随机需求多目标连续均衡网络设计

为考察多目标特性以及需求不确定性对网络设计的影响,假设OD(origindestination)需求服从双侧截尾正态分布,构建多目标连续均衡网络设计的双层规划模型。上层规划以系统出行时间的期望最小、路网服务水平可靠性最大和投资预算最小为目标,下层规划采用用户均衡分配刻画出行者路径选择行为。给出基于蒙特卡洛仿真的多目标遗传求解算法,采用测试网络验证模型和算法的有效性。研究结果表明:采用多目标连续均衡网络设计模型可以获得多个非劣解供决策者选择;不同目标之间存在明显的相关关系,尤其是投资手段存在明显的边际递减效应,宜结合交通管理措施共同使用。

限速条件下考虑服务水平可靠性的连续均衡网络设计

针对仅仅依靠路段拓展来缓解交通拥堵的局限性和网络设计中引起服务水平的波动性问题,建立了一个在限速条件下满足服务水平可靠性的连续均衡网络设计双层规划模型。上层规划目标为最小化网络的总出行阻抗和投资预算之和,同时考虑服务水平可靠性约束;下层规划为考虑速度限制的用户均衡。针对建立的双层规划模型,设计了基于蒙特卡洛的遗传算法进行求解。数例计算表明,在满足一定的服务水平可靠性需求下,结合合理的限速策略,能够从系统和局部的角度保证交通系统性能和出行质量,提高网络交通运行效率。

尾气排放影响下具有可交易电子路票的连续性均衡网络设计

交通拥堵问题普遍存在,环境污染日益严重,一般可以通过增加道路通行供应或减少交通需求来缓解。考虑机动车的尾气排放,应用二层规划对具有可交易电子路票的连续均衡网络设计问题进行建模:将CO排放总量加入上层规划模型中,同时考虑CO排放和系统总阻抗2个方面的因素,目的是使CO排放总量和系统总出行时间2个目标的加权之和最小,通过增加供给和交通需求管理2个方面来缓解拥堵,并引用松弛算法进行求解。数值结果表明,该模型可以较好地缓解交通拥挤,且只在部分路段实施电子路票的做法更符合实际。

不确定OD需求下连续交通网络设计的鲁棒优化模型

在城市交通网络中,每个交通小区的交通发生量以及吸引量与其经济发展水平、土地利用、人口数量等因素密切相关,通常能够较为准确的预测,而小区之间的交通需求很难准确的预测.本文假定所有起讫点的交通发生量和吸引量是确定的,而OD需求不确定且属于一个有界区间,利用鲁棒优化的方法建立OD需求不确定环境下考虑用户均衡约束的交通网络设计极小极大模型,并提出了灵敏度分析结合相继平均法(MSA)的求解算法.数值算例表明,利用鲁棒优化方法得到的网络设计方案较传统的确定性网络设计方案具有更高的可靠性.

基于畅通可靠性的连续道路网络设计

随着优质可靠服务需求的提高,发展设计高可靠性道路网络的方法成为一个急迫的课题.本文建立了一个新的分析连续道路网络设计问题的双层规划模型,其上层模型是最大化的路网整体畅通可靠性和路网扩张率的差值,其下层模型是随机用户均衡交通量分配.通过Hooke-Jeeves算法解算这个模型,得到了一组优化的路段通行能力扩张值.结果表明,该双层规划模型是设计高可靠性道路网络的有效工具.

弹性需求下网络设计问题和电子路票问题研究

应用双(二)层规划模型研究弹性需求下网络设计问题与电子路票收取问题,其中只考虑在部分路段进行路段能力扩充和收取电子路票.上层决策者(网络规划者)选择路段能力增加和收取电子路票的数量来获得最优的社会总福利.下层决策者(网络用户)选择路径来最小化他们的出行成本(路径出行时间与所付出电子路票的价值的和).应用下层规划问题的Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件,将双层规划模型转化为单层规划模型.为了解决互补条件所造成的求解困难,本文构造了松弛算法进行求解,并用数值试验研究了模型和算法的可行性.数值结果表明,本文的模型在缓解交通拥挤方面可以得到更好的效果,而且只在部分路段进行路段能力扩充和收取电子路票更加方便实用.在可交易电子路票方案中,更多出行的用户需要购买电子路票来为他们的额外出行付费,而减少出行的用户则可以卖出多余电子路票得到补偿,同时电子路票的交易价格是在完全竞争的市场上形成的,因此本文中的可交易电子路票机制是收入中性的.

弹性需求下带可交易电子路票的交通网络多目标双层规划模型

交通拥堵和环境污染是阻碍当今城市发展的2大问题。为了缓解城市交通拥堵和机动车尾气排放污染,采用多目标双层规划对弹性需求下的连续均衡城市交通网络进行建模:上层问题中,政府通过增强路段能力和收取电子路票在满足投资、成本约束的条件下使交通网络的综合效益最大化(即经济效益最大化且交通排放最小化);下层问题中,出行者通过选择最佳路径,在满足弹性需求的Wardrop用户均衡(UE)条件下最小化广义出行成本(出行时间和电子路票价值的总和)。据此,构建了弹性需求下带可交易电子路票的交通网络的多目标双层规划模型,对上层目标函数引入决策者的偏好将模型转化为双层单目标规划问题;再以下层规划问题的K-K-T最优性条件代替下层问题,将双层单目标目标规划问题转化为一般非线性规划问题;最后设计了相应的松弛求解算法。数值结果表明,所设计的模型和算法是可行、有效的。