城市交通网络中社会成本的优化上界

在固定需求的交通网络中,均衡状态下的网络流量可能不是社会最优的,为了进一步明确用户均衡与系统最优之间的关系,通过引入一个与均衡流量社会成本相关的量值,得到城市交通网络社会成本优化上界的计算公式。结果表明:均衡交通网络流量模式的社会成本最高为社会最优流量模式的两倍,也就是说通过有效的控制策略最多可以节约网络社会成本的一半。     

一类弹性需求混合均衡交通分配的效率损失

交通网络中不同类型用户的路径选择行为导致混合均衡交通分配。自私用户总是选择最小实际出行成本的路径出行,利他用户选择最小理解出行成本的路径出行。最小理解出行成本是实际出行成本与边际出行成本的线性加权。首先,构建了自私用户和利他用户弹性需求混合均衡交通分配的等价变分不等式模型;然后,假定路段出行成本函数为多项式出行成本函数,并运用非线性规划方法界定了该类混合均衡交通分配的效率损失上界及其与网络参数的关系。研究结果表明,效率损失上界与网络拓扑结构无关,只和路段出行成本函数的最高次以及最小和最大利他系数相关。     

有限理性用户风险态度对系统效率的影响

为研究有限理性用户风险态度对随机退化路网均衡和系统效率的影响,构建了考虑路网能力退化的连续风险态度双参考点用户均衡(CPV_UE)模型和系统效率分析模型,证明了解的存在性,并设计了嵌套求解算法.模型从外部客观随机性(随机能力退化路网)和个体主观随机性(双参考点累积前景出行效用)两方面对交通网络均衡状态进行定义、划分与分析. 最后以Nguyen & Dupuis路网为例,分析了连续风险态度对网络均衡和系统效率的影响.研究验证了保守用户在网络均衡时感受到的价值更低的特点,也发现保守用户群体在均衡时流量分布更分散.同时发现,虽然CPV_UE比系统最优均衡行程时间期望大,但其标准差较小,行程时间可靠性更高.     

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在城市交通系统中,动态交通和静态交通之间存在着密切的关系,两者之间既相互促进又相互制约。本文对城市交通网络中的道路及停车流量分配问题进行了探讨和研究。充分考虑了影响出行者停车选择的主要因素,包括车辆行驶费用、停车费用以及步行费用等,构造了停车场广义效用函数,采用Logit模型来描述出行者的停车选择概率,并假定出行者的路径选择行为满足Wardrop平衡准则。在此基础上,综合考虑交通网络中出行者的路径选择和停车选择问题,提出了具有能力约束的城市道路及停车流量分配的用户平衡模型,并给出了求解该模型的算法。最后通过一个简单算例,对模型及算法进行了验证,分析了不同交通需求及停车收费条件下停车流量的变化情况。     

驾驶员路线选择行为分析

研究驾驶员的路线选择行为有助于提高既有道路网络(特别是城市交通网络)的利用率，从而改善交通状况。本文从宏观角度分析存在实时交通信息条件下驾驶员路线选择行为的时间演化特征，认为路线选择行为具有随机不确定性，在设计交通诱导系统或交通信息系统时，必须考虑扰动要素影响，才能保证系统有效实现均衡的交通流动态分配.     

多层次交通网络的UE与SO混合均衡与效率损失

缓解城市交通拥挤,改善交通网络效率是城市经济社会发展的重要议题,实际交通网络的多层次性被证明能改善交通网络性能.多层次的现代城市交通网络中部分车辆受控于交通诱导与控制中心,遵从系统最优原则(SO),而其他出行者服从用户平衡原则(UE),建立了这种多层次混合交通均衡及其等价变分不等式,并推导出了多层次混合均衡的效率损失上界.该效率损失上界与网络层次结构、道路路况、交通需求水平、交通诱导信息渗透率相关,其特殊情况与以前所报道的结果吻合.     

不确定条件对交通网络设计的影响分析

交通网络设计问题中较为关键的问题之一是如何准确合理的反映网络用户 出行行为,符合实际的行为描述有助于决策者做出正确的决策.已有文献在用户均衡基础 上对网络设计问题做出研究,假设所有用户均为风险中性的,忽略了出行时间不确定性给 网络设计决策带来的差异性影响.本文在随机路段能力导致的不确定环境下,引入期望出 行时间（MTT）、出行时间预算（TTB）和 α -可靠性的平均额外行程时间（METT）,并采用 数据结果对比分析不同用户均衡模式（DUE、DRUE、METTUE）对网络设计问题决策的 影响.实验结果表明,在不同路段能力随机变化程度下,考虑用户出行时间的不确定性因 素,较传统用户均衡更贴近现实,同时也为网络设计决策提供更准确的指导.     

面向新型混合交通流的智能交叉口网络布局优化

考虑网联自动驾驶车辆(Connected Autonomous Vehicle, CAV)应用先进的车联网与自动驾驶技术，可以采用智能交叉口的组织形式，大幅提升交叉口的通行效率，为降低CAV与人工驾驶车辆(Human-driven Vehicle, HV)混行条件下城市交通系统的整体出行成本，提出智能交叉口在城 市交通网络中的布局优化问题，建立数学优化模型并求解。首先，基于对两类车辆行驶特性的分析，建立混合用户均衡模型，描述CAV与HV的路径选择行为；其次，从交通规划者的角度，以系统最优为目标，整合混合用户均衡模型，建立面向新型混合交通流的智能交叉口网络布局优化模型，并利用改进的遗传算法求解；最后，选取Sioux-Falls交通网络作为案例分析，验证模型与算法的有效性，并研究CAV渗透率变化对优化结果的影响。研究表明，智能交叉口在城市路网中的合理规划极大地提高了新型混行场景下城市交通系统的出行效率，同时，大幅降低了由于网联自动 驾驶单方面技术优势带来的CAV与HV的出行效率差距，增进了出行公平性。     

多模式交通网络路径动态调整模型

既有路径调整模型的研究载体是单模式网络,不能够刻画现实中多模式网络上 出行者的路径调整行为.为此,本文提出采用比例延拓与绝对延拓两种方法来描述多模式 网络中用户对不同出行方式的费用感知特性,并据此建立了多模式网络条件下的用户路 径动态调整模型（Multi-modal Route-Swapping Dynamics, 简称 MRSD）.研究发现：（1） MRSD 能避免过度调整行为,并能维持解集不变性;（2）MRSD 的稳定路径流模式与多模 式网络用户均衡等价,且在其稳定状态,模式内部所有被使用的路径具有相同且最小的 实际费用,模式之间所有被使用的路径之间存在（符合比例延拓或绝对延拓的）费用感知 壁垒;（3）MRSD 的所有解有界且收敛于多模式网络用户均衡.     

基于SDN的两级大象流负载均衡策略

以SDN网络为基础,提出一种解决数据中心网络拥塞的大象流负载均衡策略,完善了负载均衡整体框架.第一阶段使用sFlow收集网络状态,通过降低大象流误检率,采用突出大象流漏检率并设置阈值以判定可疑大象流;第二阶段应用基于流持续时间判定真正大象流,剔除已变质大象流,并将两阶段的大象流检测方法嵌入整体负载均衡架构中;最后在ubuntu系统环境下利用Mininet搭建胖树网络拓扑,以Ryu为控制器进行仿真模拟测试,通过控制流量负载验证大象流负载均衡策略.试验结果表明,提出的大象流负载均衡策略可提高数据中心网络中大象流与老鼠流的检测效率和网络链路利用率,并可减小网络传输时延.     

Statistical Properties of Individual Choice Behaviors on Urban Traffic Networks

Many transportation processes and behaviors, from traffic flow movement to crowd stampede and natural fluxion, are related to the action of agents. We have investigated and quantified the interplay between topologies and the individual behavior modes (unselfish and selfish) in equilibrium urban traffic networks. In this paper, the unselfish and selfish behavior correspond to the system optimum (SO) and user equilibrium in the traffic assignment. A significant finding is that the fractions of flow for two cases are constants in the minimum spanning tree where a large number of transport task is shouldered. In addition, we find that the upper bound of unselfish behavior is limited and ordinal for different network topologies which, therefore, indicates large investment on SO is not an effective method to alleviate the traffic congestion caused by selfish behavior. We report the phase transition from free traffic to congestion and derive a general scaling relationship between the congestion and the flow in arbitrary network topologies suggesting that the result might be practically useful for designing urban traffic networks.     

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在拥挤交通网络中,路段阻抗不仅与本路段车流量有关,也受其它路段车流量影响.本文讨论拥挤交通网络中同时考虑本路段和其它路段流量影响时Braess’悖论的性质及在系统最优分配下新增路段的作用.利用用户平衡(UE)和系统最优(SO)条件,计算得出Braess’悖论发生时交通需求具体范围及SO分配下新增路段有意义的交通需求具体范围,研究其它路段车流量对悖论产生概率影响及对SO分配下新增路段是否起作用的影响,讨论其它路段对UE分配和SO分配网络总阻抗差距的影响.结果表明,悖论发生概率,SO分配下新增路段起作用的概率及两种交通分配网络总阻抗的差距都受其它路段不同程度的影响,这为城市交通网络规划拓宽了思路.     

一种拥挤数量调节的非均衡网络交通流动态演化模型（英文）

基于经济学非瓦尔拉斯均衡理论, 采用经济学中市场摸索过程模拟出行者路径选择行为; 假设城市出行者在路径决策过程中, 考虑路径出行时间和关键路径拥挤程度的共同影响, 以价格拥挤混合均衡交通流模式为基础, 建立了一种价格-拥挤混合调节的非均衡网络交通流动态演化模型, 并验证了模型稳定状态与均衡的等价性; 基于简单的测试网络和中型路网, 对演化模型进行了模拟, 描述了非均衡网络交通流的演化过程与非均衡状态下交通网络的整体表现。研究结果表明: 时间价格调节模型的演化结果符合经典的Wardrop第一原理, 拥挤数量调节的结果使得OD间各路径上关键路段的拥挤程度一致, 价格-拥挤混合调节的结果会使路径流在走行费用较小和拥挤程度较低的路径上相互进行调整, 其动态演化过程波动性要大于单一调节的情况; 在测试路网中, 考虑采用拥挤程度对路径进行选择的行为, 使得整个路网拥挤均匀程度整体提高62%, 但路段饱和度均值却从0.60增大到了0.64, 表明路网整体上变得拥挤; 若考虑两者的共同调节, 最拥堵路段饱和度从0.936下降到0.787, 均匀程度整体提高46%, 且路段饱和度均值降低, 路径行程时间变小, 拥堵得到改善; 中型路网的测试结果也表明这种混合均衡模式能灵活、客观地描述路网交通流动态演化过程, 获得较为合理的路网系统的稳态流量。      

基于图卷积网络的路网短时交通流预测研究

智能交通系统是缓解交通拥堵行之有效的手段,精准的交通流预测是其实现的关键所在. 本文考虑路网拓扑结构和交通流时空相关性,提出基于图卷积网络(Graph Convolution Network,GCN)的大规模城市路网短时交通流预测模型,具有较高的预测精度、预测效率和现实解释意义;采用真实大规模城市路网浮动车数据对GCN模型进行测试,结果表明,GCN模型相对于现有模型,在预测性能上有较大提升.     

考虑出行者行为的多重网络拥堵风险传播模型

城市道路交通拥堵风险传播过程受拥堵预警信息、出行者行为特性及居民出行流量分布等诸多因素影响.本文提出包括道路子网、信息子网和出行子网的多重网络模型,应用改进的UAU-SIR(Unaware-Aware-Unaware-Susceptible-Infective-Recovered)模型,探讨多重网络预警信息下的城市道路...     

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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.     

ATIS 作用下弹性需求混合交通均衡的效率损失

在ATIS 用户和利己用户组成的交通网络中，利己用户遵循用户均衡原则选择出行路径，其目的是最小化自身出行成本；先进出行者信息系统(ATIS)用户遵循系统最优原则选择出行路径，其目的是最小化系统总出行成本. 本文基于ATIS 用户和利己用户路径选择原则的异质性，对弹性需求下该类混合交通均衡分配的效率损失进行探讨. 构建弹性需求下该类混合交通均衡分配的变分不等式模型，界定其效率损失上界. 结果表明，效率损失上界与用户均衡时社会总收益与社会总剩余之比相关，还与用户均衡时路段上ATIS 用户的流量与总流量之比有关.     

基于MFD的城市区域路网多子区协调控制策略

针对城市路网中区域性的大范围交通拥堵问题,提出了基于宏观基本图(Macroscopic Fundamental Diagram,MFD)的多子区协调控制策略,以提升路网的整体运行效益.该策略将城市区域路网划分为多个子区,每个子区的交通流又划分为内部流和转移流,综合两者建立了基于MFD的多子区交通流模型,并给出了对各子区交通流诱导时的边界约束条件;通过调节子区边界控制输入,设计了边界反馈控制器对各子区转移流进行动态诱导,继而进行了迭代分析,以判断其是否满足边界约束,并对控制器进行了Lyapunov稳定性分析.仿真结果表明,所提策略使城市区域路网中各子区车辆总数渐近收敛于设定值,且整体平均流量提高了约11%,大范围交通拥堵状况得到明显缓解.     

城市交通空间需求与交通网络双均衡研究

从交通空间需求人手,运用均衡原理建立交通空间需求与交通网络二者的耦合关系模型,提出了一套城市交通空间需求与交通网络一体化均衡配置方法.该方法能够同时实现交通需求与交通网络的供需均衡以及交通网络自身的用户均衡,对于城市土地利用与交通系统的一体化规划以及城市规划与交通规划的结合具有重要的借鉴作用.