降级路网组合出行交通流分配模型与算法

发布时间：2020-08-21 02:23

【摘要】：研究降级路网条件下的组合出行交通平衡问题。首先,基于出行者对降级路网的不同风险态度,将出行者分为3类:守时型、冒险型和平均型。其次,考虑小汽车出行和小汽车换乘地铁出行2种出行模式,分析降级路网条件下不同用户类的组合出行行为,建立相应的多用户变分不等式交通分配模型,讨论模型解的性质。最后,设计模型的求解算法,并通过算例说明模型和算法的有效性。结果表明:不同出行时间预算的出行者在降级路网中的路径选择行为存在较大差异,路网降级程度对出行者出行选择行为影响显著;随着道路通行能力的降低,出行者更倾向于选择组合出行模式。
【图文】：

，E为换乘路段集合，ABEL；M为交通方式集合，a，b分别表示小汽车和地铁，a，b∈M，后文中含有“a”，“b”上下标的变量分别表示对应的子网络；I网络中出行者类型的集合，i为其中的一个类型；W为网络中的OD对集合，w为其中的一个OD对；iwq为OD对w间用户类i的交通需求；Kw为OD对w间所有路径的集合，k为其中的一条路径，wkK；fk为路径k上的流量，xl为路段l上的流量；ikf为路径k上用户类i的流量，ilx为路段l上用户类i的流量，且满足=illixx。基于超级网络理论和扩展技术，将图1所示的普通路网转化为图2所示的超级交通网络。图2中实线表示行驶路段，虚线表示换乘路段，点线表示上下网路段。路段上的权值可以代表行驶时间、出行费用、舒适度等多种属性，从而出行者可以通过一条超级路径实现普通网络上不同方式和线路间的换乘行为。图1多方式交通网络Fig.1Multi-modaltransportationnetwork

第2期孟梦，等：降级路网组合出行交通流分配模型与算法645图2超级网络Fig.2Supernetwork2出行时间预算2.1期望出行时间降级路网条件下，城市道路的路段通行能力衰减而发生随机扰动，因而城市道路的路段出行时间是一个随机变量[12]。而地铁网络是一个相对确定的系统，路段出行时间可以看作由地铁运行时间得到的定值。组合出行模式中，出行时间不仅包括各交通方式子网络上的运行时间，还要考虑换乘时间。假设路段出行时间相互独立，因此，路径出行时间可以表示为+,,klkllkllklwlAlBlEttttkKwW(1)式中：tk为OD对w之间路径k的出行时间；tl为路段l的出行时间；δlk为路段与路径的关联关系，若路段l在路径k上，则δlk为1，否则为0。本文采用BPR函数(bureauofpublicroadsfunction)计算城市道路网中的路段出行时间，即0(,)1+,nllllllxtxCtlAC(2)式中：0lt和xl分别为路段l上的自由流行驶时间和流量；Cl为路段l的通行能力；ξ为小汽车平均载客人数。传统的交通分配模型中，城市道路的通行能力固定不变，然而，考虑到外界因素的干扰，路段通行能力是一个随机变量，路段出行时间无法预先获得，使得路段出行时间会形成某种概率分布。假定该随机变量Cl服从[,]lllcc上的均匀分布[1214]，lc为路段l的设计通行能力，l为路段l通行能力的最大降级系数。因此，城市道路的路段出行时间tl也是一个随机变量，其均值E(tl)和方差2(())lt分别为00()()+,nllllnltxEtEtElAC(3)22022022()(())(())+,nllllnltxttlAC(4)假设路段自由流出行时间是一

行者各有5000人。路段10和11为一条地铁线路的一部分，与城市道路路段6和7对应。小汽车网络各弧段参数见表1。地铁路段运行时间分别为：(4,5)t=0.4h，(5,6)t=0.2h。换乘路段：walk(4,4')t=0.05h，wait(4,4)t=0.05h，walk(5,5)t=0h，wait(5,5)t=0.05h。其他参数：ξ=1人/辆；β=0.15，n=4，ε=0.001。表1小汽车子网络路段参数Table1Parametersofcarsubnetwork路段0lt/hCl/(辆·h1)10.6200020.4200030.3100040.3100050.3100060.4200070.22000图3给出了算法的收敛性能。从图3可以看出：MSWA算法经过305次迭代可达到预定收敛精度的要求。而相同条件下，MSA算法需要迭代609次才可达到相同精度。虽然MSA算法在迭代初期下降较快，但由于步长设置的限制，在接近最优解时收敛速度缓慢；因此，MSWA算法较MSA算法在迭代速度和收敛精度上都更有优势，可以有效地求解本文模型。表2给出了不同路网条件下的平衡分配结果，包括常规路网、轻微降级路网(路段降级系数为0.85)、中度降级路网(路段降级系数为0.7)、及重度降级路网(路段降级系数为0.55)。表2中出行模式Car和P&R分别代表为小汽车出行模式和小汽车换乘地铁出行模式。图3算法收敛性Fig.3Convergenceofalgorithm

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