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原文传递不确定环境下城市交通中车辆路径选择研究

论文题名：	不确定环境下城市交通中车辆路径选择研究
关键词：	随机最短路径;动态用户最优分配;路径选择行为;嵌套对角化算法;启发式算法;遗传算法;GERT算法
摘要：	伴着信息时代的到来，市场竞争更加剧烈，时问价值也日益提升。准时服务已经成为现代企业角逐市场的重要手段，体现着企业的服务水平，标志着企业的市场竞争能力。但同时，实现准时服务的城市交通环境却是不确定的：时变的交通流量，偶发的交通事故，突发的交通拥挤，导致了车辆在路段上随机的旅行时间。在多起点、多迄点的不确定城市交通环境中，某一起、迄点对之间只存在随机最优路径，不同行为主体在选择随机最优路径时会表现不同的行为特征，出行者的择路行为(包括路径选择和出行时间选择)会随着出行目的、约束时间、出行者的经验、对路网络的熟悉程度以及旅行时间的不确定程度而变化。作为实现交通出行合理化的重要内容和手段，研究不确定环境下车辆择路行为有助于减少城市交通捌挤，节约社会能源，保护城市环境，降氐出行成本，提高运作效率，全面提高城市交通出行的满意度。由于车辆随机路径问题将运筹学理论与生产实践紧密地结合在一起，近几十年取得了很多成果，但到目前为止，将车辆随机路径选择问题与不确定环境下人们的决策行为相结合的研究仍然很少，许多不尽人意的地方有待于进一步完善和改进。本文较深入地研究了不确定环境下的一系列车辆路径选择行为问题。论文的主要研究内容如下：第l章，在对大量相关文献进行总结提炼的基础上，分别回顾了国内、外对车辆路径选择行为问题的研究成果，并指出了已有车辆路径选择行为问题研究中存在的不足和潜在的研究领域。第2章，基于出行成本最小化的假设，根据不确定环境中人们出行时的路径选择行为过程，建立了OD对间任意中间节点至迄点的理想阻抗的动态用户最优分配的变分不等式模型，给出了求解该问题的嵌套对角化算法。对理想阻抗与瞬时阻抗的动态用户最优分配模型进行了比较：在理想动态用户最优状态下，同一OD对间同时出发、选择不同路径的出行者，其旅行时间相等而且最小。在瞬时动念用户最优状态下，同一OD对间同时出发、选择不同路径的出行者，其旅行时间可能不同。并用一个数值算例比较了这两类模型的差别。第3章，随机、时变的交通流分布，偶发的交通事故等因素导致了路径随机的车辆旅行时间，也决定了现实城市交通网络中只存在随机最短路。这使得人们的决策行为变得极其复杂而无法找到最优路径。实证研究发现：人们在城市交通中的车辆择路行为符合展望理论提出的人们在不确定环境下的决策行为特征：①参考点依赖原则；②损失规避原则(对损失的规避程度大于对同等收益量的追求程度)：③收益时规避风险，损失时追求风险；④边际效用递减原则。人们的择路行为并非力求成本最小化，而是依赖出行隋景：随出行目的、约束时间、对路径的熟悉程度以及路径的不确定程度而变化。第4章，城市交通中人们经常会遇到随机旅行时间问题，如现实中的交通堵塞现象，从而导致车辆路径选择的相应改变。在考虑堵塞点依次遇到、堵塞时间为随机变量的情况下，建立了统计意义上的最小费用路径模型，提出了以车辆所遇堵塞点为新起点的策略，以及基于决策者判断的心理系数修正方法，并应用算例对所提策略和方法的有效性进行了说明。第5章，基于有限理性的思想，阐述了给定时间约束下城市交通车辆模糊路径的柔性选择策略，通过引入决策者主观偏好的概念，利用机会约束-~E3,0的方法构建了该问题的数学模型，给出了求解该问题的一种启发式算法。以最小化剩余旅行距离为目标，用随机模拟方法研究了决策者主观偏好值P水对最终目标的影响。算例结果表明，约束时间一定时在特定路网中有最优的P*值。第6章，以交通管治下的约束路网为研究对象，在已知路段旅行时间分布函数的条件下，讨论了随机时变的城市交通网络中给定时间约束的车辆出行时间及路径优化问题。由于路段旅行时间分布函数受路段到达时间的影响，提出了基于旅行实现隋况、以车辆所到节点为新起点的适时选择车辆最优路径的策略，构建了该问题的数学模型，设计了基于随机模拟获得适应度的遗传算法，并应用算例验证了所提策略和算法的有效性。第7章，旅行费用与时间是人们出行选择路径时考虑的重要因素。本文将广泛用于工程项目工期预测的图示评审技术(GERT)用来预测车辆旅行时间及其可靠性，讨论了车辆随机路径旅行费用与距离、时间之间的函数关系，在假定旅行费用与距离、时间正相关的条件下，依据矩母函数和Mason公式，给出车辆随机路径选择的GERT算法，并给出了该算法的一个应用实例。该方法可方便地求解路段旅行时间分布函数和拥堵延迟时间分布函数为不同分布的独立随变量的车辆随机路径问题。结论部分指出论文的主要创新之处，并对未来研究加以展望。
作者：	张杨
专业：	管理科学与工程
导师：	黄庆
授予学位：	博士
授予学位单位：	西南交通大学
学位年度：	2006
正文语种：	中文