双模式网络停车限制交通需求管理模型与方法研究
发布时间：2021-01-03 09:56
在轨道网和公路网并存的双模式交通网络,合理设计出行终点的停车容量可优化汽车出行需求,改善路网交通环境。本文通过分析私家车与城市轨道两种交通模式的出行需求,并考虑私家车模式的终点停车收费服务,建立了一种带路段环境容量和终点停车需求容量共同约束的交通需求管理模型。模型中路网使用者的出行模式采用二元Logit模型来计算,而私家车的路线选择行为服从Logit随机用户均衡,因此该模型是一个带不动点约束的数学规划问题。针对模型求解困难,文中采用灵敏度分析来获取各路段流量和需求量关于终点容量波动的梯度信息,进而设计了一种新的灵敏度分析求解算法.最后通过数值仿真实验,验证了算法的有效性,同时分析了不同停车收费参数对模型各指标变化趋势的影响。
【文章来源】：运筹与管理. 2020年09期 北大核心CSSCI
【文章页数】：6 页
【部分图文】：
文献[16]双模式交通网络
表2 轨道网路段初始信息 路段 行驶时间 票价 23 3.5 0.2 24 11.5 0.8 25 6.7 0.3取时间价值β=0.9,θ=0.5,ξ=0.5,q 1,15 max =400,p15=5,ε=0.00001,采用灵敏度分析法求解模型(12)～(16),仅需要59次迭代即可满足收敛标准(‖y(n+1)-yn‖=9.7769×10-6<0.00001),得到期望设计容量比y15=0.7339,即最优终点停车设计容量为220.17,等车延误λ15=3.9444。此时通过轨道交通出行需求量为179.83,系统总出行费用为7.6857×103,而且虚线框内路段流量在误差范围内均不超过路段设计的环境容量。
图3给出了终点停车收费变化时对停车需求、终点最优设计容量、等车延误以及系统总费用的影响。可以发现,当停车收费价格较低(0≤p15≤8)时,随着停车收费价格的增加,终点等车延误逐步下降,但此时收费变化对终点设计容量和汽车出行需求影响很小,这是因为等车延误的降低抵消了停车费用增加对汽车用户出行的影响,使得公路网汽车出行需求保持稳定;而且随着停车收费价格的增长,停车收益逐步增加,致使系统总费用逐步下降。例如,p15=1时,最优终点停车设计容量和汽车出行需求均为220.2,等车延误λ15=8.3871,系统总出行费用为8.6577×103,而p15=8时,出行需求变化不大,等车延误下降为0,系统总出行费用下降为6.82×103。此时公路网交通出行需求量为220.9,这与停车费用p15=1和5时几乎一致,这表明当出行需求持续保持较高态势时,较低的停车费可引起更高的等车延误,因而并不一定能减少汽车出行费用,而且单靠停车收费并不能很好的管理交通出行需求,这进一步表明优化停车容量具有较高的现实意义。当停车收费价格较高(8<p15≤15)时,较高的停车收费价格极大压缩了汽车的出行需求,即使终点设计容量达到最大,等车延误降为0也无法弥补汽车用户的出行成本,从而迫使大量出行用户向轨道交通转移。此时随着轨道交通需求的增加导致轨道用户的出行成本越来越高,相应地,系统总费用也在逐步增加。因此提高停车收费价格虽然可以减少汽车用户的出行需求,但可能致使整个交通系统总费用成本增加。
【参考文献】：
期刊论文
[1]不确定同时取送货车辆路径问题及粒子群算法研究[J]. 马艳芳,闫芳,康凯,李宗敏. 运筹与管理. 2018(12)
[2]双约束Logit随机交通均衡问题的有效算法[J]. 刘炳全,潘丽静,度巍. 计算机工程与应用. 2018(17)
[3]交通限行条件下基于车辆协作的城市物流换乘联运问题研究[J]. 葛显龙,徐玖平,王伟鑫. 中国管理科学. 2017(10)
[4]基于地铁停车换乘的区域差异性停车收费策略[J]. 曹弋,杨忠振,左忠义. 交通运输系统工程与信息. 2017(03)
[5]基于浮动式停车收费的寻泊与出行意向分析[J]. 秦焕美,刘聪,杨修涵. 交通运输工程与信息学报. 2017(01)
[6]面向个体需求的停车场分配模型[J]. 段满珍,曹会云,董博,李珊珊. 交通运输系统工程与信息. 2016(06)
[7]基于Stackelberg博弈的停车位分配与定价[J]. 朱成娟,贾斌,韩凌辉. 交通运输系统工程与信息. 2015(03)
[8]三类运营机制下两类停车设施定价问题研究[J]. 范文博,吕雪,向红艳. 交通运输系统工程与信息. 2014(06)
[9]Optimization of Time-Varying Parking Charges and Parking Supply in Networks with Multiple User Classes and Multiple Parking Facilities[J]. 李志纯,黄海军,林兴强,黄仕进. Tsinghua Science and Technology. 2007(02)
本文编号：2954777
【文章来源】：运筹与管理. 2020年09期 北大核心CSSCI
【文章页数】：6 页
【部分图文】：
文献[16]双模式交通网络
表2 轨道网路段初始信息 路段 行驶时间 票价 23 3.5 0.2 24 11.5 0.8 25 6.7 0.3取时间价值β=0.9,θ=0.5,ξ=0.5,q 1,15 max =400,p15=5,ε=0.00001,采用灵敏度分析法求解模型(12)～(16),仅需要59次迭代即可满足收敛标准(‖y(n+1)-yn‖=9.7769×10-6<0.00001),得到期望设计容量比y15=0.7339,即最优终点停车设计容量为220.17,等车延误λ15=3.9444。此时通过轨道交通出行需求量为179.83,系统总出行费用为7.6857×103,而且虚线框内路段流量在误差范围内均不超过路段设计的环境容量。
图3给出了终点停车收费变化时对停车需求、终点最优设计容量、等车延误以及系统总费用的影响。可以发现,当停车收费价格较低(0≤p15≤8)时,随着停车收费价格的增加,终点等车延误逐步下降,但此时收费变化对终点设计容量和汽车出行需求影响很小,这是因为等车延误的降低抵消了停车费用增加对汽车用户出行的影响,使得公路网汽车出行需求保持稳定;而且随着停车收费价格的增长,停车收益逐步增加,致使系统总费用逐步下降。例如,p15=1时,最优终点停车设计容量和汽车出行需求均为220.2,等车延误λ15=8.3871,系统总出行费用为8.6577×103,而p15=8时,出行需求变化不大,等车延误下降为0,系统总出行费用下降为6.82×103。此时公路网交通出行需求量为220.9,这与停车费用p15=1和5时几乎一致,这表明当出行需求持续保持较高态势时,较低的停车费可引起更高的等车延误,因而并不一定能减少汽车出行费用,而且单靠停车收费并不能很好的管理交通出行需求,这进一步表明优化停车容量具有较高的现实意义。当停车收费价格较高(8<p15≤15)时,较高的停车收费价格极大压缩了汽车的出行需求,即使终点设计容量达到最大,等车延误降为0也无法弥补汽车用户的出行成本,从而迫使大量出行用户向轨道交通转移。此时随着轨道交通需求的增加导致轨道用户的出行成本越来越高,相应地,系统总费用也在逐步增加。因此提高停车收费价格虽然可以减少汽车用户的出行需求,但可能致使整个交通系统总费用成本增加。
【参考文献】：
期刊论文
[1]不确定同时取送货车辆路径问题及粒子群算法研究[J]. 马艳芳,闫芳,康凯,李宗敏. 运筹与管理. 2018(12)
[2]双约束Logit随机交通均衡问题的有效算法[J]. 刘炳全,潘丽静,度巍. 计算机工程与应用. 2018(17)
[3]交通限行条件下基于车辆协作的城市物流换乘联运问题研究[J]. 葛显龙,徐玖平,王伟鑫. 中国管理科学. 2017(10)
[4]基于地铁停车换乘的区域差异性停车收费策略[J]. 曹弋,杨忠振,左忠义. 交通运输系统工程与信息. 2017(03)
[5]基于浮动式停车收费的寻泊与出行意向分析[J]. 秦焕美,刘聪,杨修涵. 交通运输工程与信息学报. 2017(01)
[6]面向个体需求的停车场分配模型[J]. 段满珍,曹会云,董博,李珊珊. 交通运输系统工程与信息. 2016(06)
[7]基于Stackelberg博弈的停车位分配与定价[J]. 朱成娟,贾斌,韩凌辉. 交通运输系统工程与信息. 2015(03)
[8]三类运营机制下两类停车设施定价问题研究[J]. 范文博,吕雪,向红艳. 交通运输系统工程与信息. 2014(06)
[9]Optimization of Time-Varying Parking Charges and Parking Supply in Networks with Multiple User Classes and Multiple Parking Facilities[J]. 李志纯,黄海军,林兴强,黄仕进. Tsinghua Science and Technology. 2007(02)
本文编号：2954777
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