路网布局.但不同街区模式对城市交通的具体影响缺乏定量研究.为此,本文区分街区内外部出行,分析了街区尺寸对城市路网交通性能(出行距离、时间及转弯次数)的影响,并基于出行时间和费用,构建了各种交通方式广义出行成本,分析其在不同街区尺寸下的变化特征. 结果表明,给定路网规模下,街区尺寸越大,平均内部出行时间占比越高,越不利于公共交通出行,例如当街区尺寸为 600 m 时,公共交通方式下的平均内部出行时间占比高于私家车 10%.未来城市规划需更多地考虑街区尺寸的影响.     

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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.     

基于累积前景理论的通勤者出行方式选择

为研究通勤者在不确定环境下对出行方式的选择,依据通勤者在出行方式选择中的思维习惯,引入行程时间和行程费用两个参照点,基于累积前景理论,对两个参照点的累积前景值进行规范化。考虑指标权重给出综合累积前景值,建立出行方式的选择模型。通过仿真算例,分析各自前景值和综合前景值的变化规律,以及参照点的变化对通勤者出行方式的影响。研究表明:考虑两个参考点的累积前景理论模型能够较好地描述通勤者对出行方式的选择行为;相比行程费用,行程时间对通勤者出行方式选择的影响较大;对于中等出行距离,地铁更接近通勤者的心理预期,与大中型城市的出行现象相符合。     

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.     

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。     

考虑环境影响限制的交通分配模型及算法

针对交通环境影响限制对出行者出行线路选择的影响,建立了对应交通流分配模型,并为模型设计了有效的增广拉格朗日乘子求解算法。首先,基于交通环境影响特征将环境影响限制约束分为独立路段式、独立节点式和区块限制约束3种。其次,通过在经典用户均衡模型中添加环境影响限制约束,得到考虑环境影响的交通分配模型。通过定义广义行程时间和利用KKT条件,分析了新模型对应的出行者路线选择原则。最后,为新模型设计了嵌套Frank-Wolfe算法的部分增广拉格朗日乘子算法。数值算例验证了模型与算法的有效性。研究拓展了现有交通流分配理论的研究视角,也可为交通管理者考虑环境影响提供理论支持。     

基于公交可达性的公交方式选择模型研究

交通方式选择是公交出行需求预测的关键内容之一。文章在公交方式选择效用函数中加入起点和终点交通小区的交通可达性（考虑公交站点到达时间、站台数量、线路条数、发车频率等）,对Logit模型进行改进,并用海口市居民出行调查数据对改进模型进行验证,结果表明改进模型划分结果更接近真实值。     

考虑速度限制的连续交通网络设计问题

本文提出了一个考虑车速限制的双目标连续交通网络设计问题,旨在通过合理的路段拓展与限速策略提高网络交通运行效率和减少交通系统的环境污染.构建了一个双目标双层规划模型来描述提出的交通网络设计问题.其中,上层问题从交通管理者的角度出发,以系统总阻抗与总投资额之和最小及网络总的车辆尾气排放最小为目标,制定最优的网络设计方案和不同时段最优的限速方案;下层问题基于用户平衡准则,描述不同时段出行者的路径选择行为.设计了基于非支配排序的遗传算法对提出的双层规划模型进行求解,并采用数值算例验证了提出的模型与算法的有效性.     

多约束条件下城市道路环卫车优化配置与路径规划

为有效解决当前城市环卫车调度决策过度依赖人工主观经验造成的车辆配置不合理和作业效率低下问题,本文提出一种多约束条件下的城市道路环卫车优化配置与路径规划方法。通过综合考虑环卫车在现实作业中的作业时限、服务次数、行驶速度和车辆退出节点等多种约束条件,将物理道路网络拓展为时空网络,刻画车辆在路网上的时空运行轨迹,进而将环卫车优化配置与路径规划问题从数学上描述为带多类约束条件的弧路径问题(Arc Routing Problem, ARP)。 在此基础上,构建以车辆配置与出行总成本最小化为目标函数的环卫车优化配置与路径规划模型,并通过设计分支定价算法精确求解模型。将所提方法应用于苏州工业园区19个区域路网的环卫车辆配置与调度管理,从经济成本、作业效率和环保效益这3方面评估所提方法的可行性和有效性。结果表明：本文所提方法能够显著节约环卫运营成本,提升环卫车辆作业效率;同时,可有效降低环卫车辆碳排放量,形成良好的经济和社会效益,为智慧环卫提供了行之有效的新方案。     

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。     

基于层次蝙蝠算法的应急车辆调度与交通疏散协同决策

城市路网多事故应急救援中，因交通拥堵造成应急车辆滞留现象时常发生，严重影响道路交通事故救援效率.提出通过交通疏散提高救援路径的可靠性，构建双层规划模型对应急车辆调度和交通疏散进行协同决策. 设计一种双层蝙蝠算法，上层算法在应急车辆需求、事故时间窗和可用车辆约束下求解响应时间最短的调度方案，下层算法在路段容量和疏散需求约束下求解多条最短路径的交通疏散策略，从中选取最短时间路径. 算例结果表明，本文模型通过缩短应急车辆在途时间有效提升了应急救援效率，算法具有优秀的寻优能力和运行速度.     

信号交叉口绿色驾驶车速控制方法

信号交叉口是整个城市交通路网中的瓶颈区域.车流经常在路口停车等候造成怠速行驶,严重降低交叉口的通行效率,同时造成严重的汽车尾气排放污染.为了减轻交叉口对交通流的阻断,合理降低信号交叉口的车辆延误、燃油消耗和污染物排放,本文提出了一种基于多级可变速度限制的信号交叉口绿色驾驶控制方法.该方法以可变速度限制值为控制变量,并基于固定式检测器获取的交叉口附近道路交通状况信息对车辆进行速度限制值的实时发布,以实现在不增加旅行时间的基础上平滑车辆驶近交叉口过程中的时空轨迹.通过MATLAB对该方法进行仿真验证,结果表明,其能够有效地降低交叉口的车辆延误,并减少车辆的燃油消耗与污染物排放量.     

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优化应急车辆调度是降低突发事件造成重大人员伤亡和财产损失的有效手段. 在分析应急车辆调度问题、决策目标、决策变量和目标函数的基础上,构建了最小化整体损失的理想化调度模型. 针对该理想模型的参数难以确定的问题,提出以广义响应时间为基础,以实时交通量辅助决策,采用简化约束条件的方法建立了城市应急车辆调度的优化模型. 分析了路段行程时间和交叉口行程时间的计算,依据路段交通流量对城市应急车辆调度的影响划分道路服务等级. 基于威海市实际案例的分析结果表明,简化模型能够辅助优选应急车辆调度方案,验证了该方法的有效性.     

基于地面路网MFD 的快速路出口匝道流量分配模型

过于集中的流量分配易导致出口匝道和与之相衔接的地面道路过饱和,进而影响快速路和地面路网的通行效率.为提高路网中车辆通过快速路到达目的地的通行效率,基于地面路网宏观基本图（Macroscopic Fundamental Diagram,MFD）,以出口匝道通行能力和与之相衔接的地面路网承载能力为约束条件,以整个路网的车辆总行程时间最短为优化目标,建立快速路出口匝道流量分配模型.根据宏观网络车流平衡方程,采用改进的遗传算法对模型进行求解.最后,通过实际路网验证了模型的有效性.结果表明,该模型可有效提高车辆通过快速路到达目的地的通行效率,同时降低出行成本.     

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突发事故及其所造成的非重复性拥堵会对城市交通系统正常运行有重大影响,其造成的拥堵传播会使得拥堵区域内的大量路段瘫痪.因此研究缓解突发事故下交通拥堵的策略具有十分重要的意义.本文研究突发事故下先进的交通信息系统策略设计问题.建立了ATIS策略设计的双层规划模型,上层目标从交通管理者的角度追求出行者的系统总阻抗与交通信息运营成本最小化,下层描述在ATIS作用下出行者的动态路径选择行为,并通过元胞传输模型仿真拥堵的传播与路段上车辆的走行.提出了基于遗传算法的求解方法.算例结果表明,优化的ATIS策略能够有效地缓解突发事故所导致的交通拥堵,提高交通网络的系统性能.     

MFD子区交通状态转移风险决策边界控制模型

根据交通流分布,决策区域路网交通状态转移风险是进行区域交通诱导与控制的重要基础.宏观基本图(Macroscopic Fundamental Diagram,MFD)无需复杂的路网OD数据,并可有效描述区域路网宏观特性,为解决这一问题提供了契机.因此以MFD特性为基础,考虑诱导与控制条件下驾驶人的路径决策对子区交通状态的影响,以路网最大完成率和最短总行程时间为约束,通过模糊风险管理,建立平衡MFD子区交通状态与成本的风险决策模型,并采用ALRS算法对模型进行求解.仿真结果表明,建立的交通状态风险决策模型可有效提高控制和诱导的效率,同时保证突发情况下交通控制的实时性和有效性.