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。      

VRGS中车辆引导比例研究—MLP优化模型描述

对由引导车辆和非引导车辆构成的路网交通流模式进行了分析，根据引导系统，引导车辆和非引导车辆三者之间的行为竞争机制，建立了一个描述车辆引导比例的变化对引导系统收益影响的多水平优化模型。     

自动驾驶专用车道影响下的CACC车流管理策略

自动驾驶专用车道对混合交通流的作用与协同自适应巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control,CACC)车流大小相关.为分析已存在自动驾驶专用车道场景下CACC车流在各车道上的分布情况对交通流的影响,利用已有的人工驾驶车辆(Human-driving Vehicle,HV)和CACC跟...     

基于无人驾驶车辆的可变车道优化方法

为充分利用道路资源,提高道路网络系统的运行效率,缓解因潮汐现象所导致的交通拥堵和道路资源闲置并存的问题,面向无人驾驶车辆普及的未来对可变车道优化方法开展了研究。根据用户最优和系统最优之间的关系,提出了通过ITS调控所有无人驾驶车辆实现系统最优的方法。在此基础上,进一步考虑可变车道对道路资源的调节作用,构建了基于无人驾驶车辆的系统最优可变车道模型。采用混沌粒子群算法对模型进行求解,并通过算例验证了模型和算法的有效性。研究结果表明:在无人驾驶车辆普及的未来,单纯通过ITS调控所有无人驾驶车辆在道路网络达到系统最优状态,由于不能很好地利用轻交通流方向闲置的道路资源来提高重交通流方向路段的容量从而调节道路网络结构更好地匹配居民出行需求,因此对于缓解因潮汐现象所导致的交通拥堵和道路资源闲置并存的问题效果并不突出,对于提高道路网络的运行效率亦有限。而结合可变车道优化后,可以很好地协调人、车、路之间的关系,调节道路网络结构更好地匹配居民出行需求,均衡各路段的饱和度,优化流量在道路网络上的分布,显著减少道路网络系统总出行时间,在最大程度上发挥道路资源的作用,保障道路网络系统高效运行,有效缓解因潮汐现象所导致的交通拥堵和道路资源闲置并存的问题。     

城市交通方式间的互利合作模型

针对现有文献对交通方式间合作关系研究的不足,借用生态学中模拟种群动态关系的LV模型,构建城市交通方式间的互利合作模型,并通过对其定态的稳定性分析及计算机仿真模拟,从理论角度探讨各种交通方式协调发展的内在动力学关系和演化机制.仿真研究表明,城市交通方式互利合作系统存在多种演化方向,演化结果与合作效应紧密相关.要努力扩大系统中的合作作用,使城市交通系统快速、协调发展.     

不停车自动收费系统研究动态与发展趋势

文中介绍了三种经典的公路收费制式以后，重点论述了不车自动收费系统的意义以及世界各国对公路不停车收费系统的研究所采用的各种自动车辆识别技术，并对各种技术的特点进行了比较，探讨了自动车辆识别技术的发展趋势和未来不停车自动收费系统的功能。     

一种基于petri网的信号交叉口控制方法

在分析现有信号交叉口控制算法的基础上,提出一种基于petri网的信号交叉口控制方法,此方法基于一典型信号交叉口的混合petri网模型,采用遗传算法,对信号配时进行优化。用M atlab对方法进行编程和仿真,得到最优配时方案,结果显示此算法可一定程度上减少交叉口延误,有较好的实际应用效果和通用性。     

数量调节用户均衡及OD分解算法

城市居民出行过程中出行者的路径选择行为决定着道路网络交通流的分布模式，深刻影响着城市交通规划和网络设计方案的制定。传统交通分配依据最短路径时间选择出行路径，不能反映路径流量大小对出行者路径选择行为的直接影响。基于此，将出行起讫点间路径时间作为价格信号，路径流量作为数量信号，运用经济学非均衡理论中的价格-数量调节行为原理描述出行者的路径选择行为。在出行市场背景下，定义了数量调节用户均衡，建立了数量调节用户均衡条件和等价的非线性互补问题。运用GAP函数对非线性互补问题进行重新描述，最终建立了求解数量调节用户均衡的数学规划模型。鉴于路径流量不等于该路径中各路段流量之和，数量调节用户均衡问题需使用基于路径的算法求解，开发了基于OD分解的求解算法。OD分解算法与现有的基于路径的算法共享高斯-赛德尔分解方案，迭代过程中算法并不是顺序访问每个OD对，而是通过引入一个自适应方案来确定。针对未满足收敛条件的OD对，该算法将负梯度作为下降方向，运用Armijo类型的线性搜索确定步长，求解单OD子问题。最后分别对一简单网络和真实网络进行测试，计算结果表明：所开发的OD分解算法能将更多的计算成本投放在非均衡的...