考虑双重不确定的目标导向型双属性用户均衡

基于风险规避出行时间和出行成本两种影响出行者路径选择的要素，提出了考虑双重不确定的目标导向型双属性用户均衡。采用高斯Copula刻画风险规避出行时间与出行成本的随机相关性，结合出行者风险规避出行时间和出行成本的实现概率刻画期望目标实现概率与目标间的相互作用，将所提出的用户均衡表示为变分不等式问题，采用基于路径的连续平均算法对其求解，数值实验验证了算法有效性。实验结果表明，出行者风险规避特性和目标导向特性会对交通网络均衡流量产生一致或相反影响，部分路径流量的改变可达16.4%。     

截断随机出行时间下可靠网络均衡模型

针对现有随机交通网络均衡模型未考虑路径出行时间的有界性和准时到达概率对出行者路径选择行为影响的问题,基于截断随机出行时间,提出了克服其局限性的可靠网络均衡条件,该均衡条件下没有出行者可以通过单方面改变出行路径来提高准时到达概率.构建了该均衡条件的等价变分不等式(VI)模型,并证明了其等价性和解的存在性.设计了基于路径的相继平均(MSA)算法对模型求解.采用Nguyen-Dupuis网络对可靠网络均衡模型和MSA算法的有效性进行了测试.研究结果表明:该算法能够快速收敛到较高精度;与不考虑随机出行时间有界性的模型相比,网络均衡状态下的准时到达概率和流量分布均存在差异,最大路段流量相对变化值达到38.5%;增加出行时间预算和降低出行时间上界均可以有效提高起讫点间的准时到达概率.     

基于时间价值的随机用户出行决策模型研究

出行者一次出行经历了是否出行、终点选择、交通方式选择、路径选择四个决策过程.首先考虑时间价值不同这个因素,给出了基于时间价值的广义费用;然后建立随机用户出行决策模型,该模型描述了出行者的四个出行决策行为,即模型的一阶条件与四个出行决策的条件等价;其次证明了模型的一阶条件满足出行决策条件,最后给出模型算法.由于考虑了时间价值这个因素,因而模型能更准确描述出行者的出行行为.     

考虑距离因素的多方式交通超级网络均衡配流模型及算法

考虑了出行距离对出行者不同感知费用的影响,提出了一种考虑距离因素的多方式用户平衡配流方法。对出行者在多方式交通系统中的出行行为进行了分析,基于图论构建了用于描述一般出行过程的多方式超网络模型,并定义了有效超路径和子路径。针对出行者在不同出行过程中时间和花费这两个主要定量因素的计算方法,同时考虑了出行距离对出行者感知费用的影响机制,构建了考虑距离因素的出行广义费用函数。在此基础上,提出了基于用户平衡准则的多方式交通网络配流模型,并提出了基于子路径费用的最短超路径搜索算法。最后用一个简单算例对模型进行了验证,结果表明本文所提出的模型及算法可行有效。     

基于分层Logit的多方式随机用户均衡分配模型

为了完善现有的交通分配模型,综合考虑出行者的方式选择与路径选择行为,建立了基于分层Logit的多方式随机用户均衡分配模型。首先,在多方式交通网络中,根据出行者出行决策的2个步骤,即首先选择合适的交通出行方式、然后选择该方式交通网络中的出行路径,采用分层Logit模型描述出行者的交通方式和路径联合选择行为。在建立的分层Logit模型中,出行效用与流量分布相互制约,出行效用受路网流量影响,而路网流量由效用所决定,最终要达到平衡。接着,构造了一个数学规划模型来求平衡解,证明数学规划模型的最优解与分层Logit模型的流量解等价,并进一步证明等价数学规划模型的目标函数是凸的,而约束集也是凸的,因此等价数学规划模型是一个凸规划问题,模型的解是唯一的。随后,给出了求解提出的基于分层Logit的多方式随机用户均衡分配模型改进的方向搜索算法步骤。最后,以含公交车和小汽车2种方式的方格形路网为算例,分析公交票价、出行者的时间价值和分层Logit模型的层间比例参数的变化对交通分配结果的影响。结果表明:公交车票价对流量分配的影响不大;公交需求量随出行者时间价值的增加而下降;当出行者的时间价值较低时,公交需求量随分层Logit模型的层间比例参数增加而增加,当出行者的时间价值较高时,公交需求量随分层Logit模型的层间比例参数的增加而减小。     

基于期望-超额行程时间与有限理性的城市交通分配模型

为完善现有交通分配方法,综合考虑路网与出行者两方面不确定性因素对随机出行行为的影响,建立基于代理的城市路网交通分配模型。首先,采用期望-超额行程时间反映路网行程时间的客观不确定性,并构建通行能力随机退化条件下的出行成本函数。随后,引入出行者对路径成本的感知更新过程,采用有限理性理论描述出行者的主观不确定性,并结合Logit公式确定路径决策算法。接着,采用轮盘赌随机算法生成出行者每日出行选择,完成城市交通分配模型构建。最后,将所建立的模型分别应用于双路径网络、九点网络与Sioux-Falls网络,分析模型优势及参数变化对路网性能的影响。研究结果表明：路网达到稳定所需的天数随路网退化程度、出行者对成本差异的敏感程度和经验学习能力的提高而变长;稳定状态下的路网总成本随路网退化程度、出行者对行程时间可靠度要求的升高而变大;追求个人行程时间的可靠性会导致稳定状态下的路网总成本升高,可靠度越高,所需的缓冲时间越多;路网退化越剧烈,这种“升高”越明显,因为超额时间也在增大;相比于用户均衡(UE)模型、有限理性(BR)模型和期望-超额行程时间(METT)模型,所建模型兼顾主客观不确定性,能有效克服传统...     

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.     

基于累积前景理论的出行者路径选择模型

传统的基于期望效用理论的路径选择模型存在许多不足,而累计前景理论则可以比较真实的描述不确定性情况下的决策过程,符合出行者有限理性的特点.文中以累积前景理论为基础,在路径出行效用连续随机分布的条件下对出行者的感知效用进行建模,并结合模型的变量对模型的特性进行了分析,最后通过实例对比分析了分别应用期望效用理论和累积前景理论时,出行者路径选择行为的差异。结果表明,累积前景理论能够克服期望效用理论的许多不足,更好地描述出行者路径选择的决策过程.文中还通过对参考点和路径出行效用分布的分析,为智能交通控制系统和仿真建模提供了理论支持.     

基于出行链的动态随机交通分配仿真研究

提出了一个基于出行链的动态随机交通分配模型。在这个模型里,出行者选择路径以最小化他们整个出行链上的感知出行成本。基于中观的交通/活动仿真器,结合时变的K最短路算法和连续平均法,设计了模型的求解算法。通过一个算例,对基于出行链的交通分配模型进行了分析,并与传统的基于出行的交通分配模型进行了比较,结果表明,传统分配模型忽略停驻点时,所求的平均出行时间要小于实际考虑出行链时的平均出行时间。     

出行效用连续分布的路径选择模型及其特性分析

出行者路径选择行为的建模对城市路网的规划和智能交通控制系统的研究具有重要意义.传统的基于期望效用理论的路径选择模型存在许多不足,而累计前景理论则可以比较真实的描述在不确定性情况下的决策过程,符合出行者有限理性的特点.本文以累计前景理论为基础,在路径出行效用连续随机分布的条件下对出行者的感知效用进行建模,并结合模型的变量对模型的特性进行了分析,最后通过实例对比分析了期望效用理论与累积前景理论,结果表明累积前景理论可以克服期望效用理论的许多不足,更好的描述出行者的决策过程.通过对参考点和路径效用分布的分析,为智能交通控制系统和仿真建模奠定了理论基础.     

降级路网组合出行交通流分配模型与算法

研究降级路网条件下的组合出行交通平衡问题。首先,基于出行者对降级路网的不同风险态度,将出行者分为3类:守时型、冒险型和平均型。其次,考虑小汽车出行和小汽车换乘地铁出行2种出行模式,分析降级路网条件下不同用户类的组合出行行为,建立相应的多用户变分不等式交通分配模型,讨论模型解的性质。最后,设计模型的求解算法,并通过算例说明模型和算法的有效性。结果表明:不同出行时间预算的出行者在降级路网中的路径选择行为存在较大差异,路网降级程度对出行者出行选择行为影响显著;随着道路通行能力的降低,出行者更倾向于选择组合出行模式。     

基于先进交通信息的多目标多类用户降级路网双层优化

考虑先进的出行者信息系统(ATIS)与可变信息板(VMS)的共同影响,研究混合交通(普通交通与突增的应急交通)在降级路网中的随机均衡分配及路网的性能优化。利用应急交通可靠度和路段负效用2个目标定义广义路径费用,并基于VMS信息效用与路段广义费用设计了新的路径长度(path size,PS)属性公式,进而构造改进的路径长度logit(PSL)模型;建立以降级路段的最差容量利用系数为优化变量的多类用户多目标双层规划模型,其中,下层是基于PSL模型的混合交通随机用户均衡分配模型。利用应急交通的可靠度定义适应度函数,设计以进化算法为主体框架的优化算法,通过求解获得流量分布、ATIS占有率与服从率以及各项性能指标。研究结果表明:模型与算法是可行有效;相对于随机模拟,优化可以大幅度提升应急交通的可靠性,VMS能辅助ATIS以提升应急交通可靠性并降低全路网的总期望出行时间费用;需求增长对降级路网性能会产生较大影响,但VMS仍能在需求增长时有效优化系统性能。     

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。     

交通系统行为状态评价模型

针对出行者交通行为路径选择,以时间变量最佳路径算法模拟个体日常出行行为,提出了总体旅行费用最小化的行为计划模型;引入条件概率来描述模型的不确定性,并以贝叶斯方式进行了扩展,提出个体选择路径的最优化模型及求解的迭代算法。结果表明:路径和行为位置选择中要考虑出行计划,该行为模式能使旅行费用最小化;所提供的行为可能性不仅依赖于主观费用,而且能形成交通状态评价问题,所提供的算法有效地解决了该问题。     

考虑出行者异质性的高铁站到达方式选择

出行者到达枢纽站的交通方式效用是交通出行选择的重要因素;另一方面,出行者方式的偏好具有显著的异质性,传统的离散选择模型不能很好地解释出行者异质性.本研究利用潜在类别条件Logit模型研究高铁站出行者的出行选择行为.潜在类别条件Logit模型考虑出行者异质性,在对出行者进行潜在类别划分的同时得到不同类别的出行者的出行行为效用函数.研究结果表明,将出行者划分为3个类别.不同类别出行者在步行时间、车内时间、价格、公交偏好、地铁偏好等方面具有显著差异.此外,出行者小汽车拥有情况、月收入等个人属性以及灵活性、舒适性、可靠性等潜在心理变量会影响出行者的类别划分.     

路网子图空间上的交通流波动机理

针对道路网络客观条件的限制、道路管理法律法规的限制以及出行者个人偏好3方面因素导致的机动车出行者对道路交通网络出行条件差异性认知实际情况,建立基于网络出行子图空间上的随机用户平衡模型,并采用相继平均算法求解该模型。通过算例分析可知,网络结构认知差异性产生的路径旅行时间之间的偏差,可达到同一O-D对、所有实际使用路径上旅行时间平均值的20％,并进一步辨析了路段旅行时间感知误差和网络结构认知差异性产生的路径旅行时间偏差之间的区别与联系。证实了在我国混合交通流现状条件下,现状交通流的成因兼具路段旅行时间感知误差和对实际道路网络结构认知差异性2方面因素。     

基于累积前景理论的日变交通配流模型

相比基于均衡原理所建立的网络均衡配流模型,日变交通配流模型能够描述网络系统的非均衡状态,因而具有更一般的适用性.针对基于期望效用理论的出行者路径选择模型的不足,采用累积前景理论获得了出行者具有参考点依赖特征的路径累积前景值.假设出行者是最大路径累积前景的追随者,利用不同路径累积前景的差异构建了网络系统路径流量交换模型,并据此建立了一个日变动态配流模型.通过一个算例网络对配流模型进行了验证,数值结果表明所提出的模型能够反映动态决策环境下出行者考虑随机风险的有限理性决策行为.     

居民出行链、出行方式与出发时间联合选择的 交叉巢式Logit模型

为刻画出行链、出行方式与出发时间的联合选择行为,选取出行耗时、出行费用及个人与家庭属性等作为效用变量,以出行链选择子集合、出行方式选择子集合和出发时间选择子集合的组合作为模型的选择项,构建基于广义极值(GEV)理论的交叉巢式Logit模型,为方便对比,同时构建3种结构的传统NL模型。利用2010年北京市居民工作出行的小样本调查数据,对模型参数进行估计和检验,并进行弹性分析,分析效用变量的改变对备选方案选择概率的影响。参数估计结果表明,交叉巢式Logit模型具有比NL模型更优的统计学特征,并发现当效用变量改变时,选择者最先变更其出发时间,然后是出行方式,最后才考虑改变其出行链结构。直接和交叉弹性分析表明,与简单链的小汽车出行者相比,复杂链的小汽车出行者对出行时间与出行费用的敏感性较低。研究结果可以为制定和评价交通需求管理政策提供依据。     

考虑异质出行者的道路收费路网流量演化模型

为研究道路收费路网的流量在出发时刻和出行路径上的逐日演化规律,根据时间价值差异将出行者分为3类,以历史经验学习更新出行路径相关参数,将时间价值与路段收费统一为出行成本,引入前景理论描述出行者的出行行为.以准点到达概率最大为目标,建立出发时刻的流量转移模型;以追逐路径前景值最大为目标,建立各出发时刻流量在路径间的流量转移模型;最后通过算例对模型和算法进行验证.结果表明:处于收费路段与时段的流量较小,流量向其他路段及时段转移;异质出行者与同质出行者相比,总体流量演化表现为转移次数更多、转移幅度更平缓.     

基于流量依赖突显理论的双属性风险出行方式选择分析

基于流量依赖的突显理论,考虑出行时间和出行成本的双重影响,提出了双属性突显出行效用模型,并采用了一种构造性的方法证明并界定了均衡存在性和唯一性成立的充分条件,通过数值检验验证了本文理论的正确性。研究结果表明,均衡是否存在以及所处位置与出行者对于突显的敏感度和道路收费设计密切相关,通过对相关变量的控制可以影响出行者的出行方式,该研究结果对于未来交通网络及拥堵收费的最优设计提供了新的依据与思路。