基于经典BPR阻抗函数的随机交通网络主从博弈的效率损失

现代大城市交通愈发拥堵和智能交通系统广泛应用背景下,拥堵收费、智能诱导和主从博弈、随机均衡分别是重要的管理手段和客观现象.考虑对交通网络中各路段实施收费策略,利用随机用户均衡(SUE)交通流模式研究了效率损失的上界,该交通流模式是由一部分受控于Stackelberg策略的用户所诱导产生的.假设路段时间函数是可分离的单调增的凸函数,并固定交通网络起讫点(OD)需求,在建立Logit-SUE的等价变分不等式(VI)的基础上推导出SUE和Stackelberg策略条件下交通网络的效率损失表达式.这对城市交通管理的系统决策具有重要参考价值.     

双模式网络停车限制交通需求管理模型与方法研究

在轨道网和公路网并存的双模式交通网络, 合理设计出行终点的停车容量可优化汽车出行需求, 改善路网交通环境。本文通过分析私家车与城市轨道两种交通模式的出行需求, 并考虑私家车模式的终点停车收费服务, 建立了一种带路段环境容量和终点停车需求容量共同约束的交通需求管理模型。模型中路网使用者的出行模式采用二元Logit模型来计算, 而私家车的路线选择行为服从Logit随机用户均衡, 因此该模型是一个带不动点约束的数学规划问题。针对模型求解困难, 文中采用灵敏度分析来获取各路段流量和需求量关于终点容量波动的梯度信息, 进而设计了一种新的灵敏度分析求解算法.最后通过数值仿真实验, 验证了算法的有效性, 同时分析了不同停车收费参数对模型各指标变化趋势的影响。     

路段关联影响下出行路径选择的一个非线性互补模型

在网络供需都不确定的情况下,提出一个考虑路段关联的路径选择模型.假定网络中每一用户的路径选择效用受到三个因素的影响:出行时间均值、出行成本均值和以出行时间方差表现的出行时间可靠性.在出行路径选择效用最大化前提下,修改了出行阻抗单调可分的常见假设,考虑出行阻抗非单调且不可分的情形,建立了模型的均衡公式和约束条件.探讨了模型解的存在性和唯一性特征,并将之表示为一个非线性互补问题,研究非线性互补问题的解得到结论:其唯一性不保证.最后用一个小型网络进行测试来表现模型的特征,测试结果表明出行阻抗的非单调、不可分性质通过影响出行时间方差来影响网络均衡流分配,造成均衡路段和路径阻抗的增加.     

界定Stackelberg博弈下的混合平衡交通网络效率损失

考虑一个受控制的交通网络,一类用户属于领导者,按照系统最优原则选择出行路径;另一类用户属于跟随者且具有不完全信息,按照Logit型随机用户平衡原则选择出行路径.建立了描述这种Stackelberg博弈下的混合平衡出行行为的变分不等式模型,给出了满足此种混合平衡的交通网络的效率损失上界,结果表明,效率损失上界与被研究的交通网络拓扑结构,交通需求及控制系数有关.     

基于ATIS的多用户混合交通均衡分配模型

提出一个ATIS影响下的混合交通均衡分配模型,模型中考虑多类不同的用户.不同类型用户产生的出行阻抗互相影响,且阻抗影响不对称.考虑ATIS影响下的三个不同的交通系统目标:使装备用户自身的阻抗最小化、使网络中所有装备用户的出行阻抗最小化以及使网络中所有用户的出行阻抗最小化,建立了三种情形下的路段非对称干扰的多用户混合交通分配模型.将模型表示成等价的变分不等式的形式,并分析了解的存在性和唯一性条件,结果表明解虽然存在,但并非一定唯一.提出一个对角化算法来求解混合交通均衡分配模型·最后用一个简单算例表明了模型和算法的有效性.     

界定用户平衡及Logit型随机用户平衡下的混合平衡交通网络效率损失

考虑一个具有两类用户的交通网络,一类用户按照用户平衡原则选择出行路径,另一类用户按照Logit型随机用户平衡原则选择出行路径.建立了描述这种混合平衡出行行为的变分不等式模型,给出了满足此种混合平衡的交通网络效率损失上界,结果表明,效率损失上界与被研究的交通网络拓扑结构,交通需求及两类用户的划分比例系数有关.     

随机需求下UE-CN混合交通均衡分配的效率损失

在交通网络中,用户的出行需求通常是随机的,而且不同类型用户的路径选择原则存在着差异.基于UE用户和CN用户路径选择原则的异质性,对随机需求下该类混合交通均衡分配的效率损失进行研究.构建了随机需求下UE-CN混合交通均衡分配的变分不等式模型;其次,运用非线性规划方法得到了路段出行时间成本为单项式函数时的效率损失上界表达式,进而探讨了需求还服从对数正态分布时的效率损失上界情况;最后,给出了数值算例.研究结果表明,单项式成本函数时的效率损失上界依赖于其最高次幂和CN用户的数目;当需求为对数正态分布时还和最大变异系数相关.数值算例表明解析方法是可行的.     

非对称弹性需求网络容量限制交通分配有效算法

在非对称交通网络中,针对路段容量限制下弹性需求用户均衡分配模型计算困难,提出了一种路段容量限制弹性需求用户均衡交通分配问题的有效算法.该算法在迭代时,排队延误因子、误差因子与交通需求通过自适应调节来逼近真实路段车辆行驶时间和出行者交通需求,促使各路段交通流量逐步满足限制条件,最终达到弹性需求广义用户均衡.方法克服了容量限制弹性需求用户均衡分配计算量大及随机分配法要求枚举所有路径的困难.随后证明了算法的收敛性,并对一个小型路网进行了数值试验.     

随机交通均衡配流模型及其等价的变分不等式问题

本文讨论了交通网络系统的随机用户均衡原理的数学表述问题.在路段出行成本是流量的单调函数的较弱条件下,对具有固定需求和弹性需求的模式,首次证明了随机均衡配流模型可表示为一个变分不等式问题,同时也说明了该变分不等式问题与相应的互补问题以及一个凸规划问题之间的等价关系.     

收费机制下利己-利他混合交通均衡分配的效率损失

运用解析推导方法对收费机制下利己-利他混合交通均衡分配问题的效率损失进行研究.首先,构建了收费机制下利己-利他混合交通均衡分配问题的等价变分不等式模型;然后,通过解析推导方法得到了收费不作为系统总出行时间成本一部分时的效率损失上界;最后,给出了路段出行时间成本函数为多项式函数时的上界表达式.研究结果表明,效率损失上界与路段出行时间成本函数类、利他系数以及出行需求划分系数相关,结论以现有文献有关结论为特例.     

ATIS和道路收费下混合SUE相对于SSO的效率损失

在ATIS和道路收费共同作用的异质性交通网络中,基于用户在信息接受程度与时间价值上的异质性,对用户进行合理分类,所有用户均按照随机方式进行择路.构建了多用户混合随机均衡等价的变分不等式模型,以及多用户随机社会最优模型.以用户感知的总出行成本作为系统性能评价的指标,当收费作为系统总成本的一部分时,分别在时间准则与费用准则下研究了多用户混合随机均衡相对于随机社会最优的绝对效率损失问题.研究结果表明,时间准则下的绝对效率损失上界与路段出行时间函数和混合随机均衡时系统的实际总出行时间有关,费用准则下的绝对效率损失上界还与出行者的社会经济特性和随机社会最优时系统的实际总出行时间有关.     

基于可靠性的随机拥挤收费模型

提出了一种需求不确定环境下的基于可靠性的拥挤收费模型.在需求不确定的环境下,出行时间的变动使得无论是出行者还是网络决策者都面临着风险.出行者需要提高出行的可靠性以避免迟到,决策者需要在缓解拥堵的同时提高网络整体的可靠性.以基于路段的平均超额出行时间作为出行者的路径选择准则,以平均超额系统总阻抗最小作为决策者拥挤收费的目标,建立了具有均衡约束的数学规划模型.提出了模型能分析出行者的路径选择行为和决策者的决策过程中的可靠性,同时充分考虑迟到等不可靠因素的影响,全面刻画不确定环境下路径出行时间和系统总阻抗的分布特征.数值算例表明,忽略不确定性的影响可能会得到对于网络整体性能过于乐观的评价,得到脱离实际的收费方案.网络的不确定性越高,对于网络性能和收费方案的影响就越大,从而考虑网络可靠性和出行者路径选择的可靠性的必要性就越大.此外,以平均超额系统总阻抗作为拥挤收费的目标可以进一步改善网络的可靠性.     

城市交通多类型随机用户出行决策模型研究

考虑城市交通中有多类出行者的一般情况,在ATIS等交通信息系统的影响下,不同类型的出行者对路径出行时间有不同理解,用不同的参数来反映.在此基础上,给出考虑路径选择、方式选择、讫点选择及是否出行的多类型随机用户出行决策模型,证明了模型的一阶条件满足路径选择、方式选择、讫点选择及是否出行的条件,最后给出模型算法.     

基于后悔理论的拼车决策问题研究

本文针对瓶颈路段,研究了出行者在单独驾车和拼车这两种出行模式下的早高峰出行行为。首先根据瓶颈模型的均衡条件,分别推导了收费和不收费机制下单独出行和拼车出行的出行时间及广义出行成本。为进一步研究出行者的出行方式选择,本文建立了基于后悔理论的随机Logit模型,并提出了相应的迭代平均算法。研究表明,在不收费机制下单独驾车和拼车出行者混合出发,而最优收费机制则实现了交通流的分离,其中拼车出行者在瓶颈的高峰时段出行而单独驾车者在瓶颈的颈部出行。算例结果表明,后悔厌恶水平是影响出行者出行方式选择行为的重要参数,其中,选择最低成本的出行者随着后悔厌恶水平的增加而增加。     

基于Stackelberg博弈的时变双层交通分配模型

提出一个时变双层交通分配模型,其中上层网络管理者设立了一个路段的最大排队长度,其目标是使由网络流和排队长度定义的总出行时间最小.目标函数在离散时段内以路段流量和排队长度作为决策变量,同时考虑不同类型的信号交叉口延误的影响.下层网络用户的反应依赖于上层管理者的决策,其选择是使自身感知阻抗最小的路径,服从一个基于成对组合Logit的路径选择模型,构成一个成对组合Logit的均衡分配问题.结合了交通分配和流传播方法,将其表示为一个均衡约束下的双层数学规划问题,形成了一个Stackelberg非合作博弈.使用遗传算法求解该双层规划问题,并采用实证分析来表现模型的特征和算法的计算表现.结果表明路径重叠、路段流量、路段排队长度等因素对网络均衡流分布均有显著影响.     

带转向延误的非对称用户平衡模型与算法

为准确刻画交通网络和出行行为的复杂特征,考虑路口的转向延误及路段之间相互作用的非对称性因素,用非线性互补理论建立了带转向延误的非对称用户平衡模型,分析了用户平衡解的存在性.结合列生成算法采用有效路径集来避免枚举路网中所有路径的优点和FBLSA算法求解非线性互补问题的全局收敛性特点,提出了修正FBLSA算法.最后针对一个中等规模的交通网络进行数值实验,结果显示该算法对处理非对称网络是十分有效的.     

交通网络建设序列的动态规划方法

交通网络建设序列优化是交通规划中一个重要问题。文章对交通网络设计及其建设序列问题的研究现状进行了分析。按照网络建设中规划者和用户间的关系,以交通网络建设序列下的各阶段系统总费用作为上层规划,以各阶段的交通流用户平衡模型作为下层规划,建立了双层规划模型。并依照问题的特点,采用动态规划的求解方法进行探讨,而下层模型则采用了基于路径搜索的GP算法进行求解。并针对网络规划算例进行了计算,针对固定和变动客流OD两种情况下的结果进行了分析。计算的结果表明,问题的双层规划模型和动态规划求解算法能够为路网规划决策提供支持。     

城市非高峰期动态出行交通网络均衡

我国在城市化进程中,许多城市交通部门为了缓解城市交通拥堵问题,制订了大力发展公共交通的政策,而城市公共交通非高峰期的出行人群交通方式选择是一个值得讨论的问题.在此基础上通过分析几种不同的交通出行方式的分路段成本,建立了具有非高峰期特点的多方式出行路网模型,并对模型进行了计算求解,依据结果对非高峰期公共交通出行的特点进行了讨论.     

ATIS下多用户混合均衡相对于随机社会最优的效率损失

在ATIS与道路收费共同作用的交通网络中,用户不仅在接受的交通信息上具有异质性,同时在时间价值上也具有异质性.文章基于这两类异质性,将用户分为安装ATIS并遵从信息、安装但不遵从、不安装的三类用户,所有用户均按照随机用户均衡的方式进行择路.文章构建了多用户随机均衡模型及其等价的变分不等式,并以用户感知总成本作为系统性能指标,分别建立了时间准则与费用准则下多用户随机社会最优模型.当收费不作为总成本的一部分时,研究了多用户均衡相对于随机社会最优的绝对效率损失问题.研究结论表明,无论采用何种度量准则,绝对效率损失上界与路段特性函数、出行者的社会经济特性、道路收费以及两准则下多用户均衡与随机社会最优时系统实际总出行成本均有关.     

考虑禁左条件的用户均衡交通配流模型与算法

交叉口处左转车流是对车流量影响较大的一个流向,也是造成城市交通拥挤和交通事故的关键因素之一,所以越来越多的城市路网选择在交叉口禁止左转来保障主干路车流通畅.在禁左的情况下,出行者究竟如何选择出行路径,究竟应该在哪些交叉口采取禁左管理可以使网络总旅行时间最小?针对以上两个问题,将根据用户均衡(UE)原理,建立考虑交叉口禁左条件的交通配流双层规划模型.利用Frank-Wolfe算法,对下层模型中的出行车辆进行配流,并返回到上层模型计算网络总旅行时间,通过遗传算法确定设置禁左交叉口位置,使得网络总旅行时间达到最小.根据数值算例,展现合理设置禁左交叉口的位置,可以使得交通网络总费用减小.