需求不確定環(huán)境下的道路網(wǎng)絡(luò)均衡建模與系統(tǒng)優(yōu)化.pdf

1、交通系統(tǒng)受到多重不確定性的影響，如需求波動(dòng)、容量退化。這些不確定性集計(jì)導(dǎo)致了網(wǎng)絡(luò)中旅行時(shí)間的可變性。實(shí)證研究表明，旅行時(shí)間可變性對(duì)出行者的路徑選擇行為有著顯著影響。鑒于需求不確定性的客觀存在及其所引發(fā)的周期性擁擠的嚴(yán)重影響，需要在交通規(guī)劃（尤其是規(guī)劃方案的評(píng)價(jià)與設(shè)計(jì)）中充分捕捉需求不確定性的影響。然而，現(xiàn)有交通規(guī)劃實(shí)踐通常忽略了不確定性的影響，無(wú)法確保對(duì)現(xiàn)狀和規(guī)劃方案評(píng)估結(jié)果的魯棒性、可靠性，網(wǎng)絡(luò)性能評(píng)價(jià)和規(guī)劃方案設(shè)計(jì)更可能存在著由理論

2、、方法的缺陷所引起的系統(tǒng)誤差。交通建設(shè)是長(zhǎng)期的巨額投資，具有不可逆轉(zhuǎn)性。在路網(wǎng)評(píng)價(jià)和規(guī)劃中忽略不確定性的影響，可能會(huì)導(dǎo)致交通系統(tǒng)評(píng)價(jià)具有偏見、交通規(guī)劃方案不合理、交通建設(shè)投資低效。本文研究需求不確定環(huán)境下道路交通系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)均衡建模、系統(tǒng)性能評(píng)價(jià)、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化設(shè)計(jì)。網(wǎng)絡(luò)均衡模型為系統(tǒng)性能評(píng)價(jià)提供基準(zhǔn)的均衡流量模式，系統(tǒng)性能評(píng)價(jià)又為網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化設(shè)計(jì)提供依據(jù)和參照。具體而言，本文的主要工作包括如下三個(gè)方面:
　　 (1)需求不確定環(huán)境下基于路

3、段的交通網(wǎng)絡(luò)均衡模型與算法
　　 論文第二章建立了需求不確定環(huán)境下基于路段的均值-超量交通均衡模型(L-METE)，用以描述面對(duì)旅行時(shí)間不確定性時(shí)出行者的個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避路徑選擇行為，以及在擁擠效應(yīng)影響下集計(jì)的均衡狀態(tài)。該模型集成了均值-超量旅行時(shí)間(METT)的次可加性特征、METT對(duì)旅行時(shí)間可變性的全面捕捉、傳統(tǒng)UE模型的可加性費(fèi)用結(jié)構(gòu)特征等三個(gè)方面的優(yōu)點(diǎn)，可以同時(shí)克服現(xiàn)有路徑型模型在建模靈活性和高效算法設(shè)計(jì)等方面的缺憾。在建模

4、靈活性方面，L-METE模型可以避免現(xiàn)有多數(shù)模型使用中心極限定理帶來(lái)的路段旅行時(shí)間相互獨(dú)立和路徑旅行時(shí)間近似正態(tài)分布這兩個(gè)苛刻假設(shè)。在高效算法設(shè)計(jì)方面，L-METE模型的可加性路徑費(fèi)用結(jié)構(gòu)特征，使得經(jīng)典UE問題的求解算法可以比較容易地被改編用于求解L-METE模型，也可以不用存儲(chǔ)路徑信息，這對(duì)大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用非常有益。
　　 (2)需求不確定環(huán)境下交通網(wǎng)絡(luò)效率和可靠性的解析型評(píng)價(jià)方法
　　 論文第三章建立了需求不確定環(huán)境下

5、交通網(wǎng)絡(luò)效率性能概率分布及其風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的解析型評(píng)價(jià)方法。具體而言，1）建立了需求不確定環(huán)境下系統(tǒng)總旅行時(shí)間(TTT)和系統(tǒng)總旅行車公里數(shù)概率分布的估計(jì)方法，該方法基于更加符合實(shí)際的出行需求概率分布表征，且能夠更加全面地描述出行者的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避路徑選擇行為;2）提出了一種新的網(wǎng)絡(luò)效率風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)——均值．超量系統(tǒng)總旅行時(shí)間(METTT)。該指標(biāo)能夠同時(shí)捕捉TTT的可接受風(fēng)險(xiǎn)和不可接受風(fēng)險(xiǎn)兩個(gè)層面，可以更加完整地刻畫不確定環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)效率的分布特征

6、;3）提出了METTT以及多個(gè)現(xiàn)有風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的解析型估計(jì)方法，避免了仿真方法的高計(jì)算成本以及擬合概率分布曲線的過(guò)程。
　　 系統(tǒng)總旅行時(shí)間受基礎(chǔ)流量模式的影響。均值是概率理論中描述隨機(jī)變量最為常用的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。論文第四章從理論上分析了用平均流量下的確定性系統(tǒng)總旅行時(shí)間替代系統(tǒng)總旅行時(shí)間真實(shí)均值所引起的系統(tǒng)誤差的存在性及誤差程度。推導(dǎo)了路段流量服從典型的正態(tài)和對(duì)數(shù)正態(tài)分布時(shí)系統(tǒng)誤差的解析表達(dá)式，分析了系統(tǒng)誤差的影響因素及其作用趨勢(shì)。<

7、br>　　 可靠性是評(píng)價(jià)不確定系統(tǒng)性能的重要維度。論文第五章建立了需求不確定下網(wǎng)絡(luò)服務(wù)水平可靠度的解析型評(píng)估方法。針對(duì)不同的數(shù)據(jù)條件，1）解析推導(dǎo)了路段流量多種典型分布下服務(wù)水平可靠度的精確表達(dá)式;2）在沒有路段流量完整分布信息的前提下，解析推導(dǎo)了服務(wù)水平可靠度的近似表達(dá)式。解析型評(píng)價(jià)方法，避免了MonteCarlo模擬方法的高計(jì)算成本。近似估計(jì)方法不需要各路段流量的完整分布信息，而只需要交通量觀測(cè)得到的幾個(gè)常用統(tǒng)計(jì)值。這種優(yōu)勢(shì)在網(wǎng)絡(luò)

8、中路段流量服從不同類型分布時(shí)尤為突出。將不同路段的流量擬合為不同概率分布類型時(shí)，其擬合工作量和復(fù)雜性會(huì)顯著增加。
　　 (3)需求不確定環(huán)境下效率和可靠性導(dǎo)向的交通網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)方法
　　 論文第六章建立了需求不確定下效率導(dǎo)向的交通網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)模型。以均值-超量系統(tǒng)總旅行時(shí)間(METTT)的最小化為目標(biāo)，優(yōu)化有限資源下的網(wǎng)絡(luò)增容方案。該模型對(duì)規(guī)劃者的網(wǎng)絡(luò)決策行為描述與對(duì)出行者的路徑選擇行為描述具有一致性，均采用均值-超量旅行時(shí)間的

9、概念，能夠同時(shí)捕捉路徑選擇決策和網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)決策中的可接受風(fēng)險(xiǎn)和不可接受風(fēng)險(xiǎn)。算例分析表明，基于METTT最小化的網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)，不需要規(guī)劃者非常精確地設(shè)定他們對(duì)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的可靠性要求。這種魯棒性降低了對(duì)輸入?yún)?shù)精度的要求，提升了該方法在實(shí)際應(yīng)用中的便利性。
　　 論文第七章建立了需求不確定下以提升網(wǎng)絡(luò)服務(wù)水平可靠性為導(dǎo)向的網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)模型和網(wǎng)絡(luò)增容投資估算模型?？煽啃詫?dǎo)向的網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)模型以網(wǎng)絡(luò)服務(wù)水平可靠度的最大化為目標(biāo)，在資源約束下優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)增

10、容方案。網(wǎng)絡(luò)投資估算問題是網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)問題的反問題?？煽啃詫?dǎo)向的網(wǎng)絡(luò)增容投資估算模型估算達(dá)到既定網(wǎng)絡(luò)服務(wù)水平可靠度要求所需要的最低增容費(fèi)用。該兩個(gè)模型的特點(diǎn)在于:在網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)和投資決策建模中體現(xiàn)了規(guī)劃者所關(guān)心的網(wǎng)絡(luò)整體服務(wù)水平可靠性要求，在路徑選擇行為建模中體現(xiàn)了出行者的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避路徑選擇行為，可以同時(shí)捕捉供給方和需求方的可靠性要求。此外，還探討了效率導(dǎo)向和可靠性導(dǎo)向的網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)之間的相互關(guān)系，并分析了規(guī)劃者的可靠性要求與網(wǎng)絡(luò)增容投資之間的非線性