VMS诱导信息影响下的路径选择行为分析

正确理解可变情报板(VMS)诱导信息影响下的驾驶员路径选择行为,是高效发挥VMS作用的必然要求.采用SP调查(意向调查)探索VMS同时提供快速路和替换路径行程时间条件下的路径选择行为,采用离散选择分析方法对影响路径选择的因素进行了多变量分析,建立了描述路径选择概率的二元probit模型.Probit模型中的行程时间节省量这一解释变量的系数视为服从对数正态分布的随机系数,以反映行程时间重要性在人群中的不纯一性(heterogeneity).分析表明,驾驶员的路径选择会受VMS诱导信息显著影响,VMS影响大小取决于VMS信息内容、驾驶员个体属性(年龄、驾龄、用车类型以及快速路使用频率)、以及替换路径属性(所含信控交叉口数目).具体地,(a)VMS所告知的行程时间节省量越大.改道可能性越大;(b)年轻和年长者较之中等年龄者,改道可能性更大;驾龄越长,改道可能性越大;非单位公车驾驶员改道可能性更大;使用快速路频率越低,改道可能性越大,(c)替换路径所含信控交叉口越多,改道可能性越小.研究成果可为更好地设计、运行和评价VMS信息发布策略提供参考.     

基于出行者路径选择行为的VMS诱导策略研究

针对现有交通诱导系统片面地确定可变信息板(VMS)位置和发布内容的弊端,提出系统性确定符合路网出行需求的VMS诱导策略的方法,该方法从交通管理者对系统建设成本的限制和出行者的路径决策心理出发,建立综合考虑两者期望的双层规划模型.其中上层模型考虑交通管理者对网络总效益的期望和对VMS建设成本的约束,下层模型根据出行者在VMS诱导下的转向概率,运用符合出行者路径选择心理的随机动态交通分配模型,并设计了求解算法.应用表明,在不同的系统建设成本约束下、网络总出行成本是网络交通需求水平、出行者的转向概率、VMS的布设位置、交通诱导信息的发布周期和内容等的组合结果,因此求解保证网络总出行成本最低的VMS诱导策略时需要同时考虑以上因素.研究结论可为城市交通管理VMS诱导决策提供理论支持.     

基于多智能体协商的路径选择行为仿真研究

动态路径选择是城市交通流诱导系统的核心理论之一.为了兼顾个体出行者和路网系统管理者在路径选择过程中的利益,从分布式人工智能的角度出发,给出了一种基于多智能体协商的动态路径选择方法,将路网中的驾驶员、信息发布单元以及系统管理者分别看作不同的智能体进行建模,并给出智能体之间的路径选择协商模型.借助多智能体仿真软件Starlogo,对无信息无协商出行、有信息无协商出行和有信息有协商出行等三种不同的仿真方案进行模拟比较,仿真结果验证了协商方法在满足驾驶员出行需求以及提高路网整体效率方面的有效性和优越性.     

线控系统协调优化模型及其改进粒子群算法研究

为合理控制线控系统,控制参数应协调设置.本文基于分层递阶技术优化设计控制参数.首先将元胞传播模型(CTM)进行改进,考虑出口道车队离散延误,建立干线路段及交叉口分流、合流交通流模型,使CTM适于网络交通流分析.然后,针对线控系统现状研究忽视共用周期优化的问题,基于控制参数间的相依关系,考虑上、下行相位差关系,建立两级递阶控制模型;协调级根据主次干道车流状况,以系统总延误最小为目标同时优化共用周期和双向相位差;控制级优化绿信比使所控交叉口延误最小.同时,采用分段变化的惯性因子选择机制改进粒子群优化算法.最后,将协调优化模型及其粒子群算法应用于某仿真线控系统,比较研究发现协调控制效果良好.     

交通诱导信息发布策略的空间关联规则

采用北京市可变信息板（variable message signs， VMS）系统近三年发布的交通诱导信息数据， 研究了交通诱导信息发布策略的空间关联规则. 首先基于系统聚类算法分析事件点与上游VMS的关联度， 根据其强弱将上游路段的影响空间分级， 并确定不同影响等级空间范围的大小； 然后采用基于关系代数理论的关联规则挖掘算法， 计算位置相邻的VMS集合的支持度和置信度， 确定不同影响等级空间范围内、相邻影响等级空间范围VMS集合的 依存关系. 实证分析表明： 空间关联规则能将事件点上游的影响空间分级， 并确定VMS间的依存关系， 从而锁定诱导信息发布的各级影响 空间以及相应的VMS， 具有实际的应用价值， 将应用于北京市交通诱导信息发布专家辅助决策系统.     

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.     

不同路径选择策略的城市疏散仿真研究

结合Agent模型和GIS系统构建了城市大范围人员疏散仿真系统,采用A*算法建立了Agent的路径选择模型,讨论了基于最短距离、最短时间和混合型的三种路径选择策略.还基于实际的城市道路和人口数据,构建了疏散场景进行模拟.模拟结果表明:步行方式下不同路径选择策略下总体疏散时间差别不大,而车辆方式下则差别很大.不同路径选择策略下交通流的分布呈现不同特征,道路的拥挤路段和节点也不一致,因此需要采取合适的诱导策略进行引导.     

考虑参考点依赖的随机网络用户均衡与系统演化

考虑出行者路径选择过程中的有限理性和参考点依赖,以基于累积前景理论的路径选择决策规则为基础,建立随机网络用户均衡及其等价的变分不等式模型,力图展示现实中的交通流分布形态.提出了求解模型的算法,并通过简单的算例对模型和算法的合理性进行验证.考虑到日常出行路径选择是一个重复的学习与更新过程,通过模型描述出行者路径选择过程中的学习、选择和更新行为,进一步建立基于累积前景理论的动态交通系统,最后通过算例说明动态交通系统演化到用户均衡的过程.     

基于时间和路径偏好的交通流分配模型与诱导策略

考虑交通网络中出行者不仅具有路径选择偏好, 同时具有时间偏好的特征, 分别针对出行者是否具有时间或路径选择偏好的4种不 同情形, 建立相应的交通流分配模型. 通过分析这4个模型的性质, 分别给出了有效的求解方法. 在分析4种不同情形 下出行者总出行时间的相互关系基础上, 设计了时间诱导和路径诱导策略. 最后, 以西安市东南郊清明假日交通流分 配为例, 分别模拟分析了不进行诱导, 进行时间诱导, 进行路径诱导的情形下高峰期的交通流分配, 该实例验证了时 间诱导策略与路径诱导策略的有效性.     

基于情绪参照点的多主体自组织路径选择模型

为了研究有限理性条件下出行者群体的自组织路径选择行为对交通流量分配的影响,利用累积前景理论结合小世界社会网络,建立了具有交互机制的多主体路径选择模型。在模型中,将参照点的特性与小世界社会情感优化算法思想进行有机结合,基于出行时间可靠性设计了具有异质特点的参照点及其演化规则,使出行者个体能够依据决策环境及情绪的变化动态地调整自身的出行时间预算,更加符合出行者的实际行为特征。最后,设计了交通流分配演化算法,求解路网配流。研究发现:(1)模型较好地继承了传统模型中的有限理性特点;(2)出行者的异质程度是影响交通流量分配结果的重要因素;(3)本文提出的模型较好地解释了实际交通流分配中的流量变化现象。     

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.     

Guaranteed cost control with constructing switching law of uncertain discrete-time switched systems

A guaranteed cost control problem for a class of linear discrete-time switched systems with norm-bounded uncertainties is considered in this article. The purpose is to construct a switching rule and design a state feedback control law, such that, the closed-loop system is asymptotically stable and the closed-loop cost function value is not more than a specified upper bound for all admissible uncertainties under the constructed switching rule. A sufficient condition for the existence of guaranteed cost controllers and switching rules is derived based on the Lyapunov theory together with the linear matrix inequality (LMI) approach. Furthermore, a convex optimization problem with LMI constraints is formulated to select the suboptimal guaranteed cost controller. A numerical example demonstrates the validity of the proposed design approach.     

RTTRS: Rule-based Train Traffic Rescheduling Simulator

Train traffic rescheduling is a complicated and large-scaled combinatorial problem. According to the characteristics of China railway system and from the point of practical use, this paper introduces a rule-based train traffic reschedule interactive simulator. It can be used as a powerful training tool to train the dispatcher and to carry out experimental analysis. The production rules are used as the basic for describing the processes to be simulated. With the increase of rule, users can easily upgrade the simulator by adding their own rules.     

应急疏散路径选择元胞传输宏观模型

通过建立元胞传输模型,研究了紧急事件下动态网络交通流应急疏散问题,将车流离散化处理成单个车辆可以有效地克服网络规模较大时运算效率低的缺点.模型采用时间步长法进行模拟,紧急疏散车辆路径的确定与各路段的走行时间密切相关.仿真实例说明模型和算法提高了紧急事件下网络动态交通配流的应用效果.     

一种T-S模糊系统建模方法

T-S模糊系统被广泛应用于基于数据的建模应用中。模糊规则作为系统的核心,是影响系统性能的重要因素。在分析常见模糊系统建模方法的基础上,提出一种简单有效的建模方法。该算法基于变结构模糊建模思想,均匀选择模型的初始结构,以绝对误差为建模指标,通过增加模糊规则来提高T-S模糊系统的精度。为降低规则参数辨识的计算量,提高建模速度,将规则参数分为线性和非线性两部分,分别采用不同方法进行辨识。实例证明文中所提出的建模方法规则分布合理,收敛速度快,建模精度高,具有很好的实际应用价值。     

Method of Generating Strategic Guidance Information for Driving Evacuation Flows to Approach Safety-Based System Optimal Dynamic Flows: Case Study of a Large Stadium

In previous evacuation flow planning, a system optimal dynamic traffic assignment(SODTA) did not consider the exogenous costs caused by potential traffic accidents. A traffic accident,which might occur as a result of traffic congestion, will impact an evacuation process because of accidentrelated delays experienced by the downstream vehicles. This paper establishes a safety-based SO-DTA linear programming model in which the generalized system cost incorporates both the travel time and the accident-related delay. The goal is to minimize the generalized system cost under the cell transmission setup. Furthermore, the authors provide strategic guidance information that considers both the objective of the decision maker and the route choice behavior of the evacuees. Mathematically,the authors propose an unconstrained non-linear programming model aimed at minimizing the gap between the safety-based flows and the stochastic real-world evacuation flows, to provide strategic travel time information to be published on variable message signs(VMS). In the case study, the authors found that the safety-based SO-DTA model can reduce congestion and improve the evacuation efficiency; the stochastic real-world evacuation flows, guided by strategic information, can approach the safety-based flows.     

基于演化博弈的讨价还价策略研究

通过建立“双种群”复制动态模型,研究了有限理性假设下“多对多”讨价还价的策略演化问题,证明了只有严格纳什均衡才能成为“多对多”讨价还价的演化稳定策略. 并利用计算机仿真发现：当买卖双方种群的初始策略为随机分布时,讨价还价的演化稳定策略以最大概率收敛到对称纳什均衡,产生买卖双方最大初始期望收益乘积的纳什均衡可以比较准确地预测“多对多”讨价还价的演化稳定策略,且演化过程不必是单调的. 研究内容有助于理解“多对多”讨价还价的达成协议的一般规律,为设计多边谈判支持系统提供参考和借鉴.