考虑换乘费用的城市公交网络随机用户均衡配流模型及算法

文章在引用增广公交网络的基础上,考虑换乘次数对乘客出行时间的影响,引入换乘次数惩罚因子,给出了计算换乘费用的方法,并给出了乘客在公交出行中包括步行时间、等待时间、乘车时间和换乘时间以及换乘惩罚在内的路径费用. 在此基础上,构建了随机用户均衡模型来描述城市公交O-D需求在网络上的分配问题,证明了模型的最优解满足平衡条件,采用改进的MSA算法对模型进行求解. 最后,用一个简单算例验证了模型及算法的可行性和有效性.     

城市交通网络中的停车-换乘行为

在一次出行过程中,经常会使用停车-换乘方式．即出行的前一部分采用私家车方式．途中停车。再换来其他交通方式到达目的地。在停车-换来出行方式下．人们除了选择路径，还要选择换来站点。利用离散选择理论中的层次Logit结构模型，研究城市交通网络中的停车-换乘行为，定义多模式下停车-换乘出行的混合随机均衡分配条件，建立与之等价的数学规划模型，设计模型的求解算法，并用一算例分析算法的收敛性能和模型参数厦公交票价对解的灵敏度。     

基于乘客感知的公交服务可靠性测度模型

分析了APTS环境下的公交服务特性、乘客出行特性及其相互作用关系。采用多智能体建模方法,对信息条件下乘客的认知方式以及出行行为规则进行了建模,同时构建了模拟公交营运服务过程的仿真模型。基于服务客体对于服务系统的感知及其行为演化,提出了公交服务可靠性测度模型和方法。以上海49路公交线为背景进行了服务可靠性分析,仿真结果显示:相比传统指标而言,提出的感知候车时间与可靠性因子能够更为真实的反应乘客对于公交服务可靠性的感知;运能饱和的情况下,公交服务可靠性对供需匹配状况的敏感度上升迅速;运能非饱和状况下,营运当中合理地采取准点措施,可显著提升公交服务可靠性。     

行程时间不确定的城市公交网络设计模型与算法

常规公交网络设计中一般以平均行程时间作为路段的阻抗,实际上乘客路段行程时间应是平均行程时间和缓冲时间之和。本文采用线路行程时间的标准差来衡量线路的行程时间不确定性,使用行程时间偏差权重系数来代表乘客对于行程时间不确定性的不同的风险态度,构建了城市以乘客总出行时间最短与公交公司的运营成本最小化的公交网络优化模型。并使用贪婪算法构建初始解,将乘客需求最大的两个节点连接起来作为初始线路,采用蚁群算法对初始线路进行迭代改进,从而得到最优的公交网络,最后以一个小型的公交网络设计来验证该模型的有效性。     

考虑乘客主观评判的地铁与公交的票价及换乘优惠率优化

针对协同服务于同一客运走廊的地铁和公交的票价及换乘优惠率统一优化问题,提出在优化过程中引入乘客在一定出行距离上对选择某种交通方式所承担延误风险的主观评判,从而更加全面地分析出行路径上的客观条件和乘客的心理因素对乘客出行路径选择的影响.为此,本文构建一个双层规划优化模型,它的上层以社会福利最大化为目标,下层为基于弹性需求的随机用户均衡模型.这里采用遗传算法求解双层规划模型,其中下层模型应用相继平均法求解.最后通过一组算例对模型构建的合理性进行验证并应用于分析问题;结果表明:一是乘客延误风险的主观评判对其出行行为的影响具有不可忽视的作用;二是实施换乘优惠可降低乘客的换乘出行成本和提高公共交通系统的社会福利.     

基于最少换乘的公交系统网络配流模型及算法

公交网络配流有平衡配流模型和非平衡配流模型,两者各有适用范围。根据乘客选择乘车路径的心理特征,分析了最少换乘下的路径选择和阻抗计算,然后根据Logit模型提出了公交网络配流的非平衡模型和算法。最后给出具体算例得到了每一路公交车的OD矩阵,计算速度较快,可适用于大型网络。     

考虑共享出行的用户均衡交通分配模型

为了研究共享出行行为对交通分配问题的影响,本文提出一个基于路径的共享出行用户均衡交通分配模型.在该模型中,出行者不仅要选择从出发地到目的地的路径,而且还要进行模式选择,以达到最小化广义路径出行成本的目的.本文构建的考虑共享机制的交通分配模型引入两个假设:1)一个乘客只被一个共乘司机搭载,一个司机只载一个乘客;2)由于参与共享出行活动,共乘司机和乘客均可获得额外的共享出行奖励,此外共乘乘客还能得到共享出行成本折扣.这两个假设使得所构建的共享出行用户均衡模型更贴近现实.Braess网络中的数值结果分析了关键参数对均衡结果的影响,结果表明:共享出行成本优惠和共享出行奖励均是鼓励出行者参与共享出行活动的有效措施.     

城市轨道交通网络客流分配模型和算法综述

城市轨道交通网络客流分配是推算客流分布的基础理论方法.本文首先介绍了既有的城市轨道交通客流分配模型,从客流分配建模中的网络建模架构,乘客出行行为假设和客流分配原理三方面对比分析了既有研究的模型特征.在分配模型分类的基础上,重点阐述了客流分配算法中的网络路径搜索、分配模型求解和客流行为模拟和分布仿真算法的研究进展.最后,提出了我国城市轨道交通客流分配在网络化运营新形势下的研究展望.     

新型需求响应公交发车时刻和票价优化EI北大核心CSCDCSSCI

为解决新城区和城市边缘地区公交乘客等车时间长,出行便利性差,公交满载率低,公交运营者投入成本难以回收等问题,提出了考虑预约乘客等待时间的需求响应公交运营模式.此模式根据票价随预约乘客的在站等待时间增加而减少的原则进行公交票价差别定价,基于客流量变化实时更新公交车发车时刻,以缩短乘客等车时长,提高公交满载率,从而提升乘客满意度,增加公交运营者收益.构建了混合整数规划模型求解新模式下的发车时刻表和公交票价,并设计了遗传算法求解模型.之后,通过宁波市梅山新区的实际公交线路和OD量等数据进行了实例分析.通过对比计算结果和现状下的公交发车时刻,公交票价,出行者等车时长,出行成本和公交运营者收益,验证了新模式的优势.     

城市轨道交通动态客流分配仿真方法研究

根据轨道交通网络存在大量换乘路径的特点,改进深度优先搜索算法得出站点间换乘路径的有效出行时间.基于自动票务收集系统(automatic fare collection system,AFC)数据得到的乘客进出闸机时刻,利用仿真方法确定乘客与列车在时间和路径的接续关系,同时考虑始发乘客和换乘乘客路径选择行为的差异,将二者...     

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。     

ATIS影响下基于广义出行负效用的随机分配

考虑先进的出行信息系统(ATIS)对出行者路径选择行为的影响,提出了一种混合随机用户均衡交通分配模型。将出行者划分为"有ATIS接收装置"和"无ATIS接收装置"两类,两类出行者均以随机方式选择出行路径,路径选择准则为广义出行负效用最小,广义出行负效用定义为出行时间、出行费用和出行时间可靠性的线性组合。利用混合网络随机用户均衡建模理论,建立了ATIS影响下基于广义出行负效用的随机型分配变分不等式模型,基于二次加权平均方法设计了求解模型的启发式算法。通过一个简单算例验证了文中所构建的模型和算法,并获得了一些重要的结论。     

新型公交网络模型与最优出行路径算法

给出一种标号的二分图公交网络模型,在此模型基础上给出线路换乘与最优出行路径的算法,这种算法充分利用标号信息给出站点网络图的边权函数.基于站点网络图不仅能够搜索换乘线路而且能够找到最短路径.最后利用天津市部分公交系统验证了该模型及方法的有效性.     

含目的地选择的城市交通网络非稳定均衡分析

为了完善现有的城市交通流均衡分配理论,研究了城市交通网络中的非稳定均衡状态。利用添加虚拟节点和虚拟路段的超级网络建模方法,将出行者的出行与否决策、目的地选择决策以及出行路径选取决策归入一个抽象的网络中进行研究,利用变分不等式理论将网络的非稳定均衡问题转化为易于处理的一般交通流分配问题。研究结果表明:只有结合出行者的出行与否决策与目的地选择决策,才能使交通流分配的结果更符合现实;网络非稳定均衡状态确实存在,出行者出行与否的最高费用标准越高,实际的网络出行流越大。     

时变公交网络的数学规划模型与算法

大规模时变公交网络中最短路径精确查询的算法是公交网络寻径问题的研究难点之一,近似搜索算法的求解满意度不高,而精确搜索算法的效率又较低。针对公交网络的时变特性与不确定性,建立了时变公交网络模型。将公交最优路径选择问题分解为换乘次数与换乘线路的查询问题,给出了基于线路影射网络的换乘次数的查询算法和基于站点影射网络的换乘站点和乘车距离、乘车时间的计算方法,两种算法都是多项式算法,最后给出算例验证了该方法的有效性。     

低密度客流条件下柔性路径巴士实时调度的干扰管理模型

针对低密度客流条件下路径可变巴士行进过程中出现的乘客实时请求服务这一问题,引入干扰管理方法,从乘客扰动、路径偏移以及运营成本3方面综合度量系统扰动,构建了低密度客流条件下路径可变巴士响应需求的实时调度干扰管理模型,并设计嵌入等待策略的两阶段算法对模型求解,最后用数值实验验证了该模型和策略的有效性.实验结果表明:将干扰管理思想运用到这一客运系统的实时调度中,能够有效地针对低密度客流条件下乘客出行的特征,实现以扰动最小为目标的实时高效调度,从而达到既能满足乘客方便快捷的出行需求,又能满足运营者降低成本的目的,并提供一种能够解决低密度客流条件下巴士调度的有效手段.     

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.     

基于活动的瓶颈模型:公交枢纽晚高峰居民通勤研究

如何快速消除公交枢纽瓶颈的制约,是居民通勤的老大难问题.本文结合瓶颈模型与基于活动的方法来研究公交枢纽晚高峰居民通勤行为,以解决通勤者在其活动和出行之间的时间分配问题.以瓶颈模型为基础,考虑公交内部拥挤,将出行行为与活动相关联.通过引入公交内部拥挤成本,根据不同的效用函数选择出发时间,建立了动态出行均衡模型.并由此得出均衡条件下的相关性质,来解释晚高峰通勤者在瓶颈入口前排队的交通现象.研究发现,与传统瓶颈模型相比,基于活动瓶颈模型乘客动态更加丰富,出发时间选择更为复杂.算例结果表明,通勤者对公交车内部拥挤的敏感度越高,越会尽量地避开高峰出行.为了使净效用更大,通勤者会选择在工作地滞留较长时间,晚高峰时段推迟.     

交通信息诱导下的混合用户均衡模型研究

通过分析交通信息对出行者路径选择行为的影响,构建了一个同时考虑惯性出行者和非惯性出行者路径选择行为的混合用户均衡模型.随后,提出了求解混合用户模型的算法,通过算例对模型和算法的合理性进行验证,并探讨当出行者路径选择存在惯性行为时,交通信息是否能够缓解交通拥堵.研究发现交通信息虽然可以影响出行者的路径选择行为,但是可能会增加整个系统的总出行时间.而合适的信息渗透率有助于显著地减少整个系统的总出行时间,使得系统趋向于最优化.     

基于IC卡数据的老年人公交出行行为

公交是城市老年人主要的出行方式。为研究老年人公交出行行为选择,引导老年人错峰和合理出行,提高公交运营效率,基于长沙市公交IC(Intergrated circuit)卡刷卡数据,分析了老年出行者高峰出行和无谓出行的状况。采用MNP(Multinominal Probit)模型和MNL(Multinominal Logit)模型,以一种新视角构建了老年人公交出发时间和出行次数选择模型,按照出行日期不同分别进行模型参数标定。结果表明:卡片类型、年龄、优惠程度、消费金额对出发时间和出行次数有显著影响,不同年龄段的高峰出行和无谓出行存在差异,且MNL模型的拟合精度度更高,能为解决老年人高峰出行和无谓出行提供指导。