基于Probit的路網(wǎng)儲(chǔ)備容量模型與算法.pdf

1、論文研究基于Probit的路網(wǎng)儲(chǔ)備容量問(wèn)題，構(gòu)建雙層規(guī)劃模型，設(shè)計(jì)基于敏感度分析的算法，并分析考慮道路限速措施、不利氣候條件以及不同路網(wǎng)服務(wù)水平下的路網(wǎng)儲(chǔ)備容量問(wèn)題，為解析交通供給與需求之間的耦合機(jī)理，促進(jìn)交通系統(tǒng)的均衡發(fā)展，豐富道路交通流的理論體系，挖掘路網(wǎng)容量的潛力，為城市交通規(guī)劃以及城市交通管理提供方法論。
　　論文首先分析了用于描述出行者路徑選擇行為的數(shù)學(xué)模型。交通網(wǎng)絡(luò)是由路段和節(jié)點(diǎn)所組成的復(fù)雜系統(tǒng)，很多路徑之間需要共享一

2、些路段，因此這些路徑之間則存在相關(guān)性，基于Probit的路徑選擇模型很好的解決了這個(gè)問(wèn)題。但是基于Probit的路徑選擇模型，沒(méi)有解析表達(dá)式，計(jì)算復(fù)雜。論文采用蒙特卡洛模擬法求解，在分析Probit型路徑選擇模型的特點(diǎn)、相繼平均法(MSA)以及隨機(jī)用戶均衡模型的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了一種自適應(yīng)相繼平均算法，用于求解基于Probit的隨機(jī)用戶均衡模型，該算法充分利用了迭代過(guò)程的中間數(shù)據(jù)信息，避免了原始MSA算法迭代后期步長(zhǎng)過(guò)小的缺點(diǎn)。
　　

3、敏感度分析是非線性規(guī)劃問(wèn)題中常用的一種研究不確定性的方法，是針對(duì)一個(gè)系統(tǒng)或數(shù)學(xué)模型，研究其輸入變量的擾動(dòng)對(duì)該系統(tǒng)或模型的輸出變量的影響情況?；赑robit的隨機(jī)用戶均衡模型綜合考慮了重疊路徑之間的關(guān)系，而被認(rèn)為是一種比較完美的均衡模型，但由于需要采用計(jì)算機(jī)模擬的方法求解，計(jì)算量太大，而基于Probit的路網(wǎng)儲(chǔ)備容量雙層規(guī)劃模型是以基于Probit的隨機(jī)用戶均衡模型作為下層模型，因此計(jì)算更加困難?；诿舾卸确治龅乃惴ㄊ窃擃悊?wèn)題常用的方法

4、，論文首先推導(dǎo)了基于Probit的隨機(jī)用戶均衡模型的敏感度方程，在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)基于敏感度分析的方法，用于求解基于Probit的路網(wǎng)儲(chǔ)備容量雙層規(guī)劃模型。
　　路網(wǎng)容量是以整個(gè)道路網(wǎng)絡(luò)所能容納多少交通量為研究對(duì)象，反映了道路網(wǎng)絡(luò)對(duì)交通需求的支撐能力，是傳統(tǒng)意義上路段和交叉口通行能力在交通網(wǎng)絡(luò)空間維度的拓展和延伸。論文總結(jié)了以往城市路網(wǎng)儲(chǔ)備容量研究成果，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及路徑選擇行為，建立了基于Probit的路網(wǎng)儲(chǔ)備容量雙層規(guī)劃模型，應(yīng)用

5、基于敏感度的啟發(fā)式算法求解，最后進(jìn)行算例分析，并與UE模型、Logit模型、Path-sizeLogit模型進(jìn)行分析對(duì)比，分析結(jié)果顯示基于Probit的路網(wǎng)儲(chǔ)備容量是最大的。
　　對(duì)于整個(gè)路網(wǎng)來(lái)說(shuō)，城市道路網(wǎng)儲(chǔ)備容量是路網(wǎng)中路段容量在整個(gè)交通網(wǎng)絡(luò)空間的擴(kuò)展與延伸，但是交通網(wǎng)絡(luò)儲(chǔ)備容量顯然不是簡(jiǎn)單的疊加路段容量和交叉口容量，它必須是在滿足一定服務(wù)水平下，城市道路交通網(wǎng)絡(luò)所能夠容納的最大OD需求量。論文通過(guò)分析不同路網(wǎng)服務(wù)水平標(biāo)準(zhǔn)的基