道路拥挤收费定价分析

利用路段交通流量、交通密度及交通空间平均速度的关系，通过选择合理的参量——路段交通载量，解决了由于拥挤路段流量与费用的非单调关系产生的拥挤收费为负的问题，给出了基于交通载量及交通密度比的拥挤收费定价公式，通过建立路段社会总收益函数，分析交通路网供需特性，给出了拥挤收费起点的一个解释。     

动态路线行程时间研究

路段出行时间函数或路线行程时间函数在交通工程中已得到广泛应用,但现有模型在动态交通分配的实际应用中存在着不少问题。本文针对连续和间断两种不同交通流形式,借助于Ｇｒｅｅｎｓｈｉｅｌｄｓ模型和排队延误原理,建立了适用于动态交通分配的显式的动态路段出行时间函数表达式,从而进一步获得动态路线行程时间函数,为动态分配提供了一个重要的输入函数。     

交通仿真在动态交通分配应用研究中的尝试

基于微观交通仿真模型CORSIM中交通仿真与交通分配相结合的特点,在仿真模型中将路网的OD流量通过按动态规律沿时间轴加以扩展,使之成为一个时变OD矩阵,再分析研究路段自由流车速与高峰时段路网流量的动态关系,从而进行动态交通分配的建模研究尝试.     

双准则交通分配和方式划分相结合的网络均衡

分析了综合交通体系下不同时间价值的出行者路径和方式的时间、费用交易选择行为.运用了交通方式路径虚拟和对路径费用重新排序的方法,给出了双准则交通分配和方式划分的综合模型、有效路径算法和用户均衡算法.通过计算机模拟的方法,举例分析了交通改进措施和交通政策对交通分配和方式划分的灵敏度.模型可以更加真实地反映出行者在权衡时间价值和费用下的路径和方式选择,并可定量研究交通方式服务水平提高和交通政策对交通方式引导和缓解路段拥挤的作用.     

道路交通走廊拥挤收费重分配模型

为了进一步提高公众对拥挤收费的认可,有效调节交通需求的时空分布,针对2条路段2个节点构成的道路交通走廊提出了拥挤收费重分配模型.在分析了交通出行总费用的基础上,提出随交通需求大小而动态变化的拥挤收费费率模型,将收费所得直接分配补贴给平行路况较差的路段使用者,分不同的需求状况研究不同的分配函数,并用实例说明了该模型的适用性.结果表明:拥挤收费以经济杠杆对交通需求给予组织和引导,在交通需求未超过走廊通行能力时,拥挤收费对路网交通流量的转移和出行费用的降低具有很高的效率;在交通需求超过走廊通行能力时,仅靠拥挤收费无法避免交通拥挤,需要实施路网扩容.     

基于先进交通信息的多目标多类用户降级路网双层优化

考虑先进的出行者信息系统(ATIS)与可变信息板(VMS)的共同影响,研究混合交通(普通交通与突增的应急交通)在降级路网中的随机均衡分配及路网的性能优化。利用应急交通可靠度和路段负效用2个目标定义广义路径费用,并基于VMS信息效用与路段广义费用设计了新的路径长度(path size,PS)属性公式,进而构造改进的路径长度logit(PSL)模型;建立以降级路段的最差容量利用系数为优化变量的多类用户多目标双层规划模型,其中,下层是基于PSL模型的混合交通随机用户均衡分配模型。利用应急交通的可靠度定义适应度函数,设计以进化算法为主体框架的优化算法,通过求解获得流量分布、ATIS占有率与服从率以及各项性能指标。研究结果表明:模型与算法是可行有效;相对于随机模拟,优化可以大幅度提升应急交通的可靠性,VMS能辅助ATIS以提升应急交通可靠性并降低全路网的总期望出行时间费用;需求增长对降级路网性能会产生较大影响,但VMS仍能在需求增长时有效优化系统性能。     

基于Greenshields模型的瓶颈路段拥挤收费问题

基于Greenshields模型,描述了瓶颈路段上流量的演化过程,并计算每个时刻出行者的出行费用。通过出行费用与流量的关系调整每个时刻流量的分配,直至达到用户平衡状态。文中在拥挤时段设置了一定水平的收费,并分析了收费后路段上的流量分配情况和拥挤状况。在现象分析后得到了较好的收费水平和收费时段,以及收费对缓解交通拥挤的作用。     

非可加平衡交通分配问题的列生成算法

为求解非可加平衡交通分配问题,基于列生成算法基本框架,采用K最短路算法生成需要的路径,采用幂罚函数法求解平衡路径流问题,提出一种新的算法,并进行数值模拟,将算法用于求解含路径特定行驶费用和路段容量随机降级下的路径行驶预算2类非可加费用情形。结果表明,所提出的算法能有效求解非可加平衡交通分配问题,并获得高精度的满足 Wardrop用户平衡准则的平衡路径流(误差E≤10-9),即对于每一个O D对,流量大于0的路径的行驶费用几乎都相等,且等于最小行驶费用。     

非对称网络容量约束用户均衡交通分配仿真算法

针对非对称网络路段容量约束交通均衡分配模型计算困难,设计了一种带路段容量约束的用户均衡交通分配仿真算法。在算法迭代过程中,将按全有全无法在当前最短路上分配流量与前一轮迭代所得到的流量加权组合,各O-D对的组合系数依Logit模型来确定;并不断自适应调节路段排队延误因子和误差因子来模拟实际路段行驶时间,使路段流量逐步低于路段容量,从而达到广义用户均衡,克服了容量约束均衡分配计算量大及Logit随机分配法要求枚举所有路径的困难。随后证明了算法的收敛性,并对一个小型路网进行了数值试验。     

基于分流率的路径交通量求解算法

为求解交通分配问题，提出一种基于分流率的路径交通量求解方法．该方法通过求解一个基于分流率的交通分配模型确定了满足用户平衡准则的路径交通量．文中首先给出分流率的定义，并根据该定义建立一个以分流率为求解变量的交通分配模型，然后证明该模型等价于传统的以路径交通量为变量的交通分配模型．新建模型是一带等式约束和不等式约束的非线性规划，它的变量个数是网络中终点个数和路段个数之积的线性函数，且比以路径交通量为变量的交通分配模型要少很多．文中通过引入网络中节点和有向路段的平均成本的定义简单有效地解决了新建模型消除等式约束后梯度难以求解的问题，并以此给出新建模型的求解算法．该算法以近似Newton方向到约束空间上的投影作为下降方向，用不精确搜索技术确定搜索步长．文中从理论上证明了算法的可行性和收敛性，并通过算例阐述了算法的有效性．计算结果表明：该方法可在理想的时间内求解大规模网络的交通分配问题；在计算时间、计算精度和所需存储内存上比其他能够确定出路径交通量的求解算法都要优越；在相同的计算精度下计算时间仅仅是其他算法的三分之一，甚至更小．     

用户均衡与系统最优原则下交通分配模型的建立与分析

为了更加深入地理解用户均衡（UE）和系统最优（S0）原则之间的差别与联系,从理论上推导出以路径费用函数为基础的UE模型,并且证明了该模型与Wardrop第一原则等价性。基于这一模型,研究了路段与路径费用函数关系。计算发现,路径费用函数可以由该路径所通过路段的费用函数来建立,并且SO原则下,路径费用函数只是UE原则下路径费用函数的一个特例。分别从物理意义和几何意义上解释了UE和SO模型,通过构造不同的道路费用函数使它们之间可以相互转换。经过对比研究表明,所推导的模型可以为交通流分配算法提供新思路、新方法。     

方式划分与路网配流联合模型

利用方式划分和交通分配联合模型将公交OD在轨道交通和普通公交路网形成的广义路网上进行分配.构造了广义旅行费用函数,利用惩罚系数模拟乘客的心理行为,改进了BPR路段经验阻抗函数,对公交的拥挤条件进行描述,讨论乘客平均等车时间.基于广义旅行费用在广义公交路网上提出了满足用户平衡(UE)的方式划分与交通分配的联合模型和多路径增量分配法来近似模拟用户平衡状态的分配算法,提高了分配算法的效率.并给出简单的算例说明该联合模型能够实时地反映公交线路的实际客流量对旅行时间以及公交服务水平的影响.     

动态交通流分配模型

为了构造更先进的动态交通流分配模型,针对城市道路上车流的速度和密度特性,利用Green-shields速度密度关系对元胞传输模型进行了优化改进。改进后的模型能较好地模拟城市道路上交通流的运行特性,且在保证计算精度的同时,降低了算法的计算复杂度。算例结果表明,该模型可以出色地再现路段上时变的交通流,使乘客在任意节点都能获得当时交通条件下到达终点的最短路径,从而实现其交通分析与诱导功能。     

带转向延误的拥挤交通网络配流模型及算法

为了更加真实准确地反映道路网络的交通流状态,该文综合考虑拥挤交通网络的特点,建立了带转向延误和通行能力限制的交通网络配流模型,模型中路段和转向通行能力约束条件的Lagrange乘子等于因交通拥堵而产生的排队延误。该文采用动态罚函数算法,将原问题转化为一系列不带通行能力限制的传统交通分配问题进行求解,随后以Nguyen Dupuis网络为算例进行测试。计算结果表明:当流量达到通行能力时,排队延误就会产生,平衡流量满足Wardrop均衡准则。该模型能够很好地反映拥挤交通网络流量特点,提出的算法也具有很好的收敛性能。     

动态交通分配中一类转换率系统的稳定性

在假设交通很拥挤同时交通的转换率与路径费用成正比的前提下,构建了一个动态的转换率模型.为了获取转换率系统的全局渐近稳定,提出了一个普遍适用的Lyapunov函数方法,与此同时通过线性矩阵不等式方法,得到了保证转换率系统全局渐近稳定的充分条件.     

动态交通网络的用户均衡配流模型

提出一种离散的动态交通网络用户均衡配流模型,它是静态UE模型的一种推广。通过最优方法得到模型的最优解条件,最优解与Wardrop用户最优原理的动态推广相一致,该模型能够反映交通网络的动态属性。     

多车型随机动态交通分配和信号优化组合

研究了多车型随机动态交通分配和信号优化的组合问题,提出了一种考虑多车型下的随机型动态交通分配和交通信号优化的组合模型。模型采用广义双层规划来表示,上层是信号优化控制,进行交通信号的优化配置;下层是考虑多车型下的随机型动态交通分配,进行交通网络流的配置。同时,模型中采用具有物理排队的多车型动态网络模型,从而考虑了饱和路网中物理排队对网络条件的影响以及不同车型间的相互作用。采用遗传算法对模型进行了优化求解。结果表明,在考虑多车型随机用户路径选择行为的基础上使整个网络的总行程时间达到了最小,由此获得最佳的信号控制策略和相应的优化路径流,实现了交通信号的优化配置和交通流优化。     

基于路段流量的交通分配模型的算法

讨论基于路段流量的交通分配问题,指出其最优解满足Wardrop平衡条件.在选定适当路阻函数以后,模型可转化为带线性约束的非线性规划问题.对这类问题,采用仿射尺度内点算法,给出算法的基本思想及详细的实现过程.数值实验表明,该方法是可行有效的,可用于实际交通路网的配流计算.     

城市交通网络目标配流模型

进行城市交通网络规划时,一方面需充分利用交通网络各路段的通行能力,另一方面又需考虑到某些路段为了控制交通拥挤、交通污染等而设置目标流量的要求,为此本文建立了已知固定交通需求下的双目标网络配流模型,并将此模型转化为等价的凸目标规划模型．通过求解最优控制不等式组模型的方法对配流模型进行求解．这模型及其算法在小型模拟网络上得到了实施．