基于限制路径集的N-路径随机用户均衡模型构建及性质

结合随机用户均衡和N-路径用户均衡两类模型的优点构建了N-路径随机用户均衡模型,以路径流量作为决策变量讨论了解的最优性条件,得到了解所满足的性质.然后以路段流量和路径流量同时作为决策变量证明了最优解的存在唯一性条件.最后在多种不同的假设条件下利用内点算法对模型进行了求解,对于解的性质进行了验证,并通过对算例结果的分析得到了若干有效的结论,进而验证了所构建模型的合理性和实用性.     

城市交通拥挤收费的双面性分析

随着社会经济的快速发展,私家车拥有量的增加,城市交通拥挤问题日益严重。交通拥挤收费是交通需求管理的一种有效经济手段,对拥挤道路收费可以使交通拥挤所产生的外部成本内部化,达到优化交通资源配置的作用。通过分析交通拥挤收费的经济学原理、交通拥挤收费的优点以及它存在的一系列问题,得出了交通拥挤收费是一把双刃剑,并提出了对我国实施交通拥挤收费的启示。     

基于一般相位结构的区域信号配时二层规划模型与算法

基于城市道路交叉口的一般信号相位结构,根据各相位车流在交叉口遭遇不同信号延误的特点,建立了一个新的区域信号配时二层规划模型.该模型的上层问题,是一个明确考虑了交叉口信号延误的区域信号配时优化模型,而下层是随机用户平衡交通分配模型.针对这类问题的特点,应用灵敏度分析方法、信赖域方法和作者提出的仿射尺度内点算法,构建了一类新算法的基本框架.由于仿射尺度内点算法收敛速度快,而信赖域算法可以避免相当耗费的一维搜索,使得该算法具有较为优越的整体计算性能.     

轨道交通随机均衡配流模型和算法

以拥挤条件下的出行阻抗函数为基础,通过引入随机均衡配流条件,构建了Logit形式的Fisk轨道交通随机均衡配流模型.根据模型的特点,以Bregman算法求解模型的拉氏算子为基础,给出了改进的用于求解轨道交通随机均衡配流模型的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.     

区域信号配时二层规划模型的一类新算法与数值计算

研究了基于一般信号相位结构的区域信号配时二层规划模型的求解算法.对于上层问题,将灵敏度分析方法和信赖域算法相结合,得到一种高效算法.而对于下层问题,则采用具有较高收敛速度的仿射尺度内点算法.还对上层问题采用一阶近似信赖域方法、二阶近似信赖域方法两种情形进行了数值对比试验.数值结果显示:一阶近似信赖域方法性能更好,可以应用于实际区域信号配时问题.     

基于Mixed logit模型的拥挤收费下交通方式分担率预测

分析了传统非集计模型存在的缺陷,提出利用mixed logit模型研究拥挤收费下交通方式分担率变化的思路。结合实际居民出行数据建立了基于mixed logit的交通方式选择模型,利用SAS软件进行蒙特卡罗模拟计算,标定了模型并进行了仿真分析。经验证,所建模型具有较高的命中率和可用性。加入拥挤收费影响因素进行敏感性分析,可得出不同拥挤收费费率下的交通方式分担率。应用该模型能为拥挤收费下的出行行为分析和交通影响研究以及其他交通需求管理政策的评价提供了方法。     

采用拥挤收费的机场时刻管理多用户双层规划模型

为了研究繁忙机场时刻资源紧张导致航班延误、机场使用效率降低问题,探讨了高峰时段收取拥挤费用对机场航班需求的影响,并在考虑直达航班和联程中转航班不同特点的基础上,建立了机场时刻管理多用户双层规划模型,得到各时段、各类航班的航班量和拥挤收费费率。算例分析显示,优化后各时段航班量的波动性和平均延误时间均有所降低。     

收费情形下多用户类随机用户均衡交通分配的效率损失上界

研究了收费情形下多用户类随机交通分配网络中,随机用户均衡相对系统最优的效率损失问题,运用变分不等式方法得到它的上界。研究发现,无论采用时间度量准则还是费用度量准则,相对于系统最优的效率损失上界都与路段出行时间函数类、出行者的社会经济特性、道路收费、网络复杂程度、网络总出行需求以及出行者对网络的熟悉程度相关。     

基于双层规划的拥挤定价模型及算法

城市道路拥挤定价具有双层特性,上层为城市交通管理部门,下层为道路使用者.本文假设用户出行成本仅与出行时间相关,应用双层规划模型建立拥挤定价模型,并讨论双层规划模型的遗传算法.研究表明,双层规划模型能有效解决复杂的拥挤定价问题,遗传算法收敛较快,容易实现计算精度要求.     

双模式的拥挤收费双层规划模型

为了解决私家车和公交车行驶时相互影响条件下的实际阻抗问题,提出了一个广义阻抗,即包含车辆行驶时受其他交通模式影响所花费的时间、车辆行驶固定的费用（如燃油费和车辆磨损费等）、拥挤收费及由拥挤构成的早到或延迟惩罚的广义阻抗函数。在此基础上,建立了以交通网络系统收益与网络成本之差最大化为目标的上层模型,以多模式交通网络的随机用户平衡为目标的下层模型,出行模式及路径的选择满足Logit模型的数学双层规划模型。最后,应用基于步长加速法和惩罚函数法的直接搜索法对该模型进行求解。     

Cumulative prospect theory-based user equilibrium model with stochastic perception errors

The cumulative prospect theory(CPT) is applied to study travelers' route choice behavior in a degradable transport network. A cumulative prospect theory-based user equilibrium(CPT-UE) model considering stochastic perception error(SPE) within travelers' route choice decision process is developed. The SPE is conditionally dependent on the actual travel time distribution, which is different from the deterministic perception error used in the traditional logit-based stochastic user equilibrium. The CPT-UE model is formulated as a variational inequality problem and solved by a heuristic solution algorithm. Numerical examples are provided to illustrate the application of the proposed model and efficiency of the solution algorithm. The effects of SPE on the reference point determination, cumulative prospect value estimation, route choice decision and network performance evaluation are investigated.     

动态广义出行费用随机用户平衡Symbol`@@

为描述弹性需求下降级路网中出行者路径选择行为,为出行者和管理者提供决策参考,采用行程时间、行程时间可靠性及货币费用的加权和定义动态广义出行费用. 假定在路网随机变化的情况下,出行者以估计广义出行费用最小为路径选择标准,建立基于动态广义出行费用的随机用户平衡模型,并给出求解模型的MSA算法. 通过在一个算例路网上测试,结果表明：出行者对待风险的不同态度、降级系数和货币费用均对道路流量分配影响显著,并与经验相吻合,说明所提出的基于动态广义出行费用的随机用户平衡模型能够真实反映出行者在随机路网中的路径选择行为.     

基于随机连续平衡模型的停车换乘需求

为了分析出行者的停车换乘需求分布特性,本文假设在轨道交通和城市主干道的单中心城市中,出行需求均匀分布,轨道交通上有连续分布的站点,基于效用理论构建了考虑出行者出行方式(小汽车、轨道交通、停车换乘)和换乘地点选择的分层非集计模型,利用随机连续平衡模型方法并结合算例,得出:停车换乘需求在一定距离范围内呈现高峰,停车换乘需求总量随着换乘时间的增加而减少;各换乘点均吸引了一些回程换乘需求,但需求强度较小,从城市周边吸引换乘需求量较大,需求强度随着与换乘点距离的增加而减少;当换乘停车场容量受限制时,停车换乘需求者会改变换乘点的选择。研究结果对停车换乘设施规划建设具有一定的参考价值。     

ATIS环境下的多用户多准则交通均衡模型分析

为分析先进出行者信息系统(advanced traveler information system,ATIS)对交通均衡的影响,建立一个考虑多用户多准则的交通均衡模型.在模型中,根据ATIS市场占有率和用户收入水平差异将出行者分为4类,对每一类出行者,基于出行时间和出行费用线性组合的出行成本,根据Logit模型进行路径选择.以中国深圳市梅林关的一个起讫点(origin-destination,OD)进行实证分析,发现市民出行成本与路段拥堵系数不能同时降低.在现今经济水平下,ATIS可减少人们平均出行成本.随着经济水平的提升,人们才会慢慢利用ATIS选择可以减少平均拥堵系数的路径.最后,对模型参数进行了灵敏度分析.     

基于BFGS公式的改进截断拟牛顿法在随机用户均衡问题上的应用

根据随机用户均衡问题的特点构造一种基于BFGS校正公式和Armijo线搜索的截断拟牛顿法。介绍截断拟牛顿方程的构造过程及其算法的具体步骤;针对随机用户均衡模型的特点给出算法的收敛性和两个需注意的问题,并将此算法应用于一个路网。数值算例分析表明:所构造算法在迭代次数和误差方面均优于截断牛顿法,改进截断拟牛顿法可以避免二阶Hessian矩阵的计算,还可以用于某些Hessian矩阵不正定问题的求解。     

多方式诱导下基于出行链的随机用户平衡模型

为了评价多方式诱导信息对综合交通网络中交通流分配的影响,通过构建基于出行链的概率型随机用户平衡模型,并设计内嵌Monte-Carlo模拟的MSA求解算法,研究多方式诱导下组合出行方式选择、出行链费用和出行链结构的变化。求解过程中,引入超级网络理论,并基于超级网络进行流量分配。研究结果表明:多方式诱导信息使公共交通模式分担率增加5.63%,得到网络总收益为196.254,说明多方式诱导信息对引导出行者减少使用小汽车有显著效果,也有助于降低出行链费用,简化出行链结构。     

Robust user equilibrium model based on cumulative prospect theory under distribution-free travel time

The assumption widely used in the user equilibrium model for stochastic network was that the probability distributions of the travel time were known explicitly by travelers. However, this distribution may be unavailable in reality. By relaxing the restrictive assumption, a robust user equilibrium model based on cumulative prospect theory under distribution-free travel time was presented. In the absence of the cumulative distribution function of the travel time, the exact cumulative prospect value(CPV) for each route cannot be obtained. However, the upper and lower bounds on the CPV can be calculated by probability inequalities.Travelers were assumed to choose the routes with the best worst-case CPVs. The proposed model was formulated as a variational inequality problem and solved via a heuristic solution algorithm. A numerical example was also provided to illustrate the application of the proposed model and the efficiency of the solution algorithm.     

基于差分进化算法的MU-MIMO用户调度算法

为了使MU-MIMO系统的用户得到更公平的服务,提出了一种块对角化预编码下基于差分进化算法的用户调度算法.该算法将差分进化算法进行改进,使其可对任意可行大小的用户子集进行调度,并进行参数自适应,与改进的比例公平算法相结合进行用户调度.实验结果表明,在不同的信噪比和用户数下,该算法较改进遗传算法在效率方面有大幅度提高,且公平度、系统和数据率相对于改进遗传算法均有所提高,能有效地解决块对角化预编码下的用户调度问题.