一种多模式下考虑排放的交通分配模型及其算法研究

讨论了一类考虑排放的、非可加路径费用下的交通分配问题.在Venigalla等人研究的基础上,进一步完善了考虑不同发动机启动模式下考虑排放的交通分配模型,并采用一种基于路径的、非集计的单纯分解算法求解,然后应用到一个网络实例中进行了数值验证.数值计算结果表明,在求最优解的迭代过程中,基于非集计的单纯分解算法比基于F-W算法的收敛速度快,适用于求解非可加路径费用的大规模交通分配问题.     

基于拓扑处理的Logit型网络加载算法

针对均衡交通分配问题,提出了一种基于拓扑处理来改进DIAL算法中合理路径的定义并求解Logit型网络加载模型的新算法。当道路网络存在环路时,算法根据从节点到讫点的阻抗的降序来删除节点上游没有遍历的路段,从而将有环网络变为无环网络并根据拓扑排序确定的节点计算顺序来计算路段权重和流量。对于无环网络,新算法可以得到与理论值完全一致的结果;对有环网络,可以减少DIAL算法中非合理路径的数目。计算实例表明:新算法可降低DIAL算法中合理路径定义过于严格所带来的误差。     

基于最短路径搜索的动态随机交通分配

提出了一个基于Logit方法的动态交通随机分配模型,该模型通过最短路算法和随机分配来解决动态均衡交通分配中的出行选择问题,避免了以往动态交通均衡分配中解凸规划或非线性规划问题,同时不需要路径枚举,从而使本模型更适合于大型路网的动态交通分配．随后的算例证实了该模型的可行性。     

基于动态交通分配的应急路径规划

为了提高在应急救援与疏散工作中的应急交通效率,针对已有相关算法未考虑交通问题动态性的不足,提出了1个基于动态交通分配的应急路径规划算法。给出了问题的定义,设计了1个基于仿真的动态交通分配模型,给出了基于动态交通分配的算法求解步骤。通过北京市路网数据对算法进行验证,证明了算法的可行性与有效性。     

基于Logit模型的动态交通分配研究

提出了一种基于Logit方法的交通分配模型，该模型是动态出发时间选择和随机用户平衡的联合模型（DDSUE）。作为一种基于全路径的交通分配模型，在路径选择上，使用了Logit模型求出每条路径的选择概率；在出发时间选择上，采用路径通行能力和路径选择概率来联合确定交通出发量，然后利用总交通出发量和路径选择概率求出每条路径上的驶入量。最后以一个实际算例，并通过改变参数对结果进行了分析。     

基于道路功能的分层交通分配方法研究

针对当前交通分配预测在宏观把握上的缺陷,提出了一种改进的基于道路功能分层的交通分配思路、分配模型及算法.这种改进的方法从宏观层次到微观层次进行分配预测,有利于从不同层面校核分配结果,也有利于提高分配运算速度.通过一个实例阐述了该方法的步骤,并与TransCAD STOCH分配方法进行比较,结果证明基于道路功能的分层交通分配方法更接近于实际交通状况.     

转向延误和路段容量双约束下的用户均衡模型及算法研究

为了更真实地反映拥堵交通网络实际情况,考虑到交叉口转向延误和路段容量约束对交通分配模型的影响,首先构建了带转向延误和路段容量双约束下的用户均衡模型,利用Karush-Kuhn-Tucker条件证明其等价性;其次,通过改进的最短路算法,利用Projection Gradient算法作为内循环、增强拉格朗日乘子法作为外循环求解该模型.最后,利用算例路网证明该算法的可行性,对比初始状态、管控措施及双约束状态下的均衡网络流交通分配结果,发现得到路径解的同时能清晰地知道某一路段或路径交通流量转移情况,该模型通过流量转移为交通管控措施提供决策依据,进而有效地缓解交通拥堵.     

随机交通分配中有效路径的定向树搜索算法

交通路网中有效路径的确定方法是进行各类随机交通流量分配的关键技术.文章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,模拟树的生长,提出了一种有效路径的定向树搜索算法.通过将该方法应用于随机用户均衡分配模型,说明了该方法的有效性.     

两类分通分配模型算法的关系及其应用

针对两类（4个）交通分配模型及其关系，以及“全有全无”交通分配模型归类问题进行了研究，通过对比研究发现，仅需在目前常豕的基于容量交通分配模型的算法中加入一个模块即可实现一种用户平衡模型的结果，为编写一类用户平衡的软件提供了捷径，对理论与实践也有一定的指导价值。     

混合小生境遗传-模拟退火算法在动态交通分配中的应用

为了解决已有的动态交通分配模型普遍存在的优化计算时间过长,严重影响网络规模扩展的问题,提出了一种新的动态交通分配优化算法。将模拟退火和隔离小生境技术有机地结合起来,融入到遗传训练过程中形成了一种混合小生境遗传-模拟退火算法,不仅可以有效地避免传统遗传算法可能出现的不收敛现象,加快进化速度,具有更强的全局寻优能力,而且计算速度和算法稳定性也得到提高。将其与Papageorgiou M.提出的动态交通分配模型框架相结合,设计了动态交通分配的快速模拟优化算法,并进行了实例研究。仿真结果表明,新的优化算法显著降低了优化计算时间,大大提高了动态交通分配模型的实用价值。     

动态状态交通分配模型及其运用

静态交通分配模型不能很好地反映实际交通状况,而动态交通分配模型计算复杂、计算量大。本文基于动态用户状态均衡条件下,提出一种动态和静态交通分配的折衷方案———动态状态交通分配模型,给出了该模型计算路段平均队列长度和平均通行时间的公式,以及动态状态交通分配算法;最后给出一个运用于正常工作日动态交通分配的例子进行模型检验及其检验的数值结果。     

Robust traffic assignment model: Formulation,solution algorithms and empirical application

ABSTRACT

The deterministic traffic assignment problem based on Wardrop's first criterion of traffic network utilization has been widely studied in the literature. However, the assumption of deterministic travel times in these models is restrictive, given the large degree of uncertainty prevalent in urban transportation networks. In this context, this paper proposes a robust traffic assignment model that generalizes Wardrop's principle of traffic network equilibrium to networks with stochastic and correlated link travel times and incorporates the aversion of commuters to unreliable routes.

The user response to travel time uncertainty is modeled using the robust cost (RC) measure (defined as a weighted combination of the mean and standard deviation of path travel time) and the corresponding robust user equilibrium (UE) conditions are defined. The robust traffic assignment problem (RTAP) is subsequently formulated as a Variational Inequality problem. To solve the RTAP, a Gradient Projection algorithm is proposed, which involves solving a series of minimum RC path sub-problems that are theoretically and practically harder than deterministic shortest path problems. In addition, an origin-based heuristic is proposed to enhance computational performance on large networks. Numerical experiments examine the computational performance and convergence characteristics of the exact algorithm and establish the accuracy and efficiency of the origin-based heuristic on various real-world networks. Finally, the proposed RTA model is applied to the Chennai road network using empirical data, and its benefits as a normative benchmark are quantified through comparisons against the standard UE and System Optimum (SO) models.     

基于定向树搜索的博弈配流模型

通过将交通路网中路径搜索的定向式启发策略与深度优先的树搜索算法相结合,提出了一种有效路径的定向树搜索算法。该算法利用节点坐标划定有效搜索区,使搜索范围缩小。在具体的求解过程中一是利用已求出的节点位势确定下一步搜索的邻接节点范围,二是利用一个简单的节点估价函数确定进一步要选择的节点。通过给每一个节点一个搜索标记号来记录搜索树的分杈情况,可以顺利的实现有效路径的连续搜索,并结合博弈理论建立了新的交通流分配模型,给出了博弈配流的步骤。新模型合理反映了交通路网中出行者的出行路径决策行为,提供了唯一的路径流量解,因此便于在交通网络的灵敏度分析和优化设计中应用。最后,用一个简单算例说明了该方法的有效性。     

交通管制条件下城市道路网络模型及分配算法研究

城市道路网络模型及其算法是城市道路网络分析和分配的基础。本文首先分析了交通管制条件下原有城市道路网络模型和算法的不足,在此基础上提出一种改进模型和算法,并给出算例。这种改进的模型和算法能较好地满足实际分配的要求,在交通规划、交通管理和交通流模拟中都有着十分广阔的应用前景,且已经被成功地应用于郑州市综合交通规划中。     

应急铁路军事运输径路优化问题研究

应急铁路军事运输,需要合理安排输送径路,完成时限要求下的大规模集中输送。分析了应急铁路军事运输的特点,建立了径路优化的数学模型。设计了基于车流优先权编码的遗传算法,确定车流序列。按照车流序列,采用逐次配流法,求解多源多汇的径路集问题。通过实例证明了算法的有效性。     

可直接计算转向流量的改进型DIAL交通分配算法

为了在交通分配中直接计算转向流量而不是通过事后推算获取,利用转向—路段拓扑关系及其衍生路段上流量守恒的规律,对Logit交通分配中最常用的DIAL算法进行改进。改进后的DIAL算法既继承了原算法的基本结构和全部优点,又可在得到路段流量的同时直接计算转向流量,且能避免传统的FURNESS、FRATOR等事后推算模型在进行路段流量至转向流量迭代推算时的过大计算量及其他缺点。最后通过一个经典算例验证了该算法的有效性。     

基于蚁群算法的自适应路径导航算法

针对时常发生和不断加剧的交通拥挤、堵塞等情况,研究一种动态的、自适应的导航算法,以达到对车辆进行合理有效的路径导航和路径规划的目的.这一算法是在蚁群算法的基础之上,辅以多因素综合评判的方式,改进蚁群算法的评判标准,构建动态导航模型.以该导航模型为基础,通过仿真实验进行求解,仿真实验中将路径宽度、通行时延等随机因素考虑在内并进行综合权衡,使得动态导航的结果具有现实中的指导意义.数据实例表明,该导航算法是可行的、有效的,具有良好的导航效果,可为实际的导航系统提供有力地决策支持.     

考虑拥堵空间排队与溢出的道路网静态交通流分配

为刻画拥堵空间排队与溢出现象对交通流分配的影响，提出考虑拥堵空间排队与溢出的道路网静态交通流分配问题，并构建相关的求解算法，用于描述交通需求在起讫点移动过程中路网整体的宏观运行状态。首先，丰富和完善考虑拥堵空间排队与溢出的静态交通流分配的相关假设，提出次生瓶颈、拥堵干扰与渗透和分段化路段阻抗等基本概念和理论，来刻画拥堵交通瓶颈、拥堵空间排队等交通现象；其次，建立网络瓶颈识别算法和空间排队回溯算法，基于此构建考虑拥堵空间排队和溢出的增量分配算法，用于求解交通流分配的结果；最后，通过使用一个具有说明型的算例进行对比分析。研究结果表明：建立的瓶颈识别、排队回溯和增量分配算法可以识别路网中的瓶颈位置及其拥堵排队区域，并可计算得到各路段上的分段分配流量；与点排队只影响瓶颈路段的运行状况和均一的路段分配结果相比，可有效描述路网整体的宏观运行状态以及由于拥堵空间排队所导致的拥堵干扰与渗透现象；不同于“时间片”的伪动态交通流分配模型，新建算法的分配结果是“全时段”与“整体性”的路网宏观运行状态，包含了拥堵瓶颈的具体位置和空间排队的干扰与渗透情况；一般拥堵点排队模型和基于“时间片”的拥堵空间排队模型难以刻画拥堵干扰与渗透现象以及路网整体的宏观运行状态，故所建立的分配方法是对传统拥堵交通流分配的丰富和发展。