基于出行信息的城市多模式出行交通分配研究

随着城市交通的不断发展和完善,人们对出行方式和出行路径的选择也不断增加。在一次出行中,用户既可以使用一种出行方式,也可使用多种出行方式组合的形式完成出行。

伴随出行方式选择的增加,用户的出行路径选择也越来越多,因此,有必要将城市多模式交通网络作为一个整体,然后研究和分析出行者的出行选择行为。智能交通系统(1TS)的不断发展,为提高出行者出行效率,改善城市交通系统提供了有效的手段和平台。

而先进的出行者信息系统(ATIS)作为智能交通系统的重要组成部分,能够为出行者提供丰富的出行信息,有效的诱导出行者出行,改善城市交通出行环境,缓解交通压力。论文以构建城市多模式出行网络为基础,分析出行者的广义出行费用,研究在无出行信息下和有出行信息下出行者的出行选择行为,进而建立相应的城市多模式交通配流模型,并给出出行信息下的城市多模式交通网络系统优化模型及求解算法。

文章的主要工作可以归纳如下：(1)基于城市多模式交通网络的特点,将超网络模型应用到城市多模式交通网络的构建中,建立基于超网络的城市多模式出行网络模型。以该模型为基础,构建不同出行方式出行路段(线路)的广义出行费用函数；(2)提出可行路径的定义以及可行路径搜索算法,基于对可行路径的搜索建立基于Logit加载的城市多模式交通配流模型,并提出相应的求解算法对模型进行求解；(3)根据是否装备ATIS将出行者分为两类,分析两类出行者的出行选择行为,然后基于对可行路径的搜索建立出行信息下的城市多模式交通配流模型,并提出相应求解算法对模型进行求解和验证；(4)分析ATIS的市场占有率问题,

以ATIS的服务价格作为决策变量建立ATIS条件下城市多模式交通网络系统的优化模型。

该模型为双层规划模型,其中上层模型的目标函数是使整个交通网络系统的总出行费用最小,下层模型表示出行者在ATIS条件下对出行方式和出行路径的选择行为。给出该双层规划模型的求解算法,并通过数值算例进行验证和分析。