基于行程质量的随机用户平衡分配模型

提出行程质量的概念以描述出行者在不确定环境下的路径选择准则。将行程质量定义为行程时间和行程时间可靠性的线性加权和,综合了影响路径选择的两个不同的重要因素:行程时间和行程时间可靠性。假定在路段通行能力随机变化的情况下出行者以估计行程质量费用最小作为路径选择的标准,建立了基于行程质量的随机用户平衡分配模型。证明了模型解的等价性和唯一性,给出了求解模型的MSA算法。在一个小型测试网络上的计算结果表明:模型能够反映出行者在随机路网中的路径选择行为。     

考虑出行者偏好和经验的路径选择行为研究

出行者的路径选择行为是包括自身特性在内多种因素共同作用的结果。为分析出行者偏好对路径选择行为的影响,首先假设出行者从路网中获取的信息为不完全历史信息,建立了理解行程时间及其更新模型,然后给出了基于经验-加权吸引力(EWA)学习模型和累计强化学习模型的两种偏好动态更新规则,最后通过Dogit模型将理解行程时间和路径偏好共同纳入出行者的路径选择决策中。在此基础上,对比分析了不考虑路径偏好、路径偏好为固定值、基于EWA学习模型更新路径偏好和基于累计强化学习模型更新路径偏好4种不同偏好情况下网络交通流的演化情况。算例结果表明:相比利用Logit模型不考虑路径偏好的流量分配结果,利用Dogit模型考虑路径偏好的流量分配结果更为均衡,且在考虑偏好时,路径偏好为固定值、基于EWA学习模型更新路径偏好和基于累计强化学习模型更新路径偏好3种情况下路径的均衡流量间差异较小;偏好动态更新时,基于EWA学习模型的路径偏好动态更新规则较累计强化学习模型能更好地捕捉出行个体的路径偏好,但由累计强化学习模型得到的路网流量分配结果更为均衡;偏好为固定值时,路径的均衡流量介于EWA学习模型和累计强化学习模型两种偏好动态更新规则下路径的均衡流量之间。     

道路交通网络脆弱性评估

为了更准确地评估道路交通网络脆弱性,本文在用户出行时间变化与路网出行需求变化的基础上引入出行时间增加率阈值σ以及出行需求惩罚参数ε,并以此构建了路网脆弱性评估模型。该模型通过各路段失效后的用户出行时间损失以及路网出行需求损失,对各路段的脆弱性评估值进行计算,并通过网络服务效率评价指标对路网整体脆弱性进行评估。最后,本文以Dail网络对所构建的脆弱性评估模型进行算例分析,并与未加入σ和ε的传统模型进行对比。分析结果表明该模型可以准确识别路网中的脆弱源,计算结果更符合实际情况。     

遗传算法确定零担货物的选择装箱方式

提出了在铁路运输中应用遗传算法确定零担货物在集装箱中的合理选择装箱 ,并阐述了该算法的具体实现过程 ,有利于提高决策效率和促进铁路实现集装箱运输作业物流化     

基于累积前景理论的随机异质道路网配流模型

针对出行者择路行为的有限理性和风险取向的差异性,将出行者分为4类:分别以可靠度低于50%的出行时间预算、期望出行时间、可靠度高于50%的出行时间预算和超预算期望出行时间作为选择路径的参考点.推导了需求服从对数正态分布、路段通行能力服从均匀分布条件下各类出行者的前景值计算公式,建立了用等价变分不等式表示的均衡模型.算例结果表明,累积前景理论参数设置对配流具有重要影响,随着收益敏感系数的增大,各类出行者的路径前景均呈增大趋势,且第3、4类出行者比第1、2类出行者变化更显著;随着损失敏感系数和损失规避系数的增大,各类出行者的路径前景均呈减少趋势,且第1、2类出行者比第3、4类出行者变化更显著;随着感知概率系数的增大,第1、2类出行者的路径前景呈减小趋势,而第3、4类出行者的路径前景呈增大趋势.     

多用户类型弹性需求随机期望-超额用户平衡模型

为准确描述随机路网环境下出行者规避行程时间不确定风险的择路行为,推导了通勤者需求量服从对数正态分布和路段通行能力服从贝塔分布条件下计算期望-超额行程时间的计算公式,并在考虑出行者对行程时间的估计误差和路网服务水平对交通需求影响的基础上,建立了用等价变分不等式表示的多用户弹性随机期望-超额用户平衡模型.算例结果表明:随着需求水平波动程度和路段通行能力退化程度的加剧,当需求方差-均值比从0.5增至2.0、贝塔分布参数(l和m)从90和10变为10和10时,通勤者和非通勤者期望最小理解期望-超额行程时间分别增加了48.5%和99.2%.     

依赖随机参考点的网络均衡配流模型

所建立模型明确考虑了随机参考点作为累积前景理论(CPT)描述出行者有限理性路径选择行为的补充,将其定义为随机最短行程时间和可接受系数的乘积.假设出行者遵循路径累积前景最大化原则进行路径选择,建立相应的随机均衡条件及等价的不动点模型.然后,给出基于Probit 加载和相继平均法(MSA)的启发式算法,并在小型网络上验证所提出的模型和算法.算例结果表明,依赖随机参考点的交通流模式能够较为真实地再现出行者在路径选择时,同时考虑行程时间均值及随机波动的有限理性行为.对参数进行灵敏度分析,基于CPT得到的路网均衡状态基本上不受行程时间随机波动程度变化的影响,当出行者调整出行时间预算时,均衡状态将随之发生改变.     

供需不确定条件下的预算-超额用户平衡模型

为更加全面、准确反映随机路网中出行者规避风险的择路行为,以预算-超额行程时间作为出行者选择路径的依据,提出了一种供应及需求不确定条件下同时考虑可靠性和不可靠性的交通分配模型——预算-超额用户平衡模型,推导了需求服从Gamma分布、路段通行能力服从均匀分布条件下预算-超额行程时间的解析表达式,并以此为基础建立起用等价变分不等式表示的平衡模型。利用一个小型测试网络比较了用户平衡模型、基于可靠性的用户平衡模型以及预算-超额用户平衡模型的性能。研究结果表明：提出的模型是有效、可行的;其平衡流量模式不同于用户平衡模型和基于可靠性的用户平衡模型;随着需求水平、可靠度以及路段通行能力退化程度的增加,预算-超额行程时间随之增加。     

拥挤公交网络的出行费用可靠性

考虑随机事件对公交系统能力的影响,作者定义了公交网络中乘客的出行费用可靠性指标,以衡量不确定环境下的公交服务水平。该指标定义为在公交系统能力随机变化情况下,在给定的OD对之间,乘客能够按照预定费用顺利完成出行的概率。采用基于用户平衡准则的公交配流模型描述公交乘客的路径选择行为,给出了基于蒙特卡洛仿真的公交出行费用可靠性的计算方法。用一个算例对公交网络出行费用可靠性指标及其计算方法进行了验证。     

基于路段走行时间可靠性的路网容量可靠性

为了减少了计算工作量，基于路网容量可靠性概念的分析，构造了基于路段走行时间可靠性的路网容量可靠性双层规划模型，根据模型中反映的路径选择行为为用户平衡的特点，用灵敏度分析法求解路网容量可靠性模型，并给出了1个简单的算例．算例结果表明，该模型能够用于评估随机环境下的路网性能，并为路网性能的改善提供依据。