城市交通网络设计与O-D量预测问题的双层规划组合模型及算法研究

本文给出了一个城市交通网络设计和O-D量预测问题的双层规划组合模型,其中上层使O-D矩阵估计的熵函数与交通系统总阻抗之和最小,而下层是固定需求条件下的用户均衡配流模型,保证O-D出行量预测值与所对应的路段流量满足用户均衡条件。同时得到O-D出行量预测和路段能力拓宽方案的最优解,与以往方法相比更加符合实际。     

基于交叉口多相位信号控制的路网容量

构建了一种用于描述交叉口多相位信号控制路网容量的双层规划模型.其中,下层模型是一个交叉口多相位信号控制路网用户均衡分配模型,用以求解给定信号配时参数和交通需求量下的路段均衡流量,该模型考虑了各相位下的信号延误.上层模型是一个非线性规划模型,模型以路网容量最大为目标,对信号配时参数和O-D需求量进行优化.双层规划模型采用基于灵敏度分析的BLABD算法求解,算法的主要思想是通过差商的方法估计路段均衡流量对设计变量的导数,从而将上层模型中未知路段流量函数展开为一个线性函数.算例分析结果显示,该算法能有效求解多相位信号控制路网容量问题,具有实用价值.     

改进的Logit随机路径选择模型及其算法实现

在交通分配问题中，路径出行成本是与流量相关的函数，使用Logit随机路径选择模型进行配流计算会带来一定的误差，而随机均衡配流模型及算法都比较复杂，模型的应用受到一定的限制。因此对Logit随机路径选择模型进行了改进，并用逐次分配算法成功实现求解，还对求解结果进行了对比分析。改进后的模型同原模型相比，简单直观、假设合理、易于求解，同时考虑了出行成本与流量的关系，对于交通拥挤的配流问题同样适用，因而具有广泛的应用前景。     

路段型随机用户均衡敏感度分析

为了设计基于Logit的随机用户均衡问题的高效算法,对传统的随机用户均衡模型熵项进行分解,得到路段型随机用户均衡模型.在分析路段型随机均衡模型及其优化条件的基础上,以数学规划的方法推导其敏感度方程,这相对于变分不等式的方法更加容易接受,同时因为确定型均衡模型是随机用户均衡模型的一种特例,所以此方法同样适用于确定型用户均衡的敏感度分析.以相继平均算法和敏感度矩阵对算例进行求解,两者结果基本吻合.同时对实际遇到的秩亏问题,提出"分段求解"的方法,有效地解决了矩阵无法求逆的现象.     

求解O-D需求估计双层规划模型的新算法

给出了一个新的启发式求解算法--逐步更新比例矩阵法,用来求解基于UE(User Equilibrium)准则的O-D(Origin-Destination)需求估计的双层规划模型(即,下层规划基于UE准则,上层规划采用广义最小二乘思想,在拥挤网络上由路段交通流量观测值等前期数据来估计交通网络的O-D需求量的双层规划模型),并进行了初步的数值试验.新的算法不仅能够给出O-D需求的估计值,同时也能够给出路段交通流量的估计值.这个新的算法的思想也适用于其他下层规划基于UE准则的双层规划模型的求解.     

弹性需求下的轨道交通客流分配模型和算法

分析了轨道交通客流需求量的影响因素.以拥挤条件下的出行阻抗函数为基础,通过引入弹性需求条件下的轨道交通均衡配流条件,构建了弹性需求下的均衡配流模型.根据模型的特点,给出了改进的用于求解弹性需求下的轨道交通均衡配流模型的Frank-wolfe算法.最后通过一个算例说明了算法的有效性和合理性.     

混合交通均衡分配方法

系统地讨论了混合交通均衡（ＵＥ，Ｕｓｅｒ’ｓ Ｅｑｕｉｌｉｂｒｉｕｍ）配流问题．对于阻抗边际贡献对称型混合交通，笔者建立了与相应的Ｗａｒｄｒｏｐ均衡原则等价的极有小值模型，证明了极小值模型的等价性、解的唯一存在性，并讨论了具体求解算法；对于非对称型混合交通，直接给出了其均衡求解算法。最后，实现了一个简单网络的混合交通均衡分配。     

随机均衡配流下的连续性交通网络设计

针对交通出行者的出行行为存在不同属性的实际情况,在网络设计双层规划理论的基础上,研究基于随机均衡配流的连续性交通网络设计问题.综合考虑路网可达性和随机用户均衡交通分配建立了双层规划模型,并在路网可达性中引入节点的重要度计算.下层规划采用拉格朗日乘子法求解,同时对上层规划设计粒子群优化算法,并借助Matlab编程计算.在实际算例中,选取道路饱和度对扩建后的交通网络进行效果验证.结果表明,文中模型具有一定的实用性,既可以提高交通网络中的道路利用率,又可以在一定程度上缓解交通网络中的拥堵问题,使网络中的平均饱和度降低28.4%.     

一类带时间和容量约束的截流选址问题

讨论一类在交通网络中设立服务站的最优选址问题。在给定的网络G（V，A）中有r对O-D用户流。在总建站费用最小的目标下考虑3个因素：每对用户流都能得到服务；每对用户流的时间满意度不低于某一给定值；每个服务站的服务能力是有限制的。通过分析这类问题的特征后，形成一个线性混合整数规划模型，并给出了求解实例。     

路票约束下的用户均衡网络流建模及其算法

为了缓解交通拥堵问题,在传统用户均衡模型的基础上,建立了带路票约束条件的用户均衡网络模型。本模型采用牛顿算法作为子算法,结合增强拉格朗日乘子法求解带路票约束的用户均衡网络流。外惩罚函数通过调整惩罚参数,把容量约束下的网络均衡问题转化成传统网络均衡问题。牛顿法通过移动方向、修正矩阵和移动步长的组合来保证路径或路段交通流量解的可行性,同时获得转化后子问题的最优解。算例分析表明,相对于传统的交通分配方法,添加路票约束能显著改变交通分配结果,使高流量路段的交通量减少了25％,能够有效地缓解交通拥堵。     

组合用户平衡和随机用户平衡条件下的交通配流模型

首先分析了用户平衡和随机用户平衡条件,并分别给出了对应的数学规划模型.然后根据在实际交通系统中,往往存在两大子系统:一是由个体出行者构成的满足用户平衡(UE)条件的子系统,另一子系统是基于随机用户平衡(SUE)的子系统.本文提出一种将UE和sUE结合的组合式用户平衡模型,给出了对角线算法,并对其收敛性进行分析,最后给出一个数值算例,说明该方法是有效的.     

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。     

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.     

基于超网络的多模式交通的随机网络加载问题

基于超网络理论构建了城市多模式出行网络模型,同时考虑路径出行时间、换乘次数以及拥挤等影响因素,建立路径的广义费用函数。在此基础之上,重新定义了有效路径的含义。结合图论中深度优先遍历算法与回溯法的思想,提出有效路径的搜索算法,并通过改进的Dial算法实现对城市多模式出行网络上交通流的随机网络加载。最后,利用本文建立的多模式出行网络对算法的可行性和有效性进行验证。结果表明,该算法适用于求解城市多模式出行网络上交通流的随机网络加载问题,并且可以避免原始Dial算法在求解交通分配问题中可能出现的不合理结果。     

基于服务水平可靠性的连续交通网络设计模型与算法

传统路网设计很少同时考虑交通供需的随机性和服务水平可靠性对交通运行效率的影响,难以获得鲁棒性好、可靠度高的路网设计方案。针对此缺陷,假定路网中的交通需求服从对数正态分布,通过双层规划理论构建了考虑需求随机性及路网可靠性的连续均衡交通网络设计模型;其中上层规划是在满足投资预算的约束条件下使得系统期望的总阻抗最小,下层规划通过用户均衡交通分配模型来刻画出行者的路径选择行为。根据模型特点,设计了一种带罚函数的、基于蒙特卡洛仿真的多种群遗传求解算法;并用算例验证模型和算法的有效性。结果表明该模型能较好地解决交通供需的随机性和服务水平可靠性对交通运行效率的要求。     

基于快慢车组合的城市轨交走廊客流分析模型

构建的客流分析模型由三部分组成,首先在随机用户均衡分配理论的基础上建立乘客路径选择模型,确定乘客选择路径的原则和客流分配的基本依据;其次,以轨道行程时间、车内拥挤度及平均候车时间作为影响乘客出行成本的主要因素建立乘客出行成本模型;再次,通过建立弹性需求模型,考虑乘客出行意愿与服务水平的相互影响.最后运用案例,对客流分析模型进行验证,并得出快慢线组合运营对轨道交通走廊运营效率的影响效用及相关结论.     

基于可替换路径对的多用户均衡交通分配算法

针对多用户均衡交通分配问题，依据多用户均衡条件，给出了该问题的变分不等式模型和间隙函数。利用可替换路径对的概念，设计了基于可替换路径对的多用户均衡交通分配算法。在大规模交通网络上，对比分析了提出的交通分配算法、外梯度算法、基于用户的对角化算法和基于起点的对角化算法等的性能。数值结果表明，提出的基于可替换路径对的交通分配算法在求解精度、算法效率以及稳定性等方面都显著优于其他算法。     

基于可信性测度的模糊用户平衡交通分配模型

考虑出行行为选择的模糊性以及可信性测度,同时兼顾可能性与必要性的优势,采用三角模糊数作为路段阻抗,建立了基于可信性的模糊多路径分配模型以及模糊用户平衡分配模型．以期望最短路为参照,提出了模糊有效路径的概念,给出了模糊多路径分配算法．在此基础上构建了模糊用户平衡分配的MSA算法．运用一简单算例进行了仿真试验,试验结果证明...     

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。