基于网络分解与叠加的用户均衡网络敏感度分析

在交通网络用户均衡问题中,敏感度分析就是确定均衡网络状态时起讫点交通量及路段旅行时间的变化对路段交通量或路段旅 行费用的影响. 文章以确定型交通网络用户均衡问题为研究对象,推导了均衡网络的敏感度方程,运用网络分解与叠加的方法 提出了敏感度方程的求解方法,并分别给出了网络分解与叠加的实现方法. 该方法可以有效解决均衡网络敏感度分析中的秩亏 问题,相比基于数学规划法的敏感度分析有了很大改善. 这样,基于变分不等式的网络敏感度方程即可直接用于敏感度分析,为敏感度分析在交通规划、建设与管理中的应用提供了很大的便利.     

基于网络分解与叠加的用户均衡网络敏感度分析

在交通网络用户均衡问题中,敏感度分析就是确定均衡网络状态时起讫点交通量及路段旅行时间的变化对路段交通量或路段旅行费用的影响.文章以确定型交通网络用户均衡问题为研究对象,推导了均衡网络的敏感度方程,运用网络分解与叠加的方法提出了敏感度方程的求解方法,并分别给出了网络分解与叠加的实现方法.该方法可以有效解决均衡网络敏感度分析中的秩亏问题,相比基于数学规划法的敏感度分析有了很大改善.这样,基于变分不等式的网络敏感度方程即可直接用于敏感度分析,为敏感度分析在交通规划、建设与管理中的应用提供了很大的便利.     

可变步长的投影梯度算法与交通网络流量分配

以确定性交通网络用户均衡问题为研究对象，在系统分析了确定性用户均衡问题的模型与优化条件的基础上。提出了可变步长投影梯度方法，并把它用于交通量分配问题．该方法把数学方法与交通工程实践相结合，避免了传统算法中可能出现的解的振荡现象．根据路径费用的大小决定路径解集的取舍，最终可以找到与各OD对相对应的多条最短路径，这个思想把Wardrop原则直接用于分配方法的设计，使路径选择者、交通工程师直观地体会到交通路径选择的多样性．实例验证了算法的合理性与丰富性．     

考虑OD需求变异的网络交通流演化模型

考虑到新进入网络的交通需求不了解路径的完备信息,可能随机地选择出行路径,提出一个改进的网络交通流演化模型,并分析了该模型及其不动点的一些特性. 该模型不动点不是传统意义下的用户均衡态或部分用户均衡态,它能更好地反映现实中交通流分配结果. 格子网络上完成的数值模拟结果表明,模型可用来近似刻画实现用户均衡态的过程, 模型中初始可行路径流量可以为零, 交通流能够收敛到不动点, 但可能存在多个不动点.     

城市道路单行系统布局优化的双层规划模型和混合算法

研究了基于出行者路径选择行为的单行道布局优化问题.借助于双层规划思想,以最小化研究区域内的总旅行时间为交通管理者的决策目标,建立了单行道布局优化的混合整数非线性规划模型,用0-1变量表征路段单行与否,用Logit型随机用户均衡网络模型刻画在交通管理者确定的某一单行道布局方案下的网络均衡流量模式.设计了GA-MSA组合式算法, 其中遗传算法求解上层问题,MSA算法求解在上层给定的单行布局方案下的路段均衡流量模式.为使初始化和遗传操作得到的染色体可行, 设计了相应的染色体修复程序.算例分析验证了用定量化方法优化单行道布局的必要性,参数敏感度分析解析了参数取值对优化结果的影响趋势和程度.     

公共因子和路径长度对Logit型随机用户均衡模型的影响

在交通分析模型的路径选择过程中,Logit模型有着不可替代的优势,而模型对误差项的IID假设既是简化计算的原因也是其致命的缺陷。为了弥补模型的不足,分别从两个层面构建Logit模型,即考虑选择肢之间的相似度和用户对路径长度的敏感度。用数学推导证明该模型的解与随机用户平衡的解是一致的,以及解的唯一性,并采用MSA算法求解该模型。通过算例对比分析了引入不同因素对Logit型随机用户均衡模型分配结果的影响方式与程度。结果表明,公共因子使得路径选择概率更离散,但路网的总行程时间最小;而路径长度敏感系数使路径间流量分布更均匀,两者同时考虑时模型的各项指标均居中。     

交通信息对交通行为的影响和信息发布策略研究的一个新模型

本文在含两条并行路径的网络中建立了一个描述出行者对日常交通信息进行修正和路径选择的双层规划模型,该模型被转化成动态规划模型并分析其最优解.研究表明,存在一个最优的信息发布策略,使流量分布逐渐逼近系统最优.算例结果验证了理论模型的结论.     

基于满意准则的有限理性用户均衡流量分配性质研究

基于西蒙有限理性满意准则的研究框架, 研究了有限理性用户均衡下的并行网络交通分配问题. 通过引入满意水平的概念, 对有限理性用户均衡流量分配问题建立模型. 基于该模型, 通过考虑出行者满意水平的异质性和出行者对路径的偏好, 分析了有限理性用户均衡下交通流量分配的一些性质, 得到了有限理性用户均衡态存在的条件. 研究发现, 优先选择路径上的出行者满意水平不会低于次优先选择路径上的出行者满意水平, 还证明了当满意水平满足一定条件时, 有限理性用户均衡条件会变为完全理性用户均衡条件. 算例表明, 有限理性用户均衡对应的用户总成本不低于完全理性用户均衡下对应的用户总成本.     

基于路径运行时间可靠度的随机系统最优拥挤收费模型

应用交通网络平衡模型和边际成本收费理论相结合的方法,研究了运行时间可靠度下的随机系统最优拥挤收费问题,建立了运行时间可靠度及内生ATIS市场渗透率条件下随机系统最优交通拥挤收费模型.分析了基于运行时间可靠度下的随机系统最优拥挤收费对用户出行行为的影响.发现了与确定性网络用户平衡流中的情形类似,对于考虑运行时间可靠度下的随机交通网络,边际成本收费理论仍然适用,即采用边际社会成本流函数代替单位路段成本流函数,可以使随机网络随机用户平衡流变为随机网络随机系统最优流.算例分析结果表明:在传统的拥挤收费模型中,拥挤收费仅与路径(路段)运行时间和路径(路段)流量有关.现实中,在确定他们的出行路线时,用户往往还会考虑网络运行时间可靠度因素,而不仅仅是路径运行时间或成本.用户对于运行时间可靠度的置信度要求越高,传统的拥挤收费执行效果越不理想.因此,现实生活中传统的拥挤收费不一定能使网络效益达到最优或缓解交通拥挤.     

基于非线性时间价值的多用户出行均衡与系统最优

针对存在异质用户的固定需求交通路网,当用户的时间价值呈离散分布,且出行费用与出行时间表现为非线性函数关系时,分别建立了基于时间和费用两种计量准则下的系统最优和多用户均衡路径选择模型.证明了在非线性时间价值函数条件下,存在非负匿名路段收费方案,使得基于费用计量的多用户均衡解与系统最优解一致,但在时间计量单位下,使得系统最优解与多用户均衡解一致的匿名路段收费方案不存在.     

The Interaction Programming Problem

1　 IntroductionMany economic systems involve two or multiple planners with differentdecision variablesand different objective functions.In some of these problems,any planners′choice of hisdecision variables may affect the other′s choice of their decision variables.Each planner,in an attempt to optimize his objective function,chooses values for the variables that hecontrols when the other planners′decision variables were given.There are no hierarchyamong all the planners.The values of any …     

模式间相互影响时估计O-D需求的双层规划模型及求解算法

考虑各种交通模式间的相互影响 ,利用多模式均衡配流的变分不等式模型 ,建立了拥挤条件下多模式 O-D需求估计问题的双层规划模型 .并在对多模式均衡配流变分不等式模型进行灵敏度分析的基础上 ,给出了关于此类双层规划模型的基于灵敏度分析的求解算法 .最后进行了数值试验.     

基于成对组合Logit的多用户多模式随机用户均衡模型

在多用户多模式的交通网络中, 采用考虑成对方案间相关性的成对组合Logit模型, 建立了路径选择满足Wardrop原则, 模式选择满足Logit模型的随机用户均衡模型, 构造了时间价值不同的多种用户类别下, 不同模式间路段阻抗函数满足对称条件时与之等价的数学规划问题, 并证明了所构建的数学规划问题与基于成对组合Logit的多用户多模式随机用户均衡条件的等价性, 进一步证明了模型最优解的存在性和唯一性条件. 最后用一个简单算例表明了所构建的模型的正确性和可行性.     

关于随机用户平衡分配的一种降维灵敏度分析方法及其应用

基于随机用户平衡分配扰动模型的Lagrange函数及带柯朗二次惩罚项的对数边际函数之间的关系给出了一种的新的降维灵敏度分析方法,与通常所说的灵敏度分析相比它的优点是大大减小了计算的维数,降低了复杂性.论文首先给出了关于一般的非线性规划扰动问题基于罚函数法的灵敏度分析结论,然后采用转换约束条件及其约束变量的方法给出并且证明了随机分配扰动问题的灵敏度分析结果,最后将其结果应用到一个具体的算例并将近似解与准确解进行比较,验证了方法的可行性.     

基于双重限制的公交网络SUE配流模型及算法

考虑站点泊车容量和运送能力双重限制条件下的公交网络系统随机平衡分配问题，建立了与其相等价的数学规划模型，并提出有效的迭代算法．由于线路容量的限制，会导致乘客的过载延迟，车辆排队会使过载延迟进一步增加．在该模型中，乘客的过载延迟时间可由相应容量约束的拉格朗日乘子计算得到，车辆排队延误时间由排队论的理论求得．最后，实例表明该模型和算法是合理和有效的．     

舰载机出动离场调度优化算法

出动离场调度是舰载机起降作业中关键一环, 可抽象为NP(non-deterministic pdynoial)难问题的混合车间调度问题。首先，在传统数学规划模型基础上, 引入逻辑约束及间隔变量, 建立了约束规划模型。然后，通过调度分解技术构建多机调度转化为单机调度的启发式规则, 并提出了单机约束引导启发式搜索与约束规划二分法迭代算法, 给出了问题的求解流程。算例仿真表明, 约束规划可有效解决不同规模下的离场调度, 并快速收敛到阈值内; 在中小规模出动时, 所提算法效率比传统智能方法提升约2个数量级, 具有较强实时规划能力, 但随着实验规模增大算法收敛时间呈线性变化趋势, 而在本文研究范围内仍优于传统智能算法, 具有良好实用价值。最后，用起飞位数量对出动效率进行灵敏度分析, 发现C2起飞位对出动效能贡献最大。     

城市公交系统连续平衡网络设计的双层规划模型及求解算法

根据城市公交网络的具体特点 ,对公交网络进行了系统的描述 ,提出一个双层规划模型来描述连续平衡公交网络设计问题 .在双层规划模型中 ,上层模型为一个标准的公交网络设计模型 ,下层模型是一个公交网络平衡配流模型 .针对所提出的模型 ,设计了基于灵敏度分析的求解算法 .最后 ,给出一个简单算例对所提出的模型和算法加以验证 .     

多模式交通网络下考虑尾气排放的道路收费研究

随着出行需求和机动车保有量的迅猛增加,城市道路不堪重负,不仅交通拥堵严重,同时大量的尾气排放更造成了严重的空气环境污染问题.本文在传统的道路收费研究中明确加入排放约束或目标,建立了一系列带均衡约束的数学规划双层决策模型,探讨多模式混合交通网络下如何通过经济手段诱导人们选择更环保的出行模式和更合理的出行路径,以同时达到缓解交通拥堵和降低尾气排放的目的.模型下层考虑多模式之间的相互影响,运用变分不等式描述个体出行者的模式路径选择;上层根据不同的管理目标构建数学规划模型.采用遗传模拟退火算法对数值算例进行求解,结果显示了道路收费对系统各种指标的影响和改善.     

公交网络车费设定问题的Stackelberg博弈模型

对城市公交网络系统车费的合理设定问题进行了研究分析，考虑到乘客对公交收费变动会作出相应的反应，从而改变网络上乘客的流量分布，运用Ｓａｃｋｅｌｂｅｒｇ博弈理论，将这一问题描述为一个两级数学规则问题，在一定的公交网络收费结构下，乘客在网络上的流量分布可由随机用户平衡分配模型进行估计，鉴于两级规划问题的非凸性，提出了基于灵敏度分析的启发式算法，最后，给出一个仿真算例说明本文提出的模型和算法的合理性。