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.     

基于实时交通信息的城市动态网络车辆路径优化问题

将动态城市交通路网与车辆路径问题相结合, 考虑一类实时交通信息下的城市动态网络车辆路径优化问题. 在问题中考虑常发性交通拥堵和偶发性交通拥堵两种情形. 提出一类将初始路径安排与实时路线调整相结合的求解策略. 初始路径安排通过采用遗传算法求解常发性交通拥堵情形对应的时变网络车辆调度问题得到. 在车辆行驶过程中, 针对偶发性交通拥堵环境下的突发事故情形, 引入一种在关键点更新路线的新机制. 数值算例验证了新实时路线更新机制比目前文献中已有的更新机制更有效, 且随着网络动态性增加其优越性更加明显.     

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.     

基于瓶颈模型的异质出行者早高峰出行问题研究

早高峰出行中道路瓶颈是造成交通拥堵的主要原因之一.本文针对存在高速公路(含有高承载力车道)和普通道路的瓶颈路段,研究了时间价值不同的出行者早高峰出行行为.基于瓶颈模型的均衡条件,推导了不同收费标准下,出行者改变出行方式时个人早到惩罚的临界值.研究发现收费较低时,时间价值较低的出行者使用高承载力车辆的数量会增加.收费达到一定程度时,即使是时间价值较高的出行者也会选择高承载力车辆出行.数值算例也表明设置恰当的收费标准可以降低系统出行时间.     

VRGS中均衡诱导比例和系统服从率的计算

在考虑先进的出行者信息对出行路径选择行为影响的基础上,建立了信息影响下的路径选择模型,基于驾驶员群体的划分和路网混合均衡建模理论,构建了一随机网络混合随机用户均衡模型,提出了同时求解诱导比例和诱导系统服从率的数学模型,设计了模型求解算法,并利用算例进行了计算分析.     

ATIS混合诱导模式下出行者路径选择仿真研究

简要分析了交通广播、VMS及车载诱导等诱导模式的特点及其对出行者路径选择行为的影响,建立了不同诱导模式下出行费用的计算模型及多种诱导模式混合作用下的出行者路径选择模型,据此提出了相应的仿真方法.对4×4结点路网的仿真结果显示:1)各类交通信息能有效地缩短出行者的出行时间,ⅣS信息的效果更为显著;2)当系统中无其它诱导方式时,IVS的效果比有其它诱导方式时更为显著,且其效果随IVS安装率增加而降低,当存在其它诱导方式时,其效果与IVS安装率的关联不显著.     

APTS下城市公交枢纽调度问题的实用优化方法研究

基于APTS(Advanced Public Transportation System)背景,研究在提供公共交通信息的条件下公交枢纽调度优化问题,从公交车辆运行和出行者行为两方面充分解析公交枢纽广义费用的构成因子．建立模型、设计算法并用算例进行演示。     

基于闭合环路的自适应区域控制系统

研究SCOOT系统和SCATS系统性能优缺点,根据我国城市道路网系统的结构特点,设计了一种基于闭合环路的自适应区域控制系统.该系统以路网中的闭合环路作为控制子区,应用信号参数优化模型计算参数组合,对不同闭合环路进行协调控制形成预选方案,通过系统设定的面控率进行判断、选择,确定最终信号控制方案.通过实例验算结果表明本文设计的控制系统能有效的减少区域交通车辆总延误、减少停车次数,起到调节交通流、缓解交通拥堵、提高道路利用率的作用.     

多目标路径诱导下平衡市场渗透率的确定

假定在多目标路径诱导下,用户基于旅行时间和旅行费用权衡的水平上做出路径抉择,这有别于传统的单目标路径诱导下,用户选择旅行时间最小的路径出行的决策.在先进的旅行者信息系统下,有诱导装置的出行者能更准确的选择旅行负效用最小的路径出行,而无诱导装置的出行者对出行路径的选择有更大的随机性,因此路径诱导能给出行者带来收益.假定路径诱导带来的收益决定了在路网达到平衡时有多大比例的出行者使用诱导装置,即平衡市场渗透率.本文利用混合网络随机用户均衡建模理论,研究了多目标路径诱导下平衡市场渗透率的确定方法,并设计了一个求解模型的算法.通过算例讨论了单目标和多目标路径诱导、旅行费用函数形式以及信息质量参数对平衡市场渗透率的影响.研究结果表明,与多目标路径诱导相比,单目标路径诱导可能低估或高估平衡市场渗透率;平衡市场渗透率随信息质量是递增的,但其边际影响是递减的.     

城市交通系统复杂性模型及仿真分析

提出城市交通系统是开放的复杂巨系统，建立一个基于Logit交通分配模型的诱导信息服从率复杂性模型，对出行者诱导信息服从率的变化特性进行仿真分析，结果表明路径上交通量的变化呈周期性不稳定状态。     

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.     

通勤廊道换乘停车费用优化模型及算法

停车换乘是有效缓解城市交通拥堵的交通需求管理措施之一,而换乘停车费用的合理设置是影响其实施效果的关键因素之一.本文以轨道交通和快速路构成的单中心线性城市为对象,提出了一个双层规划模型来描述停车换乘条件下换乘停车费用的优化问题.其中,上层问题从交通管理者的角度出发,以系统总阻抗最小为目标优化换乘停车费用;下层问题描述不同换乘停车费用设置方案下出行者基于随机用户平衡的路径选择行为.基于灵敏度分析方法,分别设计了Frank-Wolfe和BFGS算法求解提出的双层规划模型.采用数值算例验证了提出的模型和算法的有效性.研究发现,不合理的换乘停车费用设置可能会使得交通系统总体性能更差,而提出的换乘停车费用优化方法则可以有效地提升停车换乘系统的实施效果.     

基于事件的交通拥堵模拟与消散策略研究

区域交通拥堵是通过排队链环逐级传播的,其结构类似于树结构分岔。如果不能实施及时有效的疏散控制策略,极有可能造成拥堵闭环。运用改进的中观交通仿真模型模拟基于事故的理想格子网络的交通拥堵形成和消散过程。依据交通拥堵传播的空间结构特征,利用禁止转弯(转弯禁限)与车辆途中更换路径的交通管制和诱导措施,首次提出了"树控制"策略缓解交通拥堵。仿真结果表明,合理应用提出的拥堵消散控制策略可以有效缓解交通拥堵的传播。     

网络结点流量控制的非线性模型分析

针对网络中海量数据传输的网络拥塞控制问题,对网络流量稳定性控制的非线性模型进行了分析和模拟。结合网络中产生拥塞的原因(控制信息与数据沿同一链路传输且具有相同的时延,而每一个用户都试图最大限度地利用网络),给出了利用TurboC模拟不同带宽利用率、不同工具函数、不同经验因子情况下的网络传输情况。验证了模型的科学性、问题所在及建立脱离网络拓扑和网络协议的通用结点流量控制模型的可行性。     

考虑出行者异质的多类型充电设施部署优化

考虑新型的兼容插电式充电与无线充电的电动汽车，以及路网中具有不同时间价值的出行者，本文研究了在有限投资预算约束下的多类型充电设施部署优化问题，包括传统静态插电式充电设施和动态无线充电设施在路网上的布局.本文提出了一个双层规划数学模型，上层模型描述了政府在给定投资预算下，如何确定充电设施的部署位置与类型，以使得系统总出行成本最小；下层模型采用多类型用户均衡（UE）准则来描述路网流量分配与充电设施部署位置的相互作用，即出行者的出行选择行为.针对提出的双层规划数学模型，本文提出了改进的混合整数代理模型优化算法（MSO-MI），并在其中嵌入双投影算法求解下层的多类型UE问题.算例分析验证了提出的模型和MSO-MI算法的有效性.     

多模式交通网络的拥挤道路收费双层规划模型

研究了多模式交通网络的拥挤道路收费问题,建立了双层规划模型。其中:上层模型以网络收益与网络成本之差的最大化为目标;下层模型满足多模式交通网络的随机用户平衡。最后,设计了一个基于步长加速法和惩罚函数法的启发式算法,并求解算例。     

异质用户下交通拥挤控制的混合策略研究

随着出行需求及汽车保有量的增加,交通拥挤愈发严重.为了缓解交通拥挤,本文针对公私合营的交通网络,考虑用户异质性,提出了对交通网络同时实行道路收费和可交易电子路票方案的混合策略,即分别对使用政府资建的公有路段和BOT模式下的私有路段的出行用户收取电子路票和费用.通过对用户在混合策略下的出行行为分析,建立了用户均衡和路票市场均衡下的变分不等式模型.接着,对交通网络的系统最优模型进行分析,得到了促使路网在用户均衡状态下达到系统最优的混合策略集合,同时给出了混合策略下系统效率损失的上界.在此基础上进一步提出了涵盖其他目标的双层规划模型,得到能实现双重目标的最优混合策略.最后,对具体路网进行数值实验,可分别得到路网中每一公有和私有路段的具体路票收取量和收费值,以及需要设置的收取总窗口数.     

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