随机用户均衡

摘要： 为优化城市群旅客运输网络结构,提出了组合出行模式下城市群多方式交通流分配模型,研究网络均衡时城市群多方式旅客运输网络的流量分布状态。基于对城市群出行全过程的充分分析,利用超网络理论构建了城市群多方式交通超网络模型,将超网络的路段划分为上网路段、行驶路段、换乘路段和下网路段等4类,其中行驶路段包括城市交通网络上的行驶路段以及城际交通网络上的行驶路段。考虑影响旅客出行方式选择的多种因素,分别对各类路段的广义费用函数及超路径的广义费用函数进行定义。在此基础上,提出城市群多方式交通系统的随机平衡分配模型,并基于相继平均算法和有效超路径搜索算法设计了相应的求解算法。最后,通过一个数值算例对模型和算法进行说明和验证。

摘要： 交通分配是交通规划和运营的关键技术之一。为了更好地解决交通分配过程中涉及的期望效用理论(EUT)的完全理性问题和多项式logit(MNL)模型的路径重叠问题,本文提出了基于累积前景值(CPV)的广义巢式logit(GNL)随机用户平衡(SUE)模型,即基于CPV的GNL SUE模型。该模型在GNL模型框架内使用CPV代替效用值作为路径性能。对于该模型,给出等价的数学模型,并使用相继平均法(MSA)对该数学模型进行求解,同时模型解的存在性和等价性也被证明。为了展示基于CPV的GNL SUE模型的性能,选择三个道路网络作为测试实例,结果表明,提出的模型可以同时处理完全理性问题和路径重叠问题,并且适用于大型道路网络。

摘要： 为有效评价重大扰动事件下的路网性能,提出以日变交通配流(day-to-day traffic assignment,DTA)为基础的城市道路网络韧性评估模型.明确考虑重大扰动事件下交通流动态变化特性,构建了综合考虑出行者认知更新、行为惯性等因素影响的DTA模型,设计了启发式求解算法;定义了基于DTA的路网可达性指标,构建了可全面评价扰动事件生命周期内系统性能的韧性指标与评估模型,并在Nguyen&Dupuis网络上进行算例研究.结果表明:在扰动事件后的前10天,路网韧性波动变化,此后随着交通流分布趋于稳定,路网韧性单调上升,从第10天的0.323上升到第50天的0.794,上升了145.77％;与传统随机用户均衡(stochastic user equilibrium,SUE)模型相比,DTA模型获得的路网可达性与韧性指标存在显著差异,SUE模型下路网可达性随时间单调上升,而DTA模型下路网可达性在前15天剧烈波动,随后才单调增加,表明要获得准确的路网韧性指标,必须首先准确假定出行决策行为和相应配流模型;出行者行为惯性、路段通行能力退化程度与恢复速率以及路网拥挤程度等因素均对交通流量分布产生显著影响,进而影响路网可达性最终导致路网韧性指标发生显著变化,表明实际应用中应在充分调查的基础上合理标定相关参数.

摘要： 在轨道网和公路网并存的双模式交通网络,合理设计出行终点的停车容量可优化汽车出行需求,改善路网交通环境.本文通过分析私家车与城市轨道两种交通模式的出行需求,并考虑私家车模式的终点停车收费服务,建立了一种带路段环境容量和终点停车需求容量共同约束的交通需求管理模型.模型中路网使用者的出行模式采用二元Logit模型来计算,而私家车的路线选择行为服从Logit随机用户均衡,因此该模型是一个带不动点约束的数学规划问题.针对模型求解困难,文中采用灵敏度分析来获取各路段流量和需求量关于终点容量波动的梯度信息,进而设计了一种新的灵敏度分析求解算法.最后通过数值仿真实验,验证了算法的有效性,同时分析了不同停车收费参数对模型各指标变化趋势的影响.

摘要： 以路径的自由流时间为路径走行时间的下边界,提出了截断正态分布条件下的出行时间预算模型,并将其与一般正态分布条件下的出行时间预算模型进行对比.在多用户随机网络条件下,假定出行者的期望准时到达概率是异质的,并建立了基于可靠性的多类用户随机用户均衡模型.研究结果表明,在截断正态分布条件下,出行者的预算时间更大,且其风险厌恶水平是基于情景自适应的.同时,对准时到达要求较高的出行者倾向于选择可靠性较大的路径,对准时到达要求不高的出行者倾向于选择平均走行时间较小的路径.

摘要： 基于均匀分布的路段容量分析了降级路网中路段和路径出行时间的随机变动，建立了路段和路径出行时间的均值和方差计算模型。假定出行者基于以往的出行经验获取路径出行时间的可变性并以出行时间预算的形式将这种可变性纳入到其路径选择过程中，进而定义路径出行时间预算为路径出行时间均值与出行时问安全边际之和。在此基础上，采用变分不等式技术构建了基于出行时间预算的多用户类型弹性需求随机用户均衡交通分配模型，在该模型中，每一类出行者具有不同的出行时间预算以反应其风险规避态度。最后在一简单网络上进行了计算分析。

摘要： 为了提高公交专用道设置后整体交通网络的效益,对交通网络中的专用道布局优化问题进行研究.专用道对公交车、小汽车运行产生的影响均考虑在内,将是否设置公交专用道作为决策变量建立双层规划模型,以道路网络总费用最小作为上层目标函数,多模式交通方式下随机用户均衡(Stochastic UserEquilibrium,简称SUE)模型作为下层优化目标,并在模型的约束条件中引入OD对可达性系数的概念.在实际算例中,选取道路饱和度对布设专用道后的交通网络进行效果验证.结果表明,研究方法具有一定的实用性,既可以提高交通网络中的道路利用率,又可以在一定程度上缓解交通网络中的拥堵问题,使网络中的人均出行时间和平均饱和度分别降低23.18％和15.52％.

摘要： 提出了一个基于Logit方法的动态交通随机分配模型,该模型通过最短路算法和随机分配来解决动态均衡交通分配中的出行选择问题,避免了以往动态交通均衡分配中解凸规划或非线性规划问题,同时不需要路径枚举,从而使本模型更适合于大型路网的动态交通分配.随后的算例证实了该模型的可行性.

摘要： 提出了一个基于Logit方法的动态交通随机分配模型,该模型通过最短路算法和随机分配来解决动态均衡交通分配中的出行选择问题,避免了以往动态交通均衡分配中解凸规划或非线性规划问题,同时不需要路径枚举,从而使本模型更适合于大型路网的动态交通分配.随后的算例证实了该模型的可行性.

摘要： 提出了一个基于Logit方法的动态交通随机分配模型,该模型通过最短路算法和随机分配来解决动态均衡交通分配中的出行选择问题,避免了以往动态交通均衡分配中解凸规划或非线性规划问题,同时不需要路径枚举,从而使本模型更适合于大型路网的动态交通分配.随后的算例证实了该模型的可行性.

摘要： 提出了一个基于Logit方法的动态交通随机分配模型,该模型通过最短路算法和随机分配来解决动态均衡交通分配中的出行选择问题,避免了以往动态交通均衡分配中解凸规划或非线性规划问题,同时不需要路径枚举,从而使本模型更适合于大型路网的动态交通分配.随后的算例证实了该模型的可行性.

摘要： 本发明公开了一种基于动态用户均衡交通分配的碳支付排放收费方法，包括以下步骤：确定基于平均速度的修正路段排放模型；确定基于路段供给需求量的动态网络加载方法；基于排放目标的动态用户最优交通排放模型；确定碳支付收费方法，设置基于路段排放阈值的收费模型，对每个路段设置相应的排放阈值，当出行用户通过该路段的排放量超过设定阈值时，需要支付一定的排放费用。本发明建立交通分配模型与车辆排放模型之间的关系，通过该收费方法改变出行者的决策，一定程度上减少出行需求或者在考虑多模式交通分配中促使出行用户选择排放量更少的出行模式，从而降低路网排放。

摘要： 本发明公开了一种基于预分配的多信道用户均衡接入方法，本发明的思路为，中心节点在信道上根据每个用户节点的所需信道数以及可工作信道集对信道进行预分配，在满足调整条件时选择待均衡信道和目标信道对用户节点进行信道转移，选择接入用户节点总数最多的信道，对该信道上预先接入且满足信道转移条件的用户节点进行转移，逐步调整用户节点总数过多的信道，不断优化预分配结果，最终实现各信道上的最终接入。本发明具有用户接入成功率高、各信道用户接入更均衡及信道整体利用率高优点。

摘要： 本发明涉及城市交通规划与管理技术领域，公开了一种基于不确定供需的交通用户均衡鲁棒优化方法及系统。本发明在建模时引入不确定供给和需求参数，构建不确定性用户均衡模型，将不确定性用户均衡模型转化为不确定性互补问题，以最小化不确定集合期望为目标函数，以不确定性互补问题的值不小于0的概率大于概率阈值为约束条件，得到数学优化模型；利用二阶锥算法将数学优化模型的约束条件转化为凸约束，并通过凹凸转化算法将数学优化模型的目标函数转化为凸函数，最后求解转化后的数学优化模型。本发明把实际交通的需求和供给的鲁棒性情况考虑进交通模型中，使得模型更加符合真实的道路交通情况，且提出了新的求解算法，极大降低了模型求解难度。

摘要： 本发明公开了一种基于动态用户均衡交通分配的碳支付排放收费方法，包括以下步骤：确定基于平均速度的修正路段排放模型；确定基于路段供给需求量的动态网络加载方法；基于排放目标的动态用户最优交通排放模型；确定碳支付收费方法，设置基于路段排放阈值的收费模型，对每个路段设置相应的排放阈值，当出行用户通过该路段的排放量超过设定阈值时，需要支付一定的排放费用。本发明建立交通分配模型与车辆排放模型之间的关系，通过该收费方法改变出行者的决策，一定程度上减少出行需求或者在考虑多模式交通分配中促使出行用户选择排放量更少的出行模式，从而降低路网排放。

摘要： 本发明涉及5G网络技术领域，公开了一种用户均衡方法、设备、存储介质及装置。本发明通过获取当前小区的参考状态信息；在所述当前小区的参考状态信息达到预设状态时，确定所述当前小区的网络覆盖类型；根据所述网络覆盖类型确定对应的服务均衡策略；根据所述服务均衡策略将所述当前小区的用户切换到邻小区，使5G用户在高负荷状态下，通过基于服务的均衡策略进行网络切换，从而着重基于用户的服务质量为基准切换到邻小区，达到提高5G用户在高负荷状态下的服务质量的目的。

摘要： 本发明提供了一种基于混合用户均衡理论和充放电管理的智能充电站规划方法，包括步骤：基于Wardrop用户均衡理论建立含充电汽车和普通汽车的混合均衡模型以表征实际交通网的稳态车流；建立一种基于负荷转移矩阵的电动汽车慢充站充放电管理模型，实现用户充放电套利与平抑充电负荷的联合优化；建立以系统投资费用与运行等效费用等年值最低为优化目标的智能快、慢充站规划模型；对所述智能快、慢充站规划模型进行松弛处理，以将原模型转化为一个混合整数二阶锥问题并利用商业求解器求解。本发明能够实现充电站的优化配置。

摘要： 本发明公开了一种基于变尺度梯度校正的随机用户均衡交通流分配方法，本方法在既约变量空间中进行迭代，每步迭代通过生成一个校正矩阵来动态调整目标函数的梯度信息，该方法具有超线性的收敛速度，且无需计算任何逆矩阵，能够大大减少运算的复杂度；且相比梯度投影法，该方法能够提高迭代后期的收敛速度，并大大节省迭代后期的CPU时间，非常适合求解大规模无约束优化问题。通过运用基于变尺度梯度校正的随机用户均衡交通流分配方法，能够提高求解效率，节省运算时间。

摘要： 本发明提出了一种新型的考虑重叠路径影响的随机用户均衡逐日路径交通流预测方法，可以模拟随机用户均衡下的出行者路径流量的逐日演化过程。该方法可通过调查所得的初始网络路径流量模式预测其后任意第N天的路径流量模式，从而为未来一段时间内交通管控措施的制定与实施，提出指导性的意见。本发明通过定义重叠成本，将路径重叠对出行者路径选择行为的影响考虑在内，从而使模型更接近于实际情况，提高了流量预测可靠性，此外本发明中的流量调整比的数值可以随着演化过程的发展而自动调整。这不但省去了调查的麻烦，还更加符合实际情况。

摘要： 本发明公开了一种基于变尺度梯度校正的随机用户均衡交通流分配方法，本方法在既约变量空间中进行迭代，每步迭代通过生成一个校正矩阵来动态调整目标函数的梯度信息，该方法具有超线性的收敛速度，且无需计算任何逆矩阵，能够大大减少运算的复杂度；且相比梯度投影法，该方法能够提高迭代后期的收敛速度，并大大节省迭代后期的CPU时间，非常适合求解大规模无约束优化问题。通过运用基于变尺度梯度校正的随机用户均衡交通流分配方法，能够提高求解效率，节省运算时间。

摘要： 本发明提出了一种新型的考虑重叠路径影响的随机用户均衡逐日路径交通流预测方法，可以模拟随机用户均衡下的出行者路径流量的逐日演化过程。该方法可通过调查所得的初始网络路径流量模式预测其后任意第N天的路径流量模式，从而为未来一段时间内交通管控措施的制定与实施，提出指导性的意见。本发明通过定义重叠成本，将路径重叠对出行者路径选择行为的影响考虑在内，从而使模型更接近于实际情况，提高了流量预测可靠性，此外本发明中的流量调整比的数值可以随着演化过程的发展而自动调整。这不但省去了调查的麻烦，还更加符合实际情况。