自动驾驶环境下的路网混合流量日变模型

为研究自动驾驶车辆投放对路网流量演化的影响,建立了包含传统车辆和自动驾驶车辆的混合流量日变模型。分析两类流量不同的演化目标,采用前景理论描述传统车辆出行者的出行行为,以路径前景值最大为目标建立传统车辆流量日变模型,以路径的边际阻抗最小为目标建立自动驾驶流量日变模型,最后通过算例模拟路网混合流量的逐日演化过程。结果表明:传统车辆与自动驾驶车辆流量达到稳定的时间及演化的趋势显著不同,两者相互影响并构成混合流量演化;自动驾驶车辆比例越高,系统总时间就越少,不同比例下路径流量演化为不同的稳定状态;流量转移阈值影响混合流量的稳定条件,且其稳定状态不同于无阈值情况;自动驾驶车辆会影响短期事件发生前后的流量分布。     

短时事件下的地铁乘客路径选择行为研究

为研究轨道交通短时事件下出行者的择路行为,将在途出行者的择路行为分为3类,并引入前景理论描述其出行行为,考虑了行程时间、出行费用及换乘次数3类因素,以Logit模型为基础,建立流量加载模型。最后以广州塔地铁站为研究对象,分析地铁不经停情况下的乘客择路行为,比较了乘客对换乘次数敏感及线路换乘次数增加的影响。结果显示:当乘客对换乘次数敏感或线路换乘次数上升时,线路流量与换乘次数负相关;乘客的路径选择行为是3类因素的客观大小及乘客的主观偏好的共同结果。     

基于三参考点多属性决策的居民出行方式选择

针对不同方式之间的客观优势与不足以及每种出行方式本身内在特点,以多属性决策方法为基础,引入前景理论价值函数,从影响出行者出行方式选择的主要属性出发,提出基于三参考点的不确定多属性出行方式选择方法。考虑评价属性值的不确定性,采用区间数描述属性值;其次,采用模糊分析法刻画出行者对不同出行方式的偏爱程度。对比三参照点和单参照点两种情形下的各种出行方式的效用排序结果,分析表明该方法获得最优出行方式不仅考虑了各种出行方式之间的外在相对优势,又体现了不同出行方式内在努力程度及出行者对不同出行方式的偏爱。