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    基于行程時(shí)間可靠性的彈性需求SUE配流模型

    2011-05-12 06:48:32吳開信牟瑞芳
    關(guān)鍵詞:交通流量廣義路段

    吳開信,牟瑞芳

    (西南交通大學(xué) 交通運(yùn)輸與物流學(xué)院,四川 成都 610031)

    交通網(wǎng)絡(luò)可靠性最早由 Asakura Y 和 Kashiwadani M 于 1991年提出[1],其后各國學(xué)者從不同側(cè)面對其進(jìn)行了研究,其中,行程時(shí)間可靠性一直是研究的熱點(diǎn)。行程時(shí)間和行程時(shí)間可靠性不僅是用戶關(guān)心的路網(wǎng)性能評價(jià)指標(biāo),也是交通規(guī)劃和管理部門為用戶提供服務(wù)的質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)。對于用戶,希望在一定的出行時(shí)間范圍內(nèi)到達(dá)目的地;作為管理者,希望提供更多可靠的服務(wù),使用戶出行時(shí)間波動(dòng)性較小[2]。OD (origin-destination) 需求量會受到網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營狀況的影響。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的擁擠程度增加時(shí),部分用戶可能會因廣義出行費(fèi)用的增加而改變自己的出行目的地或放棄出行;當(dāng)通過投資使路段通行能力提高,OD 需求量也會明顯改變。為了精確描述出行者和路網(wǎng)狀況之間的交互作用,引入彈性需求表示用戶的路徑選擇行為將更加符合實(shí)際。為此提出基于行程時(shí)間可靠性的彈性需求隨機(jī)用戶平衡 (Stochastic User Equilibrium,SUE) 配流模型,給出與其等價(jià)的變分不等式形式,并分析相應(yīng)的算法。

    1 行程時(shí)間可靠性和廣義出行費(fèi)用

    1.1 路段行程時(shí)間和路徑行程時(shí)間

    交通網(wǎng)絡(luò)G=(N,A),N為網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)集合,A為網(wǎng)絡(luò)中的路段集合。W為 OD 對集合,w為W中的一個(gè)元素,Pw為所有有效路徑集合。假設(shè)路段a的設(shè)計(jì)容量為,通行能力是一個(gè)非負(fù)的連續(xù)隨機(jī)變量,而且服從于區(qū)間[]上的均勻分布,ρa(bǔ)表示路段a由于突發(fā)交通事故、自然災(zāi)害等原因而造成的實(shí)際容量下降程度,ρa(bǔ)∈[0,1)。路段上的實(shí)際行程時(shí)間會隨路段通行能力的變化而變化,因而也是一個(gè)隨機(jī)變量,在此采用 BPR (Bureau of Public Roads) 函數(shù)確定路段上的實(shí)際行程時(shí)間:

    式中:ta、ta0、xa和xa/Ya分別表示路段a上的實(shí)際行程時(shí)間、自由行程時(shí)間、交通流量和飽和度;α和β為 BPR 函數(shù)中的確定性參數(shù),可從統(tǒng)計(jì)資料中獲得。假設(shè)路段通行能力的隨機(jī)變化獨(dú)立于路段上的交通流量,可以求得路段a上的行程時(shí)間均值[3]:

    當(dāng)交叉口的延誤忽略時(shí),路徑行程時(shí)間Tkz是由組成路徑的各路段行程時(shí)間ta決定的,即

    式中:表示路段a和路徑k的關(guān)聯(lián)系數(shù),如果a∈k,則=1;否則,=0。根據(jù)中心極限定理,可知Tk服從正態(tài)分布,并且有:

    1.2 路段行程時(shí)間可靠性和廣義出行費(fèi)用

    定義路段行程時(shí)間可靠性為出行者在某一路段上完成一次出行所需時(shí)間在規(guī)定時(shí)間范圍內(nèi)的概率。

    路段時(shí)間可靠性用數(shù)學(xué)表達(dá)式表示為:ra=P(ta≤ta0+Δa),即實(shí)際行程時(shí)間小于自由行程時(shí)間加上出行者可接受延誤 Δa的概率。顯然,路段不同,Δa的值也會不同,可根據(jù)統(tǒng)計(jì)資料進(jìn)行確定。

    出行者在選擇路徑時(shí)一般需考慮兩個(gè)指標(biāo):行程時(shí)間和行程時(shí)間可靠性。這兩個(gè)指標(biāo)具有以下 3個(gè)特點(diǎn)。

    (1)不可公度性,即量綱不同,不便于相互之間進(jìn)行運(yùn)算。

    (2)變化范圍不同。

    (3)矛盾性,即一種方案能使某個(gè)指標(biāo)值得到改善,但可能以另一個(gè)指標(biāo)值的變壞為代價(jià)。

    根據(jù)出行者對行程時(shí)間和行程時(shí)間可靠性所持的不同態(tài)度,定義出行者在路段a上的廣義出行費(fèi)用:

    式中:αa為路段a上的行程時(shí)間費(fèi)用系數(shù),表示將行程時(shí)間轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的出行費(fèi)用;βa為路段a上的行程時(shí)間可靠性費(fèi)用系數(shù),表示將行程時(shí)間的不可靠性轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的出行費(fèi)用。

    由此,確定了一個(gè)綜合意義上的具有相同量綱的阻抗值。費(fèi)用系數(shù)αa和βa分別反映出行者對行程時(shí)間和行程時(shí)間可靠性的態(tài)度。αa越大、βa越小則出行者越傾向于以行程時(shí)間作為擇路標(biāo)準(zhǔn);反之,則越傾向于以行程時(shí)間可靠性作為擇路標(biāo)準(zhǔn)。在此規(guī)定:路段上的廣義出行費(fèi)用是該路段交通流量的嚴(yán)格增函數(shù),即 dca/dxa>0,?a∈A;路段上的廣義出行費(fèi)用只與組成該路段的交通流量有關(guān),與其他路段的交通流量無關(guān),即 dca/dxb=0,?a、b∈A,a≠b。由路徑和路段之間的相互關(guān)系,出行者在路徑k上的廣義出行費(fèi)用為所包含路段的廣義出行費(fèi)用之和,即

    2 基于行程時(shí)間可靠性的彈性需求SUE模型

    2.1 建立模型

    研究行程時(shí)間可靠性應(yīng)考慮出行者的路徑選擇行為,目前國內(nèi)外學(xué)者對行程時(shí)間可靠性的研究大多是基于 Logit 模型或 Probit 模型。Chen 等考慮了出行者對行程時(shí)間的意識誤差和行程時(shí)間本身的隨機(jī)性,將用戶選擇進(jìn)行了分類,利用 Monte Carlo 技術(shù),計(jì)算了不同路徑選擇模型下的行程時(shí)間可靠性[4]。Lam 等通過交通流模擬仿真估計(jì)行程時(shí)間可靠性[5]。通過比較可知,Logit 模型簡單易于理解,因此研究采用此模型評價(jià)行程時(shí)間可靠性。對研究的有關(guān)假設(shè)如下。

    (1)路徑k上的交通流量滿足 Logit 模型:

    式中:隨機(jī)變量與路徑行程時(shí)間及其可靠性有關(guān);qw表示第w個(gè) OD 對之間的交通需求量;θ是一個(gè)非負(fù)系數(shù),可理解為出行者對路網(wǎng)的熟悉程度,θ越大,說明出行者對出行費(fèi)用的認(rèn)識越準(zhǔn)確,估計(jì)的阻抗方差越小。

    (2)Sw(cw) 是關(guān)于cw的凹函數(shù)。Sw(cw) 和cw分別表示第w個(gè) OD 對之間的期望最小估計(jì)廣義出行費(fèi)用和廣義出行費(fèi)用。由定義可知:

    式中:表示估計(jì)路徑出行費(fèi)用;為服從 Gumbel 分布的隨機(jī)變量。

    一般情況下,OD 矩陣隨廣義出行費(fèi)用矩陣的變化而變化,為了更好地描述需求量的可變性和用戶選擇行為的隨機(jī)性,現(xiàn)假設(shè)qw是Sw(cw) 的連續(xù)單調(diào)下降函數(shù),并有上確界Qw,即

    在實(shí)際運(yùn)用中,需求函數(shù)可采用線性形式[5]:

    式中:表示路網(wǎng)處于理想狀態(tài)時(shí)第w個(gè) OD 對之間最大交通量;常數(shù)ψ表示需求量對期望最小估計(jì)廣義出行費(fèi)用的靈敏度。

    基于行程時(shí)間可靠性的彈性需求SUE配流問題可用以下數(shù)學(xué)規(guī)劃模型表示:

    模型中為第w個(gè) OD 對之間交通量需求函數(shù)的反函數(shù)。

    2.2 解的惟一性與等價(jià)性證明

    2.2.1 惟一性證明

    將約束條件⑵代入目標(biāo)函數(shù)⑴,可得:

    此時(shí),目標(biāo)函數(shù)的第三項(xiàng)是xa的嚴(yán)格凸函數(shù),但相對于路徑流量來說是凸函數(shù),其余3項(xiàng)是關(guān)于的嚴(yán)格凸函數(shù)。因此,目標(biāo)函數(shù)是關(guān)于的嚴(yán)格凸函數(shù),又由于約束條件都是線性的,此數(shù)學(xué)規(guī)劃模型有惟一最優(yōu)解。

    2.2.2 等價(jià)性證明

    構(gòu)造模型⑴的Lagrange 函數(shù):

    由于此數(shù)學(xué)規(guī)劃模型是一個(gè)凸規(guī)劃模型,因此有惟一的路徑流量最優(yōu)解,并且 K-T 條件是惟一解的充分必要條件。K-T 條件如下。

    式中:uw、和xw分別是公式⑵、公式⑷和公式⑸的 Lagrange 算子。

    設(shè)Pw是第w個(gè) OD 對之間所有有效路徑集合,即>0,?k∈Pw,從而有=0,此時(shí)由公式⑹可得:

    說明路徑k上流量的最優(yōu)解滿足 SUE 平衡條件。當(dāng)qw>0時(shí),xw=0,此時(shí)由公式⑺可得:

    由于exp[?(qw)]=(),因此,qw=。此式是彈性需求函數(shù)關(guān)系式的具體表達(dá)式。

    2.3 變分不等式模型

    在城市交通網(wǎng)絡(luò)G=(N,A) 中,假設(shè)uw表示第w個(gè) OD 對之間最小出行費(fèi)用。對于 ?k∈Pw,當(dāng)>0 時(shí),uw-=0;當(dāng)=0 時(shí),uw-≤0,則稱路徑流量為平衡流[6]。

    變分不等式模型:

    根據(jù)文獻(xiàn)[7]的結(jié)論,如果變分不等式⑼有解,則必然存在Lagrange算子uw、和xw,使得:

    3 彈性需求 SUE 模型的算法

    模型的具體求解步驟如下。

    步驟 1:確定有效路徑集合。

    步驟 2:初始化。在沒有交通量的情形下,算出有效路徑的廣義出行費(fèi)用(0) 及期望最小估計(jì)廣義出行費(fèi)用,利用交通量需求函數(shù)得到相應(yīng)的交通流量,基于(0) 和進(jìn)行隨機(jī)分配,計(jì)算初始路段流量{xa,1}和有效路徑流量{},令n=1。

    步驟 3:令ta,n=ta(xa,n),根據(jù)當(dāng)前路段流量{xa,n}和有效路徑流量{}計(jì)算出路段廣義出行費(fèi)用ca,n、有效路徑廣義出行費(fèi)(n)和,再由交通量需求函數(shù)得出新的交通量,并對在網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行重新分配,得出新的有效路徑流量{}。

    步驟 5:收斂性檢驗(yàn)。收斂準(zhǔn)則:(-)/<ε,?w∈W。當(dāng)誤差ε達(dá)到預(yù)定誤差時(shí),結(jié)束循環(huán);否則,令n=n+1,轉(zhuǎn)回步驟 3。

    4 結(jié)束語

    基于出行者根據(jù)行程時(shí)間和行程時(shí)間可靠性選擇路徑,路徑上的交通流量滿足 Logit 模型,建立彈性需求交通網(wǎng)絡(luò) SUE 配流模型,并給出與其等價(jià)的變分不等式形式,提出相關(guān)模型的算法。模型假定路段之間是相互獨(dú)立的,但是在實(shí)際路網(wǎng)中,路段上的廣義出行費(fèi)用是相互影響的。下一步研究的方向是在路段之間相互影響的情況下,進(jìn)行出行時(shí)間可靠性分析和平衡配流,以及基于時(shí)間可靠性的彈性需求交通網(wǎng)絡(luò)平衡配流問題的靈敏度分析,并在交通網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行測試。

    [1] Asakura Y,Kashiwadani M.. Road network reliability caused by daily fluctuation of traffic flow[C]// Proceedings of the 19th PTRC Summer Annual Meeting. Brighton,1991:73-84.

    [2] 許 良,高自友. 基于出行時(shí)間可靠性的城市交通網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)[J]. 系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào),2008,20(2):494-498.

    [3] Lo H.K.,Tung Y.K.. Network with degradable links:capacity analysis and design[J]. Transportation Research Part B,2003,37(4):345-363.

    [4] Chen A.,Yang H.,Lo H.K.,et al. Capacity Reliability of a Road Network:An Assessment Methodology and Numerical Results [J]. Transportation Research Part B,2002,36(3):225-252.

    [5] Lam W.H.K.,Xu G.. A traffic flow simulator for network reliability assessment[J]. Journal of Advanced Transportation,1999,33(2):159-182.

    [6] Ben-Akiva M.,Leman S.R..Discrete choice analysis:Theory and application to travel demand [M]. Cambridge,MA:M IT Press,1985.

    [7] 高自友. 城市交通連續(xù)平衡網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì):理論與方法[M]. 北京:中國鐵道出版社,2000.

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