考虑用户行程时间不确定性的共享汽车调度鲁棒优化研究

单程共享汽车服务模式的快速普及,导致因用户需求潮汐性引发的车辆在站点间失衡问题日益严峻,如何更加有效地组织车辆调度是共享汽车运营企业亟需解决的问题。在用户用车需求全部满足的假设前提下,建立一个共享汽车车辆调度确定性模型,并应用鲁棒优化理论,推导出该确定性模型对应的鲁棒对等模型。选取Evcard位于上海市嘉定区的5个站点作为案例进行分析,验证了所提模型的有效性。结果表明,用户行程时间不确定性对系统成本具有重要影响,随着用户行程时间不确定性波动上界的增大,系统成本增加明显,但鲁棒模型所增加的成本远小于确定性模型下风险发生时所造成的损失,为共享汽车企业制定车辆调度方案和控制运营成本提供了新思路。

考虑行程时间不确定性的服务设施时空可达性度量

在我国拥挤的多模式交通网络中,出行者的行程时间具有较大的不确定性.行程时间不确定性是影响人们出行行为选择的重要因素,对于某些重要活动(如就医等),人们对行程时间的可靠度有较高要求.本文以南京市玄武区综合医院的时空可达性为例,采用引力模型和行程时间预算模型深入探索多模式交通网络中服务设施的时空可达性,提出了考虑行程时间不确定性的时空可达性度量方法,针对不同交通模式分析了出行者的风险规避行为,为城市多模式交通规划和土地利用布局提供了有效依据及评价指标.研究表明,对于不同的交通模式,在不同可靠性下服务设施的时空可达性具有显著差异.

一种基于行程时间预测算法的高速公路预警系统研究

为了提高高速公路通行效率,本文提出一种基于行程时间预测算法的预警方法与系统来诱导司乘用户行车路线的解决方案。该系统通过时空注意力网络预测高速公路路网中的点到点的速度,基于高速公路路网中的收费站和门架计算点到点的数据进行深度学习,并以路网中的情报板为载体向司乘用户发布来诱导司乘用户选择行车线路,该系统解决了司乘用户依靠行驶经验和导航在高速公路上行驶时不能及时应对高速公路上实时路况的问题,因此该系统能够有效的提高道路通行效率。

基于行程时间可靠性的多类用户交通分配模型

分析了路网在随机因素作用下造成的出行者行程时间的不确定性.假设出行者基于期望行程时间和行程时间可靠性的均衡选择路径,根据出行者对待行程时间可靠性的不同态度,将其路径选择行为分类,建立了基于行程时间可靠性的多类用户交通分配的变分不等式模型.给出了模型的对角化算法.对一个小型测试网络的计算结果表明,该模型能够反映出行者在不确定环境下的路径选择行为.

出行策略与行程时间不确定下的公交客流分配方法

利用杭州市公交线路站点GIS数据和车辆运行GPS数据进行分析,将公交车到站时间分为站点停靠时间和站间行程时间,得到公交车站点之间运行可能总时间的分布概率.通过实际的公交路网结构,定义扩展的公交网络有效路径.在考虑公交线路联合发车频率和根据乘客路径选择的广义成本下,建立出行策略与行程时间不确定下的公交客流分配模型,并将公交线路发车时刻表引入用户均衡模型中,设计了基于扩展网络最短路的Method of Successive Average(MSA)算法求解,通过对两个交通小区间高峰小时的客流分配结果验证模型和算法的有效性.

随机用户均衡准动态交通分配模型

动态交通分配问题是交通科学研究的热点和难点,将动态交通分配方法应用于大规模网络往往产生过高的计算成本。通过研究准动态交通分配问题,降低动态交通分配中时间的连续性和动态交通分配模型的复杂性。采用路段行程时间计算公式定义一种新的剩余交通需求计算方法;然后考虑剩余交通需求在时段之间的传播过程和出行者对路网的熟悉程度差异,建立基于Logit的随机用户均衡准动态交通分配模型,基于逐次平均法设计模型的求解算法。最后通过Braess网络和九节点网络说明模型的应用情况,并分析模型参数的敏感度,验证模型的合理性与算法的有效性。本研究丰富了交通科学基础理论,为交通政策的制定提供参考依据。

基于行程质量的随机用户平衡分配模型

提出行程质量的概念以描述出行者在不确定环境下的路径选择准则。将行程质量定义为行程时间和行程时间可靠性的线性加权和,综合了影响路径选择的两个不同的重要因素:行程时间和行程时间可靠性。假定在路段通行能力随机变化的情况下出行者以估计行程质量费用最小作为路径选择的标准,建立了基于行程质量的随机用户平衡分配模型。证明了模型解的等价性和唯一性,给出了求解模型的MSA算法。在一个小型测试网络上的计算结果表明:模型能够反映出行者在随机路网中的路径选择行为。

基于行程时间可靠性的随机交通网络均衡模型

考虑现实条件下交通网络的不确定性状态,提出了从确定型网络到不确定型网络状态下出行者路径选择行为的改变,及基于行程时间可靠性的路径选择模型.并将可靠行程时间的路径选择行为纳入到随机交通网络平衡分配模型中,证明了模型的等价性和唯一性.在一个小型测试网络上对模型分配结果进行了测试,测试结果与经验相吻合,表明模型具有较好的现实可行性.

ATIS环境下随机动态路网行程时间可靠性0

为评价随机动态道路网络系统在ATIS环境下的行程时间可靠性,将出行者群体划分为装载和未装载信息接收设备两类,并假设他们均遵循随机动态用户最优原则(SDUO)进行动态路径选择,运用动态均衡理论建立了基于路径的混合SDUO不动点模型,并证明该模型至少存在一个不动点.使用离散随机变量序列描述需求的随机动态变化,基于Monte Carlo模拟和对角化相继平均算法(MSA),提出了ATIS环境下随机动态路网的行程时间可靠性评价方法.随后通过算例验证了可靠性评价方法的可行性.数值结果表明:OD行程时间可靠性随出发时段动态变化,且在动态情形下,扩大ATIS市场占有率并不能进一步提高可靠性,反而可能会导致可靠性下降.

路段容量随机下降路网的行程时间可靠性

基于均匀分布的路段容量,分析了退化路网中路段行程时间的随机变动,构建了概率用户均衡交通分配模型,证明了等价数学规划模型解的等价性,设计了模型求解算法.在此基础上,建立了路段、路径及OD对行程时间可靠性计算模型.最后,在一简单网络上进行了计算分析.

行程时间可靠度对上海市通勤人员出发时间选择的影响

基于上海市通勤者出发时间选择行为的SP调查,使用行程时间方差作为可靠度指标,研究了行程时间可靠度与出发时间分布的关系.模型采用混合Logit(Mixed-Logit)模型进行分析,并考虑面板数据(Panel-Data)的影响,得出了出发时间与行程时间可靠度的效用参数.使用得到的参数,利用动态交通仿真得到多用户的出发时间分布.

考虑行程时间约束的快速公交网络可靠性

在分析快速公交网络特性的基础上,构造了快速公交网络重图模型和可靠性指标矩阵,同时建立了行程时间可靠性约束模型。然后采用组合优化的方法,建立包含可靠性指标和行程时间约束的快速公交网络的双层规划模型,其上层模型以系统最小资金投入为目标,下层模型满足用户平衡并以用户广义出行费用最小为优化目标,给出了求解算法。最后进行了简单网络的算例测试,计算结果表明,该模型能更好地评估快速公交网络性能。

ATIS渗透率对有限理性用户行程可靠性的影响

鉴于行程时间可靠性是累积前景择路模型参考点设置的首要依据,采用先进交通信息系统(ATIS)引导此类用户择路能否显著改善路径、OD和系统行程时间可靠性成为一个有意义的研究课题.对此,本文构建了基于双参考点累积到达时间价值择路模型与ATIS引导下路径行程时间最可靠择路模型的多类用户均衡网络,以研究随机退化路网中ATIS渗透率对双参考点有限理性用户行程时间可靠性的影响.结果表明,针对路径、OD和整个系统而言,通畅时,高渗透率能提高系统可靠性,并增加可靠性曲线的稳定性;但拥堵时,一定比例的渗透率能增加可靠性值,而高渗透率反而可能降低部分用户的可靠性.

不同测算方法下行程时间不确定性对可达性的影响分析

行程时间不确定性导致了可达性随时间的变化,相关研究表明忽略行程时间不确定性会高估可达性水平。既有可达性研究往往用行程时间可靠性表示行程时间不确定性,但未考虑不同可达性模型结果的差异以及行程时间可靠性价值。本文结合各OD之间的行程时间分布特征,构建方差型的行程时间可靠性来描述行程时间不确定性,并进一步将行程时间可靠性纳入到广义出行时间成本中,建立了时间距离模型、潜力模型、累计机会模型和高斯模型4种基于位置的可达性测算方法,以比较在不同测算方法下,行程时间不确定性对可达性的影响。深圳的案例研究表明:(1)忽略行程时间不确定性会使全区域的可达性至少被高估5.04%,最大被高估95.04%。潜力模型、时间距离模型、累计机会模型和高斯模型的高估幅度由低到高;(2)行程时间不确定性对可达性的影响存在阈值效应,阈值越高,可达性受影响的程度越小;(3)从空间分布来看,行程时间不确定性对可达性水平高和低的区域都有一定影响。若不考虑行程时间不确定性,可达性高的区域高估值大,而在可达性低的区域,可达性高估的百分比较大,高估百分比中位数的差异程度最大可达77.1%;(4)行程时间不确定性对潜力模型可达性分类的影响最小,对累计机会模型差异的影响最大。可达性使用者应充分考虑研究区域实际情况,结合可解释性与理论性偏好,进而选择合适的可达性模型和评判标准。

基于期望-超额行程时间与有限理性的城市交通分配模型

为完善现有交通分配方法,综合考虑路网与出行者两方面不确定性因素对随机出行行为的影响,建立基于代理的城市路网交通分配模型。首先,采用期望-超额行程时间反映路网行程时间的客观不确定性,并构建通行能力随机退化条件下的出行成本函数。随后,引入出行者对路径成本的感知更新过程,采用有限理性理论描述出行者的主观不确定性,并结合Logit公式确定路径决策算法。接着,采用轮盘赌随机算法生成出行者每日出行选择,完成城市交通分配模型构建。最后,将所建立的模型分别应用于双路径网络、九点网络与Sioux-Falls网络,分析模型优势及参数变化对路网性能的影响。研究结果表明:路网达到稳定所需的天数随路网退化程度、出行者对成本差异的敏感程度和经验学习能力的提高而变长;稳定状态下的路网总成本随路网退化程度、出行者对行程时间可靠度要求的升高而变大;追求个人行程时间的可靠性会导致稳定状态下的路网总成本升高,可靠度越高,所需的缓冲时间越多;路网退化越剧烈,这种“升高”越明显,因为超额时间也在增大;相比于用户均衡(UE)模型、有限理性(BR)模型和期望-超额行程时间(METT)模型,所建模型兼顾主客观不确定性,能有效克服传统模型低估较长路径上流量的状况,分配结果更加贴合实际;该模型适用于城市大型交通路网的交通分配,其不确定性参数可通过相关交通管理政策的制定而改变,从而实现缓解交通拥堵、提升路网整体运行效率的目的。

多用户类型弹性需求随机期望-超额用户平衡模型

为准确描述随机路网环境下出行者规避行程时间不确定风险的择路行为,推导了通勤者需求量服从对数正态分布和路段通行能力服从贝塔分布条件下计算期望-超额行程时间的计算公式,并在考虑出行者对行程时间的估计误差和路网服务水平对交通需求影响的基础上,建立了用等价变分不等式表示的多用户弹性随机期望-超额用户平衡模型.算例结果表明:随着需求水平波动程度和路段通行能力退化程度的加剧,当需求方差-均值比从0.5增至2.0、贝塔分布参数(l和m)从90和10变为10和10时,通勤者和非通勤者期望最小理解期望-超额行程时间分别增加了48.5%和99.2%.

不确定供给对诱导系统均衡市场渗透率的影响

为分析路段容量的降级程度对诱导系统均衡市场渗透率的影响,将出行者划分为"有ATIS接收装置用户"和"无ATIS接收装置用户".在一定的行程时间可靠性需求下,假定两类用户均基于行程时间预算选择路径,利用不确定性网络混合随机用户均衡建模理论,依据同一OD对之间两类用户的平均预算行程时间差建立了均衡市场渗透率模型,并设计了求解模型的启发式算法.通过测试网络讨论了信息质量、容量降级程度及需求水平对均衡市场渗透率的影响.研究结果表明,在不确定网络中更易产生集中现象,信息质量的改善不一定能提高市场渗透率,要取决于整个网络的拥堵状况.

路径选择准则对随机供需路网运行效率的影响

为研究不同路径选择准则对随机供需路网运行效率的影响,在假定需求服从对数正态分布、容量服从Beta分布的前提下,构建了三种路径选择准则:期望行程时间最短、行程时间预算最短以及超预算期望行程时间最短。基于这三种准则,分别构建了相应的交通分配变分不等式模型,并设计了求解算法。从交通周转角度出发,提出了路网运行效率的测算方法。通过算例分析,探讨了三种路径选择准则以及路段容量降级程度、需求结构、需求总量和行程时间可靠度对路网运行效率的影响。研究结果表明:期望行程时间最短择路准则下的路网运行效率最高,而超预算期望行程时间最短准则下的路网运行效率最低;无论采用哪种择路准则,路网运行效率均随路段容量降级程度的增加而显著下降;当路段容量降级程度与需求的“均值-方差比”一定时,在三种路径选择准则下,均存在一种特定的需求结构与总量,使运行效率达到最大值;在行程时间预算和超预算期望行程时间最短准则下,路网运行效率随行程时间可靠度的增加而显著下降。

行程时间不确定的城市公交网络设计模型与算法

常规公交网络设计中一般以平均行程时间作为路段的阻抗,实际上乘客路段行程时间应是平均行程时间和缓冲时间之和。本文采用线路行程时间的标准差来衡量线路的行程时间不确定性,使用行程时间偏差权重系数来代表乘客对于行程时间不确定性的不同的风险态度,构建了城市以乘客总出行时间最短与公交公司的运营成本最小化的公交网络优化模型。并使用贪婪算法构建初始解,将乘客需求最大的两个节点连接起来作为初始线路,采用蚁群算法对初始线路进行迭代改进,从而得到最优的公交网络,最后以一个小型的公交网络设计来验证该模型的有效性。

行程时间不确定环境下地点可达性研究

在传统可达性度量方法的基础上进行改进,提出了一种行程时间不确定环境下地点时空效用可达性度量方法,考虑了行程时间不确定性以及需求端竞争的时变效应。利用深圳市真实的浮动车数据和在线用户原创内容(user-generated content,UGC)数据对深圳市餐饮可达性分布水平进行了分析,结果表明,所提的可达性度量模型比传统可达性度量模型能更准确地表达城市可达性分布。