实行区域拥挤费征收的交通系统与居住地选择之间的关系

为了探讨区域拥挤征收对居民居住地和交通方式选择的影响,建立对各小区居住地进行满意度评估模型,结合家庭收入和房价,构造家庭消费剩余模型.通过对路网实行区域拥挤征收政策,根据家庭每个成员不同出行目的的旅行链特征和相应的出行方式,得到家庭的通勤广义交通阻抗和节假日娱乐出行的广义交通阻抗,利用消费剩余模型,获得家庭剩余最大的居住地.例证表明:区域拥挤征收政策不影响低收入移动家庭居住地选择;征收水平较低时不影响高收入移动家庭居住地选择,征收水平较高时高收入家庭由郊区向征收区域边界移动,征收水平很高时又无影响;在工作日和节假日,区域征收水平都存在一个最佳的征收点,且节假日最佳的征收点比工作日的最佳征收点高,实行最佳征收点征收,有利于经济效益和社会效用发挥到最大.     

多模式变需求网络随机平衡模型

根据城市混合交通拥挤的特点,研究了基于对称阻抗的交通网络出行、讫点、方式和路径随机选择的综合模型.证明了模型最优解满足出行、讫点、方式和路径随机选择的条件,且最优解是唯一的.用1个算例对此作了说明.     

考虑交通能源消耗的出行需求管理策略研究

本文综合考虑出行者出行行为、交通系统运行状态及交通系统能耗之间的关系,建立公交车和私家车双模式下的随机用户均衡模型以及交通系统达到平衡状态的总能耗模型.结合交通系统外部效应的特点和道路收费的经济学原理,以最小广义费用为上层目标函数,建立考虑能耗的双层规划模型,阐明了出行需求管理政策通过调节出行行为来控制交通能耗的机理.将交通政策抽象化代入所建立的双层规划模型.算例分析表明,该模型能够定量地反映实施道路拥挤收费和公交优先措施等策略在不同交通需求情况下对交通能耗的影响.     

基于活动的早高峰家庭通勤与拥挤收费模型

在出行行为研究中,早高峰家庭出行行为一直以来都是一个研究热点.近几年,由于汽车的高拥有成本以及限购策略等,家庭成员共享一辆车出行的现象变得越来越普遍.典型的家庭通勤表现为通勤者必须先开车送孩子上学然后再去工作.在本文中,首先,从活动效用角度出发,对早高峰家庭通勤者出发时间决策问题进行分析.其次,考虑家庭出行负效用与家庭成员在家、学校和工作地点的活动效用,构建了家庭出行净效用函数.再次,利用家庭出行净效用函数建立了早高峰期间的家庭通勤均衡模型.最后,基于均衡模型,可以得到最优的动态收费策略,进而提出了一阶段最优拥挤收费策略.应用本文所提出的模型探讨了工作与学校期望到达时间间隔对系统总效用,收费水平以及收费时间段的影响,从而使交通管理者可以通过设置最佳的时间间隔来最大化系统总效用.     

ATIS影响下基于广义出行负效用的随机分配

考虑先进的出行信息系统(ATIS)对出行者路径选择行为的影响,提出了一种混合随机用户均衡交通分配模型。将出行者划分为"有ATIS接收装置"和"无ATIS接收装置"两类,两类出行者均以随机方式选择出行路径,路径选择准则为广义出行负效用最小,广义出行负效用定义为出行时间、出行费用和出行时间可靠性的线性组合。利用混合网络随机用户均衡建模理论,建立了ATIS影响下基于广义出行负效用的随机型分配变分不等式模型,基于二次加权平均方法设计了求解模型的启发式算法。通过一个简单算例验证了文中所构建的模型和算法,并获得了一些重要的结论。     

考虑家庭出行模式的早高峰错峰调控策略研究

早高峰通勤期间,家庭出行模式选择的不确定性增加了错峰调控策略制定的难度.本文以家庭用户为研究对象,引入错峰间隔变量和拼车系数,以家庭出行成本最小化为目标,构建了家庭出行成本模型.在此基础上,基于单瓶颈网络构建了考虑家庭出行模式和错峰调控策略的双层模型.研究结果显示,当拼车系数较小时,错峰调控策略无法通过改变家庭出行方式而降低家庭出行成本,不能降低系统总费用;但当拼车系数较大时,系统总费用降低比率随拼车系数增加而提高,合理设置错峰间隔可有效改变家庭出行方式,显著降低家庭用户出行成本.最后,给出不同情景下最优错峰调控策略的阈值,并通过数值算例验证了结论的有效性,辅助早高峰交通拥挤缓解决策的制定.     

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.     

融合时间和地理信息的兴趣点推荐研究

在兴趣点推荐任务中,数据的严重稀疏性限制了模型的推荐性能,并且现有工作忽略了用户在不同时间段访问行为的差异性。针对上述问题,提出了一种融合时间和地理信息的兴趣点推荐模型。该模型首先通过循环神经网络联合学习多种因素;然后利用地理关系模块捕获轨迹中的地理影响。最后,通过一个统一的框架,针对用户工作日和节假日的不同出行需求,推荐不同的访问地点。实验证明,所提模型在兴趣点推荐表现上优于现有模型。     

通勤出行方式和出行时间选择的离散-连续模型

出行方式和出行时间是决定出行需求时空分布的两个重要因素。为探讨出行方式对出行时间选择的影响,构建了出行方式和出行时间选择的离散-连续模型系统。其中,出行方式选择子模型应用了多项Logit模型,出行时间选择子模型则引入了持续时间模型。利用二元正态分布理论,通过关联两个子模型的误差项,建立了联合选择模型。以2013年某市居民出行调查中的通勤出行数据为基础,应用极大似然估计法标定了联合模型。研究结果表明,出行方式对出行时间有显著的影响,通勤者年龄、性别和收入等是影响出行方式和出行时间选择的重要因素。研究为预测出行选择行为和评价交通需求管理政策提供了新的思路。     

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.     

Method of Generating Strategic Guidance Information for Driving Evacuation Flows to Approach Safety-Based System Optimal Dynamic Flows: Case Study of a Large Stadium

In previous evacuation flow planning, a system optimal dynamic traffic assignment(SODTA) did not consider the exogenous costs caused by potential traffic accidents. A traffic accident,which might occur as a result of traffic congestion, will impact an evacuation process because of accidentrelated delays experienced by the downstream vehicles. This paper establishes a safety-based SO-DTA linear programming model in which the generalized system cost incorporates both the travel time and the accident-related delay. The goal is to minimize the generalized system cost under the cell transmission setup. Furthermore, the authors provide strategic guidance information that considers both the objective of the decision maker and the route choice behavior of the evacuees. Mathematically,the authors propose an unconstrained non-linear programming model aimed at minimizing the gap between the safety-based flows and the stochastic real-world evacuation flows, to provide strategic travel time information to be published on variable message signs(VMS). In the case study, the authors found that the safety-based SO-DTA model can reduce congestion and improve the evacuation efficiency; the stochastic real-world evacuation flows, guided by strategic information, can approach the safety-based flows.     

突发事故下交通拥堵控制策略设计

突发事故在城市交通网络中经常发生, 对交通系统的正常运行带来极大影响, 因此研究突发事故下交通拥堵的控制策略具有十分重要的意义. 研究突发事故下临时性的车辆禁行设计与可变信息板选址组合优化问题. 建立了临时性车辆禁行设计与可变信息板选址组合优化的双层规划模型, 上层目标从交通管理者的角度最小化出行者的系统总阻抗, 下层模型通过基于元胞传输的仿真描述在临时性车辆禁行与可变信息诱导下出行者的动态路径选择行为, 并提出了基于遗传算法的求解方法. 通过算例, 说明本文提出的临时性车辆禁行与可变信息诱导组合控制措施能够有效地降低突发事故所导致的交通拥堵, 提高交通网络的系统性能.     

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.     

城市中心区域毗邻私有停车场的共享停车位优化设置研究

本文提出在办公建筑物的私有停车场附近设置共享停车位以缓解城市中心停车位不足的矛盾.研究首先建立了同时包含私有停车场和步行距离可接受的共享停车场的瓶颈经济学模型，设计迭代算法求解出行者的平均出行成本、平均排队时间、系统总成本和停车盈利.研究表明，在毗邻私有停车场设置共享停车位可以有效降低出行成本和缓解交通拥堵，但是过多地建设反而会降低系统的出行效率，造成新的拥堵；从系统总出行成本最优角度，管理者应采取鼓励共享停车的政策；从企业总停车盈利角度，共享停车位应依据私有停车位收费标准进行合理定价.因而，设立共享停车位可作为有效的交通管理手段，通过优化共享停车位数量和价格，最终达到有效的管理目标.     

双模式交通系统中拥挤费收入返还策略研究

在地铁公交和道路驾车两种出行方式并存且竞争的交通系统中，将出行者分为有小汽车和无小汽车两类，有小汽车的出行者可以选择驾驶小汽车或乘坐地铁出行，无小汽车的出行者只能乘坐地铁出行.在瓶颈道路最优收费下，考虑地铁车厢拥挤成本，分析了拥挤费收入返还给公共交通出行者的五种方案，给出了兼顾个人出行成本公平与道路交通出行效率的拥挤费收入分配比例，并通过数值算例验证了理论结果.     

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.     

拥堵交通网络能耗节约边界信号优化方法

为了缓解宏观交通网络拥堵区的拥堵状况并降低机动车燃油消耗,首先依据路网状态划分的宏观基本图控制子区,建立了拥堵区边界车流平衡方程.其次将路网分为交叉口和路段两类,根据宏观基本图参数建立了网络能耗估计模型.再次以宏观路网出行车辆完成率最高同时能耗最低建立了能耗节约拥堵区边界双目标优化控制模型.最后以实际城市道路网络为测试对象,通过比较无区域边界控制、拥堵区入口Bang-Bang边界控制和本文提出的双目标优化控制方案,仿真结果表明:1)在高峰时段,双目标优化控制方法路网疏散能力比无区域边界控制、Bang-Bang控制分别提高20.14%、2.1%,同时机动车燃油消耗分别降低43.14%、24.48%;2)本文提出的双目标优化控制方法可有效改善拥堵区内外交通密度的均衡性;3)宏观路网拥堵区的边界控制可有效降低高峰期间拥堵区的拥塞程度,提高整个路网的疏散能力.     

基于高速公路收费系统的交通信息采集与处理基本问题研究

高速公路封闭式的收费系统实质上也是先进的交通信息采集系统，从中不仅可以得到流量、车型等一般性信息，而且能够得到行程时间、行程车速、OD、拥挤度、事件、运营特征及需求管理等常规方法不易获取的重要信息。同时，由于这种收费系统的信息采集采用逐车测量与统计的方式、具有无遗漏和直接性的特点，因而信息拥有更高的准确性和可靠性。以上海市高速公路网为背景，通过对典型通道的分析，系统探讨高速公路收费系统中交通信息采集与处理的几个基本问题：①基础数据采集；②交通信息种类；③行程时间信息处理；④动态OD信息处理。由于收费系统数据目前还远未得到充分有效地利用，因此本研究工作对我国高速公路交通信息化与智能化建设、信息综合利用及科学研究具有先导性的作用。     

Bounding the inefficiency of the C-logit stochastic user equilibrium assignment

Compared with standard logit-based stochastic user equilibrium assignment model, the C-logit model describes route choice behavior in a more realistic way by considering the overlapping effect between routes. This paper investigates the inefficiency upper bounds of this model against the deterministic system optimum and the C-logit stochastic system optimum in terms of the total network travel time. It is found that the commonality factor of overlapping routes significantly affects the inefficiency bound, besides link congestion degree, total demand and the number of feasible routes. If the commonality factor is not considered, the efficiency loss resulting from selfishly stochastic travel behavior will be to large extent underestimated.