城市晚高峰地铁多方式出行均衡分析

随着我国城市化进程的加快,不仅一线城市地铁线路扩充至卫星城,一些二线大中型城市也将地铁建设纳入城市发展规划当中.地铁交通高峰出行具有准时及经济的特点,同时通勤人群选择地铁出行可有效地缓解地面交通拥堵.基于二线城市及一线城市卫星城的地铁交通线路未能完整覆盖从工作地到居住地的线路需要,本论文设计了城市晚高峰多方式出行均衡模型,研究晚高峰依托地铁多方式出行的交通特点并进行分析.对城市晚高峰人群可选择自行车地铁换乘、地铁出租车换乘等多方式达到晚高峰出行均衡,给出了参考性意见.     

考虑无人驾驶和车内活动效用的双模式通勤选择与经营策略优化分析

无人驾驶的出现将会影响通勤者的出行行为以及出行服务运营方的经营策略制定.文章基于活动的视角将无人驾驶车内活动效用以及时间利用效率纳入考虑,以一个无人驾驶车辆与地铁共存的双模式交通系统为例,构建了基于活动的双模式出行选择模型,并对地铁运营方在追求经营利润最大化与社会净效用最大化两种情形下的经营策略进行了分析优化.结果表明:基于出行的方法简化了早高峰期间瓶颈处发生拥堵的条件,同时低估了道路出行人数;当总发车班次数受限为定值时,发车间隔应随车票价格或车内活动效用的增加而缩短,同时可变成本等参数取值将会对车票价格的优化产生影响,且若忽略车内活动效用则会高估车票价格与发车间隔时间.此外,在地铁运营方以社会净效用最大化为经营目标时,虽然有着较高的社会净效用,但也承受着较高的经营成本.     

基于活动方法的地铁通勤者出发时间选择研究北大核心CSCD

考虑通勤者出行与活动之间的关联,建立了基于活动方法的出发时间选择模型,分析了常数和线性边际活动效用下地铁通勤者早高峰上班出发时间决策问题,并得出了模型的均衡性质:常数边际活动效用下的出发率是出发时间的线性函数,而线性边际活动效用下的出发率则是非线性函数.最后,算例验证了理论模型的结论,展示了出发率与相关参数之间的关系,还将基于活动方法的均衡结果与基于出行的均衡结果进行比较.结果表明:基于出行的方法会高估最早出发时间和最晚出发时间,低估出行区间长度,并高估最高出发率.当车内拥挤系数、发车间隔和总通勤人数分别增大时,在最早出发时刻,常数边际活动效用下的通勤者比线性边际活动效用下的通勤者更为敏感,且两种活动效用下的通勤者在最早出发时刻比在最晚出发时刻更为敏感.     

基于活动方法的地铁通勤者出发时间选择研究

考虑通勤者出行与活动之间的关联,建立了基于活动方法的出发时间选择模型,分析了常数和线性边际活动效用下地铁通勤者早高峰上班出发时间决策问题,并得出了模型的均衡性质:常数边际活动效用下的出发率是出发时间的线性函数,而线性边际活动效用下的出发率则是非线性函数.最后,算例验证了理论模型的结论,展示了出发率与相关参数之间的关系,还将基于活动方法的均衡结果与基于出行的均衡结果进行比较.结果表明:基于出行的方法会高估最早出发时间和最晚出发时间,低估出行区间长度,并高估最高出发率.当车内拥挤系数、发车间隔和总通勤人数分别增大时,在最早出发时刻,常数边际活动效用下的通勤者比线性边际活动效用下的通勤者更为敏感,且两种活动效用下的通勤者在最早出发时刻比在最晚出发时刻更为敏感.     

自动驾驶时代基于地铁定价策略的多模式通勤出行管理

多模式交通系统的优化管理研究是交通领域的经典问题.文章结合自动驾驶时代背景,构建高速瓶颈公路传统汽车和共享自动驾驶汽车,以及独立地铁线路组成的多模式竞争交通模型,研究不同地铁定价策略（如地铁边际成本,平均成本,总社会成本最优以及考虑道路收费时受补贴的地铁边际成本定价）对共享自动驾驶汽车市场渗透率,出行模式划分以及总社会成本的影响.结果表明:随地铁定价策略变化,独驾传统汽车的通勤者数量未受影响,共享自动驾驶汽车和地铁的通勤者数量变化不唯一;当满足某个特定条件时,总社会成本最优定价在引导地铁出行,缓解道路拥堵,降低通勤者个体出行成本和总社会成本等方面具有最佳效果;而提高地铁运营的边际成本,受补贴的地铁边际成本定价将实现总社会成本最优.文章从不同视角为政府制定多目标和弹性的交通政策提供参考.     

双瓶颈路段家庭出行者早高峰出行问题研究

针对一次连续出行中两个路段各存在一个瓶颈的双瓶颈路段,研究了家庭出行者早高峰期间先后经过双瓶颈到达学校和工作地的出行行为。首先建立了无收费下的用户均衡模型,接着考虑了拥挤收费模型,并就学校工作地开始时间差值大小的不同展开讨论,分析得出对应系统总出行成本最优时的收费值和收费时窗。研究发现收费管理能够有效降低系统总成本,并且学校和工作地开始时间差较小时的系统总成本更低,最后,通过数值算例验证了高峰时长保持不变,且得出了使得系统出行成本最优时的收费方案。     

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。     

考虑感知成本的共享单车用户借还车行为意向研究

为分析奖励措施下共享单车用户的借还车行为意向,弥补现有用户行为意向无法定量描述的不足,文章基于计划行为理论,提出了考虑不同感知成本的用户借还车行为意向的定量估计方法.首先从用户行为意向的影响因素出发,添加成本感知变量建立用户行为意向模型,利用预调查获取共享单车用户的个体特征和出行特征,通过正交实验法设计了关于出行目的、奖励金额与额外步行时间的出行场景问卷;然后利用收集的用户行为意向数据,基于出行效用理论建立用户行为选择概率模型,通过SPSS软件进行二项logistic回归求解模型参数,实现用户借还车行为意向的定量估计.研究结果表明:无论是借车还是还车,用户早高峰出行均具有更高的时间敏感性,当额外步行时间大于8 min时,奖励金额以及规范停车区的设置对用户借还车行为的影响不明显;而当额外步行时间小于5 min时,奖励金额和规范停车区的设置能较好的影响用户的借还车行为.     

城市中心区内停车价格对出行行为的影响分析

本文通过对北京市中心区早高峰时段小汽车出行者和公共交通出行者出行方式选择意向调查,采用多项Logit模型,分析中心区停车价格变化对小汽车出行向公共交通出行方式的转移行为的影响.预测结果表明不同出行目的对停车价格的敏感程度也不同,在提高公共交通服务水平的前提下,加大中心区停车收费标准,会使小汽车出行有较大比例的转移.     

汽车限号模型的简建

在知识经济的年代,一方面,由于科学技术的飞速发展,汽车制造业的成本快速下降,以致很多城市居民购买私人汽车的能力大大增强．另一方面,当城市硬件设施发展趋于稳定后,城市汽车的拥有量的增加,又会对城市造成重大的影响：城市需要考虑预留更大的空间来停放日益增加的大量汽车,而城市可利用的空间是有限的;汽车的快速增加对已有的交通系统构成巨大压力,市民不断抱怨塞车现象严重,出行不畅通;汽车排出的废气对城市环境造成严重的污染,城市空气指标一再超标．     

Congested network flows: Time-varying demands and start-time policies

This paper is concerned with modeling departure-time and arrival-time policies for flows on a congested network with time-varying demands. In particular, we are concerned with variation over a peak period, and for application we focus on modeling the morning rush-hour (the journey to work). We treat this as a multiple-origin, single-destination network model, the destination being the central business district. We use a system optimizing model, and allow the travel demands to vary with the cost (or price) of making a trip. The tradeoff between travel time and the cost of being early or late is considered for different work-start time policies, such as fixed work-start time and flex-time. For illustration, we apply the model to a simple network example and compare the congestion patterns and travel costs under each policy.     

地铁车站火灾风险的模糊综合评价

根据地铁车站火灾的特点,确定地铁车站火灾风险的评价指标体系及权重.运用模糊数学原理,建立地铁车站火灾风险的模糊综合评价模型,并应用模型对某地铁车站火灾风险进行评价,较好的反映该地铁车站火灾安全的实际状况.方法为地铁车站火灾风险评价提供了新的思路,也为地铁车站火灾的防治提供理论依据.     

Time-dependent discrete road network design with both tactical and strategic decisions

This paper aims to model and investigate the discrete urban road network design problem, using a multi-objective time-dependent decision-making approach. Given a base network made up with two-way links, candidate link expansion projects, and candidate link construction projects, the problem determines the optimal combination of one-way and two-way links, the optimal selection of capacity expansion projects, and the optimal lane allocations on two-way links over a dual time scale. The problem considers both the total travel time and the total CO emissions as the two objective function measures. The problem is modelled using a time-dependent approach that considers a planning horizon of multiple years and both morning and evening peaks. Under this approach, the model allows determining the sequence of link construction, the expansion projects over a predetermined planning horizon, the configuration of street orientations, and the lane allocations for morning and evening peaks in each year of the planning horizon. This model is formulated as a mixed-integer programming problem with mathematical equilibrium constraints. In this regard, two multi-objective metaheuristics, including a modified non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-II) and a multi-objective B-cell algorithm, are proposed to solve the above-mentioned problem. Computational results for various test networks are also presented in this paper.     

电动公交枢纽直流快速充电模式及充电设施最优配置

发展电动公交能减少燃油消耗和城市污染物排放,对改善城市环境具有十分重要的意义.提出一种能显著减少电动公交运营成本的直流快速充电方式及相应的充电设施的建设模式.对公交枢纽直流快速充电模式下电动公交充电服务排队模型、高峰和平峰期充电设施最优配置模型进行了研究,并通过算例验证了这些模型的有效性.研究成果对我国电动公交的充电设施建设具有借鉴意义.     

考虑商品数量和商品拣选成本的AGV智能仓库订单分批问题研究

AGV(Automated Guided Vehicle,自动导引车)智能仓库是一种基于“货到人”拣选模式的自动化仓库。本文考虑了订单中商品的需求量和货架上商品的存储量,以极小化货架搬运成本和商品拣选成本为目标,建立了AGV智能仓库订单分批问题的整数规划模型。本文针对订单分批问题的特点,提出了一种基于订单和货架交替选择的贪婪求解算法。对比CPLEX求解器的精确最优解,本文提出的贪婪算法的误差百分比不超过10%,平均误差百分比为5.38%;对比基于相似性的分批算法的求解结果,本文提出的贪婪算法不仅运算时间更短,解的质量也更好。进一步地,对比不考虑商品拣选成本的订单分批模型,本文提出的模型在不明显增加货架搬运成本的前提下,可以大幅度降低商品拣选成本。因此,在订单分批模型中考虑商品拣选成本是非常必要的。     

Integrated scheduling and batch ordering for construction project

Multi-Mode Resource Constrained Project Scheduling Problem and material batch ordering for construction project are integrated to help project manager consider various trade-offs among several costs, such as renewable resources’ cost, material price, ordering cost, back-ordering cost, inventory holding cost and reward/penalty for early/late project completion. Therefore, we prove a mixed integer programming model and impel to calculate inventory holding cost and back order cost in objective function. Moreover, a hybrid algorithm combined adapted harmony search and genetic algorithm is proposed correspondingly. In order to inherit elitist solution and maintain population’s diversity simultaneously, we add a selection operator when the harmony memory is initialized and modify the replacement operator based on distance. Besides, genetic algorithm is adopted based on a ‘012’ coding scheme. Finally, algorithm and model performance is presented and several project instances are provided with different network structures and realizations to discuss the factors on total cost.     

城市地铁专用车厢模型建立及拥挤敏感性分析

处于城市化进程中的我国城市,交通拥堵问题日益严重.作为社会弱势群体的老幼孕人群,对公共交通的安全性与舒适性要求相对更高,但是这类人群中相当一部分需要在上下班高峰期与通勤人群一起出行.如果能够依据城市的具体情况设立专用车厢,把这一部分出行者引导到公共交通中,可以减少部分交通流,缓解交通拥堵.对建立专用车厢的可行性进行了分析,并建立了数学模型.     

基于生存分析的城市道路交通拥堵持续时间研究

根据北京市二环快速路的交通流数据,研究了城市道路交通拥堵持续时间的分布特性．采用生存分析方法,建立基于风险的交通拥堵持续时间模型,运用非参数方法对交通拥堵的持续时间进行估计,并对其时空分布规律进行了研究．结果表明二环各路段的拥堵持续时间70%在4min以内,89%在12min之内;当拥堵持续时间超过12min之后拥堵结束的可能性小于10%．工作日比双休日更容易发生拥堵;早高峰比晚高峰更容易发生拥堵,且当拥堵发生的前提下早高峰的拥堵持续时间更长;内环比外环更容易发生拥堵,但外环的拥堵持续时间更长;二环的4个方向上,西二环最容易发生拥堵,北二环的拥堵持续时间最长．     

Audit scheduling with overlapping activities and sequence-dependent setup costs

Audit firms are faced with the complex job of scheduling auditors to audit tasks. The scheduling becomes more complex as the firm needs to consider real life issues in determining an optimal schedule. Among these issues are the setup times and costs emanating from changing the assignments of the auditors and the lead and lag relationships between the audit tasks.Audit scheduling with overlapping activities and sequence-dependent setup cost has not been treated in literature. This paper presents a formulation and a solution approach for this audit scheduling problem. First, the problem is represented by an activity network with lead/lag relationships. Then the network is analyzed to determine the early and late finish times of activities. An integer linear program (ILP), which uses the early and late finish times of activities to reduce the number of decision variables, is formulated. A four-auditor two-engagement example is used to illustrate the ILP model and its solution. The results indicate that incorporating the setup cost and the overlapping of activities yields lower cost schedules leading to sizable savings in the cost of audits. The proposed treatment is of merit in providing realistic schedules that can be easily implemented     

Reasoning with contextual graphs

Decision trees allow the modeling of event-dependent reasoning, but do not consider the dynamics of contextual changes in reasoning. In the framework of the SART project, which aims at the design and development of an intelligent support system for subway regulators, we have to model highly contextual reasoning. We introduce the notion of contextual graph to take into account temporal and context-based reasoning. This model relies on observed reasoning modes in which the context and its dynamics are essential.