多维动态用户最优出行选择的变分不等式模型

针对出行行为的出行模式,出发时间/路径选择三个方面,建立了基于路段的理想动态用户最优的变分不等式模型,该模型将用户的出行方案制定和实施作为一个整体进行考虑,表明了在满足动态用户最优选择条件下,交通流在出行模式、出发时间和出行路径上取得一致的动态均衡性,通过必要性和充分性的论证,得到了变分不等式模型和动态用户最优出行模式/出发时间/路径选择均衡条件的等价性,对模型解的存在惟一性成立需要满足的条件作了讨论,提出了求解的嵌套对角化算法,在此基础上,使用一个简单算例对模型进行了验证.     

城市交通出行方式选择的演化博弈分析

交通出行方式的选择是交通管理者、交通用户等交通参与者之间的一个博弈过程,在用户之间的长期动态博弈过程中,交通出行方式的结构会在一定条件下达到演化稳定状态.本文假设用户是有限理性的,对交通出行方式的博弈和演化过程进行了分析,建立了单总体出行方式演化博弈模型,运用演化博弈理论导出出行方式选择的演化稳定策略,从而为交通政策的制定、交通管理策略效果的评价等提供决策支持.     

实时交通信息作用下公交多公司博弈研究

研究了提供公交车实时到站信息服务,对乘客出行行为的影响以及公交公司在基于自身利润最大化目标下,决策是否提供信息进行分析.模型中假设,理性的出行者随机到达车站或者利用公交信息提前规划自己的行程.计划出行的人数依赖于公交车的发车频率以及提供信息的质量的高低.基于固定需求的乘客出行分析,研究了公交公司在选择是否提供信息和设定运营频率以最大化利润.得到不同运营策略的公交公司的发车频率及最优利润.发现乘客利用信息成本越低,公交公司在提供信息方面越积极,公交公司可能在降低社会总成本的情况下落入“囚徒困境”.如果乘客利用信息的成本较高,而信息提供成本较低,则可能出现一家公交公司提供信息而另一家通过增加服务频率来差异竞争的均衡结果.     

弹性需求下网络设计问题和电子路票问题研究

应用双(二)层规划模型研究弹性需求下网络设计问题与电子路票收取问题,其中只考虑在部分路段进行路段能力扩充和收取电子路票.上层决策者(网络规划者)选择路段能力增加和收取电子路票的数量来获得最优的社会总福利.下层决策者(网络用户)选择路径来最小化他们的出行成本(路径出行时间与所付出电子路票的价值的和).应用下层规划问题的Ka-rush-Kuhn-Tucker(KKT)条件,将双层规划模型转化为单层规划模型.为了解决互补条件所造成的求解困难,本文构造了松弛算法进行求解,并用数值试验研究了模型和算法的可行性.数值结果表明,本文的模型在缓解交通拥挤方面可以得到更好的效果,而且只在部分路段进行路段能力扩充和收取电子路票更加方便实用.在可交易电子路票方案中,更多出行的用户需要购买电子路票来为他们的额外出行付费,而减少出行的用户则可以卖出多余电子路票得到补偿,同时电子路票的交易价格是在完全竞争的市场上形成的,因此本文中的可交易电子路票机制是收入中性的.     

基于无标度网络的绿色出行选择行为研究

随着我国城市化进程的加快，机动车污染已成为我国城市空气污染的一个主要来源，提倡绿色出行的理念有助于缓解机动车尾气带来的空气污染，那么对于有限理性个体在复杂社交网络中的绿色出行行为意愿的研究以及群体行为的演化则成为了本文的研究焦点。本文基于计划行为理论等建立了基于个体行为态度、感知行为控制、主观规范及行为结果感知等影响因素的个体绿色出行行为意愿模型，运用观点传播动力学及无标度网络构建了个体选择行为交互网络模型。实证及仿真分析表明，个体行为态度因素在居民的绿色出行行为意愿中取值很高，作用显著，行为感知因素则影响较为有限，提高行为结果感知因素与主观规范因素的取值是提高居民绿色出行行为意愿的主要途径；在择优连接原则与网络增长假设条件下，整个网络向着几个中心节点聚集的趋势越来越明显，即网络节点中心化的程度越来越显著；在社会网络中，提高行为主体的信息交互阈值取值、增加行为主体绿色出行交通费用的折扣系数、提升民众采取绿色出行方式时的精神满足感、塑造宣传绿色出行的意见领袖将有利于提高居民的绿色出行行为意愿。     

基于活动方法的瓶颈模型与拥挤收费问题研究

Vickrey提出的基于出行的瓶颈模型以出行作为分析单位,没有考虑出行与活动之间的相互关联.本文对Vickrey的瓶颈模型进行了拓展,提出了基于活动的瓶颈模型来研究通勤者早晨上班出发时间决策问题,模型考虑了通勤者对出行负效用与活动效用之间的权衡.在基于活动的瓶颈模型的基础上,分别研究了常数和线性边际活动效用下瓶颈动态拥挤收费和阶梯收费问题,并与传统的瓶颈模型的解进行比较.结果表明,当活动的边际效用为线性函数时,瓶颈处最优动态收费曲线不再呈分段线性关系,而是分段二次曲线;与基于活动的瓶颈模型相比,传统的基于出行的瓶颈模型将高估瓶颈处的排队延误、阶梯收费水平,以及早高峰的开始和结束时间;基于出行的瓶颈模型和常数边际活动效用下的瓶颈模型导致的最优阶梯收费是最优动态收费最大值的一半,并且刚好消除瓶颈处排队延误的一半;与线性边际活动效用下的瓶颈模型相比较,两者低估了阶梯收费能消除的瓶颈排队,从而低估了阶梯收费的效率.     

不同条件下出行方式平衡模型及特性分析

运用交通瓶颈模型的思想,分别对共用线路与平行线路条件下的出行方式分布进行分析。分析考虑到两个方面,一是公交方式输送能力的限制,提出了拥挤风险费用;二是私人小汽车与公交方式的相互干扰,使模型更加符合实际情况。通过寻找出行者选择不同交通方式的成本平衡点,得到不同情况下的需求分布。其次,对两种不同条件下的排队等待时间与拥挤风险费用的特性进行分析。最后,给出一个简单的算例。     

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...     

基于时间价值的交通出行方式选择行为研究

通勤出行是城市居民最基本和最重要的出行目的,通勤出行时间价值是评价通勤出行者对交通方式选择的重要参数之一,以累积前景理论为基础,将通勤出行时间价值引入广义出行成本函数中,以权重函数和改进的广义出行成本函数作为交通方式选择模型的依据,并在模型中自定义广义出行成本参考点,选择累积前景值最大的前景作为出行者最优决策。分别基于“期望效用最大化理论”和“累积前景理论”对通勤出行者在三种不同出行场景下进行仿真模拟,研究最优交通方式选择行为。研究结果表明:期望效用理论框架下,通勤出行者的交通方式选择行为不受出行场景的影响,累积前景理论更适用于出行方式选择行为的研究。构建以通勤出行时间价值为核心变量的交通方式选择模型,可帮助通勤出行者选择合理的交通方式,并为政府及相关部门制定交通管理规划和实施缓解交通拥堵政策提供依据。     

面向动态出行需求的出租车运营系统仿真模型

基于离散事件仿真技术,提出一种面向动态出行需求的城市出租车服务模型。该模型可再现出租车在城市中24小时提供出行服务的动态过程。仿真结果表明,考虑时变特性能够得到出租车运营系统更真实和精确的信息;乘客队长和乘客平均等待时间是衡量出行需求是否动态满足的重要指标。研究了出租车数量和动态出行需求对系统性能的影响,给出了确定系统最优的出租车数量的方法,该方法能够兼顾运营商和乘客的利益。模型既可以为出租车监管部门提供决策依据,也有助于运营商提高运营效率。     

Network Reconfiguration for Increasing Transportation System Resilience Under Extreme Events

Evacuating residents out of affected areas is an important strategy for mitigating the impact of natural disasters. However, the resulting abrupt increase in the travel demand during evacuation causes severe congestions across the transportation system, which thereby interrupts other commuters' regular activities. In this article, a bilevel mathematical optimization model is formulated to address this issue, and our research objective is to maximize the transportation system resilience and restore its performance through two network reconfiguration schemes: contraflow (also referred to as lane reversal) and crossing elimination at intersections. Mathematical models are developed to represent the two reconfiguration schemes and characterize the interactions between traffic operators and passengers. Specifically, traffic operators act as leaders to determine the optimal system reconfiguration to minimize the total travel time for all the users (both evacuees and regular commuters), while passengers act as followers by freely choosing the path with the minimum travel time, which eventually converges to a user equilibrium state. For each given network reconfiguration, the lower‐level problem is formulated as a traffic assignment problem (TAP) where each user tries to minimize his/her own travel time. To tackle the lower‐level optimization problem, a gradient projection method is leveraged to shift the flow from other nonshortest paths to the shortest path between each origin–destination pair, eventually converging to the user equilibrium traffic assignment. The upper‐level problem is formulated as a constrained discrete optimization problem, and a probabilistic solution discovery algorithm is used to obtain the near‐optimal solution. Two numerical examples are used to demonstrate the effectiveness of the proposed method in restoring the traffic system performance.     

An Integrated Scenario Ensemble-Based Framework for Hurricane Evacuation Modeling: Part 1—Decision Support System

This article introduces a new integrated scenario-based evacuation (ISE) framework to support hurricane evacuation decision making. It explicitly captures the dynamics, uncertainty, and human–natural system interactions that are fundamental to the challenge of hurricane evacuation, but have not been fully captured in previous formal evacuation models. The hazard is represented with an ensemble of probabilistic scenarios, population behavior with a dynamic decision model, and traffic with a dynamic user equilibrium model. The components are integrated in a multistage stochastic programming model that minimizes risk and travel times to provide a tree of evacuation order recommendations and an evaluation of the risk and travel time performance for that solution. The ISE framework recommendations offer an advance in the state of the art because they: (1) are based on an integrated hazard assessment (designed to ultimately include inland flooding), (2) explicitly balance the sometimes competing objectives of minimizing risk and minimizing travel time, (3) offer a well-hedged solution that is robust under the range of ways the hurricane might evolve, and (4) leverage the substantial value of increasing information (or decreasing degree of uncertainty) over the course of a hurricane event. A case study for Hurricane Isabel (2003) in eastern North Carolina is presented to demonstrate how the framework is applied, the type of results it can provide, and how it compares to available methods of a single scenario deterministic analysis and a two-stage stochastic program.     

ATIS环境下交通配流的动态演化模型

考虑交通网络中实现用户均衡态的过程,引入决策出行费用的概念,提出一个 ATIS 环境下的交通配流动态演化模型,模型中的 OD 需求是可变内生的.利用稳定性定理分析了该动态系统的稳定性,说明在一定条件下,系统的用户均衡态是稳定的.采用改进的欧拉法完成了模型的数值试验,结果表明该动态系统确实可以达到用户均衡态,同时也发现,某些模型参数的变化可能导致路径流量和 OD 费用演化轨迹的无规则摆动.     

突发性片堵塞下两车信息共享的加拿大旅行者问题

提出突发性片堵塞下两车信息共享的加拿大旅行者问题，即两车欲从起点出发去终点，在运输过程中会遭遇突发性片堵塞，若两车对堵塞信息都能有限预知且车辆间可以信息共享，如何制定路径选择策略使两车花费的总时间尽可能少。针对该问题，采用在线问题与竞争策略的理论和方法，建立突发性片堵塞下两车信息共享的在线路径选择模型，设计混合贪婪策略，结合片堵塞中多条路段同时发生堵塞的特点，以及所选路径是否经过信息预知点到片堵塞起始点的路段（预知路段）等策略不同情形的分析，证明混合贪婪策略竞争比。最后进行实例分析，验证模型和策略的有效性。     

价格-数量调节网络交通流演化模型

首次运用经济学非瓦尔拉斯均衡中的价格-数量调节原理和方法,建立网络交通流动态演化模型.假设出行者在路径选择决策时,不但受路径出行时间(价格)的影响,而且还受到路径剩余通行能力(数量)的影响,并将这种路径选择行为形成的稳定交通流模式定义为价格-数量混合调节用户均衡.论文分别建立了价格调节演化模型和数量调节演化模型,进而构建了价格-数量共同调节演化模型,证明了演化模型的稳定状态等价于价格-数量调节用户均衡,且价格调节用户均衡和数量调节用户均衡均为价格-数量调节用户均衡的特例.论文最后以一个简单的测试网络为例对文中建立的演化模型进行了计算分析,结果显示三种演化模型均可较理想地模拟路径流随时间变化的过程,且模型稳定状态分别对应三种用户均衡交通流模式.     

Locating Facilities in the Presence of Disruptions and Incomplete Information*

In this article, we analyze a location model where facilities may be subject to disruptions. Customers do not have advance information about whether a given facility is operational or not, and thus may have to visit several facilities before finding an operational one. The objective is to locate a set of facilities to minimize the total expected cost of customer travel. We decompose the total cost into travel, reliability, and information components. This decomposition allows us to put a value on the advance information about the states of facilities and compare it to the reliability and travel cost components, which allows a decision maker to evaluate which part of the system would benefit the most from improvements. The structure of optimal solutions is analyzed, with two interesting effects identified: facility centralization and co‐location; both effects appear to be stronger than in the complete information case, where the status of each facility is known in advance.     

城市交通中利用Gram-Charlier分布估计行程时间可靠性

行程时间可靠性近年来成为交通领域重点关注的问题,但现有方法在反映当前行程时间的尖峰厚尾特征方面已表现出与实际情况的较大差异,因此本文针对这一弱点,结合数据收集的难易,设计了一种新颖的栅格行程时间预测方法,可以全面考虑车辆的行驶和等待时间,然后引入了可以反映更多行程时间信息的Gram-Charlier分布函数,作为行程时间可靠性的研究手段,同时对分布参数给出了两种计算方法.仿真结果表明,本文提出的方法能很好体现当前城市交通行程时间的易变性特点.