基于双层博弈模型的机场间航线网络协同演化研究

为有效优化机场间航线网络，实现机场群中各机场功能定位，通过研究机场补贴策略与航空公司航线调整关系，旨在实现机场补贴策略与所需航线网络间的最佳匹配。从机场功能协同发展视角分析旅客、航空公司及机场间的博弈关系并构建双层博弈模型。在上层博弈模型中，引入经验加权吸引力模型(EWA)分析航空公司定价策略与旅客“渗流”关系，以便确定航空公司最佳定价策略。在下层博弈模型中，使用上层模型结果并引入非对称的随机反应(QRE)均衡模型，分析机场补贴与航空公司航线调整的关系，确定机场最佳补贴策略。结果表明：影响机场群内旅客出行行为选择关键因素是出行成本，该成本使航空公司票价折扣效果存在高敏感区、惰性区和无效区，通过完善机场群内地面交通，控制旅客出行成本，可有效引导机场群间旅客流动；航空公司定价与旅客出行选择博弈的收益存在多个峰值点，需根据旅客出行成本和初始票价确定票价折扣，最佳折扣区间集中在0.4～0.9；采用补贴优化航线网络，机场间不同补贴策略效能存在垄断区间、低效区间和最佳协同区间；融合旅客出行选择和机场间协同补贴的双重因素可有效提升航空公司盈利能力，推动航空公司提升机场群中航线的互补性，有效实现机场间...     

不确定条件下机场群系统均衡配流模型研究

为探索客流在机场群的分布规律,以整个航空出行链为视角,综合考虑空中交通、地面交通和旅客出行选择偏好,构建机场群系统均衡配流模型.以路径时间、机场停留时间、出行票价和旅客类型为主要参考属性,提出机场群系统旅客出行成本模型.由于路径时间与流量相关且存在不确定性,基于预算超出时间对路径时间的均值与方差进行统一度量.综合路径时间、出行票价、机场停留时间与旅客类型,基于Logit模型建立旅客对航空出行路径的选择模型,将机场群系统的客流均衡条件转换为变分不等式.基于投影收缩算法对变分不等式求解,从而得出客流在机场群间的均衡分布状态.算例结果表明,机场群系统均衡配流模型有效建立了客流分布状态,调整路径时间、机场服务水平、票价等因素均可促进客流在机场群间的均衡分布.     

不确定条件下机场群系统均衡配流模型研究

为探索客流在机场群的分布规律，以整个航空出行链为视角，综合考虑空中交通、地面交通和旅客出行选择偏好，构建机场群系统均衡配流模型.以路径时间、机场停留时间、出行票价和旅客类型为主要参考属性，提出机场群系统旅客出行成本模型.由于路径时间与流量相关且存在不确定性，基于预算超出时间对路径时间的均值与方差进行统一度量.综合路径时间、出行票价、机场停留时间与旅客类型，基于Logit模型建立旅客对航空出行路径的选择模型，将机场群系统的客流均衡条件转换为变分不等式.基于投影收缩算法对变分不等式求解，从而得出客流在机场群间的均衡分布状态.算例结果表明，机场群系统均衡配流模型有效建立了客流分布状态，调整路径时间、机场服务水平、票价等因素均可促进客流在机场群间的均衡分布.     

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机票定价一直是航空公司关注的问题,在适当的时间推出适当折扣的机票可以让航空公司增加收益. 本文首先考虑到旅客提前订票存在风险,并认为风险概率满足指数分布;然后通过航空公司与旅客之间的动态博弈,给出航空公司的关于时间的定价模型;接着在得出的定价模型基础上,确定不同折扣机票的退票手续费和航空公司销售各种折扣机票的时间区间. 研究结果表明：① 航空公司能承受的最低票价越低,订票周期越长;② 订票越是提早票价越低. 最后通过一个例子来说明这个定价机制不仅理论上可行,而且在现实中也能很好的应用,不仅降低了航空公司的销售成本,同时也增加了他们的收益.     

旅客旅行时间价值在航空票价中的应用

在考虑影响旅客出行选择行为的各种因素时,旅客旅行时间价值是十分重要的因素.提出旅客旅行时间的完整性概念.基于旅客对旅行时间价值不同评价,运用经济学理论对航空公司实行多级票价分析,得出多级票价能够使航空公司和消费者实现双赢,同时对价格歧视失效进行分析.在此基础上,从旅客旅行时间的完整性解释廉价航空以及机舱满员不但不能增大...     

京沪线高铁与民航旅客出行选择行为研究

随着高速铁路的快速建设,其已与民航构成了我国高速客运的主体,使交通运 输方式的供给结构发生了巨大变化.本文通过对京沪线高铁与民航旅客进行SP 和RP调 查,分析京沪线客流的构成和旅客出行方式选择行为特征,并基于非集计理论,构建京沪 线旅客出行选择的Binary Logit 模型,量化各因素对旅客选择的影响程度,该模型准确率 为88%.本文根据调查结果和模型标定参数,对旅客的性别、年龄、月收入、票价、同行人 数、程前时间和出发时间对旅客出行选择行为的影响进行深入分析,结论对了解京沪线 旅客实际出行需求状况,合理设计高铁与民航综合客运产品具有重要意义.     

竞争环境下航班舱位控制博弈模型

分析了中国航空市场的特点,以定义不同票价等级下各航空公司所提供的座位数为决策变量,舱位容量为约束条件,各家航空公司收益最大化为多目标函数,构建竞争环境下中国航空公司舱位控制的博弈模型,利用拉格朗日乘数法求解各航空公司最优低价票数,并以此来确定均衡舱位.仿真试验表明:各家航空公司舱位控制策略相互制约且能够达到均衡状态,但受到旅客需求随机性的影响,在12 000次的仿真试验中达到均衡的概率为12.68%,达不到均衡的概率为87.32%,因此,这种均衡是动态的且实现机率较低,结论与实际相符,模型切实可行.     

基于行程多路径的航空公司航班频率优化

将航空运输网络抽象为多层级网络结构, 构建了确定航空公司某一城市对某条路径航班频率的两阶段规划模型: 第一阶段从旅客选择行为的角度, 考虑旅客对旅行时间、过站时间、计划延误时间、票价等因素的价值感知, 构建旅客旅行负效用函数, 进而基于多项式Logit模型构建计算旅客选择某个航空公司某个城市对某条路径概率的旅客路径选择模型; 第二阶段从航空公司的角度, 以总收益最大化为目标函数, 基于行程多路径, 并考虑航空公司总运力限制, 尽可能地让每条路径的运力供给等于需求, 构建了确定路径航班频率的线性规划模型; 提出了求解两阶段模型的迭代算法。研究结果表明: 提出的算法能够在8次迭代之后达到收敛, 可以在较短的时间内得到最优解; 随着算法的收敛, 构建的两阶段规划模型在航线存在市场竞争且整体运力不足的情况下优先将运力安排到收益最高的航线上, 提升航空公司整体收益; 对于包含多个航节的航线, 构建的两阶段模型更能体现旅客选择行为在航班频率配置中发挥的作用; 对于包含一个航节的航线, 需求随航班频率的变动幅度较小, 随着迭代次数的增加, 需求航班频率弹性系数逐渐变小, 对于包含多个航节的航线, 在航线总需求一定的情况下, 需求随航班频率的变动幅度较大, 由于市场竞争存在航班频率不变需求骤减的情形。可见, 所提出的模型和算法能够有效提升航空公司收益。      

机场群运行方式下的航班时刻与频率优化模型

针对枢纽机场的拥堵问题,提出了机场群航班时刻与频率优化策略.应用运输需求管理理论,以旅客最小出行损失时间为目标函数,以旅客流失率与航空公司客座率为约束条件,建立了基于机场群运行方式的航班时刻与频率优化模型.根据机场群内5个机场的地面交通时间与枢纽机场的航班数量与平均延误的关系,将机场群内各个机场的旅客需求进行分类,采用k-means聚类算法,计算了航班时刻与频率、旅客出行损失时间、机型与数量分配方式.计算结果表明:在机场群运行方式下,旅客需求分为7类,满足全部旅客需求的航班数量为11个,旅客出行损失时间为123 403 min;在独立运行方式下,旅客需求分为8类,满足全部旅客需求的航班数量为13个,旅客出行损失时间为165343 min;在机场群运行方式下,采用遗传算法求得的满足全部旅客需求的航班数量为11个,旅客出行损失时间为126119 min.     

基于旅客步行距离的停机位均衡优化指派建模

针对机场停机位指派问题,从旅客服务质量角度出发,以缩短机场旅客步行总距离和均衡各航空公司的旅客平均步行距离为目标,建立停机位指派优化模型.采用Lingo软件对国内某大型机场的停机位指派进行仿真验证.结果表明：旅客步行总距离会影响航空公司间公平性;与随机指派相比较,该模型能同时缩短旅客步行总距离和提高航空公司公平性.     

多元收费方式下的高速公路收费站车道数优化研究

随着货车比增加和移动支付方式的应用，依据现有《收费公路联网技术要求》计算车道数用到的交通量换算和服务时间已不符合实际，造成车道数计算不准确，易导致车道拥堵或车道资源浪费. 本文围绕车道数优化计算展开研究. 首先分析多元收费方式服务时间及其差异性，提出多元收费方式服务时间计算模型. 考虑车辆跟驰、排队等行为因素，基于 VISSIM 建立收费站通行仿真模型，以车流量、车型比等数据为输入，获取满足设计需求的车道数. 将需求车道数和实际服务时间输入排队模型计算DHV修正值. 利用多项式回归，建立实际DHV值和DHV修正值间的DHV换算模型. 根据实际服务时间和DHV修正值，获得优化车道数. 最后，以典型收费站进行实证分析，表明本文方法可实现车道数的优化计算.     

多元收费方式下的高速公路收费站车道数优化研究

随着货车比增加和移动支付方式的应用,依据现有《收费公路联网技术要求》计算车道数用到的交通量换算和服务时间已不符合实际,造成车道数计算不准确,易导致车道拥堵或车道资源浪费. 本文围绕车道数优化计算展开研究. 首先分析多元收费方式服务时间及其差异性,提出多元收费方式服务时间计算模型. 考虑车辆跟驰、排队等行为因素,基于 VISSIM 建立收费站通行仿真模型,以车流量、车型比等数据为输入,获取满足设计需求的车道数. 将需求车道数和实际服务时间输入排队模型计算DHV修正值. 利用多项式回归,建立实际DHV值和DHV修正值间的DHV换算模型. 根据实际服务时间和DHV修正值,获得优化车道数. 最后,以典型收费站进行实证分析,表明本文方法可实现车道数的优化计算.     

并列瓶颈路网下个人与家庭混合通勤行为研究

通勤者的出行行为对早高峰期间拥挤政策的制定有着至关重要的作用。本文基于瓶颈模型构建并列瓶颈路网下个人与家庭混合出行的均衡出行模型，分析两类通勤者的出行需求情况、 两个瓶颈处的通行能力以及学校-工作开始时间差这3个因素对用户均衡、用户出行成本和系统性能的影响。结果表明：在并列瓶颈路网下，混合出行的用户均衡状态并不唯一；无论两个瓶颈的通行能力大小如何变化，增加学校-工作开始时间差对个人通勤者都是有利的；受瓶颈通行能力的影响，增加学校-工作开始时间差对家庭通勤者的影响是否有利是不确定的；并不是在任何情况下调节学校-工作开始时间差对交通系统都是有效的，而是只有在特定情况下对其进行调节 才能提高系统运行效率，降低系统总出行成本。     

车道拥挤收费与信号控制组合优化模型研究

针对设有公交专用车道的城市道路,在交通过饱和状态下,为了提高道路通行能力,允许私家车以收费模式驶入公交专用车道,以缓解交通拥堵,建立了基于拥挤收费的交通信号控制模型.模型分别计算了公交专用车道和常规车道的行程时间及相关联交叉口的总体排队延误,另外对公交专用车道设置了临界密度.该模型在保证公交专用车道交通服务水平的前提下使所有车道的路段行程时间及路口排队时间最短,最后利用遗传算法和VISSIM仿真相结合对模型进行了求解.结果显示了车道拥挤收费和信号控制组合优化模型的有效性,降低了车辆排队延误.     

高速公路瓶颈区域可变限速控制方法

高速公路交通流处于高峰时,公路主线路段可能出现拥挤的瓶颈路段,导致车辆运行时间增加,路段运行效率降低等问题.本文从高速公路瓶颈区域路段交通流运行的时空特征出发,对现有的Papageorgiou模型进行扩展并考虑速度控制因素,使其适用于可变限速控制环境下的真实交通流运行状态,提出了适用于高速公路瓶颈区域的可变限速控制条件的改进模型,以控制周期内总通行量最大和车辆总行程时间最小为目标,建立高速公路主线可变限速控制优化模型.仿真结果表明,相对于固定限速控制,本文提出的可变限速控制方法可降低总行程时间7.45%,提高平均速度8.78%,表明该可变限速控制模型能在一定程度上缓解高速公路瓶颈区域的拥堵问题.     

预约出行模式展望

城市交通系统中，由于供需时空不匹配，在一些瓶颈点前会产生较严重的拥堵排队现象。 虽然出行者最终都能完成出行，但是在瓶颈点前的拥堵和排队给出行者带来了额外的等待时 间。理想情况下，如果每个出行者都按照其实际通过的时刻到达瓶颈点，就可以减免在瓶颈点前 拥堵和排队产生的等待时间，即把在途拥挤排队时间转变为在家等待时间，而这两类时间的价值 在出行广义费用函数中有较大差异。在传统交通系统中，由于缺乏信息指引，出行者只能依靠在 路上排队获得瓶颈点的通行权。随着即时通讯、人工智能等新兴技术发展，可通过技术手段事先 为出行者排好通过瓶颈点的顺序，并将推算出的通过时刻告知出行者，出行者按照该时刻到达便 可无等待通过瓶颈点。基于此，本文提出预约出行的交通组织模式，即借助于创新科技手段，在 城市交通系统中利用预约将现场的拥堵排队转变为虚拟的线上排队，引导出行者按照实际能够 通过的时刻到达瓶颈点。研究认为：预约出行可以在一定程度上缓解出行供需时空不匹配问题， 在有限资源条件下减少在途排队，提高未来城市交通系统运营组织和管理的水平。     

电动汽车混入条件下随机动态用户均衡分配模型

为分析电动汽车动态充电需求对公共充电设施服务水平的影响, 给充电设施网络规划与运营提供参考, 在考虑燃油汽车和电动汽车出行者行为差异、路段拥堵状态、车辆能源消耗、充电设施布局与服务水平等因素的基础上, 采用巢式Logit模型描述了包含充电需求判断、充电设施和路径选择的电动汽车出行联合选择行为; 建立了考虑用户在途快速充电行为的动态交通流分配模型, 提出了混合交通下随机动态用户均衡条件及等价的变分不等式模型, 并设计了融合电动汽车充电排队仿真的动态交通流迭代算法; 通过算例验证了模型与算法的有效性, 并进一步探究了在电动汽车推广的不同阶段, 需求和供给关键因素对充电设施服务水平的影响。研究结果表明: 受路网交通流量分布和充电设施布局的影响, 充电设施利用率在时间和空间上具有明显的非均衡性; 电动汽车混入率的提高会增加平均充电等待时间, 并改变充电高峰期的时间分布; 电动汽车电池初始电量和充电设施处的排队长度均对用户的充电需求判断呈负效应; 当路网中充电设施数量与需求规模不匹配时, 会导致服务水平急剧下降, 同时极易诱发局部拥堵; 用户在充电设施处的逗留时间以15~20 min居多, 约90%用户的等待时间在9 min以内, 因此, 提出的模型符合实际, 能够充分反映混合交通网络中电动汽车充电行为引发的一系列影响。      

面向多用户类的拥堵和排放收费方案研究

研究表明在城市交通运行管理中,通常难以实现同时缓解交通拥堵和减少排放的目标.实施道路拥堵收费方案可以有效地管理用户的出行需求,从而减缓交通拥堵,但未必能减少尾气总排放.本文面向多用户类,分别包括不同时间价值的用户(多时间价值用户)和不同车型的用户(多车型用户),通过建立同时考虑拥堵和排放的双目标优化模型,证明多用户类无论基于时间成本准则或者费用成本准则选择路径,都存在一种有效的道路收费方案使帕累托有效流达到用户均衡的状态,实现同时减缓交通拥堵和降低排放的目标.     

双模式的交通拥挤收费模型研究

针对公交车和私家车辆两种交通模式,建立了交通拥挤收费的双层规划模型.在模型的阻抗函数计算中,考虑了两种模式之间相互影响及其车载能力的差异.以总体出行成本最小为目标建立上层模型、以用户最优的交通配流模型作为下层模型,出行模式的选择满足Logit模型.通过"对角化"算法直接搜索满足路径选择/模式选择的下层交通配流模型均衡解.通过步长加速和惩罚函数法对这个双层规划模型进行求解,最后给出了算例.