基于指向惩罚的交通信息发布下随机交通分配*

提出了通过对发布交通拥堵信息的路段进行阻抗惩罚的随机交通分配方法。出行者被分为“随机型”与“信息型”两类并进行logit型的随机路径选择,前者不受交通信息发布的影响,根据正常路阻进行路径选择,而后者会根据发布的信息,改变对下游路网阻抗的认知并根据新的阻抗进行路径选择。通过对发布拥堵信息的路段的路阻施加路段到路段的指向惩罚来反映“信息型”出行者的路阻变化,分别对两组类型的出行者进行随机网络加载,给出了基于混合流量加载的交通分配算法。实例验证了方法的有效性,并分析了交通信息服务的市场占有率和信息的发布方案对信息发布效果的影响。     

基于停车换乘随机网络可靠性交通分配模型

针对目前大多数组合方式交通分配模型都没有考虑可靠性因素对出行行为的影响,提出了一个基于可靠性的组合方式交通分配模型.该模型考虑了组合方式出行下路网的随机波动因素,更好地反映了出行者方式、路径选择行为.基于K优路径和连续平均法,设计了模型的求解算法,并以上海北外滩实际路网为例,验证了模型的合理性和算法的有效性.与传统组合方式交通分配模型结果进行对比,分析了停车换乘措施的实施对减少交通拥堵、提高路段可靠性所起的作用,阐明了2种出行方式需求之间的比例与可靠性偏好因子和出行者需求效用因子的三维变化关系.     

随机交通分配中有效路径的分层定向算法

将交通路网中节点位置的确定性与交通出行中路径选取的有向性相结合,提出了一种有效路径的分层定向搜索算法.通过将分层策略与定向策略结合,新算法实现了在一次性给出有效路径的同时减少冗余计算的目的.将该方法应用于随机用户均衡分配模型,说明了该方法的有效性.     

考虑慢行交通影响下的交通微循环路网优化设计

为减少实行交通微循环过程中日益增加的对区域内居民生活和出行交通的不良影响,以最小化道路连通性、最小化慢行交通的出行时间、最小化环境污染和最小化道路饱和度为优化目标,考虑干道路网饱和度约束、慢行交通平均限速值约束、慢行路网密度约束,建立了多目标区域交通路径优化的双层规划模型。利用遗传算法进行求解,采用轮盘赌选择算子和非均匀变异算子进行操作,得到了最优的微循环路网优化组织方式。通过算例分析,与实行微循环前的路网相比,实行微循环后的路网饱和度明显下降,减小了对街区内的居民影响和生态环境破坏,得到了一个合理的街区交通微循环网络。     

含有分车种禁行路段网络的交通平衡分析

为了解决交通平衡分析理论的一个难点问题即如何把车种禁行管理信息融入到交通平衡分析中来,通过定义路网出行子图空间,提出了基于路网出行子图空间上的W ardrop平衡原理并建立了相应的交通平衡分析模型.通过实例阐释了含有分车种禁行路段路网平衡交通流从W ar-drop平衡状态到出行子图空间上的W ardrop平衡状态演变的条件及演变的过程,可以看出,出行子图空间上的W ardrop平衡是比W ardrop平衡外延更广的一个概念,该方法有利于分析含有局部限制条件下交通行为的本质特征,有助于交通优化管理方案的设计.     

动态路径诱导交通阻抗优化方法与实现

基于实时交通采集数据,获取合理动态规划最优路径,提出了考虑驾驶员出行行为因素的交通阻抗优化方法.研究了基于实时交通状态因素的动态路网优先等级指数的确定方法,重构了动态路径诱导交通网络模型,大大降低了路网的复杂度;基于多源实时数据,研究了动态路径诱导交通阻抗优化的计算方法,实现了路网的动态路径诱导,并通过GIS平台进行了仿真分析.该方法更符合驾驶员行为习惯,对于改进Dijkstra算法在动态路径诱导中的应用具有操作优势和显著意义.     

交通错峰出行策略仿真模型

为了表征实行弹性工作起始时间的车流在交通高峰时段内的路网旅行成本,并得到路网车流的最优错峰出行策略,提出了交通错峰出行2层模型。模型上层负责对路网车流出行策略集合进行遍历,模型下层针对上层的每个出行策略,采用基于离散随机网络的动态交通流分配方法,仿真车流在路网中的并发路由及出发时间均衡特性,求出路网车流交通旅行总成本,策略集合遍历结束后就可确定最优错峰出行策略。模型仿真揭示了影响最优策略选择结果的主要因素,给出了特定条件下最优策略选择方向上的变化规律,可为制定城市路网错峰出行政策提供参考。     

城市综合交通规划的组合模型

根据我国城市混合交通阻抗的特点，将出行者看作为出行的消费者，考虑出行者出行决策的同时性，以离散选择和随机效用理论为分析工具，研究了基于对称阻抗的交通风险出行，讫点，方式和路径随机选择的组合模型，根据最优化原理和Lagrange算子性质，证明了模型最优解满足出行，讫点，方式和路径选择平衡的条件，且最优解是唯一的，最后给出一个算例。     

基于二次插值法的交通需求组合模型算法

交通需求组合模型(CTI)M)基于随机效用理论组合了出行-分布-方式-路径选择,突破了传统四步骤模型的局限,并可以描述为一个非线性规划问题.对求解CTDM的部分线性化算法进行分析,提出了在进行步长优化时使用二次插值法得到模拟最优步长的方法.使用经典路网Sioux Falls,将所提出的算法与连续平均法和精确线性搜索算法比较,验证了二次插值法的计算精度高,收敛速度快.     

基于出租车轨迹数据的交通异常识别算法研究

为了实现基于出租车轨迹数据的交通异常识别,本文首先以城市栅格地图模型为框架,提出了一种针对城市路网的多光谱分隔算法,并根据城市路网分别从区域增长与区域融合两种角度实现了多光谱地图的分割。其次在分割的城市路网基础上,设计了交通异常的识别算法。算法依据单元区域内道路网络拓扑结构构建交通异常图,然后根据出租车路径选择模式的历史规律计算每个单元区域内不同路径上的出租车轨迹流量的变化,最后根据三倍均方差指标识别单元区域内的交通异常。文章最后以哈尔滨为例进行了算例分析,算例结果表明,本文提出的异常识别算法取得了良好的效果,验证了算法的有效性及准确性。     

多类型、多准则、混合策略网络均衡行为研究

本文建立了一个多车型、多准则、混合策略（UE、SO、CN）网络均衡行为的变分不等式模型,来预测道路收费和交通信息系统作用下公路交通网络中的流量分布形态。模型在依据车型和策略对出行用户进行划分的基础上,通过行程费用参数的设置反映不同车型用户在行驶速度、行驶费用、道路收费等方面的差异,通过设置感知行程费用函数反映不同策略用户路径选择目标的差异,并提出这种情况下的网络均衡条件。介绍了改进MSA进行模型求解的步骤。算例分析说明,模型可以描述道路收费和交通信息系统对于提高网络效率所发挥的作用,并揭示出混合策略均衡行为的一些特性。     

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SNMP的流量工程信息采集系统研究

首先提出了基于SNMP(简单网络管理协议)的流量工程网络管理框架模型,然后针对该模型中的网络信息采集部分进行开发和设计,实现了对网络资源和流量信息的实时采集,并对采集到的信息分析和统计,实现流量工程数据库的建立和维护,为流量工程的实施提供准确的流量测量数据和有效的网络管理依据。     

诱导信息影响下的路线选择模型

动态路钱诱导系统为决定出行和已出行的人提供路网交通状况信息或为他们决策提供出行建议,通过这种方式影响出行人的出行时间、出行方式以及出行路线等的选择。在分析了诱导信息对路径选择行为的影响后,给出不可分的路段费用函数,把诱导信息影响下的路线选择问题组织成一个非对称路网均衡问题,并给出用嵌入遗传算法的对角化算法求解的算例．最后,讨论了有待进一步研究的内容．     

通信网络路径选择的流体仿真神经网络电路模型

提出了一种寻找通信网络最佳路径的流体网络电路模型,该模型充分利用网络的全部拓扑论处,用电路实现寻优计算,可在电路时间常数内给出网络的最佳路径。模拟结果证明了该模型的正确性和可行性。     

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。     

基于累积前景理论的突发事件下轨道交通乘客路径选择研究

城市轨道交通网络中突发事件经常发生且影响巨大。本文基于累积前景理论,建立了突发事件下城市轨道交通乘客路径选择行为模型,分析了突发事件对轨道交通出行行为的影响。结果表明,累积前景理论可以较好地描述突发事件下轨道交通乘客的路径选择行为。     

城市交通微循环网络设计优化模型

定义了交通微循环概念.建立了交通微循环网络设计双层优化模型,上层问题为在满足路段饱和度约束及最大改造能力约束的条件下使得交通微循环对环境影响最小、交通效率最高及投资最省;下层问题采用用户均衡交通分配来描述驾驶员的路径选择行为.运用功效系数法构造了多目标规划的评价函数,并通过遗传算法建立了模型的求解算法.算例表明,通过求解双层规划模型可同时确定交通微循环网络构成及各条道路改造后的通行能力.     

诱导信息下基于博弈论的路径选择模型

诱导信息下的路径选择模型无论是在宏观的交通规划领域,还是在微观的驾驶员行为机理研究过程中都具有重要的意义.通过分析出行者选择路径的过程,将博弈论中的静态多人博弈与路径诱导下的出行者的决策过程进行对比,引入求解纳什均衡的划线法,来阐述出行者的路径选择模型,以求得到最接近实际的出行者在静态诱导信息下的路径选择模型;给出了基于博弈论的路径选择模型算法,并通过1个简单实例阐述了在静态诱导信息下出行者的博弈过程以及求解纳什均衡的方法.