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.     

基于无容量限制的p-枢纽中位问题的随机优化

在枢纽网络设计时, 未来的成本和需求等参数具有不确定性. 为了使设计的网络能在各种情景下具有最优的期望成本, 提出了无容量限制的多分配严格p-枢纽中位随机优化模型. 考虑到模型本身的结构特点和复杂程度, 采用了PH分解算法结合增广拉格朗日松弛算法, 将原问题转化为若干个独立子问题来求解. 使用了基于经典算例的随机数据集合对模型和算法进行了测试, 算例结果表明尤其在情景数量较大的情况下, 算法体现出较高的效率. 同时, 通过随机解价值分析了使用随机优化模型对于该算例的意义.     

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。     

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。     

基于模糊随机规划的反TBM目标分配优化模型

针对反导目标分配优化问题中存在的不确定性特征,引入模糊随机规划理论.首先建立了基于模糊随机规划的反战术弹道导弹(tactical ballistic missile,TBM)的目标分配优化模型.在此基础上,构建了一种针对多约束目标分配问题的粒子编码方案,并改进传统粒子群算法的位置和速度更新方式,提出了改进型离散粒子群(improve discrete particle swarm optimization,IDPSO)算法.最后,设计了模糊随机模拟技术和IDPSO算法相结合的混合智能求解算法.仿真实例表明,混合智能算法全局寻优能力强,优化效率高,满足反TBM目标分配优化对时效性的要求.     

考虑OD对出行时间可靠性的道路网容量可靠性

构建了基于OD对出行时间可靠性的路网容量可靠性双层规划模型,其中下层规划用随机均衡交通分配来描述出行者的路径选择,上层规划为满足出行时间可靠性的基本OD需求乘子最大。假定路段容量服从双侧截尾正态分布,基于Monte Carlo仿真技术和网络均衡流灵敏度分析方法,设计了一种求解路网容量可靠性的启发式算法。用一个小型网络开展了数值分析,验证了所建模型和算法的有效性。     

随机需求下公交时刻表设计的鲁棒性优化

考虑在实际运营中乘客需求具有随机性,固定需求下优化的公交时刻表不适应运营的要求.随机需求下的期望值模型忽略了不利可能事件对运营的负面影响,针对此情况研究随机需求下公交时刻表设计的鲁棒性优化.模型综合考虑乘客成本与运营成本,采用鲁棒性优化权衡目标期望值与偏差期望值.结合随机模拟技术,选用遗传算法求解模型.给出了算例,验证了模型和算法的有效性.通过比较固定需求模型、随机需求期望值模型、随机需求鲁棒性模型,说明在鲁棒性优化下需要提供更多的交通供给以降低偏差期望值.最后,对鲁棒性模型中的偏差权重系数进行了灵敏度分析.     

基于跟驰理论的道路交通噪声预测模型研究

交通噪声预测在城市交通规划和建筑设计工作中具有重要意义。本文根据我国道路交通噪声的实际观测方法,通过引入微观交通流理论,建立了一种可用于多车道混合车流等效声级和统计声级预测的动态随机模型。其核心算法是基于车辆非线性跟驰模型,依靠计算机随机模拟技术,实现对单车行驶行为的构造和仿真。算例分析和实验观测表明本文建立的模型具有较高的交通噪声预测精度和稳定性。     

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。     

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.     

A BI-LEVEL FORMULATION AND QUASI-NEWTON ALGORITHM FOR STOCHASTIC EQUILIBRIUM NETWORK DESIGN PROBLEM WITH ELASTIC DEMAND

1 IntroductionThe network design problem (NDP) is to select link improvements or add new links to anexisting network suCh that social welfare is maximized while according for the route choicebehavior of network users and/or changes in demand. Two sets of decision-makers with differedsobjectives are involved in the NDP. The network users individually select their routes suchthat their individual travel costs are minimized, while the planners aim to make the bestnetwork improvements for reduc…     

OD分布与随机均衡分配的组合模型及算法

目前交通规则实践缺乏考虑交通信息的随机性，从而降低了它所得结果的准确性，为此，通过分析出行路选择和目标选择的随机性，建立了交通网络OD分布与随机平衡（或均衡）分配的组合模型，通过引入拉格朗日函数，证明了模型最优解满足随机用户平衡条件和OD分布的要求且最优解是唯一的；最后给出了模型的方向搜索算法。     

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。     

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.     

关于随机用户平衡分配的一种降维灵敏度分析方法及其应用

基于随机用户平衡分配扰动模型的Lagrange函数及带柯朗二次惩罚项的对数边际函数之间的关系给出了一种的新的降维灵敏度分析方法,与通常所说的灵敏度分析相比它的优点是大大减小了计算的维数,降低了复杂性.论文首先给出了关于一般的非线性规划扰动问题基于罚函数法的灵敏度分析结论,然后采用转换约束条件及其约束变量的方法给出并且证明了随机分配扰动问题的灵敏度分析结果,最后将其结果应用到一个具体的算例并将近似解与准确解进行比较,验证了方法的可行性.     

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．     

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．     

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.     

非均衡价格-数量调节交通分配模型

运用经济学非均衡理论,在出行市场背景中研究了传统交通分配问题的特性,在出行行为中数量信号,提出了比Ｗａｒｄｒｏｐ用户均衡原理更一般的价格－－数量调节出行行为原理,并在此基础上建立非均衡价格－数量最优化数学模型,证明了最优化数学模型的一阶最优性条件与价格－－数量行为原理等价,因此可以方便地用Ｆｒａｎｋ－Ｗｏｌｆｅ算法求解。