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城市多模式交通网络次优承载能力分析模型与方法
| 论文题名： | 城市多模式交通网络次优承载能力分析模型与方法 |
| 关键词： | 多模式交通网络;络次优承载能力;定制化梯度投影算法;循环规则 |
| 摘要： | 交通网络承载能力的提高是城市交通规划和需求管理的重要方面，对交通网络承载能力的合理测度具有重要意义。本文针对城市交通网络的具体发展需求，包括公共交通模式分担率、出行服务性、车辆排放这三方面的考虑/限制，提出了次优网络承载能力（Second-bestNetworkCapacity，以下简称“SNC”）的概念。为了便于表达，这些约束被称为次优约束。 论文首先建立了SNC双层规划模型。模型上层最大化各起点-终点（Origin-Destination，以下简称“O-D”）需求之和，约束集合包含了次优约束。模型下层是交通网络均衡模型，它衡量了在固定的O-D需求模式下的网络性能。为了更好地研究次优约束，如公共交通模式分担率，和弹性需求，模型框架被扩展到多模式网络。在此基础上提出了一种精确的SNC模型求解算法；其中，为下层多模式交通分配问题设计了一种定制化梯度投影（ModifiedImprovedGradientProjection，以下简称“MIGP”）算法，针对上层模型设计了一种基于灵敏度分析（SensitivityAnalysis-Based，以下简称“SAB”）发的定制算法。 其次，为解决MIGP算法不可并行的问题，识别了MIGP算法中具有并行潜力的模块，提出了一种改进的并行块坐标下降（improvedParallelBlockCooridinateDescent，以下简称“iPBCD”）算法来并行化求解下层多模式交通分配问题。iPBCD算法是在并行块坐标下降（ParallelBlockCooridinateDescent，以下简称“PBCD”算法的基础上发展而来。为了进一步提高PBCD算法的鲁棒性和性能，对混合流量更新策略进行了深入研究。比较了循环规则（CyclicRule，以下简称“CR”）和贪婪规则（GreedyRule，以下简称“GR”）两种块索引更新顺序；利用敏感的测试来优化块大小；比较五种坐标分组规则。 最后，通过算例表明了块坐标分组规则对算法的收敛性有显著影响，且基于信息的丢弃规则使算法具有更好的收敛性和效率。在此基础上，验证了所提出的SNC模型和求解方法的有效性，表明SNC是一种有效的交通规划和管理工具。 |
| 作者： | 王泽文 |
| 专业： | 交通运输工程 |
| 导师： | 刘志远;张小辉 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 东南大学 |
| 学位年度： | 2021 |
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