基于离散时间序列OD量的动态交通分配方法

为了更确切地描述离散时间动态交通分配问题中各离散时段分配时的路网阻抗特性、更合理地反映各时段分配过程中出行者的出行行为,提出了一种基于消散周期OD量和差额OD量、分阶段分配的梯阶分配思想,它考虑了各离散时段分配前路网既有剩留交通量对后继离散时段OD用户出行选择的影响,更符合实际. 通过融合相继平均法,设计了梯阶分配算法,并据此对数据结构做了适应性补充. 示例路网下新算法与相继平均算法的数值模拟结果表明,新算法分配结果能够更为客观真实地反映现实交通中的动态现象,仿真度更高.
最后给出了梯阶分配思想在现实中的应用.     

动态交通分配理论研究综述

动态交通分配能反映路网交通流的拥挤性、路径选择的随机性、交通需求的时变性等典型交通流动态特征,比静态交通分配有着明显的优越性。在简要介绍动态交通分配的重要组成要素的基础上,归纳总结动态交通分配区别于静态交通分配的六个典型特征：因果性、先进先出原则、路段状态方程、路段流出函数、路段特性函数和路段阻抗函数。从路径选择准则、路径走行时间定义、出行者出行选择假定、动态网络交通流模型研究方法等四个方面对动态交通分配模型的分类进行综述性研究,分析不同模型的优缺点,并总结动态交通分配理论的未来研究方向,可为动态交通分配研究提供一定的参考。     

基于事件惩罚的公路应急交通动态分配模型

深入剖析应急交通与常规交通在动态交通分配要求的异同,将应急时空需求分布和动态交通分配模型联系起来,提供可行的公路应急交通疏散动态分析方法.首先,根据应急期限要求建立公路交通疏散需求的时空分布预测模型,得到分时段OD矩阵.其次,借助DYMIN双层规划模型,对分时段OD矩阵进行动态交通分配得到各路段的分时初始阻抗,同时为在路径选择中体现事件扩散对路段阻抗的影响,通过定义事件惩罚函数来修正路段阻抗,引导车辆选择受事件影响程度低的最短路径进行疏散.最后,基于TransModeler 软件进行反馈式仿真,比较事件惩罚函数运用前后的公路应急交通分配结果,验证了模型的有效性.     

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为了更确切地描述离散时间动态交通分配问题中各离散时段分配时的路网阻抗特性、更合理地反映各时段分配过程中出行者的出行行为,提出了一种基于消散周期OD量和差额OD量、分阶段分配的梯阶分配思想,它考虑了各离散时段分配前路网既有剩留交通量对后继离散时段OD用户出行选择的影响,更符合实际. 通过融合相继平均法,设计了梯阶分配算法,并据此对数据结构做了适应性补充. 示例路网下新算法与相继平均算法的数值模拟结果表明,新算法分配结果能够更为客观真实地反映现实交通中的动态现象,仿真度更高.
最后给出了梯阶分配思想在现实中的应用.     

关于诱导信息与路径选择的影响研究

交通诱导是解决交通拥挤的有效途径,其目标是通过调整出行者的出行路径。实现路网交通流的均衡分配。其中,诱导信息与出行者的路径选择行为是影响交通诱导成效的两个关键因素。文中通过探讨诱导信息与路径选择行为对交通流分布的影响,建立了诱导信息条件下出行者路径选择决策模型。并设计了相对应的求解算法,采用matlab程序进行仿真,并最后对结果进行分析。     

基于路网阻抗及交通效率的单向交通组织优化方法

为提高支路的利用率,以降低主干道的交通压力,从降低路网阻抗及提高交通效率的角度出发,提出单向交通组织的优化方法。建立以路网阻抗及出行时间最小化为目标的双层优化模型,其中上层模型通过优化支路的单向交通组织方案使得目标值达到最小,下层模型按照容量限制——增量加栽方法进行交通量的重分配。通过建立虚拟路网,类比分析单向交通组织优化前后的路网阻抗及出行时间,验证单向交通组织的优化效果。     

随机用户均衡交通分配问题的蚁群优化算法

研究了出行者对路网熟悉程度的指标与交通流分配均衡性之间的关系, 提出了具有指数形式信息素更新策略的随机用户均衡模型蚁群优化算法, 建立了从Logit模型加载, 到交通需求确认及路径流量、路段流量、路段阻抗、路径阻抗迭代计算的交通分配动态循环流程; 计算了Nguyen-Dupuis路网模型中各路段的流量与阻抗, 并与连续平均算法计算结果进行比较; 通过调节出行者对路网熟悉程度的因子, 分析了蚁群优化算法与连续平均算法的敏感性。研究结果表明: 采用连续平均算法和蚁群优化算法计算的路段流量分布分别为20~280、40~260pcu, 蚁群优化算法的流量分布区间减小了15.4%, 路段流量的最大值减小了7.1%, 因此, 采用蚁群优化算法计算的路段流量较为均衡; 采用蚁群优化算法时, 在Nguyen-Dupuis路网模型中各路段流量的标准差从65pcu降至48pcu, 88%可选路径的阻抗分布在61~64, 且84%的路径阻抗低于采用连续平均算法计算的阻抗, 因此, 采用蚁群优化算法减少了用户出行时间; 当路网熟悉程度分别为0.01、0.1、1、2、7、11时, 采用连续平均算法计算的路段流量标准差分别为75、65、50、47、45、45pcu, 采用蚁群优化算法计算的路段流量标准差分别为48、48、48、47、43、43pcu, 可见, 随着路网熟悉程度的增大, 分配在各路段上的流量范围逐渐减小, 标准差趋于稳定, 信息素更新策略对出行者的路径选择概率影响越明显, 出行者选择阻抗小的路径的概率变大, 因此, 采用蚁群优化算法对路段的流量分配逐渐优于连续平均算法。      

双目标路径诱导下的交通信息定价策略

为了提高交通信息定价精度,在假定出行者权衡出行时间和出行费用双目标路径诱导的基础上,建立混合均衡定价模型,通过实例对模型进行了标定和验证,对比评价了单目标和双目标路径诱导下的交通信息定价策略,并给出双目标路径诱导下的交通信息定价结果。研究结果表明,与双目标路径诱导相比,单目标路径诱导改变了交通信息定价的可行区域,当具有信息的出行者、交通信息提供者、交通管理者三方各自的利益为决策主体时,交通信息的最终价格分别为1.3、2.6和1.8元,说明了混合均衡定价模型是有效的。     

基于蚁群算法的动态路径选择优化方法

为了确保城市路网交通流平稳运行和各路段交通流量合理分配,提出了一种基 于伪随机状态转移规则的动态路径选择优化方法.该方法首先计算路段上流量和路阻,利 用伪随机状态转移规则和路径、路段信息素更新规则,模拟了出行者在路网节点的择路 行为,实现了路径选择过程中静态先验知识、动态交通状态及路径选择随机性的综合.算 例结果表明,该方法能够体现不同 OD 需求下路径选择的叠加效果和时延效果,相对于 平衡分配法可获得更好的路网交通均衡性,对于时变路况环境下的路径诱导系统也具有 一定的应用价值.     

基于绕行系数的交通可达性研究

为了评价不同路网形态下的城市道路可达性和对出行者的出行方式选择的影响,通过引入绕行系数的概念,对不同路网密度和交通管理策略的案例研究,说明可达性的变化对交通方式选择的影响。提出了基于绕行系数的可达性分析的基本思路,研究结果表明：仅以出行距离作为交通方式选择的影响要素条件下,可达性的改善有利于非机动出行方式分担率提高,合理的城市路网密度和适当的交通管理策略有利于多种交通方式共同发展。     

考虑出行者不同理性程度的拥堵交通流分配方法

为研究出行者感知偏好对交通分配结果的影响,本文构建了微观路径选择模型,提出拥堵条件下受路段通行能力限制的交通分配算法。引入出行者决策过程中的后悔和无差别化阈值,考虑出行时间和排队时间的心理感知差异,构建不同理性程度下的路径选择概率模型。在集计水平上,考虑当前路段及其上下游路段通行能力限制、路段车辆空间排队和溢出,提出路段车流量流入、流出的修正方法。采用增量加载分配方法,研究路段车辆的消散特性,再现了从个体路径决策到宏观路网状态的演化过程。基于Nguyen-Dupuis仿真网络,比较不同算法下各路段的拥堵车辆和各路段车辆流入、流出情况。结果表明：出行者个人偏好感知会显著影响拥堵路段的成本函数,是出行者路径选择的关键因素,但是出行者个人偏好对非拥堵路段的车辆流入、流出影响较小;考虑个体偏好的交通分配方法能降低路网的平均饱和度。本文提出的考虑有限理性的拥堵交通分配方法可应用于拥堵路网的交通诱导,有利于促进道路资源的合理利用。     

多方式条件下城市交通分配研究

随着城市综合交通体系的不断发展和完善,城市出行多方式化的特征日益突出.本文在充分考虑城市多方式交通网络结构特性的基础上,构建方式及路径联合选择模型,研究多方式条件下的交通分配方法.首先,基于随机效用最大化理论构建出行方式和路径联合选择的Nested Logit（NL）模型;其次,运用路段实测交通流数据标定道路混合交通流条件下的交通阻抗函数;最后,基于构造的多方式交通网络进行多方式交通分配,分析出行量在网络上的时空分布.结果表明,本文所提出的多方式条件下的交通分配方法,能够有效地描述城市多方式交通网络条件下的出行方式和路径选择行为,以及交通出行在交通网络上的时空分布规律,对于完善城市综合交通体系具有重要意义.     

交通拥挤漂移的形成机理与预防技术

为了研究交通诱导信息对驾驶员驾驶行为的影响,从诱导比例、替代路径数量、替代路径合理性和路网交通负荷分布的角度,分析了在动态交通诱导条件下拥挤漂移现象的产生机理,提出了逐步增加诱导比例,在路阻数据中加入干扰因子与K最短路方法等3种预防交通拥挤漂移的技术,并采用Vissim交通仿真软件对其进行了模拟评价。模拟结果表明:在局部拥挤的道路网络中,所提出的3种方法都能够减轻或消除拥挤漂移现象,其中K最短路方法的效果最好,其次是逐步诱导方法,尽管在路阻数据中加入干扰因子的方法效果最不理想,但仍优于对车辆进行100%诱导和不采取任何诱导措施的情况。     

路径信息诱导的双层规划模型

为了缓解交通拥堵与提高路网运行效率,建立了路径诱导信息的双层规划模型。上层模型描述信息发布者通过交通诱导信息发布手段优化路网层面的性能函数,下层模型采用效用函数描述驾驶员最优路径选择行为,其决策变量为交通信息类型,从而将交通信息对于驾驶员路径选择行为的影响引入模型中。利用极点搜索算法对一个简单路网的双层规划模型进行算例分析,得出了各种交通信息条件下上层目标函数值。虽然计算结果存在8%~13%的波动范围,但交通拥堵时发布的拥堵消散信息是最优方案,定性信息带来的总体效益要好于指示信息,因此,该模型可行。     

基于多向堵塞的超点模型研究

在城市路网中,节点阻抗极大影响着路径选择及交通分配的结果.为弥补对节点转向阻抗研究的不足,优化路网流量分配,本文分析了已有节点结构模型,并在超点结构基础上,考虑节点转向的拥堵效应,完善对转向流量、阻抗等信息的记录,提出了转向堵塞后的路径选择方法,建立了基于多向堵塞的超点模型,并设计了求解算法.通过容量限制-增量加载的交通分配方法,演示了算例网络在考虑和不考虑节点转向阻抗下的流量分配过程,分析了网络中路径阻抗变化及路段、转向流量分布.结果表明：基于多向堵塞的超点模型可以有效地表达节点的转向阻抗变化,以及多向堵塞对于流量分配的影响,更符合实际中的交通分配.     

基于道路交通状态的随机用户平衡

运用随机用户平衡配流的基本思想和交通流理论，提出了道路交通状态的概念，以便讨论交通拥挤情况下的交通量分配问题．将道路交通状态定义为行程时间和道路拥挤度的线性加权和．假定在路网随机变化的情况下，出行者以行程时间和道路拥挤度最低为路径选择准则，建立了基于道路交通状态的随机用户平衡配流模型，并证明了模型的等价性和唯一性，给出了该模型的连续平均求解算法．一个小型网络的数值计算结果表明，该模型能反映出行者在随机路网中的路径选择行为．     

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提出考虑信息接收程度的Ｌogit型随机交通分配方法,来计算道路指引信息发布下路网交通的重新分配.出行者被划分成两类,一类根据信息的指引出行,另一类则以Logit型的随机方式进行路径选择;利用道路指引信息的市场占有率的概念,给出这两种出行行为共存下的网络加载算法,并运用逐次平均法实现了拥挤网络中的交通分配.数值试验结果表明,发布良好的道路指引信息有助于提高路网运行效率;对拥挤网络中的给定OD,存在一个最佳的占有率,并随着交通需求的增加而增加;在合理的占有率下,增加信息指引路段可有效降低路网运行时间.     

基于网络交通分配方法族谱的交通分配 一体化技术与工程应用

为满足交通规划、建设与管理等应用场景对交通分配多样化的需求，结合目前交通分配方 法族谱中的众多模型与方法，本文构建能够满足族谱中所有交通分配特征的一体化交通分配技 术框架，提出交通网络交通分配一体化技术体系，并将该体系嵌入交通分析平台软件“交运之星- TranStar”中。该技术体系包括：“模型关键参数”“交通阻抗函数”“交通网络交通分配基础模型与 快速算法”3部分模块组合的分析模型一体化；面向步行、自行车、机动车及公共交通等多模式交 通网络的分析对象一体化；针对城市土地开发，交通网络建设，交通管理控制，公共交通系统，以 及交通政策制定等应用场景一体化。选取南京市道路网络和公交网络进行实证分析。结果表 明，本文提出的交通分配一体化技术具有处理超万节点多模式交通网络的能力，对各类交通模 式、典型业务场景的分析结果可为城市交通系统规划、建设与管理提供决策支持。     

MFD子区交通状态转移风险决策边界控制模型

根据交通流分布,决策区域路网交通状态转移风险是进行区域交通诱导与控制的重要基础.宏观基本图(Macroscopic Fundamental Diagram,MFD)无需复杂的路网OD数据,并可有效描述区域路网宏观特性,为解决这一问题提供了契机.因此以MFD特性为基础,考虑诱导与控制条件下驾驶人的路径决策对子区交通状态的影响,以路网最大完成率和最短总行程时间为约束,通过模糊风险管理,建立平衡MFD子区交通状态与成本的风险决策模型,并采用ALRS算法对模型进行求解.仿真结果表明,建立的交通状态风险决策模型可有效提高控制和诱导的效率,同时保证突发情况下交通控制的实时性和有效性.