弹性需求用户平衡分配模型及其应用

对具有弹性需求的交通网络随机用户平衡分配问题进行了分析研究，将其描述为一个等价的变分不等式。最后将模型应用于拥护公交网络系统的平衡分配问题，并针对公交网络系统的特殊性，提出相应的求解算法 法。实例表明了模型的合理性和算法的有效性。     

多类型弹性需求随机用户平衡分配模型

分析了路网中存在的混合路径选择行为。基于出行者对路网状况熟悉的不同程度,对出行者进行分类,建立了多类型弹性需求随机用户平衡分配模型,并提出基于对角化算法和MSA算法的组合求解算法。用一个简单的实例进行了说明。     

Bilevel programming model and solution method for mixed transportation network design problem

By handling the travel cost function artfully, the authors formulate the transportation mixed network design problem (MNDP) as a mixed-integer, nonlinear bilevel programming problem, in which the lower-level problem, comparing with that of conventional bilevel DNDP models, is not a side constrained user equilibrium assignment problem, but a standard user equilibrium assignment problem. Then, the bilevel programming model for MNDP is reformulated as a continuous version of bilevel programming problem by the continuation method. By virtue of the optimal-value function, the lower-level assignment problem can be expressed as a nonlinear equality constraint. Therefore, the bilevel programming model for MNDP can be transformed into an equivalent single-level optimization problem. By exploring the inherent nature of the MNDP, the optimal-value function for the lower-level equilibrium assignment problem is proved to be continuously differentiable and its functional value and gradient can be obtained efficiently. Thus, a continuously differentiable but still nonconvex optimization formulation of the MNDP is created, and then a locally convergent algorithm is proposed by applying penalty function method. The inner loop of solving the subproblem is mainly to implement an all-or-nothing assignment. Finally, a small-scale transportation network and a large-scale network are presented to verify the proposed model and algorithm. This research is supported by the National Basic Research Program of China under Grant No. 2006CB705500, the National Natural Science Foundation of China under Grant No. 0631001, the Program for Changjiang Scholars and Innovative Research Team in University, and Volvo Research and Educational Foundations.     

产品随机选择下多商品流供应链网络均衡模型研究

研究产品存在产地、品牌差异情况下,具有多种商品流动的三层供应链网络均衡模型.将产地、品牌差异的影响视为随机变量,运用随机效用理论和多项式logit模型研究需求市场上产品随机选择问题,运用Nash均衡方法分析生产商之间、零售商之间的竞争行为,分别得到了供应链网络各层均衡及整体均衡的条件、经济解释和变分不等式模型,最后给出了求解算法和具体算例.     

Multi-commodity Flow Supply Chain Network Equilibrium Model with Stochastic Choice

This article studies a three-tier competitive supply chain network equilibrium model with multi-commodity, where the production districts and brands are different. Stochastic utility theory and multinomial logit model are used to analyze consumer choice at demand market, while the influence of production districts and brands on consumer choice is stochastic. Competitive behavior of manufacturers and retailers is analyzed using the Nash equilibrium theory. The equilibrium models of each tier and the whole network are developed by the variational inequality method, along with their equilibrium conditions and economic interpretations. Finally, an algorithm is provided and used to solve a numerical example.     

基于出行时间可靠性的城市交通网络设计

现实城市交通中,日常出行需求经常发生变动且路段能力一般处于恶化状态下,在假设出行时间和出行需求变动服从正态分布的情况下,建立了基于出行时间可靠性的城市道路交通连续网络设计模型。由于现实数据获取的困难性,设计了结合仿真技术的遗传算法来求解该问题。通过算例分析表明,建立的模型是有效的,其求解算法是可行的。     

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 .     

一种新的离散型网络平衡设计模型与算法

随机平衡分配模型与基于效用理论的Logit分配模型是两种有效的非平衡交通分配模型,二者具有等价性,本文将Logit模型替代常用的随机平衡分配模型应用于具有多级选择的离散型网络平衡设计模型中,构建了这类网络平衡设计问题的新模型;模型求解中,上层模型采用带自适应正态变异因子的粒子群算法,而下层问题直接利用Logit模型求解.仿真结果表明该模型与算法是有效的,适合在大型路网上应用.     

基于储备容量的交通网络潜在瓶颈路段识别

交通网络潜在瓶颈路段是随着需求变化将来可能会成为瓶颈的路段.准确识别出潜在瓶颈路段并进行优化管理,可以更好地适应未来交通需求的变化.基于交通网络储备容量模型,提出了交通网络潜在瓶颈路段识别方法,并设计了储备容量模型的求解算法.算例分析比较了现状需求和路网可容纳最大需求下的交通均衡流量模式.结果表明,不能简单地根据现状需求去推断潜在瓶颈路段,而论文提出的方法可以识别出路网达到最大需求时的潜在瓶颈路段.此外,利用交通网络储备容量模型设计了一种次要潜在瓶颈路段识别方法,次要潜在瓶颈路段是在优化潜在瓶颈路段之后随需求增长新出现的瓶颈路段.算例表明该识别方法具有一定的适用性.     

基于时刻表的轨道交通网络动态配流模型研究

目前轨道交通配流问题的研究多以静态为主,难以描述乘客流量的动态变化特征,而轨道交通的网络化和基于时刻表的运行方式使得应用基于时刻表的动态配流方法研究轨道交通网络上的流量变化成为顺理成章的事,本文正是研究了轨道交通网络上的基于时刻表的动态配流模型.首先根据轨道交通网络的运行特点建立轨道交通的时空网络,表示并分析了时空网络上路径和路径费用的组成.然后建立了轨道交通时空网络上的均衡配流模型(user equilibrium),并通过相继平均算法(MSA)对模型进行求解,在传统的Dijkstra算法的基础上改进了最短路径的搜索方法.最后通过北京轨道交通网络的局部线路对本文的模型和算法进行了验证.     

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．     

最优信号控制条件下城市交通离散网络设计问题的备用能力模型

将备用能力的概念与城市交通离散网络设计问题结合在一起,一方面通过对路口的信号进行最佳设置使交通网络可以容纳最大的交通需求量;另一方面,通过在交通网络中添加新的路段来提高整个交通网络的通行能力.给出了最优信号控制条件下城市交通离散网络设计问题备用能力的优化模型及其启发式求解算法.最后,通过一个简单的算例,说明该算法是可行并且有效的.     

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。     

Urban transit assignment model based on augmented network with in-vehicle congestion and transfer congestion

This paper presents an augmented network model to represent urban transit system.Through such network model,the urban transit assignment problem can be easily modeled like a generalized traffic network.Simultaneously,the feasible route in such augmented transit network is then defined in accordance with the passengers’ behaviors.The passengers’ travel costs including walking time,waiting time,in-vehicle time and transfer time are formulated while the congestions at stations and the congestions in transit vehicles are all taken into account.On the base of these,an equilibrium model for urban transit assignment problem is presented and an improved shortest path method based algorithm is also proposed to solve it.Finally,a numerical example is provided to illustrate our approach.     

应急救援下需求分配与网络配流研究

应急救援下,需求的不确定性和交通网络及流量的不稳定性增加了应急决策的难度,救援效果也无法有效控制.考虑模糊需求下应急物资的需求分配与网络配流问题,文章建立了以最小总配送时间为目标的网络流模型.应用基于双边约束的重力模型算法和凸组合算法,通过需求分配和网络流分配结果的交互迭代,得出最小总配送时间下的最优需求分配、路径和网络流.最后,通过算例验证了算法的有效性并对比了不同需求分配机制对救援决策效果的影响,结果表明基于距离阻抗的需求分配机制比基于时间阻抗的分配机制得到的最优解更稳定.     

ATIS条件下的城市交通网络系统优化模型及算法

考虑了影响ATIS(advanced traffic information system)条件下的出行者道路和停车选择行为以及影响ATIS市场占有率的主要因素,构造了基于概率的SUE模型来描述ATIS条件下的道路和停车选择问题.在此基础上,构造了双层规划模型来解决道路及停车信息条件下交通网络的系统优化问题,其中上层模型是一个系统优化问题,下层模型是描述出行者道路和停车选择的SUE模型.最后,通过一个数值例子分析了模型及算法的应用效果     

基于神经网络的交通平衡求解算法

研究目标在于采用神经网络方法替代传统的交通分配方法。回顾了交通网络平衡条件下实现交通网络配流的解析方法，然后提出了采用人工神经网络模拟处于交通平衡状态的运输网络，进而替代传统的配流方法的思想。定义了交通流的平衡函数和交通流平衡态的概念，证明了用神经网络来识别交通流的平衡状态的可行性。提出采用反向传播神经网络来模拟交通平衡状态的原则和方法，并建立了训练神经网络的判据，提出了判断神经网络模型效果的评价方法。最后，通过实例证明了良好训练的神经网络可以替代传统的交通分配，而且，容易把交通管理策略考虑到分配的过程中．并且能够政善配流速度。     

蚂蚁算法处理弹性需求混合交通UE配流问题

针对我国城市交通路网内机动车与非机动车混行的交通现状,提出了一种基于蚂蚁算法(ant algorithm)的寻优策略处理弹性需求下混合交通UE(user equilibrium)配流问题.同时,根据蚂蚁算法的思想以伪代码形式设计了求解弹性需求下混合交通UE配流模型最优解的程序流程,并应用于一个实例.算例表明,蚂蚁寻优策略在寻优的可靠性和计算效率方面优于传统的寻优算法.     

变分不等式的双层平衡表示及其在交通流分配中的应用

给出了Ｈａｒｔｍ ａｎ－ｓｔａｍ ｐａｃｃｈｉａ 变分不等式的一种双层平衡等价表示，指出了变分不等式与系统平衡之间的深刻联系，并讨论了它们在交通流分配用户平衡（ＵＥ）和随机用户平衡（ＳＵＥ）模型中的应用．     

城市交通连续平衡网络设计问题的模拟退火算法

对城市交通连续平衡网络设计问题作一简要介绍。建立该问题的双层规划模型。针对该问题．构建一种特殊的邻城结构．并设计出基于此邻城结构的模拟退火算法。通过一个实例对算法进行验证．并同其他算法进行比较．结果表明模拟退火算法的计算结果较精确．但相应的计算量增加。但该算法用于大型网络设计问题时．其优势则会有明显体现。