城市公共交通時(shí)間差別定價(jià)模型
本文選題:交通運(yùn)輸經(jīng)濟(jì) + 公共交通; 參考:《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2014年11期
【摘要】:為解決城市公共交通出行時(shí)間需求不均衡的問題,構(gòu)建了時(shí)間差別費(fèi)率定量計(jì)算與復(fù)合城市交通網(wǎng)絡(luò)流量分配雙層規(guī)劃模型。上層為社會(huì)福利最優(yōu)模型,下層通過非必要性出行系數(shù)描述多方式分時(shí)段復(fù)合城市交通網(wǎng)絡(luò)隨機(jī)彈性需求的公交時(shí)間差別定價(jià)模型。運(yùn)用遺傳算法對(duì)模型整體進(jìn)行求解,下層模型采用綜合對(duì)角化算法和MSA算法的組合求解算法。最后,設(shè)計(jì)了一個(gè)算例以說明模型應(yīng)用。結(jié)果表明,運(yùn)用時(shí)間差別定價(jià)方案比高峰/平峰同一費(fèi)率定價(jià)方案社會(huì)福利目標(biāo)函數(shù)高37.1,乘客對(duì)平峰時(shí)段降低票價(jià)的彈性高于對(duì)高峰時(shí)段增加票價(jià)的彈性,實(shí)行高峰增加票價(jià)同時(shí)平峰降低票價(jià)的方案效果最為明顯。
[Abstract]:In order to solve the problem of unbalanced travel time demand in urban public transport, a bilevel programming model for quantitative calculation of time differential rates and flow allocation of complex urban traffic network is constructed.The upper layer is the optimal model of social welfare, and the lower level is the differential pricing model of bus time based on the non-necessary travel coefficient to describe the stochastic elastic demand of urban transportation network.Genetic algorithm (GA) is used to solve the whole model and the lower model is solved by combination of diagonalization algorithm and MSA algorithm.Finally, an example is designed to illustrate the application of the model.The results show that the social welfare objective function of the time differential pricing scheme is 37.1higher than that of the peak / peak-peak rate pricing scheme, and the passengers' flexibility to reduce the fares during the peak-peak period is higher than that to increase the fares during the peak hours.The implementation of peak increase in ticket prices at the same time to reduce the peak price of the program the most obvious effect.
【作者單位】: 重慶交通大學(xué)山地城市交通系統(tǒng)與安全重慶市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;重慶交通大學(xué)交通運(yùn)輸學(xué)院;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51308569) 重慶市基礎(chǔ)與前沿研究計(jì)劃項(xiàng)目(cstc2013jcyjA30002) 重慶市教委科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目(KJ130424)
【分類號(hào)】:F570.5;F224
【參考文獻(xiàn)】
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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】
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