本文選題：交通分配 + 路徑選擇�。� 參考：《天津大學(xué)》2016年博士論文

【摘要】：出行者路徑選擇行為分析是預(yù)測(cè)城市交通狀態(tài)、制定有效的交通控制誘導(dǎo)策略以及實(shí)施交通基礎(chǔ)設(shè)置布局與優(yōu)化的重要基礎(chǔ)。城市交通路網(wǎng)由于交通供給和需求等在時(shí)空分布上的隨機(jī)性而充滿(mǎn)了不確定性,出行者在隨機(jī)和不確定路網(wǎng)環(huán)境下會(huì)表現(xiàn)出不同的有限理性路徑選擇行為。本文以前景理論模型為基礎(chǔ),圍繞“風(fēng)險(xiǎn)和不確定環(huán)境下的出行者有限理性路徑選擇行為建模與分析”這一主題,分別從出行者的路網(wǎng)感知、路徑評(píng)價(jià)和路徑?jīng)Q策等邏輯階段描述和改進(jìn)了出行者的有限理性認(rèn)知和路徑?jīng)Q策行為模型和相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)均衡模型,然后結(jié)合理論和算例分析了不同有限理性因素對(duì)路網(wǎng)均衡預(yù)測(cè)的影響和作用規(guī)律。具體內(nèi)容包括以下幾個(gè)方面:(1)研究隨機(jī)感知偏差對(duì)個(gè)體旅行時(shí)間感知及出行路徑?jīng)Q策的影響和作用方式。分析隨機(jī)感知偏差對(duì)個(gè)體感知旅行時(shí)間分布的影響,用其替代累積前景理論中的概率權(quán)重分布,構(gòu)建了基于感知旅行時(shí)間分布的前景理論模型。感知旅行時(shí)間分布在保證概率的基本性質(zhì)的同時(shí),放松了對(duì)路徑旅行時(shí)間分布類(lèi)型的假設(shè)(在城市路網(wǎng)中較難獲得)。算例分析表明隨機(jī)感知偏差的均值參數(shù)通過(guò)影響感知旅行時(shí)間的均值和方差,隨機(jī)感知偏差的方差參數(shù)通過(guò)影響感知旅行時(shí)間分布的方差來(lái)靈活地刻畫(huà)出行者在時(shí)間感知上的有限理性行為。在感知旅行時(shí)間分布下,路網(wǎng)的均衡流量分布預(yù)測(cè)會(huì)受到影響,同時(shí)路網(wǎng)期望總旅行時(shí)間和路段期望流量/通行能力之比呈現(xiàn)出相反的趨勢(shì)波動(dòng)。(2)考慮出行者在路徑?jīng)Q策階段的有限理性行為。假設(shè)出行者采用基于排序的決策機(jī)制從滿(mǎn)足閾值要求的方案中進(jìn)行方案決策,并分析了這種決策機(jī)制在描述個(gè)體和群體決策方案規(guī)模及決策階段有限理性方面的靈活性。然后結(jié)合排序決策機(jī)制構(gòu)建了擁擠路網(wǎng)下考慮旅行時(shí)間-固定收費(fèi)的雙因素用戶(hù)均衡模型,其中用連續(xù)分布的旅行時(shí)間價(jià)值參數(shù)來(lái)描述出行者對(duì)兩種因素的偏好異質(zhì)性,并給出了均衡問(wèn)題的變分不等式模型。新模型可以靈活描述出行者在路徑?jīng)Q策階段的有限理性行為,可以作為基于“閾值---無(wú)差異區(qū)間”的有限理性行為理論的潛在替代理論模型。(3)綜合(1)和(2)的研究構(gòu)造了風(fēng)險(xiǎn)條件下復(fù)雜個(gè)體路徑選擇行為模型,提出兩種多因素參照點(diǎn)模型,即基于單因素分別最優(yōu)的理想?yún)⒄拯c(diǎn)和基于路徑的參照點(diǎn)模型。數(shù)值算例分析發(fā)現(xiàn)出行者在方案決策階段表現(xiàn)出的有限理性行為可能會(huì)帶來(lái)路網(wǎng)性能指標(biāo)(總旅行時(shí)間和總收費(fèi))的改進(jìn);而假設(shè)出行者采用理想?yún)⒄拯c(diǎn)不一定會(huì)帶來(lái)路網(wǎng)性能指標(biāo)的改善。同時(shí),本文根據(jù)提出的模型的性質(zhì)分別設(shè)計(jì)了不同的求解算法,并結(jié)合數(shù)值算例展示了算法的有效性。最后,本文總結(jié)分析了本文的研究不足和未來(lái)的研究方向。
[Abstract]:The analysis of travelers' path choice behavior is an important basis for predicting urban traffic conditions, formulating effective traffic control and guidance strategies, and implementing layout and optimization of traffic infrastructure. Due to the randomness of traffic supply and demand in time and space distribution, urban traffic network is full of uncertainty, and travelers will show different behavior of limited rational path selection under random and uncertain road network environment. Based on the foreground theory model, this paper focuses on the theme of "Modeling and analyzing the behavior of traveler's limited rational path selection in the environment of risk and uncertainty", and respectively from the perspective of the road network perception. The logical stages, such as path evaluation and path decision, describe and improve the behavior model of bounded rational cognition and path decision and the corresponding network equilibrium model. Then the influence of different finite rational factors on road network equilibrium prediction is analyzed by combining theory and numerical examples. The specific contents include the following aspects: 1) to study the impact of random perception bias on individual travel time perception and travel path decision. This paper analyzes the influence of random perception bias on individual perceived travel time distribution, and uses it to replace the probability weight distribution in cumulative foreground theory, and constructs a foreground theory model based on perceptual travel time distribution. The perceived travel time distribution not only guarantees the basic properties of the probability, but also loosens the assumptions about the type of path travel time distribution (which is difficult to obtain in urban road networks). Numerical examples show that the mean parameters of random perceptual deviations affect the mean and variance of perceived travel time. The variance parameters of random perceptual deviations can flexibly describe the limited rational behavior of travelers in time perception through the variance that affects the distribution of perceptual travel time. Under the distribution of perceived travel time, the prediction of the equilibrium flow distribution of the road network will be affected. At the same time, the total travel time of road network and the ratio of expected road flow to capacity show the opposite trend. 2) considering the limited rational behavior of the traveler in the path decision stage. It is assumed that the decision mechanism based on ranking is used to make scheme decision from the scheme that meets the threshold requirement, and the flexibility of this decision mechanism in describing the scale of individual and group decision scheme and the limited rationality of decision stage is analyzed. Then, a two-factor user equilibrium model considering travel time and fixed charge under congested road network is constructed, in which continuous distribution of travel time value parameter is used to describe the preference heterogeneity between the two factors. The variational inequality model of equilibrium problem is given. The new model can describe the limited rational behavior of the traveler in the path decision stage flexibly. It can be used as a potential substitute theory model of bounded rational behavior theory based on "threshold-no difference interval". (1) and (2) A complex individual path choice behavior model under risk conditions is constructed, and two multifactor reference point models are proposed. That is, ideal reference point model based on single factor and optimal reference point model based on path. Numerical examples show that the limited rational behavior of travelers in the decision-making stage may lead to the improvement of road network performance indicators (total travel time and total charges). Assuming that travelers adopt ideal reference points will not necessarily lead to the improvement of road network performance. At the same time, different algorithms are designed according to the properties of the proposed model, and numerical examples show the effectiveness of the algorithm. Finally, this paper summarizes and analyzes the lack of research and future research direction.
【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：F224;F590

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本文編號(hào)：1843881