混合网络均衡模型的求解算法研究

为了解决不同属性用户路径选择相互影响的混合交通均衡分配问题,利用变分不等式描述了混合网络中用户平衡UE、系统最优SO、古诺-纳什均衡CN这3类用户的路径选择行为。分别采用基于路段的对角化算法和基于路径的双重投影算法对混合网络均衡模型进行求解,以Sioux Falls网络为例,从计算效率、收敛精度2个方面对其进行对比分析。分析结果表明:对角化算法前期收敛较快,但拖尾严重,很难通过多次迭代达到较高的精度;双重投影算法即使经过上千次迭代,精度仍可提高。在多种混合比例下,SO、CN用户控制流量比越大,系统总阻抗越小,而SO用户流量比低于0.5时,系统总阻抗下降很快,随着流量比增大,下降速度随之变缓。

基于系统最优的路段拥堵收费研究

拥堵收费是交通需求管理的有效措施之一,通过对拥堵路段收费引导和调节交通流量在路网中均衡分配,以缓解交通拥堵。本文以Sioux Falls网络为研究对象,基于系统最优模型,将收费额度转化为时间成本计入路段阻抗中,以系统出行总成本最小为目标函数建立路段拥堵收费下的均衡模型,数值计算结果表明,在无法将交通量转移出境的拥堵区内实施小额收费可以减小出行总成本,随着收费范围的扩大和收费额度的增加,出行总成本将快速升高。