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1、学校学密U r b a nR o a dC o n g e s t i o nP r i c i n gT h e o r ya n dM o d e lR e s e a r c hb yX U ES h i y i n gB E ( C h a n g s h aU n i v e r s i t yo fS c i e n c e & T e c h n o l o g y ) 2 0 0 9At h e s i ss u b m i t t e di np a r t i a ls a t i s f a c t i o no ft h eR e q u i r e m e n t s
2、f o rt h ed e g r e eo fM a s t e rO fE n g i n e e r i n gD i s c i p l i n eo fT r a n s p o r t a t i o np l a n n i n ga n dm a n a g e m e n tC h a n g s h aU n i v e r s i t yo fS c i e n c e T e c h n o l o g yS u p e r v i s o rP r o f e s s o rH u a n gZ h o n g x i a n gM A Y , 2 0 1 2l长沙理
3、工大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者虢蔼也毙日期：如1 蛑f 月26 日，学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权长沙理工大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等
4、复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1 、保密口，在年解密后适用本授权书。2 、不保密团。( 请在以上相应方框内打“)作者签名：镐挺最l ，删虢励即日期：伽7 2 年孓月2 A C ，：当流量从最大流量Q 开始变小时，边际外部成本小于零，此时M C 0( 3 5 )式中：圪为路段a 上的交通流量；乞( x ) 为路段a 的广义的出行时间，主要取决于交通流量圪；置( f ，歹) 为O D 对U ，J ) 间分配到第，条路径上的交通流量：T ( i ，j ) 为O D 对( f ，歹) 问的出行量。瓦( 力= 鬈盖a 是o D 对o 间的路径下式为D e f e r m a s 提出的具有
5、固定需求的系统最优平衡模型的数学表达式：M i n f ( V ) = 硝K o ，朋= 【m 歹) 】( 3 6 )s 丁圪( ，k ) - 圪( f ，D = 丁( _ ，s ) u s )( 3 7 )圪( f ，力0( 3 8 )式中：圪O ，力为路段“，力上终点为s 的流量；V ( i ，) 为路段O ，) 上的总交通流量；f ，y V ( i ，_ ，) 】为取决于矿( f ，) 的广义的费用；T ( j ，S ) 为O D 对( f ，j f ) 间的交通量。从理论方面来说，平衡分配模型结构合理，思路明确，适合于宏观方面的研究。由于其大维数，多约束等特点，导致该类模型的求解十分困
6、难，尽管研究学者已经提出了多种近似的求解方法，但该模型的计算仍就很复杂，所以很难在工程实际应用中被利用。3 1 1 2 非平衡分配模型与平衡分配模型相比，非平衡分配模型具有概念明确，结构简单，计算简捷等特点，所以非平衡分配模型能够在工程实际应用中广泛的被采用。非平衡分配模型按照其分配手段划分，可分为静态和动态两类；按照其分配形态划分，又可分为单路径与多路径两类。非平衡分配模型可有卜列四类组合模型：1 ) 最短路交通分配方法最短路分配又称为全有全无分配，是静态交通分配中的一种。在使用该分配方法时，要将路权看作常数，把O D 对内总的交通量分配到最短路径上，使其它道路分配不到交通量。这种分配方式的
7、计算过程相当简单，但会出现交通量分配不均的情况，有时会使全部交通量都聚集到最短的路径上，造成路网中部分路段出现交通量过大的现象，使得计算结果与实际路网中的交通量状态相差过大。在城市路网的交通量分配过程中一般不单独使用这种办法。2 ) 容量限制交通分配方法容量限制分配作为交通分配中一种动态分配的方法，在分配过程中要考虑路段路权和路段交通负荷之间关系，这种方法和实际情况相符，所以应用范同比较广泛。容量限制交通分配主要有增量加载分配和迭代平衡分配两种形式。增量加载分配是种近似的平衡分配法，采用直观启发式算法进行求解。基本思想是把交通量分成若干个部分，再逐次地把每部分的交通量在路网中进行分配。容量限制
8、分配的每一次分配都是以最短路方法为基础进行的，分配结束后计算各路段新的路权，然后根据新的路权进行下一次的分配，直到将把所有的交通量都分配到具体的路段上为止。这种分配方法简单易行，并且精确度可以调整的，在现实中较为实用，但这种分配方法有时会将大量的交通量分配给一些容量很小的路段。在这种情况下，该方法就会得不到我们想要的平衡解。迭代平衡分配是种循环式的分配方法，它介于平衡分配法和增量分配法之间。迭代平衡分配的基本思想是不断调整变动已经分配完成的交通量，使分配接近或达到平衡分配。在每次进行分配时，需要根据各路段上的交通量来计算路段的路权，再根据最短路法进行重新分配，当相邻两次分配的交通量相当接近时，
9、即停止计算；否则，进行新的分配。这种方法的缺点在于事先无法估算迭代次数，甚至不能保证该算法最后收敛，冈此在理论方面存在着定的缺陷。3 ) 多路径的静态交通分配方法多路径的静态分配方法又称为L o g i t 静态分配方法。因为交通状况和交通网络的不确定性和复杂性，所以出行者对于路线选择可以按照概率分配的方式进行。多路径的静态分配方法就是根据具体的情况来确定不同路径的选择概率，将交通量按照概率的不同分配到具体的路网中。这种分配方法的优点在于能够准确地反应出最短路因素和随机因素在路径的选择过程中的影响。4 ) 多路径的动态交通分配方法多路径的动态交通分配方法与容量限制交通分配方法相似，也可分为增量
10、加载和迭代平衡这两种分配形式。且它的分配步骤，路权修正和参数的确定方法都和前面所述的容量限制交通分配方法相同，唯一不同的地方是分配方式，容量限制交通分配方法在每次分配中是利用最短路的分配方法，而多路径的动态分配方法在每次分配中是利用多路径的静态分配方法。3 1 2 非集计模型L o g i t 模型是一种常用的非集计模型。在交通问题的分析和研究过程中，要对研究单位进行交通分区，将每个交通分区的调查数据进行整理分析，如计算平均值、求比例等；再利用这些统计数据确定交通发生、交通分布以及交通方式划分模型中的参数。在研究统计过程中将调查所得的个人和家庭原始数据进行集中处理，这就是所谓的被集计化，这种方
11、法就是“集计方法”，由此产生的模型称为集计模型。集计方法中有许多无法克服的缺陷：为了保证模型的准确性，需要一个相当大的样本容量；在统计求和过程中，全部调查数据没有得到充分利用，即存在信息浪费：并且完成集计方法需要很高的调查费用。“非集计方法”就是相对于当时用的“集计方法”而言的。非集计方法的决策单位是个人，该方法对个人是否出行、出行的目的地、出行时采用的交通工具以及方式和出行的线路等方面进行非集计的模型化，对所有出行者的选择结果进行统计求和，获得所需的交通需求总量。这种方法最显著特点是没对任何原始的个人的数据进行处理，在构造模型时是直接使用调查所得的原始数据。其功能有：需调查的样本容量较小；能
12、够充分利用调查所得的个人数据；使结果的误差在接受范围之内。一般非集计模型中需要的假设有：( 1 ) 在每次选择中个人总会选择效用最大的选择枝；( 2 ) 每个选择枝的效用值由个人自身的特性和选择枝的特性共同决定。非集计分析方法要用到选择枝和选择群这两个概念。在做出某一项决定前会存在多种选择，每一种选择又存在多种可能性。我们将选择过程中每一步选择可供选择的方式定义为选择枝，将所有选择枝构成的集合定义为选择群。从我们日常出行来分析，从起点到讫点有多种交通方式可供选择，我们可以将每一种交通方式看作是- 个选择枝，而这几种交通方式的和看作是个选择群。在交通研究分析过程巾，我们把交通方式的每种选择类型叫
13、做“选择枝”，令人满意的程度称为每个选择枝具有的“效用“ 。一般情况下，认为交通方式的效用q 是按照一定规律变动的。根据交通方式的效用U 随机变化特性，可以将效用q 分为可预测项和不可测项勺两部分。有：【厂，= + 占，( 3 9 )假设有两种交通方式可供选择，当方式l 的效用U 大于方式2 的效用时，出行者刀会选择交通方式l ，即：U ( 3 1 0 )则出行者选择“选择枝l ”的概率可以表示为：丑= 科即巩】- 葡历e x p 丽( b V 0( 3 1 1 ) e X D I D 虬l + e X D l 6 y 1当存在多个“选择枝”时，相应的多项L o g i t 模型为：弓2掣2丽
14、1Eexp(bV,)V 1H 白c x 眦吼_ 一“效用值有多种确定方法，这里只介绍一种线性确定方法。枝特性的线性函数为效用值巧，将效用值中可预测项表示为：( 3 1 2 )设个人特性与选择巧= q 乃( 3 1 3 )i = 1工= ( 一。，一：，) 是由选择枝特性和个体社会经济特性共同确定的特征向量，0 = ( 岛，幺，幺) 是待确定的参数向量。非集计模型的优点包括：其理论基础是个人出行效用值最大化、研究对象为出行个体，并容易分析模型预测的准确性，在构造模型时不需要对原始调查数据作任何统计分析，使调查数据的真实性得以保留；缺点在于：假定选择枝中效用值不可预测项相互独立且同服从G u m
15、b e i 分布，实际情况中效用值不可预测项不一定服从G u m b e l 分布，另外非集计分析中将效用值可预测项y ，假定为个人特性与选择枝特性共同决定的线性函数，但在实际当中匕往往是非线性函数。3 2 动态分配原理实际的交通需求随着时间的变化而变化，使得交通流具有动态变化特性。对于交通需求分析模型应该满足交通流的动态特性，同前交通研究仍是以静态分配模型为主，静态分配模型通常研究的是口交通量，利用模型求解交通量在一天时间内的分配状态，再根据分配方案进行路网规划和路网设计。而静态方法无法准确反映交通流随时间的变化，在分析过程中存在不合理的地方，为了解决时间变化对交通流的影响，对交通流的分析就
16、要从原有的静态角度，变成从更准确的动态角度出发，因此就有了交通流动态分配的理论。动态交通分配相对静态交通分配而言，具有如下特征：1 动态交通分配描述的是交通流从时间维和空间维上的时刻变化，为了准确地描述路网的运行状态，从空间方面需要将路网分成更多更小的区间，从时间方面需要将时间分成很短的时间间隔。2 动态交通分配的应用范围比静态交通分配更为广泛。动态交通分配适用于拥挤和非拥挤两种情况下的交通流，能够将动态交通流的运动情况更逼真捕述下来，也可以将更广泛的交通现象包括进来。3 2 1 数学规划模型1 9 7 8 年M e r c h a n t 和N e m h a u s e r 提出了最早的动态交通分配分析模型即数学规划模型【6 2 1 。数学规划模型是静态交通分配的扩展，该模型是静态交通分配模型进一步的演化，而该模型也一直沿用静态交通分配模型中原有的数学规划思想。由于数学规划模型缺少理论和方法上的支持，目前这种模型已经很少被应用。但数学规划模型
