双层规划在城市交通领域研究与应用的系统综述

双层规划是约束条件中含有优化问题,具有上下双层递阶结构的非凸优化问题,是典型的NP-Hard问题。本文系统性综述双层规划在城市交通领域的研究与应用,聚焦交通网络设计和OD(origin destination)反推调整两类问题。首先,利用文献计量法概述国内外研究主题与演变历程。其次,以开创性研究为线索溯源首次系统综述、首篇博士论文、首个TR-B专题和首篇中文综述关键研究。再次,梳理道路、公交、多模式网络设计问题与静态、动态OD反推问题的近期发展。从次,总结通用求解方法,讨论求解方法发展动向,阐述双层规划与平衡约束数学规划的关系。最后,指出未来发展的机遇与挑战:智慧交通探索揭示、建模架构模式优选和计算平台互动共享。

一种改进的粒子群算法在交通分配上的应用

针对粒子群算法收敛速度慢、求解精度低和算法在迭代后期容易陷入局部最优的问题,首先,采用仅以位置项来控制粒子进化方向的简化粒子群算法,以此避免粒子速度过大时导致的粒子发散的现象;其次,引入随迭代次数增加自适应改变的线性惯性权重来消除惯性分量的影响,同时引入莱维飞行策略来改变粒子位置以帮助粒子逃离局部最优;最后,通过四种测试函数对固定权重的粒子群算法、标准粒子群算法和改进算法的性能进行比较。实验证明,改进后的算法在收敛速度、精度和稳定性上都有所提升。在验证了改进算法的有效性后,使用改进后的算法求解单一OD对多路径路网的用户最优模型并与标准粒子群算法求解结果进行对比,改进后的算法求解结果更加稳定均衡,验证了算法的可行性。

基于发车时段的高铁走廊快捷货运列车开行方案优化

在部分能力充足的高速铁路上,开行高铁货物列车运输高附加值货物,能够提高铁路运输企业的经济效益。考虑到高铁客运需求在一天的不同时段具有明显的高峰和平峰,在保证高铁客运需求不受影响的基础上,设置高铁快捷货运列车在不同时段的差异化开行成本,进而按发车时段优化高铁快捷货运列车开行数量和停站方案。建立了一个“空间-时段-开行方案”的三维网络,并定义了该网络中的各种节点、弧段,以及弧段阻抗函数,将列车开行方案优化问题转化为三维网络中的路径选择问题。通过交通流量平衡理论,建立了一个双层规划模型,上层是一个以运输企业效益最大为目标的整数规划模型,下层是一个基于用户平衡理论的流量分配模型。根据模型特点设计了嵌入Frank-Wolfe方法的改进遗传算法对模型进行求解。通过北京-西安高铁走廊的通道能力以及相关参数,对提出模型进行了算例验证,并证实了其有效性。

多孔介质太阳能热化学反应器传热特性模拟

利用FLUENT软件并结合用户自定义函数,采用不同的热物理模型,研究了多孔介质太阳能热化学反应器内部的传热和流体流动特性。结果表明:随着入口流速从0.005m·s^(-1)增加到0.1m·s^(-1),局部热非平衡模型和局部热平衡模型之间的平均温度偏差增加了6.55倍,局部热非平衡模型可以保证在高温条件下的仿真精度。对于高温环境下的数值模拟必须考虑辐射传输模型。多孔介质在提供大比表面积和提高反应介质中温度和速度分布的均匀性方面具有积极作用。

部分路段上一氧化碳排放量限制的用户平衡配流模型及算法

首先建立城市交通分析中考虑部分路段上一氧化碳 (CO)排放量限制的用户平衡配流模型 ,并给出基于惩罚函数的求解算法 。

高速公路网入口流量控制的双层规划模型及算法

建立双层规划模型用于解决高速公路网的入口流量控制问题。提出了一种结合遗传算法和Aloplex算法的新算法——GAA算法来求解双层规划问题。实验结果表示,GAA算法在求解双层规划问题上优于遗传算法;分车型测算得出进入路网的流量使上层目标函数值更小(相对于单车型情况),并且使路网利用程度得到进一步的提高。

带转向延误的非对称多模式用户平衡模型及算法

为了在网络建模中更精确地反映交通网络和出行行为的复杂特征,从多模式用户平衡原理出发,综合考虑多模式和转向延误因素以及不同模式、路段和转向之间的非对称作用,利用变分不等式理论建立了带转向延误的非对称多模式用户平衡模型,并在精简对角化算法的框架内设计了求解算法。该模型集成了交通网络的诸多特征,且能直接刻画转向延误与转向流量之间的互动关系,避免了传统扩展网络法的缺陷。算例表明:该模型及其算法对问题的描述与求解是有效的。

交通信息条件下道路和停车选择SUE模型及算法

考虑交通信息系统(advanced traveler information system,ATIS)对出行者道路和停车选择行为的影响,并将出行者分成两类:一类出行者使用ATIS,另一类不使用ATIS.在此基础上,构造了一个基于概率的随机用户均衡模型来描述ATIS条件下的道路和停车选择问题,并给出了相应的求解算法.最后,通过一个算例分析了模型及算法的使用效果.

城市公交网络可靠性的双层规划模型

建立了城市公共交通网络的重图模型 ,定义了公共交通网络的可靠性指标矩阵 ,依此建立了城市公交网络可靠性的双层规划模型 ,其上层模型使整个网络系统可靠且达到最优 ,而下层模型是一个标准的满足 WARDROP第一平衡准则的用户平衡模型 ,最后进行了求解分析。

停车诱导可变信息标志影响下的多层路网随机用户均衡分配模型

在传统随机用户均衡分配模型基础上,将路网分为路上行驶层、停车巡泊层和步行层3层,用于定量分析停车诱导可变信息标志对驾驶人出行的影响.引入慢速因子体现驾驶人的停车寻找行为,并利用考虑理解误差的费用函数反映停车诱导可变信息标志对驾驶人停车设施选择行为的影响.在此基础上,构建了停车诱导可变信息标志影响下的多层路网随机用户均衡分配模型,并提出了相应的求解算法.算例结果表明,经平均迭代15次模型能较快收敛,当路网上部分道路处于拥堵状态时,停车诱导可变信息标志的设置效果较好,可节约驾驶人6.2%的出行时间.

考虑交叉口延误的信号控制路网容量模型

为了研究信号控制延误对路网容量的影响,考虑到出行者针对交叉口信号控制延误的路径选择行为,建立了双层规划的路网容量模型.下层问题是考虑信号控制延误的用户均衡分配模型,它能预测司机对于某一种信号设置方式的择路行为;上层问题是考虑用户择路行为时的信号配时参数的优化,以使路网容量最大.该模型所调节的参数包括周期时长和绿信比.采用基于灵敏度分析的启发式算法求解该问题.算例应用表明,考虑交叉口延误的路网容量模型可以通过调节交叉口各个入口的延误使交通量在各个路径之间分配更为均衡,路网容量比不考虑延误时增大了35.16%.

一种基于多元Probit模型的随机网络配流加载算法

为了改善基于Logit模型的随机网络配流加载算法的两个不足之处,本文提出了基于正态分布的Probit模型的随机网络配流算法。假设路段的广义交通时间服从正态分布,然后用蒙特卡洛模拟法对提出的算法进行求解。最后,用一个简单的交通网络例子对提出的算法进行验证分析。在算法求解过程中,运用Matlab对路段广义交通时间随机抽样,再对网络进行全有全无分配,将交通流量分配到起终点间的每一O-D对的最短路径上。应用Probit模型进行配流加载,其路径选择概率更接近实际更加合理,是一种值得推广的交通配流加载模型。

可变车道的城市路网备用容量模型

为了研究车道分配对路网容量的影响,通过分配道路的双向车道数和设置交叉口的信号配时参数,建立了双层规划的路网备用容量模型.上层模型用于路网车道分配和信号配时参数联合优化,以使路网容量最大;下层模型是用户均衡分配模型,可预测司机对于某种路网车道分配和信号设置的择路行为.用基于灵敏度的启发式算法进行了算例分析.结果表明,该模型可以合理调节路网路径的阻抗,使交通量的分布更均衡,路网备用容量比现有模型增大了32%.

道路交通网络需求脆弱性指标的敏感性分析

针对路段型随机用户均衡模型,提出了将随机均衡状态下的加权平均出行成本作为交通网络效率的度量方法,应用泰勒中值定理,给出了基于该网络效率的需求脆弱性指标的敏感性分析,发现当起点出行需求量扰动不大的情况下,敏感性分析方法计算的需求脆弱性指标可以近似代替传统方法计算的结果.结果表明:需求脆弱性指标的敏感性分析方法是可行的,合理改善对该指标较为敏感的出行地区的交通出行量,可以提高整个路网的可达性,具有一定的普遍性和推广意义.

直达轨道交通的拥挤瓶颈模型

首先,运用瓶颈模型的思想对直达轨道交通拥挤进行分析。分析包括两个方面,一是考虑轨道交通输送能力的限制,提出了拥挤风险费用的概念,解决了轨道交通出行费用不等的问题;二是根据用户平衡原则,通过寻找出行者选择不同出发时刻的费用平衡点,得到平衡情况下的出行费用;其次,对拥挤风险费用与出发率等特征进行分析,得出平衡条件下的出行规律,并与经典瓶颈模型进行比较。最后,给出一个算例。

交通双层规划问题:统一数学模型及其算法(英文)

主要讨论基于用户平衡原则的交通网络优化问题.这些问题大致上可以分为二大类:一类是涉及到确定性用户平衡原则;另一类是考虑随机性用户平衡原则.众所周知,运筹学中的双层规划模型能够完美地刻划这些问题,但是所建立的双层优化模型往往属于不可微优化问题的范畴,这就给设计有效的算法带来了很大困难.此文首先从模型和算法的角度总结了有关这类问题已有的研究成果,接着介绍有关这方面的最新的研究进展,即如何把用户基于平衡原则下的交通网络优化问题的双层规划模型统一地转换为一个连续可微的单层最优化问题,并设计统一的算法.作为统一的算法方面的研究,我们可以看到增广的拉格朗日方法可以用来解上述的第一类问题,而基于灵敏度的分析的序列二次规划方法完全有能力解上述的第二类问题.

不同条件下出行方式平衡模型及特性分析

运用交通瓶颈模型的思想,分别对共用线路与平行线路条件下的出行方式分布进行分析。分析考虑到两个方面,一是公交方式输送能力的限制,提出了拥挤风险费用;二是私人小汽车与公交方式的相互干扰,使模型更加符合实际情况。通过寻找出行者选择不同交通方式的成本平衡点,得到不同情况下的需求分布。其次,对两种不同条件下的排队等待时间与拥挤风险费用的特性进行分析。最后,给出一个简单的算例。

基于TransCAD的城市交通分配模型研究

交通分配模型在城市交通规划中具有重要的地位,模型选择的好坏会直接影响今后城市的交通通行能力。本文对TransCAD中的交通分配模型的分配方法进行比较分析,选择其中的用户平衡分配模型来对某城市的交通流量进行分配,其结果能直观地反映城市交通分配情况,这为我们进行城市交通规提供了一种现实可行的方法,具有一定的实际意义。

改进的人工鱼群混合算法在交通分配中的应用

关于交通规划优化过程,针对均衡交通分配问题,采用目前Frank-W olfe算法收敛速度较慢、计算负担较大限制了均衡模型在实际中的应用,提出遗传算法的人工鱼群混合优化算法求解均衡交通分配问题。在人工鱼群混合优化算法中引入遗传算法的交叉和变异操作,实现优化行为的互补,建立遗传算法的人工鱼群混合优化算法求解变量较多,有较好的弹性需求和用户均衡交通分配模型。通过数值仿真,表明混合优化算法比单一的人工鱼群算法求解交通分配问题效果好,混合优化算法可靠、有效。

交通网络用户平衡模型的直接推导

交通网络用户平衡模型的直接推导刘法胜傅白白（山东师范大学信息管理学院，济南２５００１４）（大连理工大学应用数学系，大连１１６０２３）１用户最优先出行原则交通需求在交通网络上的分配是交通规划中的重要环节，交通分配的实质是对交通出行路径选择过程的模拟，...