基于系统最优的城市公交专用道网络设计模型及算法

设置公交专用道是实现"公交优先"的重要手段,然而,专用道设置将改变不同交通方式的道路通行能力,进而影响交通网络的整体性能。本文试图提出一种基于系统最优思想的公交专用道网络设计方法,既保证出行者的利益,又能满足交通系统总费用最优的目标。首先,本文分析了公交专用道设置对公交车辆和社会车辆这两种交通方式道路通行能力的影响,基于经典的BPR函数,构造了考虑专用道设置的不同方式的路段阻抗函数。其次,分析了出行者在多方式交通网络中的模式选择和路径选择问题,采用用户平衡理论分析了城市多方式交通平衡配流问题,给出了相应的变分不等式模型。更进一步,采用双层规划方法构造了基于系统最优的城市公交专用道网络设计模型,该模型以交通网络总费用最小为优化目标,并考虑了不同交通方式的平衡流量约束,采用分支定界算法对该双层规划模型进行求解。最后,通过一个简单算例对模型及算法的可行性和有效性进行了分析和验证。     

统计调查在清分票务模型中的应用

正随着近几年我国城市经济的快速发展,各地城市轨道交通进入加速发展期。伴随路网规模化,线路交叉互联形成网状结构,乘客在不同营运线路间的换乘更加频繁。网络化运营条件下,多线路、多运营商共同参与的换乘票款清分清算问题,是城市轨道交通面临的一个关键问题。统计调查以多学科基础知识作为前提,通过统计设计,统计调查和     

基于累积前景理论的随机网络用户均衡模型

出行者行为假设对交通网络用户均衡建模具有重要影响,更符合人们的真实决策行为的累积前景理论,为随机交通网络中的路径选择行为研究提供了新的分析框架.基于累积前景理论,将出行者的路径选择决策与网络的随机性相结合,建立了随机网络用户均衡的等价变分不等式模型;提出了求解模型的算法,通过简单的算例对模型和算法的合理性进行验证.通过...     

平行路径网络中信息对交通行为的影响研究

将一个用于分析两条路径网络中信息对交通行为影响的工作推广至一般平行路径结构 的交通网络中,建立了随机均衡和确定性均衡两种分配模型,分析了信息发布对平均出行成本 的影响,并研究了表征行为随机程度的模型参数与系统性能指标之间的关系.     

复杂交通网络中救援点与事故点间的路段重要性评价模型研究

对应急救援网络中的各相关路段的重要性进行快速准确地评价,对于应急交通计划、指挥与控制等交通服务具有十分重要的价值.本文针对目前该问题相关研究存在的一些缺陷,提出了新的算法思想,并设计了算法模型.首先,设计了复杂交通网络连通子图的矩阵算法,寻找多救援点和多事故点间的最大连通子路网;其次,根据该最大连通子路网构建GERT(Graph Evaluation and Review Technique)网络模型,针对该模型中人们对路段的选择概率设计了基于人们的理性和经验的概率选择模型,从而能够较好地反映人们的交通心理和行为(尤其是应急交通心理和交通行为);最后,定义了路网中路段重要性和重要度的概念,建立了基于最大连通子路网中去除某一定路段后的标准车辆通行时间差异的路段重要度评价模型.在此基础上,本文以某区域实际交通网络为例,对本模型及其算法进行了验证,效果良好.     

城市道路交通网络容量的建模

交通网络承载着具有意志行为的个体组成的交通流,交通网络容量表示道路网络的交通承载能力,与交通网络的OD结构密切相关.本文在分析城市道路交通网络OD结构特征的基础上,提出表达道路网络容量的基本思想和模型,阐明交通网络容量受到交通流特性、网络要素容量、废气排放量、服务水平和系统效率等因素的影响,基于不同的考虑方法可以建立不同的网络容量模型.基于路段容量约束的网络容量描述了道路系统承载交通流的物理极限;基于路段容量约束和交通环境约束的网络容量则描述了道路系统承载交通流的环境极限;基于服务水平的网络容量描述了系统提供某种服务水平条件下的最大交通承载能力;基于效率的网络容量描述了网络资源使用效率和用户效益同时最大化条件下的道路网络承载能力.文章深入分析了所提出的各种模型之间的关系,在实际应用中可根据交通规划和管理所追求的具体目标,采取相应的模型.     

实时交通信息诱导下的出行模式及效益评价

以往针对交通出行信息系统的研究主要集中在静态交通网络上,而很少研究实时出行信息诱导下驾驶员的动态行为反应.该文研究交通信息诱导下驾驶员的动态行为反应和交通网络上的非均衡交通演化,并在此基础上评价了出行信息系统的效益.首先建立了3种情况下的交通出行行为:正常交通情况下驾驶员的路径和出发时间选择行为;交通事故发生后驾驶员在...     

交通信息条件下道路和停车选择SUE模型及算法

考虑交通信息系统(advanced traveler information system,ATIS)对出行者道路和停车选择行为的影响,并将出行者分成两类:一类出行者使用ATIS,另一类不使用ATIS.在此基础上,构造了一个基于概率的随机用户均衡模型来描述ATIS条件下的道路和停车选择问题,并给出了相应的求解算法.最后,通过一个算例分析了模型及算法的使用效果.     

基于ART及多风险规避的交通网络均衡模型

随着对交通系统不确定性认识的深入,以绝对理性为基础的“期望效用理论”在风险环境下的路径选择分析中显示出局限性,而“预期后悔理论”则为之提供了新的分析思路.将预期后悔理论应用到风险环境下的路径选择分析中,将出行者一致风险规避的假设扩展到多风险规避,建立了基于后悔理论及多风险规避出行特征的交通网络随机用户均衡变分不等式模型,并给出了求解算法.通过算例分析发现,后悔心理对出行者的路径选择并不总是显著的.在非风险环境及极端风险环境中,后悔心理对出行者的路径选择影响是微弱的,但是当环境处于极端风险与非风险之间时,后悔心理对出行者路径选择有着较为显著的影响.     

拥堵交通网络模型和增强拉格朗日乘子算法

为了更加准确地反映拥堵网络的交通流状态,必须在传统交通网络均衡模型中添加路段容量约束条件,限制路段交通流量的非现实的增长,因此构造了一个容量制约下的均衡交通网络流模型.在拥堵交通网络中,传统的路段特征函数不能反映拥堵的交通特性,修正路段的旅行费用表示为行车时间和因为拥堵而产生的等待延迟的总和,路段容量约束条件的拉格朗日乘子等于该路段的等待延迟.把外惩罚函数和牛顿法相结合构筑成增强拉格朗日乘子算法,用来求解拥堵网络的交通流状态.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.