弹性需求的平衡交通分配问题模型

平衡交通分配是交通分配问题中一个重要的研究方面,本文主要介绍了带弹性需求的确定性用户平衡分配问题的各种模型,针对不同网络情形可以建立不同的平衡分配模型,有助于平衡分配问题的研究.     

动态交通分配模型仿真研究

依据最优控制理论，建立了一种能够用于多OD对拥挤道路网上的时交通流形态预测的动态用户最优分配模型，讨论了此模型离散形式的解法，并利用Frank-Wolfe算法对模型进行了仿真，计算机仿真结果表明了该方法是有效的。     

两类交通分配模型算法的关系及其应用

针对两类(4个)交通分配模型及其关系,以及“全有全无”交通分配模型归类问题进行了研究,通过对比研究发现,仅需在目前常用的基于容限交通分配模型的算法中加入一个模块即可实现一种用户平衡模型的结果,为编写一类用户平衡的软件提供了捷径,对理论与实践也有一定的指导价值。     

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...     

一个综合型交通分配模型及其算法

针对我国城市交通状况的特点,综合考虑交通网络中自行车、公交车和一般机动车三种基本方式的交通流,显式表达通行交叉节点处的费用,建立了一个综合型交通分配的数学模型,并给出了解该问题的两种比较实用的迭代算法,推广并改进了Sheffi 1985年的结果。     

停车库交通影响评价中交通分配方法的研究

为了对拟建停车库进行交通影响评价,在总结国内外常用的交通流量分配数学模型的基础上,深入分析拟建停车库项目所产生的交通流特性,修正了传统的系统最优模型,提出在特定路网条件下道路交通流量分配的二阶段交通流量分配模型,并结合实例验证了该模型的可行性.     

用蚂蚁算法处理固定需求交通平衡分配问题

为了提高交通量预测模型的可靠性，章采用一种新型随机搜索思想——人工蚂蚁算法求解固定需求交通平衡分配问题。算法设计中利用蚂蚁王国中增强型学习系统功能和并行计算的特点，使得交通分配系统朝着用户优化的方向发展，降低了分配的复杂性，为交通分配问题开创了一条新的途径，同时显示了蚂蚁算法在交通规划中的使用前景。     

多路径交通分配模型的改进及节点分配算法

本文对动态多路径交通分配模型进行了改进，提出了该模型的快速算法－节点分配算法，并详细阐述了节点分配法中的网络处理、分配节点排序及参数确定等问题。节点分配算法的采用，大大提高了多路径交通分配方法的速度及容量，使之能在超大规模网络的交通规划、交通控制及交通诱导系统中应用。     

专适用于城市道路网络的交通均衡分配算法

已有的均衡分配理论中的阻抗公式不包含车流在交叉口的延误，其研究成果并不真正适用于城市道路网络．在基于新的交叉口分流向延误的最短路径算法和均衡分配模型上，探讨了专适用于城市道路网络的交通均衡分配算法，证明了模型的目标函数是凸函数．该算法采用Frank-Wolfe算法的思路设计．最后，给出了计算实例．     

轨道交通客流量均衡分配模型与算法

以往轨道交通网络的规划主要依靠经验的、定性的方法 ,缺乏科学性 .为此 ,首先建立了轨道交通的阻抗函数 ,然后 ,基于均衡分配原理 ,建立城市轨道交通网络的客流量均衡分配模型 ,并采用Frank Wolfe算法求解了该模型 .该模型可以较真实地反映城市轨道交通网络上的客流量分配情况 ,提高目前轨道交通规划的科学性 .     

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.     

改进的交通分配起点用户均衡算法

对起点用户均衡算法的流量转移、起点限制子网(Bush)的更新、成本更新策略及计算流程等关键问题进行了分析改进.探讨了Bush的最长和最短路径对查找方法,提出了流量转移的步长搜索方法及加速算法收敛的Bush更新方法.该方法优化了适合多线程开发的算法流程,并用不同规模的城市交通网络模型对算法进行效率测试和与其他算法进行对比.结果表明,该算法效率有较大的提高,可满足大规模城市交通网络模型计算速度和精度的要求.     

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。     

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．     

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。     

Models and Algorithm for Stochastic Network Designs

The network design problem (NDP) is one of the most difficult and challenging problems in trans-portation. Traditional NDP models are often posed as a deterministic bilevel program assuming that all relevant inputs are known with certainty. This paper presents three stochastic models for designing transporta-tion networks with demand uncertainty. These three stochastic NDP models were formulated as the expected value model, chance-constrained model, and dependent-chance model in a bilevel programming framew...     

基于出行的城市客运交通环境系统优化研究

构建了基于出行结构的城市客运交通环境系统优化模型。在系统分析的基础上, 使用系统动力学方法模拟城市客运交通环境系统的发展;建立线性优化模型求解在城市的资源环境等约束条件下, 以交通综合效率最大化为目标的最优出行结构;根据二者的结果, 设计城市交通发展的不同情景, 进行二次模拟;建立灰色关联评价模型对情景分析结果进行综合评价, 在社会经济条件支撑、政策可行、资源环境压力最小化的前提下, 得到城市客运交通环境系统出行结构的优化结果。最后通过北京市的案例研究, 验证了模型的有效性。     

用蚂蚁算法处理固定需求交通平衡分配问题

为了提高交通量预测模型的可靠性 ,文章采用一种新型随机搜索思想———人工蚂蚁算法求解固定需求交通平衡分配问题。算法设计中利用蚂蚁王国中增强型学习系统功能和并行计算的特点 ,使得交通分配系统朝着用户优化的方向发展,降低了分配的复杂性 ,为交通分配问题开创了一条新的途径 ,同时显示了蚂蚁算法在交通规划中的使用前景