用户平衡分配条件下交通控制优化研究
基于有限理性的弹性需求随机用户均衡交通分配模型
Ｔ ｅ ｍｏ ｅ ｎ ｌｏ ｔ ｍ ａ ｅｐ ｔ ｅ ｐ ｎ ｔ ｅ ｕ ｄ ｒｔｎ ｉ ｇ ｏ ａ ｅ ｂ ｈ ｖｏ ，ｉ ｒ ｖ ｈ ｈ ｏｅ ｉ ａ ｓ ｍｐ ｉ ｎ ｎ — ｈ ｄ ｌ ｄ ａｇ ｒ ｈ ｃ ｎ ｈ ｌ ｏ ｄ ｅ ｅ ｈ ｎ ｅ ｓａ ｄｎ ｆｔ ｖ ｌ ｅ ａ ｉｒ ｍｐ ｏ ｅ ｔ ｅ ｔ ｅ ｒｔ ｓｕ ｔ ｓ ａ ｄ ａ ａ ｉ ｒ ｃ ｏ ｄ ｐａ ｉ ｔ ｆｔ ｄｔ ｎ ｌｔ ｆ ｃ ａ ｓ ｎ ｎ ｄ ｌ ｎ ｅ ｎ ｔ ｔ ｃｕ ｌｔ ｆ ｃ ｆ ｗ ｐ ｔ ｒ ｒ ｃ ｕ ａ ｅｙ ａ ｔｂ ｌ ｙ ｏ ａ ｉ ｏ ａ ｒ ｆ ｓ ｉ ｍｅ ｔ ｉ ｒ ｉ ａｉ ｇ ｍｏ ｅ ，ａ ｄ ｄ ｍｏ ｓｒ ｅ ａ ｔ ａ ｒ ｆ ｏ ａｔ ｎ ｍｏｅ ａ ｃ ｒ ｔｌ ． ａ ａｉｌ ｅ Ｋｅ ｏ ｄ ： ｂ ｕ ｄ ｄ ｒｔ ｎ ｌ ｙ；ｃ ｍｕ ａｉｅ ｐ ｏ ｐ ｃ ｈ ｏｙ；ｅａ ｔ ｅ ｎ ；ｓｏ ｈ ｓｉ ｕ ｅ ｑ ｉ ｂ ｕ ｙｗ ｒｓ ｏ ｎ ｅ ａ ｉ ａ ｉ ｏ ｔ ｕ ｌｔ ｒｓｅ ｔ ｅ ｒ ｖ ｔ ｌｓｉ ｄ ｍａ ｄ ｔｃ ａ ｔ ｓ ｒｅ ｕｌ ｒ ｍ ｃ ｃ ｉｉ
ｂ ｓ ｄ ｏ ｏ ｎ ｅ ａ ｉ ｎ ｌｔ ａ ｅ ｎ ｂ ｕ ｄ ｄ ｒ ｔ ａｉ ｏ ｙ
Ｚ ＮＧ ｏ，Ｊ ＨＡ Ｂ ＵＡＮ Ｚ ｉｃ ｉ Ｉ — ｕ ｈ —ａ ，Ｌ Ｎ Ｘｕ ｘ ｎ
（ ｎａ ｏｌ ｅｆＥｏｏ ｃ Ｍａａ ｅ ｎ， ｈ ｎ ｈｉ ｉ ｔ ｇＵ ｉ ｒｔ， ｈ ｎｈ ｉ ０ ０ ２ ｈｎ ） Ａ ｔｉ ｌｇ ｃｎｍｉ Ｃ ｅ ｏ ｓ＆ ｎｇｍｅｔ Ｓ ａ ｇａ ａ ｏ ｎｖ ｓｙ Ｓ ａｇ ａ ０ ５ ，Ｃ ｉａ Ｊｏｎ ｅｉ ２
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用户均衡模型的kkt条件
用户均衡模型的kkt条件1.引言1.1 概述概述部分将介绍本文的研究背景和主题。
用户均衡模型和KKT条件是运筹学中的重要概念，它们在经济学、交通规划、电力市场等领域具有广泛的应用。
用户均衡模型是一种描述市场中资源分配和用户选择行为的数学模型。
在一个复杂的市场系统中，用户根据自身的利益和目标制定决策，而这些决策又会影响整个系统的运行和均衡状态。
用户均衡模型通过对用户行为、资源供给和需求之间的关系进行建模，可以帮助我们理解和预测市场中的行为和结果。
KKT条件是数学优化中的一组重要条件，它被广泛应用于约束优化问题。
KKT条件可以将优化问题转化为一组等式和不等式的约束条件，通过求解这些条件可以得到优化问题的最优解。
在用户均衡模型中，KKT条件用于表示用户的最优选择条件，即在给定的市场条件下，用户所做的选择使得其个人利益最大化。
本文将详细介绍用户均衡模型和KKT条件的理论基础和数学表达式，并探讨它们在实际问题中的应用。
通过研究用户均衡模型的KKT条件，我们可以深入了解市场行为和市场均衡的机制，为制定有效的市场调控政策和资源配置策略提供理论指导。
下一节将详细介绍用户均衡模型的基本概念和数学表达式。
文章结构部分的内容如下：1.2 文章结构本文主要围绕用户均衡模型的KKT条件展开讨论。
文章结构如下：第一部分是引言部分。
引言部分首先对本篇文章进行概述，简要介绍用户均衡模型的重要性以及KKT条件的作用。
接着，阐述了整篇文章的结构，包括各个部分的内容和目的。
第二部分是正文部分。
正文部分分为两个小节，分别是用户均衡模型和KKT条件。
首先，介绍用户均衡模型的基本概念和原理，包括用户行为建模、均衡概念和均衡解的求解方法。
然后，详细讨论KKT条件在用户均衡模型中的应用，包括KKT条件的定义、数学表达式和解释。
第三部分是结论部分。
结论部分首先对全文进行总结，概括论述了用户均衡模型和KKT条件的研究内容和意义。
接着，探讨了研究用户均衡模型的KKT条件对于相关领域的进展和应用的重要性，以及对未来研究的启示和推动作用。
用户均衡模型（UE）与随机用户均衡模型（SUE）在交通流分配阶段的适用性分析
科技与创新┃Science and Technology&Innovation ·40·2019年第03期文章编号：2095－6835（2019）03－0040－02用户均衡模型（UE）与随机用户均衡模型（SUE）在交通流分配阶段的适用性分析王晓璠（中铁第四勘察设计院集团有限公司，湖北武汉430063）摘要：“交通流分配”作为交通规划“四阶段法”的最后一个阶段，对公路项目交通量分析与预测的准确性起到至关重要的作用。
针对交通流分配的不同模型与实际交通量观测数据存在精度不高的问题，结合具体实例，在交通补充调查的基础上，比较了用户均衡模型（UE）与随机用户均衡模型（SUE）的分配精度。
从TransCAD软件的交通规划建模结果来看，应用后者的模型在基础路网上进行交通流分配较前者的模型在不同路段的分配精度上均有不同程度的上升。
这说明了随机用户均衡模型（SUE）更加具有适用性，也为今后相关报告的编制提供了实例验证和数据支撑。
关键词：交通规划建模；交通流分配；用户均衡模型；随机用户均衡模型中图分类号：U491文献标识码：A DOI：10.15913/ki.kjycx.2019.03.040作为国内外道路工程交通预测通行的方法，“四阶段法”已被国内公路项目“工程可行性研究”及“交通影响评价”等报告的编制广泛应用。
而“交通流分配”作为交通规划“四阶段法”的最后一个阶段，对公路项目交通量分析与预测的准确性起到至关重要的作用。
目前，国内大多公路项目工程可行性研究报告将用户均衡模型（UE）和随机用户均衡模型（SUE）作为“交通流分配”阶段的主要应用模型，将各交通小区间的OD数据分配到已知的道路网模型上。
而现有文献缺乏对上述两个模型对于路网真实交通流量情况模拟的准确性以及对未来年道路网交通量分析和预测的适用性分析。
本报告在对大量公路项目交通量观测和OD调查和数据分析的基础上，利用宏观交通规划和需求预测软件TransCAD建立路网模型，并分别利用上述两个模型进行交通流分配，将分配结果与道路网真实交通量数据进行对比分析，为公路项目交通量分析和预测所利用的模型比选提供参考。
最优化理论在交通运输系统规划与控制中的应用
最优化理论在交通运输系统规划与控制中的应用交通运输系统规划和控制一直是一个具有挑战性的问题，涉及到复杂的交通流量分配、路径选择、交通信号控制以及资源的高效利用等多个方面。
为了实现交通系统的高效运行，最优化理论被广泛应用于交通运输领域，以优化交通规划和运输控制的决策，提高交通系统的效能和可持续性。
本文将探讨最优化理论在交通运输系统规划与控制中的应用，并重点介绍其在路网规划、交通信号控制以及公共交通调度方面的具体应用。
一、路网规划中的最优化理论应用在路网规划中，最优化理论可以帮助确定最佳的道路布局和路径选择，以减少交通拥堵、缩短出行时间和降低交通成本。
最优化理论的应用路径选择模型通常基于交通需求、道路网络和出行时间等因素，通过数学模型和算法求解，得出最佳路径。
例如，迪杰斯特拉算法和Floyd-Warshall算法都是常用的最优路径选择算法，可以在复杂的路网中找到最短路径或最少时间路径。
利用这些最优化算法，交通规划者可以预测交通流量，评估交通影响，规划新的道路，并设计合理的交通控制策略。
二、交通信号控制中的最优化理论应用交通信号控制是提高道路交通效率的重要手段之一。
以往的交通信号控制方法往往是基于固定的时间周期或简单的经验规则，无法适应动态的交通需求变化。
而最优化理论可以提供一种更科学、更有效的交通信号控制方法，通过优化交叉口的信号时长和相位设计，实现交通拥堵的减少和交通流的高效分配。
最优化理论在交通信号控制中的应用包括传统的静态优化模型和现代的动态优化模型。
静态优化模型主要是通过数学规划和模拟仿真等方法，确定每个相位的持续时间和周期，以最大化交通吞吐量或最小化行程时间。
动态优化模型则更加注重交通流的实时调整和优化，通过实时数据采集和交通流预测，结合最优化算法实时调整交通信号配时，以适应交通需求的变化。
三、公共交通调度中的最优化理论应用公共交通的高效调度对于提供方便快捷的城市交通服务至关重要。
最优化理论可以用于公共交通的线路选择、车辆调度和乘客分配等方面，以提高公共交通系统的可达性和服务水平。
whm-交通网络中的用户均衡UE与系统最优SO
UE的目标函数
可见，此时UE与SO等价。
摘要：本文主要分析了Wardrop用户最优均衡和系统最优均衡两种基本网络流分配思想。按照不同的分配思想对交通流所作的分配，其出行费用是不同的。当网络上略去拥挤效应时，UE和SO是相等的；而在网络拥挤的情况下，基于用户最优均衡的交通分配使所有出行者的出行费用到达最优，而基于系统最优均衡的交通分配使得网络上所有出行的总费用最优，即系统总出行费用最小。根据对UE和SO的区别分析，了解交通网络配流本质，对降低出行成本，提高城市交通网络效率有着积极作用。
，
设从起点r到终点s的交通量为q，分别取q的值为120，130，…，240。根据式（1）、（2）及两个BPR函数可得，在UE和SO情况下，两条路段流量最优解如表1所示。
Table1路段流量最优解
q
0~120
130
140
150
160
170
180
190
200
210
0
230
240
UE
x1
0~120
130
根据所学交通网络基础知识[1, 2]，可知，以路段费用函数为基础，这两种分配原则下的目标函数可用如下的数学模型来表达：
（1）
（2）
且约束条件为：
式中：
表示路段 上的流量；
表示OD点对 上第 条路径上的流量；
表示路段旅行费用函数；
表示OD点对 上的分布交通量；
为连接关系变量，当路径 包含路段 时， ，否则 ；
161.0
x2
0
1.1
11.0
20.8
30.0
38.5
46.0
52.7
58.8
容量限制的交通分配优化方法研究
1 随机用户平衡分配模型
考虑路网 G = ( N , A ) , 其中 : N 为节点集 , A 为
路段集 ; a ∈A , 为路网 G 的一条路段 ; , O 、D ∈N ,
分别为起讫节点集 ; Rrs为连接 OD 对 ( r , s) 间的所有 有效路径集合 。ta 为路段 a 上的广义阻抗费用 (时
[摘 要 ] 容量限制一直是交通分配研究的重要内容 ,是造成路段和路网拥挤的根本原因 。目前大多数的研 究都是基于拥挤模型进行理论分析和实际计算 ,而实际中的拥挤路网大多不是一个平衡分配问题 。以 Fisk 提出的 Logit 分配优化思想及 Wardrop 的系统最优为基础 ,建立了容量限制下的路网分配优化模型 ,并给出了相应的启发式 优化算法 。
间 、距离等)
;
t
rs k
为 OD
对(
r , s) 间路径
k
上的广义阻
抗费用 , k ∈Rrs ; qrs为 OD 对 ( r , s) 上的交通流需求
量 , r ∈O , S
∈D ,
qrs 构 成 交 通 流 需 求 矩 阵
WOD ; f
rs k
为 OD 对 ( r , s) 间路段 k 上的交通流量 ; Pkrs 为 OD 对
[ Abstract] Capacity constrain is always an important study content in traffic assignment and an essential cause of congested link and network. At the present time , most studies are based on congested model to ana lyze and compute , while it’s normally not a traffic equilibrium assignment problem in practice. An optimal model of traffic assignment on capacity constrained is put forward on bases of Fisk’s Logit assignment optimal theory and Wardrop’s system optimization. Moreover , a heuristic algorithm is founded accordingly to solve the problem.
交通流量分配模型的构建与分析
交通流量分配模型的构建与分析在现代社会，交通流量的分配对于城市的规划、交通管理以及居民的出行效率都有着至关重要的影响。
一个合理、准确的交通流量分配模型能够帮助我们更好地理解和预测交通状况，从而制定出更有效的交通策略。
交通流量分配模型的构建基础是对交通网络的清晰认识。
交通网络可以看作是由节点（如交叉路口）和路段（连接节点的道路）组成的复杂系统。
在这个系统中，车辆的流动受到多种因素的制约，如道路的通行能力、交通信号的控制、驾驶员的行为等。
为了构建交通流量分配模型，首先需要收集大量的交通数据。
这些数据包括道路的几何特征（如长度、宽度、车道数量）、交通设施的设置（如信号灯、标志标线）、交通流量的实时监测数据等。
通过对这些数据的分析，可以了解交通网络的基本情况，为模型的构建提供依据。
在模型的构建过程中，常用的方法有用户均衡模型和系统最优模型。
用户均衡模型假设每个出行者都试图选择最短的出行路径，以最小化自己的出行成本。
然而，在实际情况中，由于出行者对交通状况的了解有限，以及道路拥堵等因素的影响，并非所有出行者都能真正实现最短路径的选择。
系统最优模型则是以整个交通系统的总出行成本最小化为目标，通过合理分配交通流量来达到最优状态。
但这种模型在实际应用中往往难以实现，因为它需要对整个交通系统进行集中控制和优化，这在现实中是非常困难的。
除了上述两种基本模型外，还有一些基于随机用户均衡、动态交通分配等理论的模型。
随机用户均衡模型考虑了出行者在路径选择中的不确定性，认为出行者对路径的选择是基于一定的概率分布。
动态交通分配模型则能够更好地反映交通流量随时间的变化情况，适用于研究交通拥堵的形成和消散过程。
在构建交通流量分配模型时，还需要考虑到不同出行方式的影响。
除了私人汽车，还有公共交通（如公交车、地铁）、自行车和步行等出行方式。
每种出行方式都有其自身的特点和优势，对交通流量的分配也会产生不同的影响。
例如，公共交通的线路和站点设置会影响人们的出行选择，从而改变交通流量的分布。
城市交通信号控制系统的优化设计与实现
城市交通信号控制系统的优化设计与实现随着城市快速发展和人口的增长，城市交通拥堵问题日益突出。
为了解决这个问题，城市交通信号控制系统的优化设计与实现变得至关重要。
本文将从优化设计和实现两个方面探讨城市交通信号控制系统的相关问题。
首先，优化设计是城市交通信号控制系统提高效率的关键。
在优化设计过程中，需要考虑以下几个方面。
1. 交通需求预测和数据分析：通过对城市交通需求的准确预测和数据的深入分析，可以帮助优化设计团队了解交通状况，找到瓶颈区域和热点道路，从而精确制定信号控制策略。
2. 信号控制策略优化：基于交通需求和道路状况，优化设计团队可以采用智能算法和模型来制定更有效的信号控制策略。
例如，可以使用遗传算法、蚁群算法等来寻找最佳的控制时序和配时参数，以实现交通流的最优化。
3. 多模式信号控制：城市交通信号控制系统需要在不同的时间段和交通流情况下灵活切换控制模式。
例如，通过预设时段和感应器检测，可以实现高峰时段优先通行、夜间模式和周末模式等不同信号配时模式，以适应不同交通需求。
4. 数据共享和协同控制：优化设计的关键在于实时数据的共享和交流。
通过建立城市交通信息平台，不同交通部门和交通信号控制系统可以实现数据共享并进行协同控制，以实现交通流的整体优化。
其次，实现城市交通信号控制系统的目标需要考虑以下几个方面。
1. 硬件设施布局：在城市交通信号控制系统的实施过程中，需要考虑如何合理布置信号灯、感应器、监控设备等硬件设施，以确保交通信号系统的全面覆盖和高效运行。
2. 通信网络建设：为了实现城市交通信号控制系统的实时控制和数据共享，建立稳定可靠的通信网络至关重要。
可以考虑采用无线网络、光纤网络等先进通信技术，以提高信号控制系统的通信可靠性和传输效率。
3. 数据处理和分析：城市交通信号控制系统需要收集大量的交通数据，并进行有效的处理和分析。
可以利用数据分析技术和人工智能算法，对交通数据进行挖掘和建模，从而更好地理解交通流动规律，为信号控制提供科学依据。
基于分布式控制的智能交通信号优化研究
基于分布式控制的智能交通信号优化研究智能交通信号系统一直是交通领域的重要研究方向，其在城市交通拥堵、交通安全和环境保护等方面具有重要作用。
传统的交通信号控制系统是基于单一中心控制的，对于交通流量变化缓慢的区域效果较好，但对于高峰期或突发事件应对能力有限。
因此，基于分布式控制的智能交通信号优化研究成为解决城市交通问题的重要方向。
一、智能交通信号优化的需求城市的交通流量变化非常复杂，每天交通车流量高峰会随时间变化，而且在某些特殊日子（比如传统节日）或事件（比如天气突变）会引发特别的交通状况。
传统的单向控制系统需要中心控制器实时监测交通状态并做出相关控制决定，无法满足实时决策的需求。
此外，人口都市的发展速度飞快，城市规模也在不断扩大，所以传统的控制设备强大的处理能力和存储容量也成为了瓶颈。
为了解决上述问题，智能交通系统需要相应的优化。
而分布式控制的智能交通信号系统，则可以通过分区控制、多控制器、分布式存储等方式解决传统交通信号系统所面临的问题。
二、基于分布式控制的智能交通信号优化方案1.难点分布式控制的智能交通信号系统需要面临的难点包括以下几个方面：1）基础设施支持：建设一套分布式的交通信号系统需要先行制定合理的网络建设和通信协议方案，确保各个节点之间能够实时、准确的传递和接收节点之间的信息。
2）优化算法设计：优化算法是分布式控制的智能交通信号系统的重要组成部分，包括路段压力预测、信号周期计算、信号配时等方面，需要考虑到各种数据的实时性、可处理性、解决方案的可行性和局部性，以及对交通流量的机动调节和响应。
3）控制器的设计和制造：采用分布式控制的智能交通信号系统，除了智能算法的支持和网络通信体系外，还需要设备的大量部署，也就需要在控制器设计上兼顾硬件成本、单价、处理和存储能力，以及设备的可靠性和稳定性等。
2.分布式控制策略大量的应用研究表明，分布式控制的智能交通信号优化可以从整体上提高交通网络的资源利用效率、减轻拥堵和排放压力。
交通信号控制中的优化模型研究
交通信号控制中的优化模型研究在现代社会，交通拥堵已成为许多城市面临的严峻问题。
交通信号控制作为交通管理的重要手段，其优化模型的研究对于提高交通效率、减少拥堵、降低环境污染以及提升出行安全性都具有至关重要的意义。
交通信号控制的目标是通过合理地分配不同方向的通行时间，使得道路上的车辆能够高效、安全地行驶。
然而，要实现这一目标并非易事，因为交通流量具有不确定性、动态性和复杂性等特点。
在过去，传统的交通信号控制方法主要依赖于固定的时间设置或者简单的感应控制。
这些方法在交通流量相对稳定、道路结构简单的情况下或许能够发挥一定作用，但在面对日益复杂的交通状况时，其局限性就逐渐凸显出来。
为了更好地应对复杂的交通情况，研究人员提出了多种优化模型。
其中，基于数学规划的模型是常见的一类。
这类模型将交通信号控制问题转化为数学优化问题，通过建立目标函数和约束条件来求解最优的信号控制方案。
例如，以最小化车辆平均延误、最大化道路通行能力等为目标函数，同时考虑诸如绿灯时间限制、相位顺序等约束条件。
通过运用数学优化算法，如线性规划、非线性规划等，可以得到较为理想的控制策略。
另一种重要的优化模型是基于仿真的模型。
通过建立交通流仿真模型，模拟不同信号控制方案下的交通运行情况，从而评估和比较各种方案的效果。
这种方法能够更真实地反映交通系统的动态特性，但计算量较大，需要较长的时间来进行模拟和分析。
智能优化算法在交通信号控制中也得到了广泛应用。
例如，遗传算法、粒子群优化算法等。
这些算法通过模拟自然界中的生物进化或群体行为，能够在复杂的搜索空间中找到最优或近似最优的解。
它们具有较强的全局搜索能力和适应性，能够处理多目标、多约束的复杂优化问题。
然而，在实际应用中，交通信号控制的优化模型面临着诸多挑战。
首先是交通流量的不确定性。
实际的交通流量往往受到天气、节假日、突发事件等多种因素的影响，难以准确预测。
这就使得基于固定流量数据建立的优化模型可能无法适应实时的交通变化。
交通信号控制中的多目标优化研究
交通信号控制中的多目标优化研究在现代城市的交通系统中，交通信号控制起着至关重要的作用。
它就像是一个无形的指挥家，协调着车辆和行人的流动，以确保交通的安全与高效。
然而，传统的交通信号控制方法往往只关注单一目标，如减少车辆的平均延误时间或提高道路的通行能力，这种单一目标的优化已经难以满足日益复杂的交通需求。
因此，多目标优化在交通信号控制中的应用逐渐成为研究的热点。
多目标优化意味着在交通信号控制中需要同时考虑多个相互关联但又可能相互冲突的目标。
这些目标可能包括减少车辆的延误时间、降低车辆的停车次数、减少尾气排放、提高行人的过街安全性和舒适性等等。
每个目标都有其重要性和意义，但在实际的交通场景中，要同时实现所有目标的最优往往是不可能的，因此需要在这些目标之间进行权衡和取舍。
为了更好地理解交通信号控制中的多目标优化，我们首先需要了解交通信号控制的基本原理。
交通信号通常由红、黄、绿三种颜色的灯组成，它们按照一定的时间顺序循环切换，从而控制车辆和行人的通行。
传统的交通信号控制方法，如定时控制和感应控制，在一定程度上能够改善交通状况，但它们往往无法根据实时的交通流量和需求进行灵活调整。
相比之下，多目标优化的交通信号控制方法则能够更加智能地适应交通状况的变化。
例如，基于模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）的方法可以通过预测未来一段时间内的交通流量，来优化当前的信号控制策略。
这种方法不仅考虑了当前的交通状态，还能够前瞻性地对未来的交通情况做出响应，从而实现更加有效的交通控制。
在多目标优化中，一个关键的问题是如何确定各个目标的权重。
不同的交通场景和需求可能会导致目标权重的不同。
例如，在交通拥堵严重的区域，减少车辆延误时间可能是首要目标；而在环境敏感区域，降低尾气排放可能更为重要。
确定目标权重的方法通常有两种：一种是基于专家经验和知识，通过主观判断来设定权重；另一种是基于数据分析和统计方法，通过对大量的交通数据进行挖掘和分析，来确定各个目标的相对重要性。
车辆动态路权分配与控制技术研究与优化
车辆动态路权分配与控制技术研究与优化随着城市化进程的加速和汽车保有量的不断增加，交通拥堵问题已成为全球面临的挑战。
为了改善道路交通状况，提高交通效率，车辆动态路权分配与控制技术应运而生。
本文将探讨该技术的研究与优化，以期实现更加智能化、高效化的交通系统。
一、引言车辆动态路权分配与控制技术是指利用现代信息技术手段，根据不同车辆的需求和路况情况，动态调整道路上的车辆行驶权，从而实现交通资源的高效配置。
该技术旨在通过合理分配和控制车辆的行驶权，缓解道路拥堵，减少交通事故，提高道路运输效率。
二、车辆动态路权分配技术研究1. 路权分配算法为了实现车辆动态路权分配，需要运用合适的路权分配算法。
目前，常见的算法有静态权重分配算法和动态权重分配算法。
静态权重分配算法主要基于对交通网络中各个路段的拥堵程度进行预测，从而分配合理的路权。
动态权重分配算法则根据车辆的实时情况和路况信息，调整路权，实现更加精细化的分配。
未来，可以进一步研究基于机器学习和智能算法的路权分配模型，以提高分配的准确性和效率。
2. 路权分配决策机制车辆动态路权分配需要建立科学的决策机制，以实现合理的分配和控制。
决策机制需要考虑多种因素，如车辆类型、车速、路况、交通流量等。
同时，也需要充分利用交通信号控制系统、智能交通系统等基础设施，通过信息交互和协同控制，实现车辆的快速、安全地通行。
通过科学的路权分配决策机制，能够最大程度地提高道路的通行能力和交通效率。
三、车辆动态路权控制技术优化1. 车辆动态路权控制系统为了实现车辆动态路权分配与控制，需要建立相应的系统和设备。
该系统应包括车辆定位设备、交通信号控制器、交通流量监测设备等。
通过这些设备的配合，可以准确获取车辆和路况信息，并实现实时的路权调整和控制。
此外，通过引入智能交通系统和互联网技术，还可以实现车辆之间的信息传递和交互，提高道路资源的利用效率。
2. 优化策略为了进一步改进车辆动态路权控制技术，需要制定相应的优化策略。
基于博弈论的交通规划优化方案研究
基于博弈论的交通规划优化方案研究引言交通规划是现代城市发展的重要组成部分，它关系到城市运行的效率和居民的生活质量。
随着城市人口的不断增长和交通需求的不断增加，如何优化交通规划成为一个亟待解决的问题。
本文将通过运用博弈论的方法，探讨一种基于博弈论的交通规划优化方案。
一、博弈论简介博弈论是一种研究决策者在互动中做出选择的数学模型。
它可以用来分析决策者的策略选择和预测他们的行为。
在交通规划中，博弈论可以用来研究不同参与者在交通系统中的决策行为，以及他们之间的互动关系。
二、交通规划中的博弈论应用1. 交通拥堵问题交通拥堵是城市交通规划中的主要挑战之一。
通过博弈论的方法，可以分析不同车辆在道路上的决策行为，进而优化交通流量。
例如，可以通过建立一个交通流模型，将车辆视为博弈参与者，分析他们在选择路线和出行时间上的决策行为，从而提出合理的交通规划方案。
2. 公共交通系统优化公共交通系统是城市交通规划中的重要组成部分。
通过博弈论的方法，可以研究不同乘客在公共交通系统中的决策行为，以及他们对系统运行的影响。
例如，可以分析乘客在选择公交车或地铁等不同交通方式时的决策行为，进而优化公共交通线路和运营策略。
三、基于博弈论的交通规划优化方案研究可以分为以下几个步骤：1. 数据收集和分析首先，需要收集和分析相关的交通数据，包括道路拥堵情况、公共交通运行情况、乘客出行数据等。
通过对这些数据的分析，可以了解交通系统的运行状况和问题所在。
2. 建立博弈模型在数据分析的基础上，可以建立一个博弈模型来描述交通系统中不同参与者的决策行为。
模型可以包括参与者的策略空间、收益函数和决策规则等。
通过模型，可以分析参与者的最优策略和系统的均衡状态。
3. 优化方案设计基于博弈模型的分析结果，可以提出一些交通规划的优化方案。
例如，可以通过调整道路收费、优化公交线路、改善交通信号灯等手段，来减少交通拥堵和提高交通系统的运行效率。
4. 模拟和评估最后，可以通过模拟和评估来验证提出的优化方案的效果。
轨道交通系统的供需平衡与优化设计
轨道交通系统的供需平衡与优化设计随着城市化进程的加速和人们对交通需求的不断增长，轨道交通系统在现代城市中扮演着重要的角色。
然而，随着乘客数量的不断增加，轨道交通系统的供需平衡成为一个重要的挑战。
本文将讨论轨道交通系统的供需平衡问题，并提出一些优化设计的思路。
一、供需平衡的挑战轨道交通系统供需平衡的挑战主要体现在两个方面：供给端的扩容问题和需求端的管理问题。
首先，随着城市人口的增加，轨道交通系统需要不断扩大供给，以满足日益增长的乘客数量。
然而，轨道交通系统的扩容并非易事。
它需要大量的资金投入和土地资源，并且对城市空间的占用也会带来一定的影响。
其次，轨道交通系统的需求管理也是一个复杂而关键的问题。
如何合理安排乘客乘车时间，如何避免高峰期的拥堵，如何提高运输效率等等，都需要系统地进行规划和管理。
二、优化供给端的设计在优化供给端的设计方面，有几个关键的要点。
首先，要注重轨道交通线路的布局设计。
合理的线路布局可以最大程度地缩短乘客的出行时间，并减少乘车换乘的次数。
此外，要注意线路的连接性和覆盖范围，以确保乘客能够方便地进入和离开车站。
其次，要注重轨道交通车辆的更新和升级。
随着科技的进步，新一代的轨道交通车辆可以提供更好的乘车体验和更高的运输效率。
因此，及时更新和升级车辆是提高供给端效果的关键所在。
三、优化需求端的管理在优化需求端的管理方面，有几个关键的策略。
首先，可以通过价格手段来引导乘客的出行时间。
例如，在高峰时段设定较高的票价，可以鼓励一部分乘客选择错峰出行，从而减轻高峰期的压力。
其次，可以通过信息发布和导向标识来引导乘客在车站内的流动。
提供实时的列车到达信息和车厢负荷信息，可以帮助乘客做出更好的决策，从而减少高峰期的拥堵。
此外，引入智能化的乘车系统，可以精确掌握每个乘客的乘车需求，从而更好地进行运输资源的调配。
四、跨领域的协同优化最后，要强调在轨道交通系统的供需平衡和优化设计中，需要实现跨领域的协同。
交通流动性控制的数学建模与优化
交通流动性控制的数学建模与优化章节一：引言在现代社会，交通繁忙和拥堵是我们经常面对的挑战之一。
这些交通问题不仅可能导致时间浪费和财务开销，而且可能导致交通事故和不良环境影响。
因此，开展交通流动性控制的数学建模和优化对于解决交通拥堵问题具有重要意义。
本文将介绍交通流动性控制的数学建模和优化的基本理论，阐述相关研究方法和案例实例，并探讨未来发展的趋势和前景。
章节二：数学建模2.1 车流模型车流模型是交通流动性控制的关键要素之一。
通过建立车流模型，可以预测、控制和优化交通流量。
常用的车流模型包括微观和宏观模型。
微观模型使用细节化的描述和计算方法来捕捉车辆行驶的实际情况，而宏观模型更注重总体趋势和平均统计数据。
2.2 交通控制算法交通控制算法的目的是协调两个或多个相互影响的交通流，以维持交通流的适当平衡。
交通算法包括灯控系统、交通规划和实时路线计算等。
2.3 数据收集和分析数据收集和分析是交通流动性控制的关键环节。
通过收集和分析交通数据，可以掌握交通状况，预测拥堵情况，帮助优化交通流动性的控制策略。
章节三：优化方法3.1 线性规划线性规划是一种优化方法，适用于处理包含线性限制和线性目标函数的问题。
在交通流控制中，线性规划可以用来确定最优的交通流配送方法。
3.2 整数规划整数规划是线性规划的一种扩展形式，其限制条件和目标函数都是整数。
在交通流控制中，整数规划可以帮助确定最优的灯控方案、车辆布置和路径选取等。
3.3 启发式算法启发式算法是一种基于经验和启发式思想的算法，其不需要全局优化目标函数，而是通过提供局部最优解来优化控制策略。
在交通流动性控制中，常见的启发式算法包括遗传算法、模拟退火算法和蚁群算法等。
章节四：案例实例4.1 道路交通流模型在道路交通流模型中，通过交通流量和车辆的速度、加速度和相互间的距离等关键因素，来解析和模拟跨越路段的车流量。
4.2 并线制度优化并线是车流控制中的重要环节。
通过将车辆从一个车道转移到另一个车道，来实现在交通流量控制和拥堵的情况下最优的并线方案。
高速公路交通流量均衡控制研究
高速公路交通流量均衡控制研究高速公路是现代交通网络的重要组成部分，对于人们的生活和经济的发展起到了至关重要的作用。
随着社会经济的快速发展，高速公路的通行车辆数量日益增加，交通拥堵问题也日益严重。
因此，高速公路交通流量的均衡控制研究显得尤为重要。
首先，高速公路交通流量均衡控制的核心问题之一是如何减少交通拥堵。
当交通流量超过道路承载能力时，就会出现拥堵现象。
传统的解决方式是增加道路的宽度或者修建新的车道，但这会造成巨大的资源浪费。
因此，通过科学合理的交通流量均衡控制，可以将交通拥堵最小化。
一种常见的方法是采用智能交通系统技术，通过实时监测和控制交通信号，合理分配交通流量，调整车辆行驶速度，从而提高道路的运行效率，减少交通拥堵。
其次，高速公路交通流量均衡控制还需要考虑道路安全性。
交通流量过大不仅容易引起拥堵，也会增加交通事故的风险。
因此，应采取措施来维护道路交通的安全性。
例如，可以加强交通警示标志的设置，提醒驾驶员注意道路状况；可以增设路段监控摄像头，实时监测车辆行驶情况；还可以开展交通安全宣传教育活动，提高驾驶员的安全意识。
通过这些措施，可以有效降低高速公路的交通事故率，保障交通安全。
此外，高速公路交通流量均衡控制还需要关注交通的环境影响。
过度的交通流量会导致汽车尾气排放量增加，对大气环境造成污染。
因此，应采取措施来减少交通对环境的影响。
例如，可以推广节能环保的交通工具，如电动汽车，减少汽车尾气的排放；可以建设绿色隔离带，增加绿化面积，改善周围的生态环境。
通过这些举措，可以实现高速公路交通流量的均衡控制与环境保护的统一。
此外，在高速公路交通流量均衡控制的研究中，还可以引入人工智能技术。
通过对大数据的分析和挖掘，可以得到高速公路交通流量的动态变化规律，进而预测未来的交通流量，优化交通流量的分配。
同时，可以借助人工智能技术开发智能驾驶系统，使车辆自动控制自己的行驶速度和行驶路径，从而避免交通拥堵和交通事故的发生。
区域交通组织优化方法研究
区域交通组织优化方法研究当今世界城市普遍面临着日益严重的交通拥挤问题。
城市交通拥挤主要表现为道路拥挤，是指道路上的车辆密度（道路上单位距离内的车辆数目）过大使得车辆速度受到影响的一种现象。
为改善交通拥挤状况，各国政府都采取了相应的措施，如增加城市交通基础设施建设方面的投资；建立立体交通体系；采取行政、经济手段抑制交通需求；发展和完善公共交通等。
我国同样也经受着交通拥挤的压力。
城市交通拥挤，从理论上讲是交通需求超过交通供给能力引起的。
在城市的发展过程中，由于城市聚集效益的原因，人口和物质生产活动向城市大量集聚，城市高强度的土地开发，以及随着经济发展和人们收入水平的提高所带来的出行机动化的迅猛发展，必然会使城市交通需求，尤其是对道路的需求持续增长。
但是城市交通供给能力的增长却呈现出跳跃性、阶段性的特征。
交通设施一旦建成，短期内便难以改变。
并且，交通设施的建成，往往又会形成新的交通源。
因此，交通拥挤现象很容易发生，在某种程度上说，也是难以避免。
道路交通组织优化是在有限的道路空间上，科学合理地分时、分路、分车种、分流向使用道路，使道路交通始终处于有序、高效运行状态。
交通组织从研究的范围大小及内容可以分为微观交通组织、区域交通组织、宏观交通组织三个方面。
其中微观交通组织是区域交通组织的基础，而宏观交通组织主要指宏观的交通政策。
微观交通组织是区域交通组织的基础，它包括交叉口交通组织、路段交通组织和路口路段一体化交通组织。
当前微观交通组织主要是研究交叉口的交通组织。
针对交叉口的交通组织，国内外已经研究了各个方面，包括路口放行方法、车道渠化、信号控制的优化、设立左转候驶区等方面。
在对区域交通组织的研究方面，国内外已经研究了区域交通网络的信号优化、路口流向禁限（主要是禁左交通组织）、单行交通组织等方面。
1.区域交通组织优化思路随着科技发展和社会进步，对于交通组织优化，可以从以下几方面考虑：对于宏观交通组织，在时间上要削峰填谷，在空间上要控密补稀，体现出矛盾分散时空均分的原则；对于微观交通组织，信号配时上要分秒必争，在车道渠化上要寸土必争，体现出在冲突分离基础上充分利用空闲时间和空闲面积。
基于乘客均衡候车的轨道交通协同限流建模
基于乘客均衡候车的轨道交通协同限流建模马羽;王卓群;温少表;罗钦【摘要】Mass passenger flow in urban rail transit always presents non-balanced,non-steady and non-linear feature.Flow control becomes the main process in passenger organization management since it would directly influence the passenger service level and train operation reliability.According to the train periodic running characteristics and simplifying the arrival of passengers in accordance with the law of uniformity based on analyzing delay influence of passenger waiting time under the condition of mass passenger flow,this paper presents co-passenger flow control model among multi-stations in a single line,aiming to balance the passengers' waiting time in each station.The fmincon function provided by Matlab is used to find the optimal value.The result analysis of a simulation case shows that the model is effective and reasonable to alleviate the contradiction between transport capacity and traffic volume from the angle of equal control of mass passenger flow and to avoid some stations of the line having large number of stranded passengers.%城市轨道交通大客流呈现非均衡、非稳态、非线性特征,直接影响乘客服务水平和列车运行可靠性,是车站客运组织管理中的重要环节.在分析大客流条件下乘客候车延误影响因素的基础上,考虑列车周期性运行特性,并抽象乘客到达规律符合均匀分布,以各站乘客均衡候车为优化目标,构建线路层车站间的单目标多约束协同限流模型,并基于Matlab非线性规划fmincon函数进行求解.算例分析结果表明,该方法能从线路大客流均衡管控的角度缓解运能与运量之间的矛盾,避免局部车站客流积压严重,具有有效性和合理性.【期刊名称】《深圳大学学报（理工版）》【年(卷),期】2017(034)005【总页数】7页(P537-543)【关键词】城市轨道交通;大客流;均衡候车;多站协同;限流;出行体验【作者】马羽;王卓群;温少表;罗钦【作者单位】深圳地铁集团有限公司运营总部客运一分公司,广东深圳518071;深圳大学城市轨道交通学院,广东深圳518060;深圳地铁集团有限公司运营总部客运一分公司,广东深圳518071;深圳大学城市轨道交通学院,广东深圳518060;深圳技术大学城市交通与物流学院,广东深圳518118【正文语种】中文【中图分类】U29-39;TP39近年来，随着中国轨道交通的持续快速发展，北京、上海、广州及深圳等地轨道交通正步入网络化运营阶段，轨道交通在城市客运中发挥着日趋显著的作用．客流大幅增长，特别是高峰时段客流量更大、到达时间更集中且方向性明显，导致需求与运输能力不匹配的矛盾日益突出，客流拥挤和乘客滞留问题严重．此外，自然灾害、事故、车辆故障和人为破坏等重大突发事件也可能引发车站大量乘客的滞留，形成大客流．大客流事件对于轨道交通系统的运营管理提出挑战，并有特殊要求；在大客流事件发生期间，若不采取相应的应急措施，将影响列车安全运行和准点到达，甚至可能发生人员伤亡等意外事件发生．为此，轨道交通运营管理部门采取一系列措施来保障运营的安全和可靠，其中，“限流”——通过一定时间内限制进站上车或换乘通行的客流量，已成为一种最常用的管理方式．当前采用的限流方法大多面向单一车站，即以大客流车站进出站人数作为划分拥挤等级程度的标准，不同的等级对应着不同的限流方案．如站台限流、站厅限流，甚至站外限流．单站客流的容纳量主要取决于该站站台面积、站厅面积，扶手梯、电梯、楼梯的数量及相应的承载能力等，各影响因素之间的相互作用如图1所示．单站限流能有效保障车站运营的安全与有序，但有一定的局限性．解决大客流问题的根本方法在于如何合理利用列车和车站的运输能力，在较短的时间内实现客流的有效疏散．但当部分车站进站客流较大，而列车到达车站的车载剩余能力又极其有限时，将造成此类车站乘客大量滞留并造成候车时间过长，从而带来较大安全隐患和服务水平的大幅下降．因此，有必要从全线综合考虑相关车站单位时间进站客流和列车能力利用率，实现基于乘客均衡候车的多站大客流协同管控．目前，针对大客流等待时间优化的相关研究较少，成果多集中于影响客流等待时间的要素分析．施云惠等[1]提出完整的城市轨道交通线路层、路网层拥挤度指标体系并给出计算方法；郑雪梅等[2]通过构建站点系统动力学模型对车站现状进行仿真实验，模拟客流在站内设施的分布及其动态变化过程，进而明确当前客流拥堵的关键位置及拥堵成因；肖慧雅等[3]对地铁站现有限流设施的不足之处进行分析，并提出相应的改进措施；姚向明等[4]从线网层面考虑建立客流需求与输送能力匹配度最大化和延误客流量最小化的多目标数学规划模型，以求得各站最佳进站客流量；曹志超等[5]利用排队论方法提出一种严重拥挤情况下基于列车时刻的乘客等待时间模型；张正等[6]通过分析限流的作用和影响因素，提出车站间协同限流及相关参数的计算方法；赵鹏等[7]应用数学规划方法构建以乘客延误损失最小化和客运周转量最大化为目标的线路层车站间及时段间协调控制模型．李伟等[8]则从列车运营角度出发，通过协调轨道网络中列车的发车时间，使网络客流运输效率最大．上述成果为研究轨道交通大客流管控方法提供了有益的借鉴，本研究通过分析城市轨道交通大客流条件下乘客候车延误机理，确定影响乘客等待时间的主要因素，在此基础上考虑线路层各车站到达人数与列车运输能力的相互影响，构建乘客候车时间均衡为优化目标的多站协同限流模型．城市轨道交通客流具有非均衡、非稳态及非线性等复杂特征，主要表现在客流起讫点分布的多样性、到达时间的随机性、以及受站车能力的限制性[9-10]．基于多站协同管控的思想，本研究统筹考虑线路高峰时段客流分布状况，从乘客候车时间均衡的角度，把计算各站客流最佳上车人数作为车站实施限流的依据．最佳上车人数指通过线路协同限流使得各站乘客在高峰时段内的候车时间趋于均匀，避免线路部分站点由于到站列车车厢剩余运力不足，导致乘客长时间无法上车而造成乘客大量滞留．由于城市轨道交通列车提供周期性运行服务，乘客在达到站台后面临列车车厢剩余承载能力不足而产生留乘，则需等待1～i(i=2,3,…,n)个列车周期．因此，对于单个车站而言，如不能有效协调进站与上车人数的关系，会导致滞留乘客总数随时间推移而增加，受延误影响乘客越来越多，延误影响范围逐周期扩大[11-14]．大客流引起的候车延误与乘客到达率λ(t)、乘客流量函数q(t)及列车周期T相关．其中，列车周期T与列车发车间隔td及列车停站时间tw有关， T=td+tw；q(t)与列车车厢剩余承载能力以及车站乘客上下车率相关．因此，在k个周期时间内，第j站乘客在某出行方向上的总滞留人数为2.1 模型假设与变量定义为简化模型，本研究做如下假设：1)已知高峰时段客流需求量及起讫点(下称OD点)．考虑到高峰时段客流组成多为通勤客流，其结构稳定，可通过历史数据分析获得较高精度的OD客流信息；2)列车按计划时刻表运行，无晚点或其他突发事件发生；3)假设进站客流为同一控制时间段内均匀到达，状态稳定；4)乘客可正常上车，不受下车客流的逆向影响；5)客流需求总量保持不变，即计算客流不考虑转移到其他交通方式．2.2 变量定义与模型构建基于2.1节的假设，定义影响候车时间的相关参数如下： Hi为第i个控制时间段时长； Dij为第i个控制时间段第j站到达的乘客总人量； Sij为第i个控制时间段第j站各次列车允许的上车人数； z为客流分解点(即列车通过该客流分解点后运能快速释放)； Qij为列车在第i个控制时间段第j站各次列车的剩余容纳能力(单位：人)； C为列车定员人数；αj为乘客在第j站下车率(单位：人)； Pij为第i个控制时间段内首次列车到站时第j站的候车人数；λij为第i个控制时间段内第j站客流均匀到达率(单位：人)； T为列车发车时间间隔(单位：min)．下面以各控制时间段(第i周期)全线j站等待时间最小且均衡为目标，构建多站协同限流模型，如式(2)至式(5)．min(++…+)Sij≤min(Qij, Pij)其中，式(3)表示列车在各控制时间段内各次列车在各站剩余能力，是上车客流人数的限制条件，列车总承载量为列车定员人数与满载系数的乘积；式(4)表示第j 站在第i个控制时间段内客流平均到达率；式(5)表示第j站在第i个控制时间段内可开行的列车对数；式(6)表示各控制时间段内首次列车到站时各站的候车人数；式(7)为最佳上车人数的约束条件，该值既应满足客流需求上限约束，即上车人数不能超过当前候车人数，同时又满足列车剩余能力的上限，即不能超过列车可容纳量．2.3 求解算法式(2)至式(5)为单目标非线性数学模型，约束条件为线性不等式，可用Matlab的非线性规划fmincon函数进行求解，逐次递推得到各分时间段内各站最佳上车人数以及客流平均等待周期、平均控流率等指标．其中，控流率为车站在控制时段内不能满足的客流需求与实际客流需求的比值．3.1 基本信息以某轨道交通线路为例，包含A—Q共17个车站，假设控制时段为早高峰07∶30—08∶30，仅考虑从A到Q单一运行方向，该时段内最大断面为J—K，断面客流达4万人次．表1为分时段各车站客流需求量，其他相关参数取值如表2．由表1可见，各站及分时段的客流需求不均衡性都较大，主要集中在A站至J站和07∶30—08∶00．自K站开始，列车运能紧张问题得以快速缓解，乘客无需留乘．线路呈现出的客流分布特点使列车在前方运行区间运能被快速占用，导致后方车站乘客大量滞留，需等待多个列车周期．若不从线路协同角度实施大客流管控，将对部分车站乘客出行体验和客运组织带来较大冲击．3.2 结果分析由表2可见，A和B站客流需求量一般，C—J站客流需求较大，自K站起，客流分解，无需限流．经初步推算，如不采取限流措施，列车到达G站时将会满载，后方车站乘客很难上车．因此，控流车站选定为A—J共10个车站．运用Matlab 的fmincon函数对算例进行求解，计得车站分时段最佳上车人数如表3．在此基础上，计算各车站在控制时间段内的平均控流率，如图2．控流率越大，表示客流需求与列车运输承载量之间的矛盾越突出．由图2可见，前方车站中D站控流强度较大，平均控流率为43.7%，达到一个小峰值；其后J站控流强度最大，控流率为55.8%，一方面由于J站本身到达客流较大，另一方面由于前方车站客流较大，列车到达J站时剩余承载能力极其有限．此外，从各站乘客平均等待周期来看，不采用限流控制时，A至F站无需额外侯乘，G站自07∶40起即第2个分时段开始产生滞留乘客，而H至J站在控制时段内乘客大量留乘，自第2个分时段起到达客流需要等待额外5个周期，这种情况随时间推移将更加严重，造成全线各站乘客候车周期严重不平衡；实施车站协同限流以后，B站至F站由于流量控制需额外候车，候车时间一般为3个周期，而G至J站乘客候车时间则可大幅优化，乘客可在等待约4个周期后离去，各站乘客候车时间趋于均衡，缓解部分大客流站乘客长时间滞留问题，协同限流后的各站平均等待周期如图3．协同限流前后各车站滞留人数如图4，图4中限流协调控制条件下为整个控制时间段内(07∶30—08∶30)平均滞留人数，客流基本处于稳定状态；而无控制条件下，则在08∶00时各站台滞留人数达到控制时段内最高值．由图4两种情况对比可知，基于多站协同限流措施，通过控制B至E站乘客上车人数，预留后续相关车站的列车载客空间，可将乘客候车时间均衡化，由此降低局部车站过度拥挤带来的安全隐患，极大的缓解了后方车站的滞留现象．本研究考虑列车周期性运行特性，简化乘客的到达规律，使构建求解模型及算法简便有效，所提出限流措施主要面向车站客运组织，通过算例分析表明，该方法能从线路大客流均衡管控的角度，一定程度上有效缓解运能与运量之间的矛盾．然而本研究仍存在些许不足，首先，客流的基础数据可以通过预测模型更加精准拟合[15-18]；其次，单纯通过车站限流措施进行大客流疏散很难达到理想的效果，有必要结合加车、扣车、跳停、压缩运行时分及小交路折返等列车运行调整措施，实施站车协同管控，以实现网络及线路层车站和列车对客流的均衡集散[19-20]，最大程度减小对乘客出行和列车运行影响，提高服务乘客水平和列车正点率．[1] 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） 为基 础 ， 于一 种 开 环前 馈 控 制 ． 属 由于它
平衡分 配 ． 种方 法 的优 点 是 可 以将 信 号配 时 和 交 这 通 分配 的各种 成熟 理 论 应用 于 其 中 ， 且适 用 于 大 并
无法对流量输入予 以预测 ， 忽略 了交通控制与路径 选择之间的相互作用 ， 因此影响 了信号控制优化的 效果 ．
Ｋｅ ｒ ｓ ｔａｆ ｏ ｔｏ ； ｉ ａ ｐｉ ｚｔ ｎ； ｕ ｒ ｅ ｕｌ ｒ ｙ ｗｏ ｄ ： ｒｆ ｃ ｃ ｎ ｒ ｌ ｓｇ ｌ ｏ ｔ ａ ｉ ｉ ｎ ｍｉ ｏ ｅ ｑ ｉ ｕ ｓ ｉｂ ｉ ； ｄｒｃｉｎ ｌｉ ｅ ｄ ｎ ｅ ｓｎ ｉｉｉ ｍ ｉｅｔ ａ ｍｐ ａ ｃ ； ｅ ｓｔ ｔ ｏ ｖｙ ａ ａｙ ｉ ａｇ ｒｔｍ ｎ ｌｓｓｌ ｏ ｉ ｈ
用户 平衡 分 配条 件 下 交通 控 制优化 研 究
陈晓明 ， 邵春福 ， 郭钰 愫
（ 北京交通大学 交通运输学院 ， 北京 １０ ４ ） ０ ０ ４
摘
要 ： 于信号 配时和路 径 选择 之 间 的相 互作 用机制 ， 出了一 种 区域 协调 多相位 定 时控 制优化 基 提
的双层规划模型． 模型下层用具有路段容量约束的用户平衡描述拥挤 网络条件下的路径选择 ， 并引
（ｃｏ ｌ ｆ ｒｆｃ ｎ ｒｎｐｒ ｔ ｎ Ｂ ｉｎ ａｔｎ ｎｖｒ ｔ， ｅｉｇ１０ ４ ， ｈｎ ） Ｓｈｏ ａｆ ｄＴ ａ ｓｏｔ ｉ ， ｅｉｇＪ ｏｏｇＵ ｉ ｓ ｙ Ｂ ｉｎ ０ ０ ４ Ｃ ｉａ ｏ Ｔ ｉａ ａｏ ｊ ｉ ｅｉ ｊ
Ａｂ ｔａ ｔ Ｂ ｓｄｏ ｔｒｅ ｅ ｄ ｎ ｅｂ ｔ ｅ ｉｎ ｌ ｉ ｉｇ ａ ｄｒ ｕｅｃ ｏｃｓ ａｂ— ｖ ｌ ｒｇ ａ ｓｒ ｃ ： ａｅ ｎ ｉ ｅｄ ｐ ｎ ｅ ｃ ｅｗｅ ｎｓ ａ ｍ ｎ ｎ ｏ ｔ ｈ ｉｅ ， ｉ ｅ ｅ ｏ ｒｍｍ ｉ ｎ ｇ ｔ ｌ ｐ ｇ ｓ ｎ ｉ ｆｒ ｌｔｄ ｏｍｕａｅ ，ｗｈ ｃ ｃ ｓｓｏ ｐ ｉ ｚｎ ｒａ ｃｏ ｄｎ ｔｄｍｕｔ ｈ ｓ ｒｔ ｄｃ ｎ ｒ１ ｉｈｆ ｕ ｅ ｎ ｏ ｔ ｏ ｍｉｉ ａｅ －ｏ ｒ ｉａｅ ｌｐ ａｅｐｅ ｉ ｏ ｔｏ ．Ｔｈ ｗｅ ｖ ｇ ｉ ｍｅ ｅｌ ｏ ｒｅ— ｌ ｅ ｓ ｒ ｑ ｉｂ ｉｍ ｔ ｉｋ ｃ ｐ ｃｔ ｏ ｓｒｉｔ ，ａ ｄｄ ｒｃｉｎ ｌｍ ｐ ｄ ｎ ｅｉ ｔｏ ｕ ｅ ｎ ｏｃ ｎ ｌｓｕ ｅ ｕｌ ｒｕ ｗｉ ｌ ａ ａ ｉ ｃ ｎ ｔａｎ ｓ ｎ ｉ ｔ ａ ｉ ｅ ｉ ｈ ｎ ｙ ｅ ｏ ｉ ｅ ａ ｃ ｓｉ ｒｄ ｃｄ ｉｔ ｏ — ｎ ｇ ｓｅ ｅｗｏ ｋ ．Ｉ ｅｕ ｐ ｒｌ ｅ ，ａｐ ｒｏ ｍａ ｃ ｄ ｘｃ ｍｐ ｓ ｄｏ ａ ｅ ｉ ｅａ ｄｓｏ ｉ ｅ ｒ－ ｅ ｔｄ ｎ ｔ ｒ ｓ ｎ ｔ ｐ ｅ ｖ ｌ ｅｆｒ ｎ ｅｉ ｅ ｈ ｅ ｎ ｏ ｏ ｅ ｆ ｒｖ ｌ ｍ ｎ ｔｐｔ ｓｉ ｃｉ ｔ ｔ ｍ ｓ
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Ｕｓ ｒ Ｅｑｕ ｌｂ ｉ ｍ ｓ ｇ ｍ ｅ ｔ ｅ ｉｉ ｒ ｕ Ａｓ ｉ ｎ ｎ Ｃ Ｎ ａ － ｎ Ｓ ＡＯ ｈ ｎｆ ＧＵ Ｙ —Ａ ＨＥ Ｘｉｏｍｉｇ， Ｈ Ｃ ｕ －ｕ， Ｏ ｕＳ １
Ｐ ｖｓ ａｅ ｅ在 １６ ９ ８年 通过 建 立 节 点 阻抗 函数 首次
规模网络． 缺点是它不一定能够优化系统出行费用 ，
有时甚 至会 导 致 网 络性 能 下 降 － ． ａｔ ｅ １８ ） ｌ Ｇ ｒ ｎｒ（９０ Ｊ ｅ
和 Ｆｓ （９４ 基于博弈论 中的 Ｓａ ｅ ｅ ｉ １８ ） ｋ ｔ ｋｌ ｒ ｃ ｂ ｇ均衡 提 出了用户平衡 分配条件下信号优化 的双层 规划模 型， 并将此模型应用 到小 规模 网络 Ｓ ｅ ｉ ｏ — ２．ｈｆ 、 ｗ ｆＰ ｅ 、ｍ ｔ 和 Ｙ ｇ ｌＳ ｉ ｌ ｈ ｎ ａ 等人也分别对该问题进行 了深人 的研究 －５． ｈｏ 举 例说 明 了用 户平 衡分 配条件下 ３１ ｉ ＿ Ｃ ｕ
ｔｆ ｎ ｆｒｏ ｔ ｉ ｔ ｎ，ａ ｄ ｍｕｔ ｈ ｓ ｒｔ ｄ ｓ ｎ ｏ ｔｏ ｄ ｅ ｅ ｅｏ ｅ ．Ｍ ｕｔ ｌ ｒｍｅｈ ｅ ｏ ｏ ｐ ｉ ｚ ｉ ｌ ｍ ａ ｏ ｎ ｌｐ ａｅｐ ｅｉ ｉ ａ ｃ ｎ ｒ ｌ ｉ ｍｅ ｇ ｌ ｍｏ ｌ ｓｄ ｖ ｌｐ ｄ ｉ ｌ ｐｉ ｔｏ ｉ ｅ ｄ
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第 ３ 卷 第 ３期 ｌ ２０ 年 ６ ０７ 月 文章编号 ：６ ３０９ （０ ７ ０ —０ ８０ １７ ２ １ ２０ ｝３０ １—４
北
京
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Ｖ０ ． １ Ｎｏ ３ １３ ．
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入 了节点流 向 阻抗 ， 上层 为 区域 协调 多相位 定 时控 制优 化模 型 ， 以总行驶 时 间和停 车次数构 成的 网
络性能指标作为信号优化的 目标． 采用乘子法求解带有路段容量约束的用户平衡 问题 ， 用灵敏度分 析算法求解该双层规划问题 ．
关键词 ： 交通控制 ； 信号优化； 用户平衡 ； 节点流向阻抗 ； 灵敏度分析算法 中图分 类号 ： ４ １５ Ｕ ９ ．１ 文献 标 志码 ： Ａ