基于非线性时间价值的多用户出行均衡与系统最优

针对存在异质用户的固定需求交通路网,当用户的时间价值呈离散分布,且出行费用与出行时间表现为非线性函数关系时,分别建立了基于时间和费用两种计量准则下的系统最优和多用户均衡路径选择模型.证明了在非线性时间价值函数条件下,存在非负匿名路段收费方案,使得基于费用计量的多用户均衡解与系统最优解一致,但在时间计量单位下,使得系统最优解与多用户均衡解一致的匿名路段收费方案不存在.     

考虑共享出行的用户均衡交通分配模型

为了研究共享出行行为对交通分配问题的影响,本文提出一个基于路径的共享出行用户均衡交通分配模型.在该模型中,出行者不仅要选择从出发地到目的地的路径,而且还要进行模式选择,以达到最小化广义路径出行成本的目的.本文构建的考虑共享机制的交通分配模型引入两个假设:1)一个乘客只被一个共乘司机搭载,一个司机只载一个乘客;2)由于参与共享出行活动,共乘司机和乘客均可获得额外的共享出行奖励,此外共乘乘客还能得到共享出行成本折扣.这两个假设使得所构建的共享出行用户均衡模型更贴近现实.Braess网络中的数值结果分析了关键参数对均衡结果的影响,结果表明:共享出行成本优惠和共享出行奖励均是鼓励出行者参与共享出行活动的有效措施.     

后悔视角下的多用户多准则随机用户均衡模型

在多用户多准则的交通网络中,假设出行者的出行时间价值是异质的,服从某一连续分布函数,且考虑出行者的后悔厌恶水平,建立了基于后悔理论的logit形式的随机用户均衡模型.然后,给出了与该模型等价的变分不等式问题,并使用相继平均法求解.最后用一个算例来说明所构建模型的合理性和所提出算法的可行性.算例结果表明,后悔厌恶水平确实影响出行者的路径选择行为,并且随着后悔厌恶水平的增加,高出行时间价值的出行者选择路径的变化幅度先大后小,相反低出行时间价值的出行者选择路径的变化幅度先小后大.     

基于累积前景理论考虑路网通行能力退化的用户均衡模型

考虑出行者有限理性的特点,以累积前景理论为基础, 建立了考虑路段通行能力退化情况下的用户均衡模型, 并说明了解的存在性. 在数值算例中, 分别采用期望效用理论和累积前景理论进行计算, 对比了两者在描述出行 者路径选择行为上的差异. 结果表明, 累积前景理论能够克服期望效用理论的不足, 更好地描述出行者路径选择的决策过程.     

时间和费用不确定的网络计划资源均衡优化

研究了基于网络计划活动的时间、费用是随机分布，且活动持续时间上费用分配（时间-费用模型）非均匀分布的工期固定-单资源（投资资金）均衡优化问题。对时间和费用具有不确定性的网络计划进行Monte—Carlo仿真以及仿真输出的统计分析，获得了n次仿真输出结果的代表性样本。以代表性样本的仿真输出数据构造一个确定性网络计划，并根据实际情况假定该确定性网络计划各活动持续时间上费用的分配服从Weibull分布，由此在整个周期内迭加得到一个多峰的Weibill时间-费用模型。最后，采用启发式的“削峰填谷法”对呈现“高峰”和“低谷”落差很大的，具有很强的不均衡性Weibill时间-费用模型进行均衡优化，得到了一个较为均衡的投资强度分布。     

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。     

含有到达时间的最大完成时间同类机调度算法

研究了目标函数是最小最大完成时间的同类机调度问题,其中作业到达时间可能不同。此问题被证明是NP-hard问题。通过对单机和同型机的相应问题研究成果的推广,提出5个启发式算法,给出算例及其计算结果,并通过实验对算法的性能及算法适应的情形进行了分析,与现有Koulamas＆Kyparisis的算法进行了比较。     

考虑收入因素的旅行时间价值模型研究

时间价值在分析交通行为、定量地评价交通项目的经济效益中都起到十分重要的作用.在随机效用函数理论的基础上对旅客的时间价值进行了深入研究,提出了一种新的效用函数的构建方法和模型参数标定算法,其不仅考虑了传统的旅行费用和旅行时间,而且进一步考虑了旅客收入这一因素.其次运用极大似然估计方法对模型的参数进行标定.最后针对京沪通道相关数据进行了简单的实证分析.     

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.     

含作业到达时间的同类机调度问题启发式算法

研究了目标函数是最小化完成时间和的同类机调度问题,其中作业到达时间可能不同.此问题被证明是强NP-hard问题.由于同类机调度是一种重要的平行机调度问题,而最小完成时间和目标是最常见的正则目标之一,因此完成时间和的同类机调度问题在相关研究领域具有非常重要的地位.为此问题建立数学模型,通过对单机和同型机的相应问题研究成果的推广,提出6个启发式算法,给出算例及其计算结果,并通过实验对算法的性能及算法适应的情形进行了分析.     

基于累积前景理论的出行方式选择模型及实证

以通勤者的出行方式选择为背景,假设存在三种可能的出行方式:地铁出行、自驾车出行和自驾车-地铁换乘出行.地铁方式的出行时间是确定的,而自驾车方式和停车换乘方式的出行时间均具有一定的不确定性,在此基础上建立了基于累积前景理论和期望效用理论的出行方式选择模型,并在不同出行场景下对比了两种理论框架下最优选择结果的差异.最后通过实证调查数据对理论模型的结果进行检验.实证结果表明,个体决策行为会随着出行场景的变化而改变,其出行方式选择结果与累积前景理论框架下的结果相符.因此,交通管理部门应结合个体风险偏好进行道路资源优化与管理.     

基于简化路网模型的卡尔曼滤波多步行程时间预测方法

针对目前多步行程时间预测方法研究较少,存在未来一段时间内的观测值不能及时得到的问题,提出基于简化路网模型的卡尔曼滤波多步行程时间预测模型和算法.综合运用上游路段、当前路段的实时和历史行程时间数据,从历史数据中寻找与当前日期交通状况最接近的历史日期,解决卡尔曼滤波未来一段时间内没有观测值而无法进行多步预测的问题.实验表明,算法能够合理地预测未来几个时段的路段行程时间,有效地避免了时滞性.同时,多步行程时间预测算法的精度高(尤其是4步以内,均等系数达到0.9以上), 是一种可行的预测方法.     

交通信息诱导下的混合用户均衡模型研究

通过分析交通信息对出行者路径选择行为的影响,构建了一个同时考虑惯性出行者和非惯性出行者路径选择行为的混合用户均衡模型.随后,提出了求解混合用户模型的算法,通过算例对模型和算法的合理性进行验证,并探讨当出行者路径选择存在惯性行为时,交通信息是否能够缓解交通拥堵.研究发现交通信息虽然可以影响出行者的路径选择行为,但是可能会增加整个系统的总出行时间.而合适的信息渗透率有助于显著地减少整个系统的总出行时间,使得系统趋向于最优化.     

考虑错分代价的LogitBoost算法及其在手机用户价值分类中的应用

针对传统LogitBoost算法将正确分类与错误分类平等看待且损失函数不收敛于代价敏感的贝叶斯决策问题.本研究在传统LogitBoost算法的基础上给出了一种基于错分代价改进的LogitBoost算法,并以某移动通讯公司的手机用户数据为基础检验了该算法的有效性,研究发现:与其他同类算法相比考虑错分代价后的LogitBoost算法的分类效果提升较明显;随着错分代价比值的增大,预期风险(同一阈值下)增大;同一错分代价比值下的预期风险,随着错分代价比值的增大表现出先增大后减小的趋势.该结论不仅说明了通过引入错分代价能有效降低模型的预期风险(这使新算法由关注分类错误率最小化转向关注预期风险最小),也为通讯公司提供了分析框架和决策参考.     

时间成本视角下RCEP对中国的经济影响——基于GTAP模型的测算

作为潜在的最大自由贸易区以及中国应对TPP(trans-pacific partnership)的一项重要策略,RCEP(regional comprehensive economic partnership)谈判的迅速推进使其成为国际社会的热点议题,然而目前却鲜有研究在量化贸易便利性的情况下测算RCEP对中国的经济影响.本文利用改进的GTAP(global trade analysis project)模型,以时间成本量化贸易便利性,分别模拟了RCEP成员之间"关税削减"情景和"关税削减+时间成本削减"情景.发现关税削减只能使中国的GDP增长0.14%.然而,如果将时间成本的削减也纳入考虑,在"冰山效应"的拉动下,中国的GDP将增长1.41%,达到关税削减情景的10倍之多.此外,中国的消费、贸易及大部分行业的生产也都会因此受益.这说明贸易时间的减少将会给中国带来巨大经济效益,也说明忽视时间成本的定量研究严重地低估了贸易自由化潜在的正面影响.     

考虑等待时间的网约车与出租车均衡定价研究

针对网约车和出租车的出行服务竞争,用等待时间刻画影响需求的服务质量,考虑网约车服务质量高于/低于出租车服务质量两种情景,探讨两种服务共存的条件及均衡定价策略.研究结果表明:当总网络外部性为正时,两种服务需较高差异化才能实现共存;而当总网络外部性为负时,无需其他条件约束,两种服务皆可共存.通过算例分析,分析了网约车服务等待时间对消费者剩余的影响以及参数对两种服务共存条件的影响.此外,借鉴参照依赖理论描述出租车司机在竞争市场中的获利感知,提出基于服务质量差异的网约车管制措施.研究结论为网约车服务定价和监管策略提供了一定的管理启示.