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.     

基于累积前景理论的合乘行为建模与研究

在一个存在HOV(high occupancyvehicle)车道的交通系统中,针对两种出行方式:单独驾车出行和合乘出行,给出了可能出现的HOV车道合乘者、普通车道合乘者和单独驾车者三类通勤者的出行费用函数.假设通勤者会经历一段具有离散分布的随机时间,本文基于累积前景理论和期望效用理论对比分析了通勤者的出行方式和路径选择均衡结果,并对单独驾车者比例参数、参考点等个体偏好参数进行了敏感性分析.研究结果表明,通勤者的风险偏好和参考依赖特征确实会影响出行方式和路径选择.当单独驾车者比例超过某一临界值后,合乘者比单独驾车者具有较高的累积前景值,具有一定的优越性,而期望效用理论则会稍微高估这一临界比例.     

不确定性条件下的多目标多路径选择

不确定性条件下,综合多种性能指标,提供多条合理候选路径的路径选择方法还未得到有效解决.介绍一种利用累积前景理论进行多目标多路径选择的方法.为此,首先分析路段的不确定性属性和出行者的路径选择特性,基于路段广义出行费用定义参考点和值函数,建立多目标路径选择的累积前景理论;然后基于累积前景值定义合理替换路径,建立合理多路径选择模型;将改进的克隆选择算法与节点删除法相结合,设计了多路径选择模型的求解算法;最后,将该法和节点删除法、传统k-最短路算法应用于示范网络,比较分析了本文算法的有效性和快捷性.     

考虑客户时间偏好的第四方物流路径优化问题

为使第四方物流系统能够在不确定环境下为客户提供有效的运输方案,在一定费用投入下获得更高的客户满意度,研究考虑客户时间偏好的第四方物流路径优化问题.基于累积前景理论,以最大化总运输时间的前景值为目标,建立考虑客户时间偏好的数学模型,并采用蚁群算法对模型进行求解,数值算例验证了算法的有效性·并且,将该模型与传统的期望值模型和期望效用模型进行对比,算例分析表明,考虑客户时间偏好模型可以更有效地描述客户心理行为,并适用于具有不同风险态度的客户群体,验证了模型的有效性.     

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。     

考虑到达时间感知价值的静态网络均衡模型

实际到达时间的大小直接影响出行感受,从而影响出行者的路径决策.在一个出行时间不确定的网络中,路径的实际到达时间也是不确定的,以偏好到达时间为分界点,本文对实际到达时间所处的可能区域进行了划分,在累积前景理论框架下建立了到达时间感知价值函数,在此基础上假设累积感知价值是由出行收益、出行负效用和到达时间感知价值三部分构成,构建了一个基于累积感知价值的静态网络均衡模型,探讨了均衡解的存在性和唯一性并设计了求解算法.最后,通过两个数值算例分析了模型参数改变对均衡结果的影响.     

考虑决策惯性的随机网络路径选择与交通流分配模型

本文针对随机网络的出行情境,分析了出行者路径选择中的惯性行为及其影响因素,提出了可变的可靠性价值系数以描述出行者的决策惯性,进而定义了随机网络中考虑决策惯性与风险规避的路径选择决策,并给出了相应的数学表达.通过分析发现,本文建立的考虑决策惯性的路径选择决策模型具有一般性,能考虑多种有限理性因素对出行者路径选择的影响;并且,通过特定的参数设置,能表示为文献中现有的多种随机网络路径选择决策模型.随后,定义了随机网络考虑决策惯性的用户最优均衡,并给出了等价的非线性互补问题,对模型的解的存在性和解集的性质进行了讨论.本文还构建了算例,对用户最优均衡模型的性质进行了分析和说明.     

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.     

基于累积前景理论的有限理性威慑模型

将累积前景理论与两阶段动态威慑模型相结合，研究了基于累积前景理论的有限理性威慑模型与基于期望效用理论的理性威慑模型之间的差异。指出这些差异是构成威慑博弈中挑战者行为被误判的重要原因。     

基于动态参照点的多主体有限理性路径选择模型

为了研究有限理性假设下出行者的自适应调整行为对交通网络分流的影响,利用累积前景理论结合演化元胞自动机建立了具有个体交互机制的多主体路径选择模型。在模型中将出行者划分为风险追求者与风险厌恶者,基于出行时间可靠性并借鉴元胞遗传算法的思想设计了具有异质特点的出行者动态参照点及其演化规则,使出行者个体能够依据决策环境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。最后将多主体参照点演化规则与传统的相继平均算法相结合,求解路网配流。研究发现:演化模型较好地继承了传统模型中的路径分流特点;不同的出行者类型比例及出行者的信息接收程度是影响路网分流结构的重要因素。     

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．     

交通信息对交通网络的影响研究

利用随机均衡模型，分析了交通信息对公路交通网络的影响，并利用经济学的方法提供交通信息（模型NI）和提供交通信息（模型I）两种模型进行比较，得出三个主要结论：（1）交通信息的提供可以增加交通网络中道路使用者（用户）数量的期望值；（2）交通信息的提供可以降低交通网络运行费用的期望值；（3）交通信息的提供可以增加交通网络的消费者剩余，这三个结论说明了提供交通信息是一种提高交通网络效率的有效方法。     

基于微分变分不等式的再制造闭环供应链网络动态模型

针对一段时间内具有再制造的闭环供应链网络的博弈均衡状态问题,首先利用博弈理论,构建了具有多制造商(再制造商)及多零售商(回收商)的再制造闭环供应链网络动态模型,制造商(再制造商)及零售商(回收商)之间从事微分Nash博弈.然后,利用微分变分不等式的方法得到了制造商(再制造商),零售商(回收商)及整个闭环供应链网络的均衡条件.进而,在正则条件下分析了闭环供应链网络动态模型解的存在性条件.仿真算例验证了模型的合理性和有效性.     

Modeling the congestion cost and vehicle emission within multimodal traffic network under the condition of equilibrium

Traditional system optimization models for traffic network focus on the treatment of congestion, which usually have an objective of minimizing the total travel time.However,the negative externality of congestion,such as environment pollution,is neglected in most cases.Such models fall short in taking Greenhouse Gas(GHG) emissions and its impact on climate change into consideration.In this paper,a social-cost based system optimization(SO) model is proposed for the multimodal traffic network considering both traffic congestion and corresponding vehicle emission.Firstly,a variation inequality model is developed to formulate the equilibrium problem for such network based on the analysis of travelers’ combined choices.Secondly,the computational models of traffic congestion and vehicle emission of whole multimodal network are proposed based on the equilibrium link-flows and the corresponding travel times.A bi-level programming model,in which the social-cost based SO model is treated as the upper-level problem and the combined equilibrium model is processed as the lower-level problem,is then presented with its solution algorithm.Finally,the proposed models are illustrated through a simple numerical example.The study results confirm and support the idea of giving the priority to the development of urban public transport,which is an effective way to achieve a sustainable urban transportation.     

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.     

基于网络分解与叠加的用户均衡网络敏感度分析

在交通网络用户均衡问题中,敏感度分析就是确定均衡网络状态时起讫点交通量及路段旅行时间的变化对路段交通量或路段旅 行费用的影响. 文章以确定型交通网络用户均衡问题为研究对象,推导了均衡网络的敏感度方程,运用网络分解与叠加的方法 提出了敏感度方程的求解方法,并分别给出了网络分解与叠加的实现方法. 该方法可以有效解决均衡网络敏感度分析中的秩亏 问题,相比基于数学规划法的敏感度分析有了很大改善. 这样,基于变分不等式的网络敏感度方程即可直接用于敏感度分析,为敏感度分析在交通规划、建设与管理中的应用提供了很大的便利.     

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.