多用户类弹性需求随机用户均衡模型及其求解

随机用户均衡交通分配模型统一了随机分配和Wardrop均衡的概念,可以获得更加符合实际的交通流分配结果.但传统的随机用户均衡模型既没有考虑弹性需求,也没有考虑出行者的社会经济特性.利用路网均衡建模理论构建了多用户类弹性需求随机用户均衡交通分配模型,证明了模型解的等价性和唯一性.基于无环简单路径搜索方法,设计了模型求解算法,并进行了算例计算与分析.     

专适用于城市道路网络的交通均衡分配算法

已有的均衡分配理论中的阻抗公式不包含车流在交叉口的延误，其研究成果并不真正适用于城市道路网络．在基于新的交叉口分流向延误的最短路径算法和均衡分配模型上，探讨了专适用于城市道路网络的交通均衡分配算法，证明了模型的目标函数是凸函数．该算法采用Frank-Wolfe算法的思路设计．最后，给出了计算实例．     

基于粒子群优化的协作网络资源分配的博弈策略

应用基于竞价机制的斯坦克尔伯格博弈提出协作中继网络中的一种资源分配策略,用以解决单一中继节点对多用户节点协作带宽的分配问题。首先中继根据用户的协作带宽需求对资源定价,然后用户根据价格调整其纳什均衡策略,即获取协作效用最大化的最优带宽购买量。证明了纳什均衡的存在性,提出基于粒子群优化的均衡求解算法,分析了均衡的有效性,仿真给出了粒子群优化的全局最优带宽分配结果。仿真结果表明,所提出的博弈可以激励中继节点参与协作,并协调多用户节点间的资源分配。     

基于终点的路径交通量求解方法

为求解用户均衡交通分配问题,提出了一种可以避免穷举网络中的所有路径的路径交通量求解方法。该方法是基于路段算法的扩展,利用改进的F rankW o lfe算法求解出满足用户均衡规则的基于终点的路段交通量,并通过最短路算法确定出此时交通网络中各个OD(orig in destination)对间的最短路集合,再运用所确定出的路段交通量及最短路集构造出一组满足用户均衡规则的路径交通量。通过算例说明了该方法的有效性,并通过比较分析说明了该方法所需计算内存比其他算法要少,且计算速度要快。     

交通分配起点算法的实证研究

以交通网络为对象,研究求解均衡网络模型的起点算法原理及其实际应用.起点算法是一种基于路径树的交通网络流量分配方法,它按照交通分布起点把交通分配问题分解成若干个子过程.若干个子过程在网络空间的叠加,形成交通网络流量.在每个子过程中,在具有同一起点的若干起终点对之间,所有路径满足Wardrop原则.在比较不同收敛标准的基础上,提出最大-最小路径费用差作为起点算法的收敛准则.选用国内外不同规模的5个城市交通网络数据,对起点算法进行测试,结果表明,起点算法具有很好的稳定性,能够满足任何给定的精度要求.采用最大-最小路径费用差作为起点算法的收敛标准,能够真实反映起点算法的卓越性能,精确表现交通网络均衡原则.     

基于分流率的路径交通量求解算法

为求解交通分配问题，提出一种基于分流率的路径交通量求解方法．该方法通过求解一个基于分流率的交通分配模型确定了满足用户平衡准则的路径交通量．文中首先给出分流率的定义，并根据该定义建立一个以分流率为求解变量的交通分配模型，然后证明该模型等价于传统的以路径交通量为变量的交通分配模型．新建模型是一带等式约束和不等式约束的非线性规划，它的变量个数是网络中终点个数和路段个数之积的线性函数，且比以路径交通量为变量的交通分配模型要少很多．文中通过引入网络中节点和有向路段的平均成本的定义简单有效地解决了新建模型消除等式约束后梯度难以求解的问题，并以此给出新建模型的求解算法．该算法以近似Newton方向到约束空间上的投影作为下降方向，用不精确搜索技术确定搜索步长．文中从理论上证明了算法的可行性和收敛性，并通过算例阐述了算法的有效性．计算结果表明：该方法可在理想的时间内求解大规模网络的交通分配问题；在计算时间、计算精度和所需存储内存上比其他能够确定出路径交通量的求解算法都要优越；在相同的计算精度下计算时间仅仅是其他算法的三分之一，甚至更小．     

基于出行时间预算的多模式多类用户城市交通均衡分析

在道路交通与轨道交通组成的多模式城市交通网络中,考虑路径出行时间的不确定性,对用户的交通模式与路径的选择行为进行分析,建立基于出行时问预算的多模式多类用户均衡交通分配模型,设计基于路径配流的求解算法.研究结果表明:该算法适用于路径费用不具备可加性的交通均衡模型的求解;交通需求、路网降级及用户所需的可靠度水平对交通模式及路径选择均具有显著影响;随着交通需求水平的提高或路网降级加剧,用户选择轨道交通出行的份额增加,且可靠度需求较高的用户选择轨道交通的份额增幅更高.     

双准则交通分配和方式划分相结合的网络均衡

分析了综合交通体系下不同时间价值的出行者路径和方式的时间、费用交易选择行为.运用了交通方式路径虚拟和对路径费用重新排序的方法,给出了双准则交通分配和方式划分的综合模型、有效路径算法和用户均衡算法.通过计算机模拟的方法,举例分析了交通改进措施和交通政策对交通分配和方式划分的灵敏度.模型可以更加真实地反映出行者在权衡时间价值和费用下的路径和方式选择,并可定量研究交通方式服务水平提高和交通政策对交通方式引导和缓解路段拥挤的作用.     

改进的Logit随机路径选择模型及其算法实现

在交通分配问题中，路径出行成本是与流量相关的函数，使用Logit随机路径选择模型进行配流计算会带来一定的误差，而随机均衡配流模型及算法都比较复杂，模型的应用受到一定的限制。因此对Logit随机路径选择模型进行了改进，并用逐次分配算法成功实现求解，还对求解结果进行了对比分析。改进后的模型同原模型相比，简单直观、假设合理、易于求解，同时考虑了出行成本与流量的关系，对于交通拥挤的配流问题同样适用，因而具有广泛的应用前景。     

经济圈客运交通方式分担与交通分配组合模型

为优化经济圈内客运多方式交通网络结构,建立了交通方式分担与交通分配组合模型,研究经济圈内多方式交通网络均衡时乘客的交通方式选择问题.考虑出行时间、出行费用、舒适度等影响乘客出行方式选择的因素,分析了铁路和公路2种存在主要竞争关系的出行方式的广义出行费用.结合我国经济圈内城际客运出行特征,给出了经济圈内多方式交通网络均衡条件,构建了与该均衡条件等价的变分不等式模型,设计了求解该模型的精简对角化算法.最后结合长江三角洲经济圈,应用该模型预测乘客选择铁路和公路出行方式的比例.结果表明,模型和求解算法有效,能够从用户最优的角度为合理配置经济圈内多种交通方式提供量化依据.     

组合用户平衡和随机用户平衡条件下的交通配流模型

首先分析了用户平衡和随机用户平衡条件,并分别给出了对应的数学规划模型.然后根据在实际交通系统中,往往存在两大子系统:一是由个体出行者构成的满足用户平衡(UE)条件的子系统,另一子系统是基于随机用户平衡(SUE)的子系统.本文提出一种将UE和sUE结合的组合式用户平衡模型,给出了对角线算法,并对其收敛性进行分析,最后给出一个数值算例,说明该方法是有效的.     

基于随机均衡配流的O-D量估计双层规划模型及算法

在传统随机均衡配流模型的基础上,提出了一种增广的随机用户均衡配流模型及其求解算法。在此基础上构造了一个双层规划模型,用以描述基于随机用户均衡原则的从路段观测流量估计O-D交通量的问题,并给出了相应的求解算法。该模型及其求解算法对于解决O-D估计问题是可行有效的。     

基于动态投影系统的带约束的混行路网均衡模型求解算法

针对路网中考虑电动汽车出行能耗与燃油汽车环境排放情形下混合交通流的非线性边界约束路网均衡问题,设计了一种基于动态投影系统的算法;将复杂非线性边界约束的双车型路网均衡模型转换成变分不等式模型,利用拉格朗日乘子法得到模型的库恩塔克(KKT)条件以及模型的非线性互补问题,通过引入投影算子建立动态投影系统找到模型的最优解。分析模型可确定燃油汽车和电动汽车一般出行成本函数,电动汽车混行条件下交通网络的均衡条件,以及路网均衡条件下两种车型的拥堵外部性并获取混合交通流下路网的运行特征。最后构建数值仿真评估动态投影算法的有效性,结果表明模型收敛于系统的平衡点,且具有指数收敛性质。     

多类核极化及其在多宽度RBF核参数选择中的应用

针对多类支持向量机的模型选择问题, 提出一种适用于多分类问题的核函数度量标准, 称为多类核极化。进一步地, 提出了基于优化该标准的多宽度RBF核的参数选择算法。与传统的基于k-折交叉验证的穷举搜索方法相比, 该算法利用基于梯度的搜索技术自动实现模型选择, 克服了传统方法的经验性强、计算量大的不足。UCI数据集上的实验结果验证了多类核极化与多参数模型选择算法的有效性。     

基于可信性测度的模糊用户平衡交通分配模型

考虑出行行为选择的模糊性以及可信性测度,同时兼顾可能性与必要性的优势,采用三角模糊数作为路段阻抗,建立了基于可信性的模糊多路径分配模型以及模糊用户平衡分配模型．以期望最短路为参照,提出了模糊有效路径的概念,给出了模糊多路径分配算法．在此基础上构建了模糊用户平衡分配的MSA算法．运用一简单算例进行了仿真试验,试验结果证明...     

出行者感知误差下目标导向型双属性用户均衡

提出了目标导向型双属性路径效用模型,用于分析随机交通网络中出行时间和出行时间可靠度两属性影响下出行者的路径选择行为,其中能够达到的目标决定了路径效用的大小。所提出的模型具有3个特点:一是考虑出行者感知误差,从而得到出行时间和出行时间可靠度的感知值;二是基于感知值的边际分布,采用Copula函数刻画感知值间的随机相关性;三是出行者为每个属性赋予特定目标,并且提出了目标间的相互作用,即互补关系。基于所提出的路径效用模型,进一步提出了考虑出行者感知误差的目标导向型双属性用户均衡模型,将其表示为变分不等式问题,采用连续平均算法对其进行求解。最后通过数值实验验证了出行者不同出行行为下的表现和算法的有效性,并对相关参数进行了敏感性分析。提出的模型拓展了出行者路径选择的研究范围。     

A PARTAN FRANK-WOLFE ALGORITHM FOR A SORT OF MULTICLASS EQUILIBRIUM ASSIGNMENT PROBLEM

基于ＰＡＲＴＡＮＦｒａｎｋ－Ｗｏｌｆｅ方法提出了关于一类确定性多交通方式平衡分配的算法。然后在这个算法中修改加入了有关选择分配的部分用来获取附加的信息——局部区域的交通流矩阵。     

混合交通体系中弹性需求的网络平衡

讨论的城市交通体系模型由快速道路网和广布的街区道路连续区域组成 .针对这样特征的城市交通体系 ,建立了满足弹性需求及用户平衡条件的数学规划模型 ,并提出了以有限元算法为基础的迭代求解方法 .最后 ,给出了城市交通体系模型的算例 ,证明了模型和算法的有效性     

路票约束下的用户均衡网络流建模及其算法

为了缓解交通拥堵问题,在传统用户均衡模型的基础上,建立了带路票约束条件的用户均衡网络模型。本模型采用牛顿算法作为子算法,结合增强拉格朗日乘子法求解带路票约束的用户均衡网络流。外惩罚函数通过调整惩罚参数,把容量约束下的网络均衡问题转化成传统网络均衡问题。牛顿法通过移动方向、修正矩阵和移动步长的组合来保证路径或路段交通流量解的可行性,同时获得转化后子问题的最优解。算例分析表明,相对于传统的交通分配方法,添加路票约束能显著改变交通分配结果,使高流量路段的交通量减少了25％,能够有效地缓解交通拥堵。     

动态混合行为交通网络平衡的遗传算法求解

采用遗传算法对动态交通网络平衡微分博弈模型进行求解,将动态混合行为交通网络平衡模型构造为一个开环信息结构下N个局中人非合作非零和博弈,并考虑了一个单OD对之间有两个平行弧的简单网络和两类局中人——用户平衡(UE)和古诺-纳升(C-N)——在拥挤现象中的相互作用,针对此简单网络阐明了遗传算法求解模型的具体步骤。遗传算法求解不必要求目标函数连续可微,大大提高了模型的适用性。通过算例对所设计的算法进行了验证,在算例中将Wie BW(1993)的研究中部分参数取值作了修改,使其更加合乎交通实际,并将计算结果与Wie B W(1993)采用最小值原理计算结果进行了对比分析,通过对比分析表明,其计算结果更符合交通实际。