基于基尼系数的停车换乘拥挤收费定价模型

许多大城市提倡停车换乘的组合出行方式,目的是减少出行车辆,缓解交通拥挤状况.应用双层规划模型对停车换乘拥挤收费进行研究.下层模型采用弹性需求SUE模型,上层模型考虑了交通公平因素.以各出行方式占用的道路资源为公平指标,应用基尼系数对传统上层模型进行改造,构建一个用户盈余尽可能大而基尼系数尽可能小的上层模型,并利用基尼系数控制参数,实现在不同公平要求下的拥挤收费设计.算例表明,基于基尼系数的停车换乘拥挤收费设计,能改善道路的拥挤状况,且兼顾了用户盈余与公平.     

基于基尼系数的交通拥挤收费定价模型

双层规划模型是研究交通拥挤收费问题的一个有力工具,基尼系数是衡量资源分配是否公平的一个重要指标.利用基尼系数对传统双层规划模型的上层模型进行改造,在上层模型中加入基尼系数函数,构造一个网络收益尽可能大而基尼系数尽可能小的目标函数.同时在上层目标函数中,加入控制基尼系数的参数,通过选择适当的参数,可满足不同公平性要求的拥挤收费设计.算例表明,考虑基尼系数的拥挤收费设计,达到了缓解交通拥挤的目的,且交通公平得到改善.     

基于出行者属性差异的拥挤收费政策分析

运用经典瓶颈模型,引入出行者属性差异,分析了实行拥挤收费政策前后不同出行方式的出行分布,给出了收费政策影响下出行者行为策略的选择.进一步,分析了基于政府拥挤收费政策下,小汽车和公交车共用同一路线时,道路使用成本、政府调控目标及费率的关系.研究结果表明,政府可以通过设置恰当的收费费率,调节不同出行方式间的出行分布,缓解交通拥挤,优化交通管理现状.属性差异系数的引入使模型更符合实际,改进了已有研究.     

基于CVaR的次优拥挤收费随机多目标模型

次优拥挤收费问题一般要考虑不同决策者的不同利益,因此,有必要考虑多个收费策略建立多目标模型来均衡不同决策者的利益.由于决策者常在信息不确定的情况下做决策,在出行需求不确定的条件下,为了确定次优拥挤收费的方案,建立了基于条件风险价值的随机多目标双层规划模型,上层规划的目标函数考虑了系统总阻抗和社会公平性,下层规划是UE用户均衡配流问题.利用基于随机模拟的遗传算法对模型进行求解,并通过数值算例对模型和算法进行分析,验证了模型的有效性.     

基于时间价值及基尼系数的拥挤收费设计

城市道路交通拥挤日益严重,交通拥挤收费是解决城市道路交通拥挤的手段之一,双层规划模型是研究交通拥挤收费问题的一个有力工具.然而,对时间价值不同的出行者收取拥挤费用将产生社会不公平问题.基尼系数是衡量资源分配是否公平的一个重要指标.以出行费用为公平指标,利用基尼系数改进传统双层模型的上层模型,加入基尼系数函数,构造一个管理者收益尽量大而基尼系数尽量小的目标函数.同时加入控制基尼系数的参数,通过选择适当的参数,可满足不同公平性的要求.算例表明,基于时间价值及基尼系数的拥挤收费设计,达到缓解交通拥挤的目的,且兼顾了管理者收益与交通公平.     

基于CVaR的次优拥挤收费随机多目标模型北大核心

次优拥挤收费问题一般要考虑不同决策者的不同利益,因此,有必要考虑多个收费策略建立多目标模型来均衡不同决策者的利益.由于决策者常在信息不确定的情况下做决策,在出行需求不确定的条件下,为了确定次优拥挤收费的方案,建立了基于条件风险价值的随机多目标双层规划模型,上层规划的目标函数考虑了系统总阻抗和社会公平性,下层规划是UE用户均衡配流问题.利用基于随机模拟的遗传算法对模型进行求解,并通过数值算例对模型和算法进行分析,验证了模型的有效性.     

考虑路网可靠性和空间公平性的次优拥挤收费模型

根据随机路网环境下出行者规避风险的路径选择行为,提出了一种考虑路网可靠性和空间公平性的次优拥挤收费双层规划模型。其中,上层模型以具有空间公平性约束条件下最大化路网的社会福利为目标,下层模型是实施拥挤收费条件下考虑行程时间可靠性的弹性需求用户平衡模型。鉴于双层规划模型的复杂性,设计了基于遗传算法和FrankWolfe算法的组合式算法来求解提出的模型。算例结果表明:考虑行程时间可靠性的次优拥挤收费会产生不同于传统次优拥挤收费的平衡流量分布模式,表明出行者的路径选择行为对拥挤收费结果会产生直接影响;此外,算例结果还说明遗传算法对参数设置具有很强的鲁棒性。     

拥挤收费策略设计及其效率损失分析

在静态交通量分配中,针对边际收费策略会引起系统总费用过大的问题,本文设计了最小收费策略收取拥挤道路使用费.同边际收费策略相比较,该收费策略不会增加系统的效率损失;当路阻函数不是常函数时,最小收费策略所收费用严格小于边际收费策略所收费用;最小收费策略能使得交通状况达到系统最优且收费总额度最小.     

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.     

基于双层规划的高速公路收费费率优化模型

在全国联网收费的背景下,从动态收费的角度考虑,建立了双层规划模型,上层规划中将路网管理者作为领导者,以高速公路收费效益最大化为目标函数,同时考虑道路运营管理方的合理收益和养护成本支出情况,下层规划则以用户出行效用最大化为目标,充分考虑了道路使用者的道路选择差异性及道路拥堵对交通分布的影响,建立随机用户均衡模型.最后结合...     

城市机动车停车收费绩效评价理论及策略研究

运用Delphi法和AHP法以及优化理论,构建了城市机动车停车收费绩效综合评价指标体系,依据7±2心理极限概念建立了机动车停车数学模型,选用基于"差动"原理的赋权法——Gl法计算各指标的权重,应用模糊综合评价法对其绩效进行综合评价.采用平均加权法对评价因素的各项指标进行量化处理,从而得到机动车停车收费绩效的综合评价结果.对宁波市机动车停车收费绩效进行了实际验证,比较真实地反映了其绩效状况,为宁波市静态交通的进一步发展和整改提供了理论依据.最后,有针对性地提出协调衔接停车规划与停车设施建设、合理调整停车收费结构、制定严格的停车违章处罚政策等城市机动车停车发展策略.     

An Optimal Congestion and Cost-sharing Pricing Scheme for Multiclass Services

We study in this paper a social welfare optimal congestion-pricing scheme for multiclass queuing services which can be applied to telecommunication networks. Most of the literature has focused on the marginal price. Unfortunately, it does not share the total cost among the different classes. We investigate here an optimal Aumann–Shapley congestion-price which verifies this property. We extend the work on the Aumann–Shapley price for priority services, based on the results on the marginal price: instead of just determining the cost repartition among classes for given rates, we obtain the rates and charges that optimize the social welfare.     

出行量预测不确定下基于灵敏度分析的拥挤收费定价模型

拥挤收费是改善城市交通的有效手段.对拥挤收费定价的研究方法之一,就是针对固定的出行量进行收费设计.由于出行量预测不确定的因素,应针对长期出行量预测不确定的情况,利用灵敏度分析的方法,对拥挤收费定价的问题进行研究.首先研究了出行者出行的广义费用,然后考虑出行者的出行决策及出行量预测不确定的因素,给出一个拥挤收费定价模型,为交通管理者提供理论依据.     

Operational Research and Decision-Making

This paper was originally presented under the title "Decision" at the Third Operational Research Conference of the Universities of Lancaster and Sussex held at Windermere in April 1968. In it, the question of what is meant by "improved decision-making" is examined and the ways in which operational research can and does contribute to this are discussed. In the course of this the "American School" of Decision Analysis is reviewed. The paper concludes with some suggestions on computational procedures. This paper was written as a vehicle for discussion. In order to stimulate this, the authors have been deliberately provocative and presented an extreme point of view. The paper which follows this is a condensed version of some of the discussion which took place at the Conference. The authors would welcome further contributions.