考虑可交易路票策略的随机用户均衡模型及算法

为了弥补以往路票均衡模型中假设出行者知道准确路径费用的不足,对可交易路票策略下的随机用户均衡(SUE)分配问题进行了研究.首先,明确了在给定路票策略下交通网络达到均衡状态时的网络流量均衡和路票市场均衡条件;然后利用2个构造函数的相关数学性质建立了等价的通用型路票SUE模型,在出行者感知误差服从Gumbel分布假设下,将该模型化简为Logit型路票SUE模型,并给出了路票均衡价格唯一性的充分条件.由于传统M SA算法无法求解路票SUE模型,因此提出一种高效收敛的拉格朗日对偶算法.算例结果表明,该算法在不同步长序列和离散参数水平下均具有较好的收敛性,而且步长序列对算法收敛速度的影响比离散参数的影响更加显著.     

引入公共因子的Loigt型随机用户均衡模型

交通分析模型中随机分配模型对误差项的IID假设既是简化计算的原因也是导致分配结果偏离实际的根本问题. 针对独立同分布假设影响分配结果的问题,提出了一种考虑选择肢之间相互影响作用的分配模型. 该模型通过在效用函数的确定项部分引入公共因子反映选择肢之间的相似度,通过数学推导证明该模型的解与随机用户平衡的解是一致的,以及解是唯一的,并采用连续平均(MSA)算法求解该模型. 最后以北京奥运公园局部路网的VISUM模型为实验区,对比分析了该模型与传统用户均衡模型在分配结果上的差异. 结果表明该模型能够反映选择肢间的影响,使得路径流量分布更均,更接近实际情况.     

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.     

随机路网中风险爱好出行者的路径选择分析

为探究随机路网中有风险偏好倾向的驾车出行者的交通路径选择影响及风险倾向与路网路段拥堵之间的关系,结合风险偏好型出行者的等价路段负效用函数与Weibull随机用户均衡建立随机路网Weibull随机用户均衡(SUE)模型,以等价负效用最小化为路径选择准则设计了求解模型的算法.采用测试算例及在广州调查得到的驾车出行者风险倾向系数,分别使用等价路段负效用函数和美国联邦公路局函数作为路段绩效函数进行随机路网Weibull随机用户均衡与Logit随机用户均衡交通分配,并比较分配结果.由算例结果可以发现风险爱好型的路径选择行为会加剧某些路段拥塞.通过算例对文中提出的Weibull-SUE模型进行敏感度分析,结果表明风险偏好系数对于一些路段交通量有显著影响.这一研究将有助于展示现实随机路网中风险爱好出行者的交通流分布形态,加深对交通行为的理解.     

路段型随机用户均衡敏感度分析

为了设计基于Logit的随机用户均衡问题的高效算法,对传统的随机用户均衡模型熵项进行分解,得到路段型随机用户均衡模型.在分析路段型随机均衡模型及其优化条件的基础上,以数学规划的方法推导其敏感度方程,这相对于变分不等式的方法更加容易接受,同时因为确定型均衡模型是随机用户均衡模型的一种特例,所以此方法同样适用于确定型用户均衡的敏感度分析.以相继平均算法和敏感度矩阵对算例进行求解,两者结果基本吻合.同时对实际遇到的秩亏问题,提出"分段求解"的方法,有效地解决了矩阵无法求逆的现象.     

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。     

基于先进交通信息的多目标多类用户降级路网双层优化

考虑先进的出行者信息系统(ATIS)与可变信息板(VMS)的共同影响,研究混合交通(普通交通与突增的应急交通)在降级路网中的随机均衡分配及路网的性能优化。利用应急交通可靠度和路段负效用2个目标定义广义路径费用,并基于VMS信息效用与路段广义费用设计了新的路径长度(path size,PS)属性公式,进而构造改进的路径长度logit(PSL)模型;建立以降级路段的最差容量利用系数为优化变量的多类用户多目标双层规划模型,其中,下层是基于PSL模型的混合交通随机用户均衡分配模型。利用应急交通的可靠度定义适应度函数,设计以进化算法为主体框架的优化算法,通过求解获得流量分布、ATIS占有率与服从率以及各项性能指标。研究结果表明:模型与算法是可行有效;相对于随机模拟,优化可以大幅度提升应急交通的可靠性,VMS能辅助ATIS以提升应急交通可靠性并降低全路网的总期望出行时间费用;需求增长对降级路网性能会产生较大影响,但VMS仍能在需求增长时有效优化系统性能。     

弹性需求的Logit随机共乘用户均衡模型和算法

基于Logit选择模型和弹性需求函数,建立了弹性需求的Logit随机共乘用户均衡模型,并提出了自适应并行投影算法以求解共乘出行交通分配问题,最后通过2个城市交通网络算例验证了模型和算法的有效性。结果表明：弹性需求参数和用户感知离散参数是影响共乘出行的重要因素,出行需求和平均出行时间随着弹性需求参数和用户感知离散参数的增加而降低;所提出算法可求解大规模共乘出行交通分配问题并获得全局最优解。     

基于分层Logit的多方式随机用户均衡分配模型

为了完善现有的交通分配模型,综合考虑出行者的方式选择与路径选择行为,建立了基于分层Logit的多方式随机用户均衡分配模型。首先,在多方式交通网络中,根据出行者出行决策的2个步骤,即首先选择合适的交通出行方式、然后选择该方式交通网络中的出行路径,采用分层Logit模型描述出行者的交通方式和路径联合选择行为。在建立的分层Logit模型中,出行效用与流量分布相互制约,出行效用受路网流量影响,而路网流量由效用所决定,最终要达到平衡。接着,构造了一个数学规划模型来求平衡解,证明数学规划模型的最优解与分层Logit模型的流量解等价,并进一步证明等价数学规划模型的目标函数是凸的,而约束集也是凸的,因此等价数学规划模型是一个凸规划问题,模型的解是唯一的。随后,给出了求解提出的基于分层Logit的多方式随机用户均衡分配模型改进的方向搜索算法步骤。最后,以含公交车和小汽车2种方式的方格形路网为算例,分析公交票价、出行者的时间价值和分层Logit模型的层间比例参数的变化对交通分配结果的影响。结果表明:公交车票价对流量分配的影响不大;公交需求量随出行者时间价值的增加而下降;当出行者的时间价值较低时,公交需求量随分层Logit模型的层间比例参数增加而增加,当出行者的时间价值较高时,公交需求量随分层Logit模型的层间比例参数的增加而减小。     

考虑拥挤费用条件下的轨道交通客流分配模型

以往的轨道交通网络客流分析常以乘车时间、换乘时间为主要影响因素,但在实际调查中除上述影响因素外,乘车拥挤延误时间和换乘排队时间也是乘客在路径选择时的重要考虑因素.以改进后的广义费用模型为基础提出城市轨道交通随机均衡配流(SUE)模型,并给出相应的MSA算法步骤进行求解.     

多车型多准则SUE模型及在通行费清分中的应用

为解决联网收费路网中因车辆行驶路径难以确定而给通行费清分带来的困难,考虑到通行费额与收费入出口点和车型有关这一事实,提出利用联网收费路网的入出口流量,通过建立多车型多准则的随机用户均衡SUE模型来计算路段流量,以实现通行费的清分,并根据部分路段实测的交通流量来调整模型中的校正系数．算例结果表明该方法实用有效,能够实现通行费的准确清分．     

双系统共存的交通网络组合模型研究

文章讨论了系统最优（SO）原则与随机用户平衡（SUE）原则共存的情况。首先给出了SO与SUE共存时的组合式条件，然后将整个交通需求分成遵守SO原则及遵守SUE原则的两个子系统，在两个子系统为固定需求的前提下，给出一个兼顾SO与SUE的更符合实际的综合模型，证明了此模型的一阶条件满足SO与SUE共存时的组合式条件，并根据相继平均算法（MSA）思想设计了算法。     

考虑偏好差异与备选方案相关性的居民出行方式选择模型

为克服传统logit模型的IIA缺陷, 构建合适的居民出行方式选择模型。尝试结合广义极值模型与潜在类别模型, 选取出行费用、出行时间、停车费用及等待时间等作为方式选择效用变量, 选取个人收入、出行目的与出行距离作为类属函数变量, 构建一种区分潜在类别的配对巢式logit模型, 该模型能同时刻画备选方式之间的相关性以及出行者的偏好差异。利用2005年北京市第三次居民出行调查数据, 对模型参数进行估 计和检验。参数估计结果表明: 1) 相较于传统MNL模型与不区分潜在类别的配对巢式logit模型, 区分潜在类别的配对巢式logit模型具有更优的统计学特征; 2) 对出行费用敏感的出行者比例大于对出行时间敏感的出行者比例, 提供交通服务时, 降低费用将比缩短时间更为有效。     

公交网络中基于弹性需求和能力限制条件下的SUE配流模型及算法(Ⅰ)

介绍了公交网络的表示方法及有关基本概念 ,并建立了适合公共交通分析的公交阻抗函数 ,最后提出了公交网络中具有弹性需求和能力限制条件下的随机用户平衡配流模型 .设计了模型的求解算法并给出了算例 .     

一种改进的方向可控FastMarching方法

由于Fast Marching方法所规划出来的路径比传统的搜索方法所得路径更加光滑,并且不会像其它势场方法一样陷入局部最小.从而在路径规划中获得广泛应用.这种全局最优的路径规划方法严格受规划空间中障碍代价分布影响,路径产生采用对时间距离图的最陡下降法反向跟踪,路径缺乏可控性.通过加入人工力场的方法,对Eikonal方程的代价项进行分解,提出一种改进的代价模型,并利用Gudunov一阶逆风近似实现了一种改进的FMM,实验结果表明,该模型能够改善路径的可控性,对于要求路径局部具有特定方向的应用情景具有良好的适用性.     

MANET中基于能量的改进型AODV协议

针对移动Ad Hoc网络(MANET)中数据传输的稳定性问题,提出一种基于能量的改进型按需距离矢量(AODV)路由协议(AODV-E).在源节点广播的请求路由报文(RREQ)和回复报文(RREP)中增加了节点能量信息,使源节点能够掌握路径中各中间节点的能量,选择一条综合考虑路径长度和能量均衡的最优路径来传输数据,避免节点由于能量消耗过大导致链路断裂,从而影响数据传输的稳定性和时延.通过仿真实验,在不同节点数量和不同节点移动速度场景下,通过投递率(PRD)和整体时延来评估AODV-E和传统AODV协议的性能     

一种电能计量设备运维作业动态优化模型及算法

针对电网企业传统模式下运维作业所存在的任务分配不科学、路径规划不合理和无法实时响应动态需求等问题,提出了一种新的动态优化模型及求解算法.该模型能够对运维作业的任务点数量、实时路况、运维人员属性与数量、决策者偏好等外部条件予以实时动态响应,满足电网企业日常管理工作需求.此外,针对模型特点提出一种基于解空间分割的粒子群算法(PSO-SSD)进行运维作业路径优化.仿真实验表明,本文所提出的动态优化模型及PSO-SSD算法能够在不同问题规模下保持优良性能,实现电能计量设备运维作业的实时动态优化,有效提升电网企业管理工作效率.     

基于动态规划思想的多阶段随机用户平衡配流模型与算法

在随机用户平衡(SUE)配流中引入动态规划的思想,把配流过程看做是多阶段决策过程.根据不变嵌入原理来寻找最优策略,给出了多阶段SUE配流模型与算法.理论分析及实际算例表明,多阶段随机用户平衡配流算法简单可行,计算量小,尤其适用于多"环"网络.     

一种基于综合校验的极化码译码简化算法

列表连续消除(successive cancellation list, SCL)译码算法是实现极化码译码的方法之一,其可以通过调整列表大小在纠错性能和复杂度之间提供良好的折衷。针对传统的SCL译码算法路径度量值(path metric,PM)计算存在冗余的问题,在简化的SCL(simplified SCL, SSCL)算法基础上提出了一种综合校验的简化算法(syndrome check-SSCL,SC-SSCL)。SC-SSCL利用综合校验的方法,判断PM计算过程是否冗余,通过除去冗余计算降低译码复杂度。证明了简化的译码算法在保证译码性能不变的前提下,降低了译码算法的计算复杂度和时延。仿真结果表明,SC-SSCL较SCL译码和SSCL译码算法复杂度分别降低了约68%和13%,且在信道状态好的情况下SC-SSCL复杂度会进一步降低。