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.     

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。     

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.     

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.     

交通系统运营管控方案构建

从路网列车流的宏观特性出发,通过引入列车流量和调整措施两类运行参数,在对交通路网进行有效分割的基础上,依据所分割各路段内列车的起始站点和终止站点将其划分为不同队列。针对不同的路网空间分布结构形式,基于列车流调控机制,构建了系统输入变量和状态变量之间的约束关系建立了交通流控制模型。基于特定的调控目标,将交通流的调控过程转化为控制系统的优化设计问题,研究结果可为路网交通流优化控制提供重要参考。     

一类网络扩张的机会约束模型与算法

在不确定环境中的机会约束下,怎样去增加一组边的容量到一个指定的瓶颈容量,而使网络瓶颈扩张的费用最小.带有随机单位扩张费用的网络瓶颈容量扩张问题,可以根据一些概率机会约束规则,列出它的机会约束规划模型的通用表达式.将网络瓶颈容量算法、随机模拟方法和遗传算法合成在一起,设计出该问题的混合智能通用算法.最后,给出数值案例.     

O-D需求估计的双层规划模型及基于灵敏度分析的求解算法

本文在考虑三种交通模式 (一般机动车,公交车,自行车)的基础上,建立了一般拥挤网络多模式OD需求估计问题的双层规划模型,给出了一个基于灵敏度分析的启发式求解算法,并进行了数值试验。试验结果表明,本文所给的模型和算法不仅能较好地给出OD需求的估计值,而且同时还给出了各模式路段流量的估计值。     

一类带有限制的网络瓶颈容量扩张问题

在一些物理网络中,当设施（边的容量等）建立后,由于需求增加,需要调整网络的容量来提高服务水平。调整优化的过程中既要考虑扩张成本,同时也要考虑需要调整的总边数,以尽可能小的影响人们的正常生活。本文研究对于一个给定的网络G,已知边e_i的初始容量和单位容量扩张成本,在预算成本和扩张总边数的约束下,如何有效地扩张边的容量至x_i,使得系统的容量最大,即max{min_ei∈T x_i,T是网络G中的生成树。首先求解两个与之相关的模型,然后通过分析两个相关模型与原问题之间的联系与区别,提出了原问题的多项式时间算法。最后,通过算例说明算法的步骤,并分析了不同参数值对系统容量的影响。     

交通流演化动力学研究的一般框架及性质分析北大核心CSSCI

针对道路网络需求时变的交通流达到均衡的条件以及均衡状态的稳定性问题,运用演化博弈理论和动力系统稳定性理论,提出了流量演化动力学研究的一般框架,建立了多群体多准则出行选择流量演化系统的动力学模型,证明了流量演化动力学模型平衡点与动态交通流量分配模型均衡解之间的等价性,讨论了模型解的存在性、唯一性和稳定性.理论分析结果表明,流量演化动力系统的演化稳定策略等价于动态交通流分配模型的均衡解,流量演化动力系统在某个局部区域总存在着唯一解,并且在出行者个体收益参数满足一定条件的前提下,流量演化动力系统在平衡点附近会表现出不同的稳定性质,通过一个简单路网的数值算例说明了本文建立模型的合理性和有效性.本文在出行者博弈行为和动态交通分配之间建立了联系,有助于加深对于城市交通流演化规律的认识和理解.     

基于时延-容量转换的网络路径优选研究

应急救灾、军事作战过程中需要进行大规模的物资调度,受运输网络容量的限制,保障物资需要在网络单元处等待并逐步转运,导致传输时延随物资数量的变化而呈现不确定性.本文在详细分析描述保障网络传输机制的基础上,提出一种基于网络时延-容量转换的建模方法,建立最小时延网络路径优选模型,并改进Dikstra算法求解网络最优路径,最后应用算例验证模型正确性及算法有效性.     

考虑交叉口影响的逆向路段选择优化

逆向车道作为提高路网整体通行能力的一种交通组织策略，已在疏散交通组织中得到了大量应用。以往关于逆向车道设置路段选择的研究，大多没有考虑交叉口影响。在拥挤的城市道路网中，这种忽略会导致过高的预期疏散通行能力估计。本文考虑交叉口影响，建立改进的最大流及其关键边模型，对疏散路网中逆向路段的选择进行优化。将交叉口分转向的通行能力表示为节点的方向性权重，将疏散路网抽象为方向性点权网络。定义该类网络中的最大流增流关键边，即一旦扩容会使网络最大流流值增加幅度最大的边。通过在方向性点权网络中寻找最大流增流关键边，得到考虑交叉口影响时疏散路网中对应的逆向车道设置路段。对经典最大流问题求解算法进行相应的改进，给出方向性点权网络中寻找最大流增流关键边的有效算法，并通过一个数值算例进行测试和仿真分析。结果表明，在考虑交叉口影响的情况下，得到的逆向车道设置路段更为合理，疏散时对其进行扩容能更有效地压缩总疏散时间。     

A multi-criteria approach to fair and efficient bandwidth allocation

In systems which serve many users there is a need to respect some fairness rules while looking for the overall efficiency. This applies among others to network design where a central issue is how to allocate bandwidth to flows efficiently and fairly. The so-called max–min fairness is widely used to meet these goals. However, allocating the bandwidth to optimize the worst performance may cause a large worsening of the overall throughput of the network. In this paper we show how the concepts of mult-criteria equitable optimization can effectively be used to generate various fair and efficient allocation schemes. We introduce a multi-criteria model equivalent to equitable optimization and we develop a corresponding reference point procedure to generate fair and efficient bandwidth allocations. Our analysis is focused on the nominal network design for elastic traffic that is currently the most significant traffic of IP networks. The procedure is tested on a sample network dimensioning problem for elastic traffic and its abilities to model various preferences are demonstrated.     

基于双层规划的交通疏散中车辆出发与交通控制综合优化

在有组织的区域性疏散中,从需求调节(即疏散车辆出发安排)和供给管理(即交通管控)两方面对疏散交通流进行合理组织,是提高疏散效率的有效途径。论文立足于疏散车辆出发组织与路网交通管控之间的双层决策关系,建立双层规划模型对集结点疏散车辆的发车频率、路线和交叉口控制参数进行综合优化,其中上层模型通过优化信号交叉口的相位绿灯时间即绿信比以降低平均延误,其决策影响到交叉口通行能力等供给特性;下层模型通过优化疏散车辆的分批出发时间与路线以压缩疏散总时间,其决策影响到交叉口流量等需求特性。设计了基于遗产算法的求解步骤,给出了一个数值算例。将模型优化方案和只从交叉口控制参数出发的单方面优化模式所得结果进行了比较,结果表明只从调整绿灯时间着手不结合车辆的出发组织,很难有效降低延误和压缩疏散时间。     

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.     

基于韧性城市视角的冰雪天气下路网恢复问题研究

城市的快速发展使其愈加依赖于生命线基础设施系统,城市在自然或人为突发事件面前的脆弱性日益凸显,城市面对突发事件后的运行与恢复问题受到广泛关注。冬季极端冰雪天气对城市路网系统带来极大冲击,严重降低路网服务能力。本文基于韧性城市视角,对冰雪天气下城市路网韧性的概念和度量方法进行了分析。以提升路网韧性为目标,建立冰雪天气下路网恢复问题的数学模型,解决极端冰雪天气不确定信息下的城市路网除雪应急物资布局问题及其除雪作业优化问题,并设计了相应的启发式求解算法。最后通过算例验证了模型和算法的有效性,以期为城市冰雪天气应对提供决策支持,提升城市应对极端冰雪天气的韧性。     

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.     

非定向流量限定型军事路网隐蔽性熵测度及其运输分配研究

考虑到战争时期军需物资运输不存在道路定向的限制,而存在运量有限的要求,本文在已有研究基础上提出了流量限定且隐蔽性最大条件下的非定向军事路网隐蔽性熵测度方法,以及该测度方法下的军需物资运输分配模型。新的隐蔽性测度公式与物资运输分配模型能兼顾非定向性和流量限定两方面约束,更为符合实际需要。此外,文中还分析了非定向和流量限定条件下军事路网多方面性质,即非负性、对称性、扩展性、收发路段的定向性、路网的可转换性以及路网循环流的可能性。结合隐蔽性熵测度方法和路网性质,笔者构建了非定向流量限定条件下军需物资运输分配模型。最后,通过具体算例充分验证了新隐蔽性熵测度方法和运输分配模型的可行性与有效性。