考虑共乘激励与费用分摊比例异质性的停车收费模型

本文针对单个OD对的简单交通网络,研究考虑共乘激励的交通流分配和停车收费策略.首先,考虑共乘费用分摊比例的异质性,共乘匹配的成功率,公交车内的拥挤效应和道路拥挤效应等,构建了考虑公交车、共乘司机、共乘乘客、独自驾驶等4种出行方式的交通流分配模型;然后,通过实施停车费优惠以激励共乘出行,建立了考虑共乘费用分摊比例异质性的停车收费模型.对无共乘、有共乘、实施共乘激励等三种情景展开算例分析,结果表明,共乘成本的分摊比例影响出行者参与共乘的固定成本,进而影响共乘司机和乘客匹配的成功率,匹配成功率较低的情况下共乘双方的期望出行成本都会很高,从而导致出行者共乘意愿降低甚至没有意愿参与共乘.此外,共乘的引入对于出行者和系统的效率是双赢的,而合理的停车收费和共乘激励可以显著增加出行者参与共乘的意愿,增加共乘匹配成功的人数,降低大部分出行者的出行成本,并提高系统效率.     

基于交通瓶颈的动态交通分配模型

在动态交通分配模型中,假定在交通均衡状态下司机不可以通过改变出发时间和行驶路径而降低出行费用.经典的Vickrey模型作为一种基于交通瓶颈的动态交通分配模型,假设出行者选择不同的时间上班(下班)所面对的出行费用(含旅行时间和延误惩罚)相等.针对在Vickrey模型中,长期以来人们均假设瓶颈的通行能力是不变的,即从瓶颈离开的累计车辆数为直线,将对Vickrey模型的这一缺陷做出改进,建立瓶颈通行能力随时间变化时的交通均衡模型和求解算法.     

ATIS影响下基于广义出行负效用的随机分配

考虑先进的出行信息系统(ATIS)对出行者路径选择行为的影响,提出了一种混合随机用户均衡交通分配模型。将出行者划分为"有ATIS接收装置"和"无ATIS接收装置"两类,两类出行者均以随机方式选择出行路径,路径选择准则为广义出行负效用最小,广义出行负效用定义为出行时间、出行费用和出行时间可靠性的线性组合。利用混合网络随机用户均衡建模理论,建立了ATIS影响下基于广义出行负效用的随机型分配变分不等式模型,基于二次加权平均方法设计了求解模型的启发式算法。通过一个简单算例验证了文中所构建的模型和算法,并获得了一些重要的结论。     

交通信息诱导下的混合用户均衡模型研究

通过分析交通信息对出行者路径选择行为的影响,构建了一个同时考虑惯性出行者和非惯性出行者路径选择行为的混合用户均衡模型.随后,提出了求解混合用户模型的算法,通过算例对模型和算法的合理性进行验证,并探讨当出行者路径选择存在惯性行为时,交通信息是否能够缓解交通拥堵.研究发现交通信息虽然可以影响出行者的路径选择行为,但是可能会增加整个系统的总出行时间.而合适的信息渗透率有助于显著地减少整个系统的总出行时间,使得系统趋向于最优化.     

基于活动的拼车通勤行为及效用均衡分析

本文构建了基于活动的拼车通勤模型,考虑通勤者可选择自驾、拼车司机和拼车乘客三种出行角色,即选择两种出行方式:自驾和拼车,研究早高峰通勤过程的动态用户均衡问题.在活动链中,假设通勤者在家和工作地都会产生效用.同时,将拼车障碍成本,其它货币成本和费用补偿成本引入通勤模型.高峰期内,通勤者可通过出发时间选择和出行模式选择,实现其出行效用的最大化.在用户均衡状态下,每类通勤者都不能通过单方面改变自己的行为选择而使其出行效用变得更大.此外,本文从消除排队的角度出发,推导了系统最优下的动态收费用户均衡.最后,通过一个数值算例对本文的结论进行验证和分析.     

考虑用户体验的动态共乘系统设计

动态共乘系统是一种新兴的智能出行系统,它通过实时动态地将司机和乘客进行匹配,达到有效整合路网运力资源、缓解交通拥堵和减少环境污染的目的.用户体验的优劣对动态共乘系统的可持续发展至关重要,传统的系统设计只重视运行效率,而忽略了用户心理.为此,本文引入实时反馈、优先权分配以及不动匹配对移除三大机制,提出了一个新的考虑用户体验的动态共乘系统.系统的决策过程分为三个阶段:1)建立基于优先权分配的最大权重双向图匹配模型,以确定当前最优匹配方案;2)基于实时反馈机制,将匹配结果告知出行者;3)基于不动匹配对和最晚出发时刻,进行方案评估.最后,通过数值算例将提出的动态共乘系统与传统系统进行了对比.结果表明,本文提出的系统可以大幅度缩短用户的等待时间,改善用户体验,同时有效地提高系统的运行效率.     

后悔视角下的多用户多准则随机用户均衡模型

在多用户多准则的交通网络中,假设出行者的出行时间价值是异质的,服从某一连续分布函数,且考虑出行者的后悔厌恶水平,建立了基于后悔理论的logit形式的随机用户均衡模型.然后,给出了与该模型等价的变分不等式问题,并使用相继平均法求解.最后用一个算例来说明所构建模型的合理性和所提出算法的可行性.算例结果表明,后悔厌恶水平确实影响出行者的路径选择行为,并且随着后悔厌恶水平的增加,高出行时间价值的出行者选择路径的变化幅度先大后小,相反低出行时间价值的出行者选择路径的变化幅度先小后大.     

基于满意准则的有限理性用户均衡流量分配性质研究

基于西蒙有限理性满意准则的研究框架, 研究了有限理性用户均衡下的并行网络交通分配问题. 通过引入满意水平的概念, 对有限理性用户均衡流量分配问题建立模型. 基于该模型, 通过考虑出行者满意水平的异质性和出行者对路径的偏好, 分析了有限理性用户均衡下交通流量分配的一些性质, 得到了有限理性用户均衡态存在的条件. 研究发现, 优先选择路径上的出行者满意水平不会低于次优先选择路径上的出行者满意水平, 还证明了当满意水平满足一定条件时, 有限理性用户均衡条件会变为完全理性用户均衡条件. 算例表明, 有限理性用户均衡对应的用户总成本不低于完全理性用户均衡下对应的用户总成本.     

参考点依赖特征对拥挤收费路网流量分配的影响

考虑出行者路径选择决策过程中的参考点依赖,即当路网出行成本变化时,出行者将变化前的出行成本作为路径选择决策的参考点。基于参考点依赖理论,提出了考虑出行时间和拥挤收费的出行决策模型,建立了考虑参考点依赖的确定性网络用户均衡模型以及等价的变分不等式,并提出了求解模型的算法。最后,通过算例分析了参考点依赖对路径流量分配的影响,算例结果表明:经验出行成本和历史收费费率会影响出行者的路径选择决策,从而影响确定性网络流量分布。因此,在制定拥挤收费策略时,需考虑当前的出行时间成本和费用成本对出行决策的影响。     

考虑乘客主观评判的地铁与公交的票价及换乘优惠率优化

针对协同服务于同一客运走廊的地铁和公交的票价及换乘优惠率统一优化问题,提出在优化过程中引入乘客在一定出行距离上对选择某种交通方式所承担延误风险的主观评判,从而更加全面地分析出行路径上的客观条件和乘客的心理因素对乘客出行路径选择的影响.为此,本文构建一个双层规划优化模型,它的上层以社会福利最大化为目标,下层为基于弹性需求的随机用户均衡模型.这里采用遗传算法求解双层规划模型,其中下层模型应用相继平均法求解.最后通过一组算例对模型构建的合理性进行验证并应用于分析问题;结果表明:一是乘客延误风险的主观评判对其出行行为的影响具有不可忽视的作用;二是实施换乘优惠可降低乘客的换乘出行成本和提高公共交通系统的社会福利.     

利用IC 卡数据估计公交OD 矩阵的模型及算法

利用公交IC卡数据建立了估计公交系统OD矩阵的双层数学规划模型,上层问题为广义最小二乘模型,下层问题为以变分不等式表示的基于超路径的公交网络均衡配流模型.采用启发式算法求解该双层数学规划模型,由于非对称性,运用了自适应的投影方法来求解下层的变分不等式问题,算例表明了模型的可行性和算法的有效性.     

公交网络车费设定问题的Stackelberg博弈模型

对城市公交网络系统车费的合理设定问题进行了研究分析，考虑到乘客对公交收费变动会作出相应的反应，从而改变网络上乘客的流量分布，运用Ｓａｃｋｅｌｂｅｒｇ博弈理论，将这一问题描述为一个两级数学规则问题，在一定的公交网络收费结构下，乘客在网络上的流量分布可由随机用户平衡分配模型进行估计，鉴于两级规划问题的非凸性，提出了基于灵敏度分析的启发式算法，最后，给出一个仿真算例说明本文提出的模型和算法的合理性。     

安全视角下动态共乘匹配成功率的仿真

研究在安全视角下，动态共乘系统对于出行个体的匹配建模与仿真结果分析。构建动态共乘匹配模型框架，并分别建立乘客安全信任演化模型、政策导向影响模型、平台安全投入影响模型和安全事件影响模型，通过系统仿真的方式获得运行数据，以此评价政策宣传密集度和强度、平台安全投入强度、司机对安全投入敏感度和高危安全事件发生概率等因素对司乘匹配成功率的影响。研究结果表明，政府主导的监管模式相对于平台主导模式而言更能显著提升司乘匹配成功率，而政府和共享乘车平台的双重监管模式对司乘匹配率的提升最为有效。同时，政府政策导向宣传作用和平台安全投入作用均存在一定的衰减效应，政府与平台需要把控监管的时机和度量问题。特别地，平台可以重点关注对安全投入敏感度更高的司机，这类司机更容易在受监管的情况下规范自身行为，使得平台的安全投入更加行之有效。     

考虑出行者异质的多类型充电设施部署优化

考虑新型的兼容插电式充电与无线充电的电动汽车，以及路网中具有不同时间价值的出行者，本文研究了在有限投资预算约束下的多类型充电设施部署优化问题，包括传统静态插电式充电设施和动态无线充电设施在路网上的布局.本文提出了一个双层规划数学模型，上层模型描述了政府在给定投资预算下，如何确定充电设施的部署位置与类型，以使得系统总出行成本最小；下层模型采用多类型用户均衡（UE）准则来描述路网流量分配与充电设施部署位置的相互作用，即出行者的出行选择行为.针对提出的双层规划数学模型，本文提出了改进的混合整数代理模型优化算法（MSO-MI），并在其中嵌入双投影算法求解下层的多类型UE问题.算例分析验证了提出的模型和MSO-MI算法的有效性.     

城市交通组合随机用户平衡模型

提出了适用于大规模网络的组合随机用户平衡模型,能够同时预测出行分布和交通分配。因为出行分布、交通分配子模型都是建立在随机效用理论基础上,因此,整个模型具有一致性,且具有很好的行为解释。引进循环优化分配算法,并用一个简化的例子对模型及算法进行了验证说明。     

基于最少换乘的公交系统网络配流模型及算法

公交网络配流有平衡配流模型和非平衡配流模型,两者各有适用范围。根据乘客选择乘车路径的心理特征,分析了最少换乘下的路径选择和阻抗计算,然后根据Logit模型提出了公交网络配流的非平衡模型和算法。最后给出具体算例得到了每一路公交车的OD矩阵,计算速度较快,可适用于大型网络。     

多目标路径诱导下平衡市场渗透率的确定

假定在多目标路径诱导下,用户基于旅行时间和旅行费用权衡的水平上做出路径抉择,这有别于传统的单目标路径诱导下,用户选择旅行时间最小的路径出行的决策.在先进的旅行者信息系统下,有诱导装置的出行者能更准确的选择旅行负效用最小的路径出行,而无诱导装置的出行者对出行路径的选择有更大的随机性,因此路径诱导能给出行者带来收益.假定路径诱导带来的收益决定了在路网达到平衡时有多大比例的出行者使用诱导装置,即平衡市场渗透率.本文利用混合网络随机用户均衡建模理论,研究了多目标路径诱导下平衡市场渗透率的确定方法,并设计了一个求解模型的算法.通过算例讨论了单目标和多目标路径诱导、旅行费用函数形式以及信息质量参数对平衡市场渗透率的影响.研究结果表明,与多目标路径诱导相比,单目标路径诱导可能低估或高估平衡市场渗透率;平衡市场渗透率随信息质量是递增的,但其边际影响是递减的.