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城市交通流量分配及優化 版權信息
- ISBN：9787030671905
- 條形碼：9787030671905 ; 978-7-03-067190-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
城市交通流量分配及優化 本書特色
本書針對實際交通中交通流量分配效率過低的問題，尋求不同情形下的交通流量分配策略，同時給出了優化方案。
城市交通流量分配及優化 內容簡介
本書從城市交通擁堵現狀及用戶選擇路徑的行為特征出發，基于交通均衡理論、在線理論，結合交通網絡的結構特點，從交通流量是否已知、路阻函數是否可分、用戶樂觀或悲觀預期出行等視角出發，建立相應的交通流量分配模型，設計分配策略，分析其分配效率。并基于不確定理論和方法，針對用戶出行可能遭遇道路中斷、交通擁堵等不確定問題，研究時間不確定下的路徑優化問題。 本書可供物流管理、交通運輸管理等專業的高校師生和研究人員參考，也可供交通運輸部門的工作人員參考使用。
城市交通流量分配及優化 目錄
目 錄
前言
第 1章 緒論 1
1.1研究背景和意義 1
1.2相關研究進展 2
1.2.1基于用戶均衡的交通流量分配模型 2
1.2.2基于用戶均衡的交通流量分配效率 4
1.3交通流量基本理論 7
1.3.1交通均衡理論 7
1.3.2在線理論 12
1.4研究思路和本書主要內容 13
1.4.1研究思路 14
1.4.2主要內容 14
參考文獻 15
第 2章 時點交通流量已知且基于兩種費用的分配效率 21
2.1基于零流費用和擁堵費用的分配效率 21
2.1.1基于零流費用和擁堵費用的模型構建 22
2.1.2基于零流費用和擁堵費用的分配效率分析 23
2.1.3基于零流費用和擁堵費用的算例分析 29
2.2基于旅行費用和擁堵道路使用費的分配效率 30
2.2.1基于旅行費用和擁堵道路使用費的模型構建 30
2.2.2*小收費策略及基本性質 31
2.2.3*小收費策略的分配效率 36
參考文獻 42
第 3章 時點交通流量已知且基于旅行費用時方格網絡上的分配效率 43
3.1部分用戶可控的情形 44
3.1.1部分用戶可控問題描述和基本假設 44
3.1.2 SCALE策略及分配效率 45
3.2所有用戶均不可控制的情形 51
3.2.1所有用戶不可控問題模型構建 51
3.2.2用戶均衡時的分配效率 53
參考文獻 59
第 4章 時點交通流量未知時具有用戶預期的分配效率 60
4.1用戶悲觀預期時的交通流量分配效率 60
4.1.1悲觀預期流的相關定理及引理 61
4.1.2悲觀預期流的效率邊界 63
4.2用戶樂觀預期時的交通流量分配效率 68
4.2.1樂觀預期流的相關定理及引理 68
4.2.2樂觀預期流的效率邊界 70
4.3一般網絡上路段權重不確定時在線選擇路徑研究 74
4.3.1路段權重不確定問題描述及模型構建 75
4.3.2在線策略設計及競爭分析 76
4.3.3基于在線策略的算例分析 79
參考文獻 80
第 5章 時段內交通流量分批次到達且未來批次未知時的分配效率 82
5.1路阻函數可分時的情形 84
5.1.1路阻函數可分問題模型構建 85
5.1.2貪婪策略及分配效率 85
5.2路阻函數不可分時的情形 92
5.2.1路阻函數不可分問題模型構建 92
5.2.2多階段用戶均衡策略及分配效率 93
參考文獻 99
第 6章 車輛路徑優化問題和求解算法 100
6.1車輛路徑優化問題 100
6.1.1車輛路徑優化問題研究現狀 100
6.1.2車輛路徑優化問題構成要素 101
6.1.3車輛路徑優化問題分類 102
6.2求解算法 104
6.2.1車輛路徑優化模型求解算法介紹 104
6.2.2求解算法選取 107
6.3遺傳算法概述 108
6.3.1遺傳算法的基本原理 108
6.3.2遺傳算法的特點 109
6.3.3遺傳算法的流程 109
參考文獻 110
第 7章 不確定時間的單車路徑優化 112
7.1不確定理論 112
7.1.1不確定理論相關定義及公理 112
7.1.2三種常用的不確定分布 113
7.1.3不確定理論應用研究現狀 114
7.2單車路徑優化建模和求解 114
7.2.1單車路徑優化問題描述及基本假設 114
7.2.2單車路徑優化模型構建及求解 116
7.3單車路徑優化算例分析 117
7.3.1單車路徑優化算例描述 117
7.3.2單車路徑優化結果及分析 119
參考文獻 120
第 8章 帶時間窗的不確定時間多車路徑優化 122
8.1多車路徑優化建模和求解 122
8.1.1多車路徑優化問題描述及基本假設 123
8.1.2多車路徑優化模型構建及求解 125
8.2多車路徑優化算例分析 127
8.2.1多車路徑優化算例描述 127
8.2.2多車路徑優化結果及分析 129
參考文獻 131
第 9章 不確定時間的多配送中心雙目標路徑優化 133
9.1多配送中心雙目標路徑優化建模 133
9.1.1多配送中心路徑問題描述及基本假設 134
9.1.2目標函數分析及模型構建 135
9.2多配送中心路徑優化模型處理和求解 137
9.2.1目標函數及約束條件處理 137
9.2.2遺傳算法設計 138
9.3多配送中心路徑優化算例分析 140
9.3.1多配送中心路徑優化算例描述 140
9.3.2多配送中心路徑優化結果及分析 141
參考文獻 143
前言
第 1章 緒論 1
1.1研究背景和意義 1
1.2相關研究進展 2
1.2.1基于用戶均衡的交通流量分配模型 2
1.2.2基于用戶均衡的交通流量分配效率 4
1.3交通流量基本理論 7
1.3.1交通均衡理論 7
1.3.2在線理論 12
1.4研究思路和本書主要內容 13
1.4.1研究思路 14
1.4.2主要內容 14
參考文獻 15
第 2章 時點交通流量已知且基于兩種費用的分配效率 21
2.1基于零流費用和擁堵費用的分配效率 21
2.1.1基于零流費用和擁堵費用的模型構建 22
2.1.2基于零流費用和擁堵費用的分配效率分析 23
2.1.3基于零流費用和擁堵費用的算例分析 29
2.2基于旅行費用和擁堵道路使用費的分配效率 30
2.2.1基于旅行費用和擁堵道路使用費的模型構建 30
2.2.2*小收費策略及基本性質 31
2.2.3*小收費策略的分配效率 36
參考文獻 42
第 3章 時點交通流量已知且基于旅行費用時方格網絡上的分配效率 43
3.1部分用戶可控的情形 44
3.1.1部分用戶可控問題描述和基本假設 44
3.1.2 SCALE策略及分配效率 45
3.2所有用戶均不可控制的情形 51
3.2.1所有用戶不可控問題模型構建 51
3.2.2用戶均衡時的分配效率 53
參考文獻 59
第 4章 時點交通流量未知時具有用戶預期的分配效率 60
4.1用戶悲觀預期時的交通流量分配效率 60
4.1.1悲觀預期流的相關定理及引理 61
4.1.2悲觀預期流的效率邊界 63
4.2用戶樂觀預期時的交通流量分配效率 68
4.2.1樂觀預期流的相關定理及引理 68
4.2.2樂觀預期流的效率邊界 70
4.3一般網絡上路段權重不確定時在線選擇路徑研究 74
4.3.1路段權重不確定問題描述及模型構建 75
4.3.2在線策略設計及競爭分析 76
4.3.3基于在線策略的算例分析 79
參考文獻 80
第 5章 時段內交通流量分批次到達且未來批次未知時的分配效率 82
5.1路阻函數可分時的情形 84
5.1.1路阻函數可分問題模型構建 85
5.1.2貪婪策略及分配效率 85
5.2路阻函數不可分時的情形 92
5.2.1路阻函數不可分問題模型構建 92
5.2.2多階段用戶均衡策略及分配效率 93
參考文獻 99
第 6章 車輛路徑優化問題和求解算法 100
6.1車輛路徑優化問題 100
6.1.1車輛路徑優化問題研究現狀 100
6.1.2車輛路徑優化問題構成要素 101
6.1.3車輛路徑優化問題分類 102
6.2求解算法 104
6.2.1車輛路徑優化模型求解算法介紹 104
6.2.2求解算法選取 107
6.3遺傳算法概述 108
6.3.1遺傳算法的基本原理 108
6.3.2遺傳算法的特點 109
6.3.3遺傳算法的流程 109
參考文獻 110
第 7章 不確定時間的單車路徑優化 112
7.1不確定理論 112
7.1.1不確定理論相關定義及公理 112
7.1.2三種常用的不確定分布 113
7.1.3不確定理論應用研究現狀 114
7.2單車路徑優化建模和求解 114
7.2.1單車路徑優化問題描述及基本假設 114
7.2.2單車路徑優化模型構建及求解 116
7.3單車路徑優化算例分析 117
7.3.1單車路徑優化算例描述 117
7.3.2單車路徑優化結果及分析 119
參考文獻 120
第 8章 帶時間窗的不確定時間多車路徑優化 122
8.1多車路徑優化建模和求解 122
8.1.1多車路徑優化問題描述及基本假設 123
8.1.2多車路徑優化模型構建及求解 125
8.2多車路徑優化算例分析 127
8.2.1多車路徑優化算例描述 127
8.2.2多車路徑優化結果及分析 129
參考文獻 131
第 9章 不確定時間的多配送中心雙目標路徑優化 133
9.1多配送中心雙目標路徑優化建模 133
9.1.1多配送中心路徑問題描述及基本假設 134
9.1.2目標函數分析及模型構建 135
9.2多配送中心路徑優化模型處理和求解 137
9.2.1目標函數及約束條件處理 137
9.2.2遺傳算法設計 138
9.3多配送中心路徑優化算例分析 140
9.3.1多配送中心路徑優化算例描述 140
9.3.2多配送中心路徑優化結果及分析 141
參考文獻 143
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城市交通流量分配及優化 節選
第1章 緒 論 1.1 研究背景和意義 隨著經濟的飛速發展，私人汽車越來越多。2003 年，我國汽車保有量達到1219萬輛，截至2011年8月底，我國汽車保有量首次突破1億輛大關。據國家統計局統計，截至2017年底，我國民用汽車保有量約20906萬輛，比2016年增長11.8%，其中私人汽車保有量約18515萬輛，比2016年增長12.9%。由于汽車保有量的快速增長，城市交通擁堵現象越來越嚴重。為解決城市交通擁堵問題，傳統的方法是進行大規模的交通基礎設施建設。然而，基礎設施的改善會刺激交通需求的增長，不但使交通擁堵狀況沒有緩解，反而變得更加嚴重，從而陷入汽車數量增長和不斷修建道路的惡性循環中。 國民經濟高速增長和人民生活水平的持續提高，產生了更大的交通需求，僅僅依靠擴建道路已無法滿足日益膨脹的交通需求。用戶出行時不關心交通系統所花的費用，只追求自己的花費盡可能小，也是引發交通擁堵日益嚴重的關鍵因素之一。因此，在現有交通網絡的基礎上，進行需求管理是很有必要的。在很多國家，交通需求管理已經取得了較好的效果。交通需求管理是在分析交通需求產生的原因、位置和費用等因素的基礎上，設計管理方案，合理分配交通需求，減少交通壓力，提高交通系統的流量分配效率。綜合的交通需求管理包括提供可選擇的交通方式和服務，引導出行者轉向其他交通方式和服務的激勵措施，在現有交通網絡的基礎上合理地誘導出行者選擇路徑等，以有效地改善交通狀況。20世紀70年代，已有一些國家和城市采用有效的措施誘導交通需求，很好地改善了交通狀況。例如，新加坡于1975年6月2日規定，在市中心4.8km2的范圍內，實行執“進入許可證”進入；美國于1975年9月17日提出交通系統管理措施，其管理目標中規定在交通擁堵地區控制車輛發展，削減交通流量；倫敦從2003年2月17日開始，對周一至周五7:00至18:30進入市中心21km2內的車輛，收取5英鎊的“進城費”，到2007年3月，收費區域已經擴大了一倍，范圍擴大到倫敦西部；美國、挪威、英國和新加坡等國家已經在部分城市或區域實施了收費策略，取得了較好的效果。在我國，香港很早就做過關于正式收取道路使用費的論證，北京、上海、廣州也在考慮是否通過收取擁堵道路使用費改善交通狀況。因此，通過交通需求管理可以在有限的交通網絡上合理安排交通流量，節省旅行費用，提高分配效率，改善交通狀況。 從道路交通的角度分析可知，用戶的社會性使得交通行為十分復雜，用戶的個體需求與交通系統需求之間存在很大的差異和矛盾。從資源與需求的角度分析可知，道路交通面臨十分突出的矛盾：一方面，交通占有資源、消耗能源為社會活動帶來了巨大的便利，現代社會離不開交通；另一方面，分配給交通系統的資源有限，并且要求在有限的資源條件下，實現更為快捷高效的交通。交通需求管理就是調節交通需求，規范交通行為，充分利用交通資源，調度指揮交通，實現道路交通安全、有序、暢通的過程。 交通需求管理是對道路交通需求的源頭管理。道路交通需求和道路資源存在時間和空間上的不平衡。在許多城市，機動車數量增長迅猛，道路擁堵、事故增加，特別是交通高峰時期，會出現車輛行駛緩慢、交通混亂等現象。同時，城市土地資源有限，道路建設不能以交通高峰時期的需求擴建道路，這樣只會導致城市土地資源的浪費。交通需求管理需通過政策、經濟和行政等手段，在空間、時間和出行方式上調節交通需求，實現對交通行為的管理。 交通流量是在指定時點或時間段內通過道路某地點或某斷面的車輛、行人數量，這里指機動車數量。交通流量分配是將起點處的用戶采用某種分配方式或用戶自己根據某種選路原則到達相應目的地的過程。交通流量分配后的路段、交叉口的流量是檢驗道路規劃是否合理或流量分配效率高低的主要依據之一。 汽車保有量越來越高，擇路時用戶只追求自己費用*小以及缺乏信息盲目擇路是導致交通擁堵的主要原因。在實際交通背景下，優化交通流量分配成為改善交通狀況的一個重要舉措。從實際出發，本書主要研究時點交通流量已知、時點交通流量未知、時段內交通流量分批依次到達且未來批次交通流量未知情形下的交通流量分配，以期將研究結果用于指導城市交通流量分配或交通網絡優化。本書涉及的研究有以下幾方面的理論意義和現實意義：首先，為用戶出行選擇快捷的路徑提供指導和幫助；其次，為交通部門擴建或擴展交通網絡提供理論指導；再次，在缺乏交通信息的情況下幫助用戶選擇出行道路，優化交通狀況；*后，從時點交通流量分配研究深入到時段內交通流量分配研究，不但與實際情況更為接近，而且豐富了交通流量分配的內容。 1.2 相關研究進展 1.2.1 基于用戶均衡的交通流量分配模型 在大規模交通流量分配中，一個重要的問題是降低所有用戶的出行總費用，即給定網絡中點對之間的交通流量，如何安排能使用戶從出發地到目的地所花總費用盡可能小。用戶出行時，只考慮自己花費的費用，而不考慮其他用戶如何選擇路徑，現有大部分研究是建立不同情形下的用戶均衡模型，以達到逐步優化交通流量分配的目的。如果所有用戶完全理性，當交通狀況達到用戶均衡時，在同一點對之間的不同有流路徑上，每個用戶旅行費用都相等。由于路段上的旅行費用隨路段上的流量增加而增加，因此，用戶選擇路徑的過程，可以看作是用戶之間不斷博弈的過程，博弈的結果就是用戶均衡。 20世紀50年代，Wardrop[1]提出了交通網絡上用戶均衡的概念，在此基礎上，又開展了大量相關研究。當路段上的路阻函數是系數非負、非遞減的函數時，Beckmann等[2]于1956年證明了用戶均衡流是凸規劃問題的*優解，而且具有存在性和**性。由于實際交通網絡上的交通均衡非常復雜，因此，求解Wardrop用戶均衡流成為學者們的重要研究課題。Dafermos等[3]給出了有效計算用戶均衡流的方法，隨后文獻[4]～[10]給出了有效計算用戶均衡流的新方法。文獻[6]～[11]給出了關于交通流量分配模型的很多性質，并進行了擴展工作。Sheffi[12]采用凸組合規劃的方法求解用戶均衡流。Leblanc等[13]將Frank-Wolfe算法用于求解Beckmann的模型并獲得了成功。Chorus等[14，15]基于后悔理論提出了隨機后悔*小模型（random regret minimization model，RRMM）和一般的隨機后悔*小模型（generalized random regret minimization model，GRRMM）。我國這方面的研究成果也很豐富，傳統的交通模型假設人的行為完全理性，王昕等[16]依據對出行成本的精確計算進行路徑選擇，從而達到用戶均衡或系統*優。李志純等[17]給出了彈性需求下出行的混合網絡均衡條件，提出了與均衡條件等價的變分不等式模型，討論了模型解的存在性和**性，該模型能夠有效地描述人們的組合出行行為。郭仁擁等[18]在可變需求網絡中考慮交通流量分配的非均衡演化過程，建立了時變擁堵收費和道路通行能力的聯合*優控制理論模型。石小法等[19]提出了動態用戶均衡配流模型，能夠預測多起點對交通網絡中交通流的動態變化規律，還可以調控交通網絡中的交通流量。吳文祥等[20]研究了平行路徑結構的交通網絡中信息對交通行為的影響，建立了隨機均衡和確定性均衡兩種分配模型，分析了信息發布對平均出行成本的影響。趙傳林等[21]討論了基于滿意準則的有限理性用戶均衡流量分配的性質。李夢等[22]提出了后悔視角下的多用戶多準則隨機用戶均衡模型。黃海軍等[23]研究了組合方式下的混合均衡分配問題，提出了與用戶均衡分配條件等價的變分不等式。任華玲等[24]討論了具有能力約束和擁堵排隊現象的城市交通流量分配問題，包括時點用戶均衡模型和時段內的用戶*優模型及求解算法。高自友等[25]給出了增廣的用戶均衡分配問題的優化模型及求解算法，該方法適用于大型城市交通網的起訖點需求估計問題。任華玲等[26，27]建立了動態用戶*優分配問題的變分不等式（variational inequality，VI）模型和改進的動態用戶*優（dynamic user optimization，DUO）條件下的變分不等式模型。田麗君等[28]在具有不確定出行時間的交通網絡中，假設出行者的參考點異質，服從連續分布函數，且風險偏好參數依賴參考點，建立了一個基于累積前景理論的多用戶網絡均衡模型。 1.2.2 基于用戶均衡的交通流量分配效率 1．時點交通流量已知時的分配效率 時點交通流量已知是指在某個時點，所有用戶能夠獲知該時點確切的交通流量。用戶選擇路徑時只考慮自己的費用*小，使得交通狀況達到用戶均衡。用戶均衡不一定能使所有用戶的旅行費用之和*小，即達到系統*優[29]。理想的交通狀態是系統*優。由博弈論的知識可知，用戶均衡不一定是系統*優，往往比系統*優差，即用戶均衡花費的費用比系統*優花費的費用大[30]。因此，優化不同情形下的用戶均衡，并使其盡可能接近系統*優是很有意義的研究工作。交通流量分配效率是在某種交通狀態下用戶花費的總費用與系統*優總費用的比值，它是衡量交通流量分配效率的重要指標。 Koutsoupias等[31]給出了*差均衡的概念，并提出用*差用戶均衡的總費用與系統*優總費用的比值衡量交通流量分配的效率，并給出了Wordrop用戶均衡下交通流量分配效率的上界和下界。隨后Mavronicolas等[32]給出了一些改善結果。Czumaj等[33，34]定義和研究了裝載均衡模型。當路阻函數是流量的線性函數時，文獻[35]～[37]給出了相應的研究結果。交通流量任意可分時，Roughgarden 等[38，39]假設路阻函數是系數非負的線性函數，給出的用戶均衡時交通流量分配效率是4/3。當路阻函數是系數非負、度數*大為 的多項式函數時，給出的用戶均衡時交通流量分配效率是 （關于 的單調遞增函數），文獻[38]的結果在文獻[40]～[43]中得到了延伸和擴展。Correa等[44]研究了在有路段能力限制的交通網絡上，用戶均衡的**性被破壞，其中*好用戶均衡時的交通流量分配效率和無路段能力限制時用戶均衡的交通流量分配效率保持一致。Correa等[45]指出在單起訖點對的交通網絡中，當路阻函數是系數非負的線性函數時，*小化*大流時的交通流量分配效率是4/3，而且證明了公平*小*大流是存在的。系統*優流時，交通流量分配效率是1，公平性是2。用戶均衡流時，交通流量分配效率是4/3，公平性是1。同時，研究了路阻函數為多項式函數時，*小*大流、系統*優流和用戶均衡流的交通流量分配效率及其公平性。Schulz等[46]研究了帶用戶約束情形下系統*優流的公平性和交通流量分配效率，用戶約束建議用戶行駛的路徑長度不要比*短路大很多。Busch等[47]給出了該情形下用戶均衡時的交通流量分配效率是 ，其中 是*長路徑的長度， 是網絡中頂點的個數。文獻[48]證明了*大化費用問題的交通流量分配效率是 ，其中 是用戶的數量。在實際交通中往往出現這樣的情形，路段上的流量很大且路段中間沒有隔離，或者在沒有信號燈控制的路口，不同路段上的車輛之間會相互影響。此情形下，當路阻函數是非對稱的、不可分的線性函數時，Perakis[49]證明了達到用戶均衡時：當 ，交通流量分配效率為 ；當 ，交通流量分配效率為 。路阻函數是非線性函數，并且路阻函數的非線性度為 ，當 時，交通流量分配效率為 ；當 時，交通流量分配效率為 ，其中 是路阻函數雅可比矩陣的非對稱度，特別地，對稱函數雅可比矩陣的非對稱度為 ，正半定矩陣的非對稱度為 。Chau等[50]研究了路阻函數對稱、不可分且需求為彈性時，用戶均衡的交通流量分配效率。劉天亮等[51]研究了裝有先進的旅行者信息系統（advanced traveler information systems，ATIS）的出行者按照系統*優的原則選擇路徑，沒有ATIS的出行者按用戶*優原則擇路。結果表明，用戶均衡時的交通流量分
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