限速条件下考虑服务水平可靠性的连续均衡网络设计

针对仅仅依靠路段拓展来缓解交通拥堵的局限性和网络设计中引起服务水平的波动性问题,建立了一个在限速条件下满足服务水平可靠性的连续均衡网络设计双层规划模型。上层规划目标为最小化网络的总出行阻抗和投资预算之和,同时考虑服务水平可靠性约束;下层规划为考虑速度限制的用户均衡。针对建立的双层规划模型,设计了基于蒙特卡洛的遗传算法进行求解。数例计算表明,在满足一定的服务水平可靠性需求下,结合合理的限速策略,能够从系统和局部的角度保证交通系统性能和出行质量,提高网络交通运行效率。     

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。     

基于交叉口多相位信号控制的路网容量

构建了一种用于描述交叉口多相位信号控制路网容量的双层规划模型.其中,下层模型是一个交叉口多相位信号控制路网用户均衡分配模型,用以求解给定信号配时参数和交通需求量下的路段均衡流量,该模型考虑了各相位下的信号延误.上层模型是一个非线性规划模型,模型以路网容量最大为目标,对信号配时参数和O-D需求量进行优化.双层规划模型采用基于灵敏度分析的BLABD算法求解,算法的主要思想是通过差商的方法估计路段均衡流量对设计变量的导数,从而将上层模型中未知路段流量函数展开为一个线性函数.算例分析结果显示,该算法能有效求解多相位信号控制路网容量问题,具有实用价值.     

基于K-短路径的路网关键路段集合的辨识与分析

为了提高高速公路网络化运营监管与公众服务的水平,需要准确可靠地辨识出综合多种因素的关键路段,采用交通分配理论及K-短路径算法研究了路网运行关键路段集的辨识问题。综合考虑路网结构、交通需求影响、出行行为特征等多方面因素,以系统内所有用户的旅行时间为交通网络性能度量指标,建立了路网运行关键路段评价模型;考虑多路段失效的联合效应,提出了路段集的重要度评估模型及其求解算法。该模型相对于传统的结构可靠性模型,考虑了出行者路径选择行为影响和多路段失效的联合效应,更符合路网运行管理的实际需求。研究结果表明:在相同交通需求的OD对之间,结构密度较低的区域,被选中为关键路段集的概率大;合理的K取值得到的关键路段集与全路网分配所得结果相近,可有效提升计算效率;多路段失效情况下,路段的联合效应明显。     

随机需求多目标连续均衡网络设计

为考察多目标特性以及需求不确定性对网络设计的影响,假设OD(origindestination)需求服从双侧截尾正态分布,构建多目标连续均衡网络设计的双层规划模型。上层规划以系统出行时间的期望最小、路网服务水平可靠性最大和投资预算最小为目标,下层规划采用用户均衡分配刻画出行者路径选择行为。给出基于蒙特卡洛仿真的多目标遗传求解算法,采用测试网络验证模型和算法的有效性。研究结果表明:采用多目标连续均衡网络设计模型可以获得多个非劣解供决策者选择;不同目标之间存在明显的相关关系,尤其是投资手段存在明显的边际递减效应,宜结合交通管理措施共同使用。     

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.     

拓扑理论下乡村路网布局算法设计

乡村振兴背景下,乡村居民出行需求和乡村路网布局理论建设极为重要。为了提高乡村路网效率,设计基于拓扑理论的乡村路网布局算法。该方法考虑径向网络的拓扑结构,并计算了城乡交通的特征。根据特征计算结果,采用灰度相关分析方法计算了交通节点重要性指标的目标权值。结合交通节点的动态聚类结果,构建乡村道路布局规划模型,并以出行时间为目标求解该模型,完成布局规划算法的设计。结果表明,该算法在提高效率的基础上,较传统的样条法和GIS-TransCAD法,能够有效地改善城乡道路分布的平衡性和连通性。     

基于出行时间预算的多模式多类用户城市交通均衡分析

在道路交通与轨道交通组成的多模式城市交通网络中,考虑路径出行时间的不确定性,对用户的交通模式与路径的选择行为进行分析,建立基于出行时问预算的多模式多类用户均衡交通分配模型,设计基于路径配流的求解算法.研究结果表明:该算法适用于路径费用不具备可加性的交通均衡模型的求解;交通需求、路网降级及用户所需的可靠度水平对交通模式及路径选择均具有显著影响;随着交通需求水平的提高或路网降级加剧,用户选择轨道交通出行的份额增加,且可靠度需求较高的用户选择轨道交通的份额增幅更高.     

多用户类弹性需求随机用户均衡模型及其求解

随机用户均衡交通分配模型统一了随机分配和Wardrop均衡的概念,可以获得更加符合实际的交通流分配结果.但传统的随机用户均衡模型既没有考虑弹性需求,也没有考虑出行者的社会经济特性.利用路网均衡建模理论构建了多用户类弹性需求随机用户均衡交通分配模型,证明了模型解的等价性和唯一性.基于无环简单路径搜索方法,设计了模型求解算法,并进行了算例计算与分析.     

基于网络拓扑的子网络OD需求估计

为了对局部交通路网进行设计和评价,运用拓扑结构分析方法对子网络OD需求进行估计.根据子网络拓扑结构,分别对子网络边界点和内部点的OD量进行分析,每个与外界网络相连的边界点都为子网络的交通发生吸引点,内部点OD需求量与原来网络保持一致.进而建立了基于网络拓扑的子网络OD需求估计模型,其中目标函数同时考虑了交通需求的熵最大化及弹性化,约束条件为子网络OD量约束.将原问题分为求解交通需求和道路阻抗两部分,设计了启发式迭代算法反复求解,并运用凸组合算法计算交通需求.运用Sioux Falls网络对算法和模型进行了测试,结果表明考虑弹性需求的子网络OD估计模型在可靠性和计算精度上均优于考虑固定需求的子网络OD估计模型,算法能够快速收敛到所需精度,建立的模型可以用来对实际路网进行简化.     

基于区间需求下系统总时间最小的混合交通网络设计优化模型

假定需求为不确定数,运用交通网络设计双层规划理论,通过将连续交通网络设计问题转化为离散交通网络设计问题,建立基于系统总时间最小条件下区间不确定混合交通网络设计模型.根据区间运算和混合交通网络设计模型的特点,结合区间分析和遗传算法进行求解.求解结果表明:该模型及算法具有很好的稳定性.     

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．     

求解城市交通连续平衡网络设计问题的混合算法

对于采用双层规划模型描述的固定需求条件下的连续平衡网络设计问题,给出了一种基于遗传算法和变尺度法相结合的混合算法.并给出了一个简单算例,理论分析和实际算例表明,该混合算法具有速度快和精度高的特点.     

考虑低碳排放约束的多模式均衡分配模型

研究低碳排放约束下的多模式混合交通分配问题. 将交通方式划分与交通分配相结合,综合考虑人均能耗约束和污染物排放约束,建立了低碳排放约束的用户均衡模型,采用基于实数编码的遗传算法对模型进行了求解,并用一个小型路网说明了模型和算法的有效性. 算例对比结果表明,通过调节公交出行和私家车出行的比例,限制私家车使用,可以有效地兼顾人们的出行需求和降低交通碳排放的目标,为倡导低碳出行提供可行的管理措施.     

城市交通微循环网络设计优化模型

定义了交通微循环概念.建立了交通微循环网络设计双层优化模型,上层问题为在满足路段饱和度约束及最大改造能力约束的条件下使得交通微循环对环境影响最小、交通效率最高及投资最省;下层问题采用用户均衡交通分配来描述驾驶员的路径选择行为.运用功效系数法构造了多目标规划的评价函数,并通过遗传算法建立了模型的求解算法.算例表明,通过求解双层规划模型可同时确定交通微循环网络构成及各条道路改造后的通行能力.     

考虑脆弱性的离散交通网络设计

针对交通网络中的脆弱单位进行优化是保证路网稳定运行的前提。为此,选择改进后能从多方面综合反映路网脆弱性的评价指标,分析了脆弱性指标和路段数、交通量之间的关系,并利用双层规划模型来描述考虑脆弱性的离散交通网络设计,其中上层模型以路网脆弱度最小化为优化目标,下层模型为用户均衡配流模型,通过设计遗传算法并结合Frank-Wolfe算法进行求解。算例结果表明,投资金额为300万元时,与以单一路段脆弱性为优化目标的方案相比,从路网整体角度出发提出的优化方案可将13条路段的脆弱度降低到理想值,而前者只有仅仅7条,并且此时该方案可将路网脆弱度降低38.5%,相比于前者多降低9.1%;分析还发现在OD（Origin-Destination,起讫点）需求越大的情况下,需投入更多的建设资金才能将路网脆弱度降低到理想值。     

带转向延误的拥挤交通网络配流模型及算法

为了更加真实准确地反映道路网络的交通流状态,该文综合考虑拥挤交通网络的特点,建立了带转向延误和通行能力限制的交通网络配流模型,模型中路段和转向通行能力约束条件的Lagrange乘子等于因交通拥堵而产生的排队延误。该文采用动态罚函数算法,将原问题转化为一系列不带通行能力限制的传统交通分配问题进行求解,随后以Nguyen Dupuis网络为算例进行测试。计算结果表明:当流量达到通行能力时,排队延误就会产生,平衡流量满足Wardrop均衡准则。该模型能够很好地反映拥挤交通网络流量特点,提出的算法也具有很好的收敛性能。     

多目标交叉口信号控制模型

采用多目标的双层规划模型描述了在固定Ｏ－Ｄ需求量的饱和路网上,考虑排除和拥挤时,预测平衡流分配和优化信号参数的组合问题,在双层规划模型中,下层模型是带有显式的通过能力约束的平衡分配模型;上层模型由饱和路段的排队延误最小,同时网络系统中的其他延误最小来决定信号绿信比,设计了基于灵敏度分析的启发式算法,并给出了一数值算例进行分析说明。     

路票约束下的用户均衡网络流建模及其算法

为了缓解交通拥堵问题,在传统用户均衡模型的基础上,建立了带路票约束条件的用户均衡网络模型。本模型采用牛顿算法作为子算法,结合增强拉格朗日乘子法求解带路票约束的用户均衡网络流。外惩罚函数通过调整惩罚参数,把容量约束下的网络均衡问题转化成传统网络均衡问题。牛顿法通过移动方向、修正矩阵和移动步长的组合来保证路径或路段交通流量解的可行性,同时获得转化后子问题的最优解。算例分析表明,相对于传统的交通分配方法,添加路票约束能显著改变交通分配结果,使高流量路段的交通量减少了25％,能够有效地缓解交通拥堵。     

基于生物种群模型的智能交通网络控制

针对传统交通网络控制方法,通过对其约束条件和交通网络需求分析,以动态设置交通网络控制参数和提高交通网络性能为目的,提出一种基于生物种群模型的智能交通控制算法.在Matlab环境下进行仿真,结果表明,与传统交通网络控制方法相比,基于生物种群模型的智能交通控制算法可以显著提高交通网络利用率,减少车辆在网络中的延误时间.