考虑用户体验的动态共乘系统设计

动态共乘系统是一种新兴的智能出行系统,它通过实时动态地将司机和乘客进行匹配,达到有效整合路网运力资源、缓解交通拥堵和减少环境污染的目的.用户体验的优劣对动态共乘系统的可持续发展至关重要,传统的系统设计只重视运行效率,而忽略了用户心理.为此,本文引入实时反馈、优先权分配以及不动匹配对移除三大机制,提出了一个新的考虑用户体验的动态共乘系统.系统的决策过程分为三个阶段:1)建立基于优先权分配的最大权重双向图匹配模型,以确定当前最优匹配方案;2)基于实时反馈机制,将匹配结果告知出行者;3)基于不动匹配对和最晚出发时刻,进行方案评估.最后,通过数值算例将提出的动态共乘系统与传统系统进行了对比.结果表明,本文提出的系统可以大幅度缩短用户的等待时间,改善用户体验,同时有效地提高系统的运行效率.     

考虑ATIS市场占有率及遵从率的随机系统最优拥挤收费模型

考虑装备ATIS的用户在出行时并不总是遵从ATIS提供的信息, 将所有用户分为三类: 装备ATIS且遵从的用户, 装备ATIS但不遵从的用户和未装备ATIS的用户. 其次, 根据用户的时间价值(VOT)将用户进行分组. 研究了周期性拥堵交通网络条件下内生ATIS市场占有率和遵从率的随机系统最优拥挤收费问题, 建立了内生ATIS市场占有率和遵从率下多用户类型随机系统最优拥挤收费模型. 通过算例分析表明: ATIS为用户提供的交通信息质量的提高有利于降低网络中的拥挤收费总额; 虽然高收入人和低收入人同样装备ATIS, 但是他(她)们的路径选择行为却不尽相同, 高收入人的ATIS市场占有率和遵从率均高于低收入人; ATIS的信息质量既影响ATIS市场占有率又影响遵从率.     

区分车辆起讫信息的拥挤道路使用收费模型

拥挤道路使用收费被视为缓解城市交通拥堵的有效手段之一.本文发展了一个区分车辆起讫点信息的路段收费模型,并将其与边际社会成本收费、一般路段收费和路径收费模型进行了严格比较.四种收费方式均能实现系统最优的路段流量分布,且收费收益只与OD需求及收费用户均衡时的最小路径费用相关.边际社会成本收费方式产生的网络总收费最高,一般路段收费方式次之,然后是本文提出的收费策略,路径收费方式产生的总收费最小.一般路段收费可匿名实施,路径收费需要获取出行者完整的路径信息,本文提出的收费策略只需获取出行者的起讫点信息.在一个多OD对交通网络上完成的数值计算验证了理论结果.     

竞争交通系统中异质性用户的出行方式选择

在一个地铁公交与道路驾车两种出行方式并存且竞争的交通系统中,出行者按照时间价值、早到与晚到惩罚的差异被分成两组,地铁可以按边际成本或者平均成本确定票价,道路可以不收通行费或者以道路系统最优化原则收费.我们研究不同收费策略组合下的交通方式选择问题,并利用算例分析了出行需求及其构成对交通方式选择和个人出行成本的影响.     

基于物流费用分摊比例的闭环供应链模型

家电零售商为制造商提供丰富的销售渠道之时,也给制造商带来大量具有盘剥性质的费用成本.针对这一现象,将第三方物流服务商引入到闭环供应链系统中来,通过分析正向和逆向物流费用在制造商和零售商之间的分担比例,发现零售商承担的正向或逆向物流费用比例越大,则供应链节点企业的利润均会得到提高,从而通过设置合理的分摊比例,可以达到优化供应链的目的.另外进一步分析了非合作博弈下的外包策略及步骤,发现运用物流费用分摊比例的大小可以进行外包决策;在合作决策下,为了避免合作失败的风险,运用不对称的NASH协商模型设计了供应链系统的利益分配方法及步骤,最后通过数值算例进一步加以说明.     

安全视角下动态共乘匹配成功率的仿真

研究在安全视角下,动态共乘系统对于出行个体的匹配建模与仿真结果分析.构建动态共乘匹配模型框架,并分别建立乘客安全信任演化模型、政策导向影响模型、平台安全投入影响模型和安全事件影响模型,通过系统仿真的方式获得运行数据,以此评价政策宣传密集度和强度、平台安全投入强度、司机对安全投入敏感度和高危安全事件发生概率等因素对司乘匹...     

信任水平对动态共乘匹配效果的仿真

动态共乘是当前新出现的一种新兴出行模式,对解决城市交通出行难问题有一定补充作用。而参与者的信任水平对这一模式影响显著,为此,建立了DR的特征匹配模型,将信任水平分为两种形式,在多智能体仿真平台上对参与者不同信任水平的影响进行了仿真研究。研究结果指出,如果车主和乘客的信任水平来自相同分布,那么匹配效果相比来自不同分布的情形更好,而且乘客对结果的影响更大,所以提高乘客信任水平更加重要,但不论是哪种情形,信任水平的临界值对两者的匹配结果都有直接影响。由此说明,需要从整个服务环境上提高DR匹配的可信度。     

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.     

考虑促销效果不确定的供应链促销费用分摊模型

本地促销费用的供应链联合分摊是一个现实中常见的引起广泛关注的问题。以前的研究大多没有考虑促销效果的不确定性,而这是联合分摊的基本问题。因为不具有不确定性的促销效果会在上下游之间的均衡策略中体现出来,只有促销效果具有不确定才是联合分摊的基本前提。本文以一个制造商和一个零售商组成的简单供应链为模型,把零售商促销成功与否这一不确定性因素引入模型,并分别求解了零售商不做促销努力、零售商做促销努力但制造商不分摊促销费用以及零售商做促销努力并且制造商分摊促销费用三种均衡结果来分析讨论求解供应链上下游企业的最优策略,导出了零售商做促销努力优于不做促销努力的促销成功概率范围,为零售商是否做促销努力提供了理论参考依据。     

基于路径运行时间可靠度的随机系统最优拥挤收费模型

应用交通网络平衡模型和边际成本收费理论相结合的方法,研究了运行时间可靠度下的随机系统最优拥挤收费问题,建立了运行时间可靠度及内生ATIS市场渗透率条件下随机系统最优交通拥挤收费模型.分析了基于运行时间可靠度下的随机系统最优拥挤收费对用户出行行为的影响.发现了与确定性网络用户平衡流中的情形类似,对于考虑运行时间可靠度下的随机交通网络,边际成本收费理论仍然适用,即采用边际社会成本流函数代替单位路段成本流函数,可以使随机网络随机用户平衡流变为随机网络随机系统最优流.算例分析结果表明:在传统的拥挤收费模型中,拥挤收费仅与路径(路段)运行时间和路径(路段)流量有关.现实中,在确定他们的出行路线时,用户往往还会考虑网络运行时间可靠度因素,而不仅仅是路径运行时间或成本.用户对于运行时间可靠度的置信度要求越高,传统的拥挤收费执行效果越不理想.因此,现实生活中传统的拥挤收费不一定能使网络效益达到最优或缓解交通拥挤.     

考虑动静态交通转换的中心商业区停车供给优化研究

基于排队论构建停车阻抗函数,基于综合出行阻抗(停车阻抗+行车阻抗)函数建立双层规划模型,上层模型根据综合出行阻抗随停车容量变化确定CBD内停车泊位数及空间分布,目标函数为最小化所有小汽车的综合出行阻抗.下层模型为分担-分配组合模型,用于计算CBD内不同停车供给方案所对应的交通流特征.在双层模型外构建重力模型,计算在CBD新增停车泊位所诱增的小汽车出行.由于上层模型的结果会改变下层模型中的OD矩阵和停车阻抗,而下层模型又决定着上层模型的目标函数,因此均衡状态下的停车供给方案既是优化的结果.     

参考点依赖特征对拥挤收费路网流量分配的影响

考虑出行者路径选择决策过程中的参考点依赖,即当路网出行成本变化时,出行者将变化前的出行成本作为路径选择决策的参考点。基于参考点依赖理论,提出了考虑出行时间和拥挤收费的出行决策模型,建立了考虑参考点依赖的确定性网络用户均衡模型以及等价的变分不等式,并提出了求解模型的算法。最后,通过算例分析了参考点依赖对路径流量分配的影响,算例结果表明:经验出行成本和历史收费费率会影响出行者的路径选择决策,从而影响确定性网络流量分布。因此,在制定拥挤收费策略时,需考虑当前的出行时间成本和费用成本对出行决策的影响。     

拥挤交通网络中组合的交通出行、OD、路径分配与收费定价模型

提出交通网络中出行选择、讫点选择、路径选择和道路收费定价的组合模型。模型被表示为两层规划,低层表示出行选择、讫点选择和路径选择的随机均衡模型,预测驾驶员对道路收费模式如何响应;上层确定最优道路收费,以达到网络出行费用最小。     

多目标协调均衡的项目公司与承包商收益激励模型

从项目公司和承包商双层角度，应用激励理论瘦委托代理模型建立了项目公司与承包商之间的多目标协调均衡收益激励模型．并应用一阶条件方法进行了求解。结果表明，在固定总价合同下，从多目标角度实施协调激励，不仅可以实现双方收益的帕累托改善，防范承包商的道德风险；而且通过提供均衡的激励组合策略，可以使得承包商在多目标控制上提高并合理分配自己的努力水平或资源，从而实现项目多控制目标之间的协调均衡改善。模型算例分析也验证了模型的有效性。     

多模式交通网络下考虑尾气排放的道路收费研究

随着出行需求和机动车保有量的迅猛增加,城市道路不堪重负,不仅交通拥堵严重,同时大量的尾气排放更造成了严重的空气环境污染问题.本文在传统的道路收费研究中明确加入排放约束或目标,建立了一系列带均衡约束的数学规划双层决策模型,探讨多模式混合交通网络下如何通过经济手段诱导人们选择更环保的出行模式和更合理的出行路径,以同时达到缓解交通拥堵和降低尾气排放的目的.模型下层考虑多模式之间的相互影响,运用变分不等式描述个体出行者的模式路径选择;上层根据不同的管理目标构建数学规划模型.采用遗传模拟退火算法对数值算例进行求解,结果显示了道路收费对系统各种指标的影响和改善.     

异质用户下交通拥挤控制的混合策略研究

随着出行需求及汽车保有量的增加,交通拥挤愈发严重.为了缓解交通拥挤,本文针对公私合营的交通网络,考虑用户异质性,提出了对交通网络同时实行道路收费和可交易电子路票方案的混合策略,即分别对使用政府资建的公有路段和BOT模式下的私有路段的出行用户收取电子路票和费用.通过对用户在混合策略下的出行行为分析,建立了用户均衡和路票市场均衡下的变分不等式模型.接着,对交通网络的系统最优模型进行分析,得到了促使路网在用户均衡状态下达到系统最优的混合策略集合,同时给出了混合策略下系统效率损失的上界.在此基础上进一步提出了涵盖其他目标的双层规划模型,得到能实现双重目标的最优混合策略.最后,对具体路网进行数值实验,可分别得到路网中每一公有和私有路段的具体路票收取量和收费值,以及需要设置的收取总窗口数.     

考虑补贴约束的应急设备储备系统激励模型

目前我国企业安全生产与管理基础相对薄弱,突发事故总量居高不下,重特大事故时有发生.为减轻突发事故引起的社会危害,我国政府明确规定生产经营性企业务必做好应急设备储备工作.但在实际情况下,由于政企追求目标的差异性与双方掌握信息的不对称性,企业很容易出现违规操作或投机行为,致使自身努力水平降低,在突发事故发生时很难保证充足的应急设备.为此,本文在政企委托代理关系的基础上,分析了信息不对称下的政企利益博弈,构建了应急设备储备系统激励模型.根据政府补贴有无约束条件,求解了政府最优奖惩系数与企业最优努力水平以及双方收益,采用数值算例与敏感性分析验证了该模型的有效性,讨论了若干重要外生变量对政企最优决策策略与双方收益的影响,提出了重要的管理启示.     

考虑更新时间的汽车租赁供应链回购激励模型

针对由单个汽车制造商和单个租赁商组成的二级闭环供应链系统,占主导地位的汽车制造商对租赁商采用回购激励策略,在回购价格与租赁商产品质量水平具有相关性的前提下,根据回购质量标准淘汰不合格车辆,再根据回购目标的完成情况对租赁商进行奖惩激励.对汽车制造商不采用回购激励策略与采用回购激励策略的情形进行了比较,考虑了租赁商的车辆更新时间、产品质量水平、资金成本以及二手市场对供应链决策的影响.结果表明:当回购率达到一定条件时,汽车制造商可以通过调整奖惩因子来实现供应链利润在其与租赁商之间的分配,从而保证供应链能够达到协调状态.最后,利用算例对结论进行了验证.     

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.     

基于时间成本的瓶颈道路组合收费与出行方式选择均衡研究

城市交通系统有多种出行模式,可为不同类型的通勤者提供出行服务.本文针对瓶颈道路和地铁线路并行的双模式交通系统,首先建立含两组异质通勤者的驾驶小汽车与乘坐地铁的出行模式选择均衡模型.模型中,地铁出行模式考虑边际成本票价和车厢内体触拥挤的影响,驾驶小汽车出行模式引入基于时间成本的系统最优动态收费和固定收费的组合收费策略.其次构建双模式系统总社会成本最小化模型和总收费收入最大化模型,并推导最优的组合收费策略.最后通过数值算例验证理论分析结果.研究结果表明,双模式交通系统在基于时间成本的系统最优动态收费的出行方式分担与无收费均衡下的出行方式分担相同.在组合收费下,提高瓶颈道路固定收费会使出行时间价值和车厢内体触拥挤成本高的通勤者更倾向于驾驶小汽车出行,而出行时间价值和车厢内体触拥挤成本低的通勤者倾向于选择地铁出行,并且,当组合收费中,固定收费部分增加时,此类通勤者的组合收费将降低.