考虑路径约束的城市多模式交通流分配模型与算法研究

发布时间：2017-04-07 09:19

  本文关键词：考虑路径约束的城市多模式交通流分配模型与算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：近年来,随着城市圈的不断扩张和城市基础设施的不断完善,城市居民的出行方式和出行路径越来越多。起讫点间有多条路径,但出行者并不是每条路径都会选择,只有当路径上的条件满足出行者的要求时,此路径才会被选择。电动车和自行车在出行时会存在距离约束,同理路径中的换乘次数、出行费用也具有一定的限制,对出行路径中的出行距离、换乘次数、广义费用等进行约束,在路径约束条件下重新定义可行路径和有效路径,传统的路径搜索算法不能解决路径约束下的搜索问题,因此,提出新的算法,根据新的算法,计算约束条件下的多模式交通流分配的UE模型和SUE模型,并进行算例分析。本文的主要工作如下：(1)分析城市各种交通方式的特征,结合城市交通组合出行模式,基于超网络理论,提出了包含小汽车、电动车、公交车、地铁以及自行车在内的五种交通方式组成的多模式超级网络模型。(2)在多模式网络中,根据出行路径的换乘次数、出行距离以及出行者出行习惯定义可行路径,在可行路径的基础上,对出行广义费用进行上限设置,提出有效路径的概念；基于K短路径理念,提出路径筛选的概念和算法；基于Dijkstra算法,提出路径约束条件下的最短路径搜索算法：最后提出了两种有效路径的搜索算法,基于扩展网络的有效路径搜索算法和基于图的遍历法的有效路径搜索算法。(3)提取影响出行者路径选择的三个要素：出行时间、货币费用以及舒适度损耗,构建广义费用函数模型,并详细介绍了行驶弧、换乘弧和上下网弧的费用表达式；给出了路径约束条件下的基于UE多模式交通流分配模型与算法,并通过算例证明了模型与算法的可行性和有效性。(4)根据有效路径搜索算法,结合Logit路径选择模型,进行了路径约束条件下的基于随机用户的多模式交通流分配模型与算法研究,通过算例,对配流结果与参数灵敏度进行了分析,证明了算法的可行性和有效性。
【关键词】：路径约束 换乘次数 距离约束 最短路径 有效路径 UE模型 SUE模型
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U491
【目录】：

• 致谢5-6
• 中文摘要6-7
• ABSTRACT7-10
• 1. 概述10-18
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 国内外研究现状11-15
• 1.2.1 交通网络研究现状11-12
• 1.2.2 路径搜索研究现状12-13
• 1.2.3 交通流分配研究现状13-15
• 1.3 论文内容及结构15-18
• 2. 基础理论与方法18-28
• 2.1 超网络18-19
• 2.2 最短路径搜索法19-21
• 2.2.1 Dijkstra算法19-20
• 2.2.2 Floyd算法20-21
• 2.3 有效路径搜索法21-22
• 2.3.1 K条最短路径算法21-22
• 2.3.2 图的遍历算法22
• 2.4 路径选择模型22-24
• 2.4.1 路径选择概率22-23
• 2.4.2 Logit模型23-24
• 2.5 交通流分配模型24-26
• 2.5.1 用户平衡模型与算法24-25
• 2.5.2 用户随机平衡模型与算法25-26
• 2.6 本章小结26-28
• 3. 多模式超级网络构建28-38
• 3.1 多模式交通特征分析28-30
• 3.1.1 不同交通方式的出行特点28-29
• 3.1.2 多方式出行模式29-30
• 3.2 多模式超网络的构建30-37
• 3.2.1 多模式超网络构成要素30-31
• 3.2.2 网络结构的构建31-36
• 3.2.3 多模式超网络描述36-37
• 3.3 本章小结37-38
• 4. 考虑路径约束的路径搜索算法38-46
• 4.1 有效路径定义38-39
• 4.1.1 可行路径定义38-39
• 4.1.2 有效路径定义39
• 4.2 路径筛选算法39-42
• 4.3 最短路径搜索算法42-44
• 4.4 有效路径搜索算法44-45
• 4.4.1 扩展网络有效路径搜索算法44-45
• 4.4.2 基于图的遍历法的有效路径搜索算法45
• 4.5 本章小结45-46
• 5. 考虑路径约束的城市多模式UE交通流分配模型与算法46-64
• 5.1 路段广义费用46-52
• 5.1.1 行驶弧费用47-51
• 5.1.2 换乘弧费用51-52
• 5.1.3 上/下网弧费用52
• 5.2 基于UE的多模式交通流分配模型52-54
• 5.3 算例分析54-62
• 5.3.1 网络分析54-57
• 5.3.2 结果分析57-62
• 5.4 本章小结62-64
• 6. 考虑路径约束的多模式SUE交通流分配模型与算法64-74
• 6.1 基于Logit的随机用户配流模型64-65
• 6.2 求解算法65-66
• 6.3 算例分析66-73
• 6.3.1 结果分析66-69
• 6.3.2 参数分析69-73
• 6.4 本章小结73-74
• 7. 结论与展望74-76
• 7.1 研究结论74-75
• 7.2 研究展望75-76
• 参考文献76-80
• 作者简历80-84
• 学位论文数据集84

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