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在可变需求网络中考虑交通流分配的非均衡演化过程，建立一个时变拥挤收费和道路通行能力的联合最优控制理论模型，旨在使系统的全期总收益最大。利用极大值原理分析了模型的最优性条件，并设计了结合梯度算法的近似迭代算法。数值计算结果满意地解释和支持了提出的模型和算法。     

基于ATIS的多用户多准则随机均衡交通配流演化模型

为了刻画实现随机用户均衡态的过程,提出一个考虑多用户参与和多准则决策的随机均衡交通配流演化模型。在模型中,根据时间价值的不同,将出行者分为有限类,每类用户的先进出行者信息系统（ATIS）市场占有率由信息收益确定;出行者依据由出行时间和出行费用线性组合的最小感知阻抗选择出行路径;利用不动点定理分析了模型不动点的存在性。数值试验结果表明：提出的模型能够收敛到不动点,可以模拟网络中ATIS市场占有率和流量的演化过程。     

路网规模对出行者路径选择转换的影响

为预测交通流的演化动态,提高交通系统运行效率,需研究路网规模与出行者路径选择转换行为间的关系。首先设计并实施实验室行为实验,收集出行者实际路径选择相关数据。行为实验涉及4个不同规模的虚拟道路网络,30名参与者基于以往的出行信息（即出行时间）在虚拟路网上进行路径选择。然后利用假设检验、回归分析等统计方法对收集到的实验数据进行分析。分析结果表明：随着路网规模的增大,路网达到用户均衡（User Equilibrium, UE）状态的次数减少。对各路网用户均衡状态与系统最优（System Optimum, SO）状态的对比表明：各路径流量的平均值都很接近于UE值,而与SO值相差较大。从逐日路径流量演化和个体选择可变性两方面分析了路网规模与路径选择转换间的关系,发现逐日路径选择转换人数（或个体路径选择转换数量）与路网规模呈正线性相关。此外,个体路径选择转换频率与平均经验出行时间显著相关。由此得出结论：单方面扩大路网规模并不总能促进路网交通流演化到用户均衡状态,且出行时间与个体路径选择转换数量存在幂函数关系。