基于扩展Logit的交通分配模型与算法研究

【摘要】随着我国城市交通供需矛盾的日趋严重,交通问题已经成为制约城市发展的主要瓶颈之一。为了解决交通问题,改善交通状况,各级政府部门从交通供给和需求两方面同时出发,不断加大交通基础设施建设力度和提高交通需求管理水平。要保证交通规划和管理措施在一定程度上取得最佳效果,就需要采用先进的交通规划理论和方法来辅助决策。交通分配模型是现代交通规划理论研究的重要内容之一,也是城市道路交通网络设计和拥挤道路收费研究中的一个核心技术。在此背景下,本论文主要针对城市交通网络,研究能够更准确描述出行者路径选择行为的交通分配模型,并将其应用于交通网络设计和拥挤道路收费的研究中,使本论文研究形成一个较为完整的体系,以期为交通管理和规划者的决策提供一定的支持。本文主要完成了以下几方面的研究：(1)为了克服基于传统Logit的交通分配模型所存在的不相关备选方案的独立性(ⅡA),采用考虑路径重叠的路径感知Logit(RPL-O)模型和路径尺度修正Logit(PSCL)模型,分别构建了基于RPL-O和PSCL的随机用户平衡模型,并证明了模型的等价性以及解的唯一性；设计了求解所提出两种新模型的基于路径的相继平均法(MSA)、连续权重平均法(MSWA)以及自动调整平均法(SRA)；通过数值实验对比了新模型与传统基于Logit的随机用户平衡模型的交通流分配结果,分析了三种算法的求解效率,结果表明SRA算法是本文所采用的求解算法中效率最高的算法。(2)阐述了C-Logit、路径尺度Logit、广义巢式Logit、配对组合Logit路径选择模型的选择概率形式及模型参数的确定方法；分别构建了基于C-Logit、路径尺度Logit、RPL-O.路径尺度修正Logit、广义巢式Logit、配对组合Logit模型的多用户多准则随机用户平衡模型,并对所提出的六种新模型的等价性以及解的唯一性进行了证明；对比分析了模型中路网结构的表示方法和路径选择概率的计算过程；设计了通用的求解所提出模型的基于路径的SRA算法；通过数值实验对比了新模型与基于Logit的多用户多准则随机用户平衡模型的交通分配结果,分析了模型参数变化对分配流量的影响。(3)分析了已有连续网络设计研究存在的不足,以出行总阻抗与总投资额之和最小为上层目标函数,以本文第3章所构建的两种模型以及另外四种基于扩展Logit的随机用户平衡模型为下层模型,构建出六种新的连续交通网络设计模型；设计了将遗传算法与SRA算法相结合的组合算法；通过数值实验验证了本文算法的有效性,分析了下层采用基于扩展Logit的随机用户平衡模型与传统确定性用户平衡模型所得到网络设计方案的区别,分析了模型参数变化时,网络设计结果的变化情况。(4)通过分析传统次优拥挤收费研究中存在的不足,说明考虑多用户多准则以及采用基于扩展Logit的交通分配模型来研究拥挤收费的意义；以系统出行总时间最小为上层目标函数,以基于扩展Logit的多用户多准则随机用户平衡模型为下层模型,构建出六种新的次优拥挤收费模型；设计了将模拟退火算法与SRA算法相结合的组合算法；通过数值实验检验了算法的有效性,对比了下层采用基于扩展Logit的多用户多准则随机用户平衡模型与多用户多准则确定性用户平衡模型所得到的路段收费方案的区别,分析了模型参数变化时,拥挤收费方案的变化情况。
【作者】李雪飞；
【导师】郎茂祥；
【作者基本信息】北京交通大学，交通运输规划与管理，2014，博士
【关键词】交通分配模型；离散选择模型；交通分配算法；多用户多准则；双层规划模型；连续交通网络设计；次优拥挤收费；智能算法；

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