多时段城市路网拥挤定价收费的效率分析

随着我国城市化进程加快和汽车拥有量的迅速增长,交通拥挤日趋严重.传统的依靠新建、扩建道路等交通设施供给方面手段已不能达到有效治理交通拥挤的目的.拥挤定价收费作为一种交通需求管理策略在国内外受到广泛重视.提出多时段一般路网最优定价模型,并给出了两时段一般路网最优定价模型的最优条件与有效拥挤收费模式,研究了拥挤收费的时间和空间效应.算例分析显示,拥挤收费对调节高峰段与非高峰段交通量分布、减少总出行交通量、增加社会福利等,均有显著作用.     

用户异质下公交定价和道路收费收入再分配

针对收费道路与公共交通并行的竞争交通系统,在异质用户的出行时间价值服从均匀分布的假设下,结合公共交通的边际成本定价和平均成本定价策略,建立了均衡交通模型,分析了出行者的出行行为.研究发现,随着出行者时间价值之间的差异增大,无论收费收入上交财政还是补贴公交,自驾车人数在不同定价策略下差距减小.进一步,基于效率和公平的准则,考察了道路拥挤收费收入再分配原则所导致的系统总出行成本的变化情况,对四种公交定价和道路收费收入再分配策略进行了对比分析.研究表明,当道路收费收入直接补贴给公交出行者时,比较系统的总出行成本,平均成本定价策略优于边际成本定价.从公平角度分析,当出行用户的时间价值差异不是很大时,无论公交采取边际还是平均成本定价策略,收费收入全部用于补贴公交用户会使得公平性提高.最后,算例结果验证了当固定成本足够大时,受补贴的公交平均成本定价策略是一种较优的策略.     

城市道路交通拥挤收费的博弈分析

在分析城市道路交通拥挤收费基本原理的基础上, 应用博弈论的分析方法,针对用户之间的出行、管理者和用户之间的拥挤收费进行了博弈分析,探讨了影响道路拥挤收费的因素, 设计了基于博弈模型的拥挤收费算法.结果表明: 该算法可以给出不同程度拥挤道路收费的数值区间,对道路拥挤收费定价和交通管理有一定的实用价值.     

基于社会与空间公平多用户网络拥挤收费定位

为了解决多用户交通网络中的拥挤收费路段定位问题,在有不同VOT(时间价值)用户的拥挤收费双层模型的上层模型中,加入满足社会与空间公平要求的约束条件. 设计了相应的遗传算法来求解有公平约束的拥挤收费模型.算例结果表明,尽管加入公平约束后的模型不能使交通系统达到最优,但仍旧能够有效缓解交通拥挤,并且所得到的收费方案能被所有不同VOT的用户接受.     

拥挤收费与路径诱导间的协调分析

分析拥挤收费和路径诱导对出行行为的影响，根据两者对交通流模式产生的影响分析了两者之间的相关关系。在此基础上指出了两者间协调时应当考虑的主要方面，并利用多智能体技术建立了一个协调概念模型。     

停车受限条件下多模式交通网络动态拥挤收费

在一个多起始单终点的交通网络上,本文研究当终点处停车空间不足时,如何通过在路段瓶颈处实施拥挤收费实现系统最优.首先,根据小汽车和公交的出行成本函数,运用凸规划算法求解系统最优条件下网络中各OD最优的小汽车和公交出行量.其次,根据系统最优时的小汽车出行量,计算出为了消除交通瓶颈处车辆排队而实施的动态拥挤收费.再次,根据小汽车和公交车出行成本的均衡条件,计算出各OD对每辆小汽车出行者应缴纳的停车拥挤附加费(或应获取的补贴),收取该费用(或发放补贴)的目的是调节小汽车和公交的出行量使它们在双模式均衡(小汽车与公交车出行模式均衡)条件下分别达到系统最优水平.最后,算例分析了两组OD对的情况,计算出两种泊位供应量下各OD对小汽车最优出行量与小汽车出行的停车拥挤附加费或补贴,并且给出了动态拥挤收费与道路收费的函数曲线.     

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。     

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.     

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.     

多模式交通网络的拥挤道路收费双层规划模型

研究了多模式交通网络的拥挤道路收费问题,建立了双层规划模型。其中:上层模型以网络收益与网络成本之差的最大化为目标;下层模型满足多模式交通网络的随机用户平衡。最后,设计了一个基于步长加速法和惩罚函数法的启发式算法,并求解算例。     

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.     

基于加权路由策略的复杂网络拥塞控制研究

复杂网络的最短路由策略易导致网络吞吐量低,流量分布不均,在关键节点处产生拥塞.本文提出一种基于加权路由策略的拥塞控制机制,用节点的介数作为节点边的权重,将网络变成加权网络,数据包按加权网络最短路径路由.介数的计算采用基于区域中心节点近似估算法,降低了介数计算的复杂度.仿真结果表明,加权路由策略能有效避开拥塞程度严重的节点,克服了介数较大节点成为网络传输瓶颈的问题,显著改善了网络的拥塞情况,提高了网络的吞吐量和传输能力.     

考虑乘客主观评判的地铁与公交的票价及换乘优惠率优化

针对协同服务于同一客运走廊的地铁和公交的票价及换乘优惠率统一优化问题,提出在优化过程中引入乘客在一定出行距离上对选择某种交通方式所承担延误风险的主观评判,从而更加全面地分析出行路径上的客观条件和乘客的心理因素对乘客出行路径选择的影响.为此,本文构建一个双层规划优化模型,它的上层以社会福利最大化为目标,下层为基于弹性需求的随机用户均衡模型.这里采用遗传算法求解双层规划模型,其中下层模型应用相继平均法求解.最后通过一组算例对模型构建的合理性进行验证并应用于分析问题;结果表明:一是乘客延误风险的主观评判对其出行行为的影响具有不可忽视的作用;二是实施换乘优惠可降低乘客的换乘出行成本和提高公共交通系统的社会福利.     

MC模式下基于多顾客定单的选择性生产问题

针对在大规模定制(masscustomization,MC)模式下,企业如何在自已的生产能力范围之内,以利润最大化及满足顾客的需求为目标,进行有效的生产指派的问题,提出了一个多目标规划模型该。该模型将定制产品的多属性假设为单属性进行研究,并将企业的利润最大化及顾客产品的满意度最大化作为模型的目标值,对众多顾客的个性化需求进行最优选择,对价格采取连续变量的方法。从运算结果可以得到哪些顾客所需的产品可以被选择生产,从而进行有效的生产指派。     

Urban transit assignment model based on augmented network with in-vehicle congestion and transfer congestion

This paper presents an augmented network model to represent urban transit system.Through such network model,the urban transit assignment problem can be easily modeled like a generalized traffic network.Simultaneously,the feasible route in such augmented transit network is then defined in accordance with the passengers’ behaviors.The passengers’ travel costs including walking time,waiting time,in-vehicle time and transfer time are formulated while the congestions at stations and the congestions in transit vehicles are all taken into account.On the base of these,an equilibrium model for urban transit assignment problem is presented and an improved shortest path method based algorithm is also proposed to solve it.Finally,a numerical example is provided to illustrate our approach.     

不完全市场中的期权定价：一种基于动态经验投影定价核的期权定价方法

经典的资产定价理论认为,不完全市场中存在多个 定价核,导致期权存在多个可能的理论价格,与现实中期权只有一个价格不符. 考虑到期权定价时投影定价核具有与原始定价核 完全相同的意义,并且投影定价核的信息隐含于相关历史信息中,动态的经验定价核隐含了投资者风险偏好的时变性,本文建立了一种基于动态经验投影定价核的期权定价方法. 通过对Rosenberg-Engle的经验定价核的动态性和标的资产未来收益率估计方法进行扩展,本文还给出了动态投影经验定价核的估计方法. 这种方法能适用于单只期权单只标的资产、多只期权单只标的资产和若干只期权单只标的资产等情形. 本文基于此方法为沪深交易所的部分具有欧式性质的权证进行了实证研究,结果表明：考虑了投资者时变偏好的动态经验投影定价核期权定价方法的定价效果远好于 Black-Scholes-Merton 和常弹性方差（CEV）期权定价模型.