基于储备容量的交通网络潜在瓶颈路段识别

交通网络潜在瓶颈路段是随着需求变化将来可能会成为瓶颈的路段.准确识别出潜在瓶颈路段并进行优化管理,可以更好地适应未来交通需求的变化.基于交通网络储备容量模型,提出了交通网络潜在瓶颈路段识别方法,并设计了储备容量模型的求解算法.算例分析比较了现状需求和路网可容纳最大需求下的交通均衡流量模式.结果表明,不能简单地根据现状需求去推断潜在瓶颈路段,而论文提出的方法可以识别出路网达到最大需求时的潜在瓶颈路段.此外,利用交通网络储备容量模型设计了一种次要潜在瓶颈路段识别方法,次要潜在瓶颈路段是在优化潜在瓶颈路段之后随需求增长新出现的瓶颈路段.算例表明该识别方法具有一定的适用性.     

城市道路单行系统布局优化的双层规划模型和混合算法

研究了基于出行者路径选择行为的单行道布局优化问题.借助于双层规划思想,以最小化研究区域内的总旅行时间为交通管理者的决策目标,建立了单行道布局优化的混合整数非线性规划模型,用0-1变量表征路段单行与否,用Logit型随机用户均衡网络模型刻画在交通管理者确定的某一单行道布局方案下的网络均衡流量模式.设计了GA-MSA组合式算法, 其中遗传算法求解上层问题,MSA算法求解在上层给定的单行布局方案下的路段均衡流量模式.为使初始化和遗传操作得到的染色体可行, 设计了相应的染色体修复程序.算例分析验证了用定量化方法优化单行道布局的必要性,参数敏感度分析解析了参数取值对优化结果的影响趋势和程度.     

基于路径长度的Logit型随机用户均衡模型

为了克服传统路径选择模型内在的IID假设,将考虑路径长度的Logit模型(path-sizelogit,PSL)引入随机用户均衡模型,构建了基于PSL的SUE模型.通过数学证明该模型的解与随机用户平衡解的一致性,以及模型解的唯一性.基于PSL的SUE模型考虑了路径长度的因素,从而可部分消除由于传统Logit模型对误差项的IID假设而引起的IIA问题.设计了MSA算法作为模型的求解算法,对比分析了考虑路径长度的Logit型随机用户均衡模型和传统Logit型随机用户均衡模型的分配结果,结果表明,在SUE模型中采用PSL模型能够处理各个路径之间长度的差异性.     

交通分配自适应梯度投影算法的敏感性分析

针对自适应梯度投影算法设计中面临的多个参数取值问题,运用统计分析方法,分析了自适应梯度投影算法在求解非可加性交通分配问题时的敏感性,包括初始步长、初始解、步长调整权重、步长调整终止参数、最大步长等参数的取值对算法收敛性能的影响.分析结果表明:算法对初始步长不敏感;建议选择基于自由流费用的全有全无加载得到的流量模式为初始解;步长调整权重和步长调整终止参数具有一定的相关性,后者的影响远大于前者;最大步长应取较大值.分析结果可为该算法在大规模交通网络分配中的应用提供鲁棒的参数取值和效率保证.     

交通分配起点算法的实证研究

以交通网络为对象,研究求解均衡网络模型的起点算法原理及其实际应用.起点算法是一种基于路径树的交通网络流量分配方法,它按照交通分布起点把交通分配问题分解成若干个子过程.若干个子过程在网络空间的叠加,形成交通网络流量.在每个子过程中,在具有同一起点的若干起终点对之间,所有路径满足Wardrop原则.在比较不同收敛标准的基础上,提出最大-最小路径费用差作为起点算法的收敛准则.选用国内外不同规模的5个城市交通网络数据,对起点算法进行测试,结果表明,起点算法具有很好的稳定性,能够满足任何给定的精度要求.采用最大-最小路径费用差作为起点算法的收敛标准,能够真实反映起点算法的卓越性能,精确表现交通网络均衡原则.