基于时间价值的弹性需求拥挤收费定价模型

拥挤道路收费是缓解交通拥挤的有效手段。考虑出行者时间价值不同的情况，结合出行者与路网状况的交互作用，给出了基于时间价值的弹性需求拥挤收费定价模型。算例表明，实施拥挤道路收费后，改变了出行者的出行量及出行路径的选择，使得拥挤状况得到缓解，且对于时间价值较高的出行者而言，受到拥挤收费的影响较小。     

路网下收费道路的分车型费率优化模型

为了科学地对收费道路的费率进行决策,以收费道路及相邻道路组成的路网为研究对象,利用双层规划理论建立起路网下的分车型费率优化模型,上层规划描述路网管理者追求社会效益最大化的思想,并以实现道路经营者的财务目标作为约束条件;下层规划采用多车型多准则交通均衡模型来描述道路使用者的出行选择行为;通过模型求解可以获得各收费路段的分车型最优收费费率以及相应的路网交通流量.文中还介绍了利用遗传模拟退火混合算法进行模型求解的步骤.算例分析表明,路网下收费道路的分车型费率优化结果可以有效地提高整个网络的运行效率,并更好地体现不同车型用户间的公平性.     

路网下的收费道路分车型费率优化双层规划模型

本文以收费道路及相邻道路组成的路网为研究对象,利用双层规划理论建立起路网下的分车型费率优化模型,上层规划表述路网管理者追求社会效益最大化的思想,并以实现道路经营者财务目标作为约束条件,下层规划采用多车型多准则交通均衡模型来预测路网下的交通流量,通过模型求解可以获得各收费路段的分车型最优收费费率以及相应的路网交通流量,文中介绍了利用遗传模拟退火混合算法对模型进行求解的步骤,最后以一个算例对模型的效果以及考虑道路使用者差异的必要性进行了验证说明。     

路网联网收费位置与费率组合优化模型与算法

对经济欠发达、交通流量小的地区公路网联网收费现状的调查表明,如果对所有可收费的路段都实施收费,可能出现某些收费路段经营处于亏损状况。因此,在决策路网最优收费费率的同时,还需对路网最佳收费位置进行选择。研究如何利用双层规划模型来测算公路网联网收费位置与费率组合优化的问题具有现实意义,上层以路网用户盈余最大化为目标,下层是弹性需求下的多车型随机用户均衡配流模型,双层模型很好地兼顾了相关各方的利益。基于模型求解的复杂性和困难性,文中采用遗传-模拟退火的求解算法,算例表明用多车型的双层规划模型测算收费位置与费率的组合优化是合理有效的。     

收费还贷条件下的动态拥挤收费模型

针对“贷款修路,收费还贷”中所遇到的现实问题,以一简单路网为背景,提出一种收费还贷条件下的动态拥挤收费模型。     

弹性需求下高速公路收费标准合理性评价

高速公路与普通道路相比,具有明显的级差效益.道路使用者选择高速公路的原因来自于其时间上的节约、车辆行驶成本的节约及舒适性的提高.随着我国普通等级公路取消收费,高速公路的级差效益显著降低.因此,需要对现有的高速公路收费标准进行合理性评价,探讨现有的收费标准能否在新形势下最大限度的发挥高速公路的经济效益及社会效益.通过分析高速公路收费标准的影响因素,提出了评价收费标准合理性的方法,并通过实例进行测算.     

次优拥挤收费的随机双目标模型

次优拥挤收费是缓解交通拥挤的一种有效手段,但可能产生不公平等问题,遭到大众反对.本文综合考虑系统总阻抗和公平性指标,将两者同时作为拥挤收费的目标函数,力图在缓解拥挤的同时,使得由于收费产生的不公平性最小.由于网络规划者有时候必须在不确定的环境下做出收费决策.本文将实际情况中出行需求的不确定性考虑到拥挤收费的决策过程,建立随机双目标的次优拥挤收费模型,以期得到的收费决策更加符合现实情况.对于这一模型,本文采用基于随机模拟的遗传算法进行求解.最后给出一个数值算例对所提出的模型和算法进行验证,说明综合考虑系统总阻抗和公平性指标两个目标,确实能够在缓解拥挤的同时,降低收费带来的不公平.     

集装箱码头集卡拥堵收费模型与算法

研究集装箱码头集卡拥堵收费问题,目的是减少集卡排队等待时间,以及由集卡排队引起的污染排放.为确定最优的拥堵费率,建立了集卡拥堵收费的双层规划模型.模型考虑了码头运营商、集卡司机和政府管理者之间的博弈关系.在上层模型中,码头运营商以总排队费用最低为目标;下层是用户均衡模型,集卡司机以广义费用最低为目标选择到达时段,通过上下层模型间的反馈决定最优的拥堵收费方案.为求解模型,设计基于文化基因启发式(MH)算法和逐点固定流体近似(PSFFA)算法的求解方法,利用MH算法搜索最优收费方案,利用PSFFA算法计算排队时间.最后,应用算例对模型和算法的有效性进行验证.结果表明,拥堵收费可以有效地减少集卡排队时间,所设计的模型考虑了集卡收费的影响因素,以及码头运营商和集卡司机等主体之间的利益关系,为缓解码头集卡拥堵提供了一种有效的方法.     

道路拥挤收费理论与城市交通可持续发展

文章在对城市交通可持续发展定义的基础上 ,分析道路拥挤收费这一市场手段对抑制交通需求、合理分配交通流量、合理利用资源、减少城市污染的促进作用 ,为城市交通的可持续发展提供可行的思路     

弹性需求下的轨道交通客流分配模型和算法

分析了轨道交通客流需求量的影响因素.以拥挤条件下的出行阻抗函数为基础,通过引入弹性需求条件下的轨道交通均衡配流条件,构建了弹性需求下的均衡配流模型.根据模型的特点,给出了改进的用于求解弹性需求下的轨道交通均衡配流模型的Frank-wolfe算法.最后通过一个算例说明了算法的有效性和合理性.     

基于级差效益的公路收费定价模型

为了公平合理地进行公路收费定价,在分析各种收费定价理论的基础上,根据公路级差效益构成要素、车速-流量关系,研究了货物、车辆与旅客的在途时间价值,从轮胎磨损、燃油及润滑油消耗、车辆维修保养等方面建立了车辆运营费用模型,分析了安全、舒适等因素对级差效益的贡献.结果表明:以级差效益为基础,给公路使用者大约50%的优惠;将级差效益作为收费定价依据,完善了公路收费定价理论;根据级差效益制订收费标准,能够被公路投资者和使用者双方接受.     

基于双层规划模型的多时段公交专用道优化设计

设置公交专用道是解决城市拥堵问题的一种有效的措施,但是在设置公交专用道的同时会占用私家车的路权,减少私家车的道路通行能力,从而影响整个交通网络。为了对多时段公交专用道进行布局优化,考虑从整个交通网络出发,以网络中私家车和公共汽车总出行时间最小作为目标函数来建立双层规划模型求解最优的公交专用道布局,双层规划模型通过遗传算法进行求解。最后采用了算例进行了实例分析,验证了算法和模型的有效性,并分析了多时段情况下网络采用不同OD需求下的公交专用道优化布局。研究结果表明：采用双层规划模型在对多时段的公交专用道进行布局优化时,为了得到最优的公交专用道布局,需要道路网络将公交专用道开放时段内网络中每个小时的OD需求量作为网络的输入。     

应用需求时间窗的柔性作业车间调度优化模型

为解决拉动式生产模式下准时交货给生产调度带来的困难,提出了一种基于需求时间窗的柔性作业车间调度问题优化方法。首先,根据工件的需求时间窗口,构建了一种以工件完工时间平均隶属度最大为目标函数的柔性作业车间调度问题优化模型。然后,针对模型提出并设计了一种基于多阶段混合变异的禁忌搜索算法。为增强算法收敛性,利用逆序变异和基因段交换变异找到较好的初解,在此基础上利用基因交换变异继续搜索优解。最后,通过在某多品种小批量生产车间的应用验证了该方法有效性。     

基于交通效率的城市道路网络优化

道路网络的优化是建立可持续发展交通运输系统的重要环节。引入交通效率的概念,提出了基于交通效率的城市道路网络优化思路。与传统的四阶段交通规划模型相结合,将多车种用户平衡问题作为下层模型,考虑建设费用、污染物排放和能源消耗的约束,建立了使广义交通费用最小化的城市道路网络双层优化模型,分析了关键参数,并应用遗传算法和模拟退火混合算法进行了求解。实例研究表明,该模型既能满足交通需求,又能满足交通系统的环境保护目标。     

策略性等待下Y型瓶颈的单步拥堵收费模型

本文针对包含至少一个上游瓶颈路段和一个共用的下游瓶颈路段的Y型交通路网,研究了策略性等待单步收费条件下早高峰期间通勤者的出行行为和最优道路拥挤收费方案。基于出行者的出发时间选择遵循用户均衡准则的假设,推导出了不同汇合规则下用户均衡的流入率和个人出行成本。依据出行者的出发时间选择规律,进一步推导出了最优的道路拥挤收费时段和费率。研究发现,策略性等待单步收费可以有效降低交通网络的系统总阻抗,但可能会增加出行者的个人出行成本。此外,还发现收费的有效性不但与汇合规则有关,还取决于上下游瓶颈路段通行能力的相对大小。该研究验证了Y型交通路网上存在Braess诡异现象,即扩大上游路段的瓶颈通行能力可能会引起系统总出行成本的增加。     

弹性需求下三级供应链价格折扣协调模型

针对由单一制造商、单一分销商和单一零售商构成的三级供应链系统,研究了市场弹性需求条件下考虑产品订货数量的价格折扣问题．通过对未提供价格折扣和提供价格折扣下最大利润理论决策模型的分析,设计了考虑生产批量、订购批量和价格折扣联合的决策模型;在合理拟订和调整最佳x值下,使供应链节点企业实现利润共享．通过算例验证了该模型能够使得供应链各企业在市场弹性需求环境下达到有效协调并使整体利润最大化．     

考虑多车型油耗因素的路网收费优化模型研究

针对路网出行效率低下及其导致的燃油过度消耗等问题,基于对机动车油耗模型的分析,从节能降耗的角度建立了考虑不同车型的多车型最小油耗模型。进而构建多车型最优收费均衡模型,利用道路收费的方式控制出行者的路径选择行为,使出行者按期望达到的路段设计流量出行,最终达到路网平衡状态下总油耗量最小的目的。采用Frank Wolfe算法,通过寻找可行下降方向进行迭代求解。以某区域抽象公路网为案例进行分析,研究结果表明,通过制定合理的收费策略能够有效地调控出行者的路径选择行为,实现系统总油耗最小的目标。     

考虑交叉口延误的信号控制路网容量模型

为了研究信号控制延误对路网容量的影响,考虑到出行者针对交叉口信号控制延误的路径选择行为,建立了双层规划的路网容量模型.下层问题是考虑信号控制延误的用户均衡分配模型,它能预测司机对于某一种信号设置方式的择路行为;上层问题是考虑用户择路行为时的信号配时参数的优化,以使路网容量最大.该模型所调节的参数包括周期时长和绿信比.采用基于灵敏度分析的启发式算法求解该问题.算例应用表明,考虑交叉口延误的路网容量模型可以通过调节交叉口各个入口的延误使交通量在各个路径之间分配更为均衡,路网容量比不考虑延误时增大了35.16%.     

基于VEC模型的比特币的需求与价格关系研究

区块链技术被运用到货币上后,一类新兴数字货币发展起来,比特币则是它们之中的翘楚.本文以比特币为例,用对比分析的方法,将比特币与传统货币,及由各国央行筹划发行的数字货币作对比,介绍了其基本货币性质,并着重强调其"去中心化"的特点.而后从货币的支付职能和金融资产本质考虑,将比特币的基本需求分为投机性需求和交易性需求,并选取合适的解释变量做实证分析,研究了其需求价格关系.结果显示,长期均衡下,随着交易性需求扩张,比特币的价格可能上行;同时,比特币作为一种新兴的数字货币,可能由于关注过热等原因,已有数据的统计特征还不够明显,从而使一部分实证结果与经济学常理相符程度不高,可能需要跟踪研究.