用户均衡

摘要： 利用损失厌恶理论中的参照依赖模型,构建用户的感知出行成本函数,在固定需求的交通网络中加入电子券交易费用率,建立均衡条件下的变分不等式模型。通过模拟仿真,说明市场交易费用率会影响电子券交易市场,政府可通过调节交易费用率提高电子券方案公平性。选取路网中所有起讫对间出行成本变化率波动的加权平均值,度量可交易电子券方案的公平性,综合考虑最小化系统出行总成本和最大化方案公平性两个目标,构造效用函数,分析不同权重下市场交易费用率对可交易电子券方案的影响,以期对电子券方案的公平性进行优化。

摘要： 随着政府对“碳达峰”等环保政策的贯彻落实,电动汽车凭借节能环保等优点得到了迅速发展。由于电动汽车续航里程短,充电时间长,且路网中的补能需求与充电桩存在时空错配的现象,导致电动汽车补能排队时间长和驾驶员产生里程焦虑等一系列负效应。为此,本文首先从整体路网补能负效应最小化角度,通过引入激励手段实现最优补能方案,建立电动汽车补能诱导双层优化模型。其中,上层为路网补能负效应最小化诱导激励模型;下层为带有补能站点选择的混行路网均衡模型。然后,采用遗传算法求解上层模型,下层模型通过Frank-Wolfe算法求解,得出路网中补能车辆的最优诱导方案。最后,以经典Nguyen-Dupius路网为例验证模型,并进行灵敏度分析。结果表明,尽管本文提出的补能诱导模型增加了规划者的激励成本,但总社会补能负效应成本降低,证明了补能诱导的有效性。

摘要： 针对具有拥堵收费的交通网络研究出行者的路径选择行为,考虑出行者的感知误差,基于目标导向型分析方法,构建分析双属性(出行时间和出行成本)影响下的路径选择行为模型,并界定模型均衡存在的条件,将其表述为变分不等式问题,采用连续平均算法求解。研究结果表明,模型中引入感知误差会使定性的出行时间和出行成本变为随机值;出行者依据其置信水平为出行时间和出行成本赋予目标,这两个目标同时实现能为出行者带来效用;出行时间目标实现概率均衡值与出行成本目标实现概率均衡值成反比,当出行者对同时实现两个目标有较强的意愿时,均衡路径的效用会变小。

摘要： 交通诱导是交通需求调控的重要手段,对于缓解道路交通拥堵、提高交通系统运行效率具有重要意义。本研究针对区域路网的交通诱导屏的诱导问题,给出诱导启动判断、动态交通分配、诱导信息发布等诱导全套方法,在动态交通分配过程中,采用相继平均法作为统一迭代框架,兼顾系统最优和用户均衡两类目标,且迭代过程考虑诱导屏的实际可显示信息约束,确保诱导方案能够通过诱导屏有效传达。最后,以福州市的区域路网作为案例对方法进行说明,行程时间可节省12.7%。

摘要： 布雷斯悖论指出新建道路可能反倒会降低出行效率。为定量分析布雷斯悖论对路网效率的影响,选取广州、苏州、加利福尼亚高速公路网定位布雷斯悖论路段,实证分析不同交通需求下关闭悖论路段后的总出行时间和无秩序代价的变化,结果表明:1)在特定需求下3个路网均存在布雷斯悖论路段,关闭悖论路段后分别能够缩短0.72%、1.79%、1.51%的总出行时间;2)在低需求和高需求下不发生布雷斯悖论,在中间需求区间内才可能发生布雷斯悖论;3)关闭悖论路段不改变无秩序代价曲线的整体形状,但会局部性地改变无秩序代价的大小。因此需要结合出行量定位布雷斯悖论路段,通过限流或关闭措施来提升交通路网的出行效率。

摘要： 针对用户均衡交通分配问题,提出一种考虑交通信号配时引起延误的基于Frank-Wolfe算法的路段交通量求解方法.在Frank-Wolfe原算法的基础上,将由信号控制所引起的延误以惩罚值的形式加入到阻抗函数中,通过更新后的路段阻抗,计算OD间的最短路径,然后根据"全有全无"加载方法获得的各路段交通量,计算步长,更新OD间所有已配流的路段的交通流量,最后确定出一组满足用户均衡规则的路段交通量.通过算例表明,改进算法可有效的用于路段交通量的计算,在计算的过程中能避免穷举交通网络中的所有路径,所得到的路段交通量也更加符合实际需要,可用于用户均衡交通的流量分配.

摘要： 在可交易电子路票方案中引入路票交易费用,应用参照依赖模型计算出行者的感知出行成本,根据用户均衡理论建立异质用户下的变分不等式模型.基于模型分析均衡状态下路段流量和路票交易价格的存在性和唯一性.通过社会群体间交通可达性的差异衡量不同交易费用率下可交易电子路票方案的社会公平性.综合考虑减小系统总出行成本和提高社会公平性两个目标,根据加权求和建立效用函数,可得不同权重下路票的最优交易费用率.

摘要： 针对大型传染病影响下的公共卫生危机,尤其是新冠(COVID-19)疫情常态化防控背景,本文提出了基于社交距离的多目标时刻错时入校瓶颈模型.该模型得出了错时入校措施在缓解排队拥堵、降低疫情传播风险方面的实施原理及判定条件,模型中的逐日内生平衡机制还揭示了错时入校措施对不同学生群体入校选择行为进行动态调节的机理,最后通过解析解的形式给出了错时入校系统达到均衡状态时不同批次学生群体的到校时间选择及均衡人数比例.此外,为研究错时复课措施在疫情防控方面的最优效果,本文提出了增加错时时间间隔和增加错时入校批次的混合系统优化策略,并发现:增加错时入校批次方案相比前者有更低的运营成本、更显著的系统效率提升效果.具体地,当N≤N*时,入校批次大于3次时,排队效率提升低于50％;当N＞N*时,可采用增加错时时间间隔和增加入校批次相混合的方法提升系统效率,降低成本.研究结果为后疫情时代国内外学校采取错时复学措施防控疫情传播提供了理论指导.

摘要： 针对用户均衡交通分配问题,提出一种考虑交通信号配时引起延误的基于Frank-Wolfe算法的路段交通量求解方法.在Frank-Wolfe原算法的基础上,将由信号控制所引起的延误以惩罚值的形式加入到阻抗函数中,通过更新后的路段阻抗,计算OD间的最短路径,然后根据“全有全无”加载方法获得的各路段交通量,计算步长,更新OD间所有已配流的路段的交通流量,最后确定出一组满足用户均衡规则的路段交通量.通过算例表明,改进算法可有效的用于路段交通量的计算,在计算的过程中能避免穷举交通网络中的所有路径,所得到的路段交通量也更加符合实际需要,可用于用户均衡交通的流量分配.

摘要： 在城市日益拥堵的背景下,优良的公交网络系统,不仅可以节省交通资源,而且方便乘客出行.公共交通网络规划中,学者们构建了从单层、两阶段到双层规划的优化方法,问题的角度和深度也不断得到拓展和延伸.通常学者在用户路径选择行为的建模中对时间成本多从等待和换乘两个方面考虑,一些学者还探讨了因车辆内部乘客的不断增加而产生的拥堵成本,但是在公交网络的规划中,对车内拥堵效应的涉及依然较少.本文试图从拥挤成本、等待成本以及行驶成本三个方面构建用户路径选择行为,并探讨了在系统均衡和用户均衡两种情况下公交系统的优化问题.

摘要： 应用累积前景理论研究了随机交通网络中出行者的路径选择行为,选择期望-超额出行时间作为参考点,反映出行者同时考虑出行时间的可靠性和不可靠性,建立了基于累积前景理论的用户均衡模型,并用连续平均法求解,最后给出算例验证该模型和算法,分析了内生参考点对路径选择行为和用户均衡的影响.

摘要： 本发明公开了一种基于变尺度梯度校正的随机用户均衡交通流分配方法，本方法在既约变量空间中进行迭代，每步迭代通过生成一个校正矩阵来动态调整目标函数的梯度信息，该方法具有超线性的收敛速度，且无需计算任何逆矩阵，能够大大减少运算的复杂度；且相比梯度投影法，该方法能够提高迭代后期的收敛速度，并大大节省迭代后期的CPU时间，非常适合求解大规模无约束优化问题。通过运用基于变尺度梯度校正的随机用户均衡交通流分配方法，能够提高求解效率，节省运算时间。

摘要： 本发明公开了一种基于动态用户均衡交通分配的碳支付排放收费方法，包括以下步骤：确定基于平均速度的修正路段排放模型；确定基于路段供给需求量的动态网络加载方法；基于排放目标的动态用户最优交通排放模型；确定碳支付收费方法，设置基于路段排放阈值的收费模型，对每个路段设置相应的排放阈值，当出行用户通过该路段的排放量超过设定阈值时，需要支付一定的排放费用。本发明建立交通分配模型与车辆排放模型之间的关系，通过该收费方法改变出行者的决策，一定程度上减少出行需求或者在考虑多模式交通分配中促使出行用户选择排放量更少的出行模式，从而降低路网排放。

摘要： 本发明提出了一种新型的考虑重叠路径影响的随机用户均衡逐日路径交通流预测方法，可以模拟随机用户均衡下的出行者路径流量的逐日演化过程。该方法可通过调查所得的初始网络路径流量模式预测其后任意第N天的路径流量模式，从而为未来一段时间内交通管控措施的制定与实施，提出指导性的意见。本发明通过定义重叠成本，将路径重叠对出行者路径选择行为的影响考虑在内，从而使模型更接近于实际情况，提高了流量预测可靠性，此外本发明中的流量调整比的数值可以随着演化过程的发展而自动调整。这不但省去了调查的麻烦，还更加符合实际情况。

摘要： 本发明实施例提供了一种站间不同带宽同覆盖小区用户均衡处理方法及装置，该方法中，首先在基站的邻区关系表以及外部邻小区关系表中增加了邻区带宽的MIB节点，从而能够获得站间同覆盖邻小区的带宽。进而在确定需要进行用户均衡且本小区带宽大于邻小区带宽时，首先将本小区的用户数根据本小区与邻小区的带宽之比进行折算，接着再进行均衡判决，并在判决满足均衡条件时，最终确定本周期向邻小区均衡的用户数。从而相比于现有的用户均衡方式，本发明实施例提供的方法能够解决站间不同带宽小区间用户数均衡问题，可以均衡更加合理的用户数。

摘要： 本发明公开了一种基于预分配的多信道用户均衡接入方法，本发明的思路为，中心节点在信道上根据每个用户节点的所需信道数以及可工作信道集对信道进行预分配，在满足调整条件时选择待均衡信道和目标信道对用户节点进行信道转移，选择接入用户节点总数最多的信道，对该信道上预先接入且满足信道转移条件的用户节点进行转移，逐步调整用户节点总数过多的信道，不断优化预分配结果，最终实现各信道上的最终接入。本发明具有用户接入成功率高、各信道用户接入更均衡及信道整体利用率高优点。

摘要： 本发明涉及城市交通规划与管理技术领域，公开了一种基于不确定供需的交通用户均衡鲁棒优化方法及系统。本发明在建模时引入不确定供给和需求参数，构建不确定性用户均衡模型，将不确定性用户均衡模型转化为不确定性互补问题，以最小化不确定集合期望为目标函数，以不确定性互补问题的值不小于0的概率大于概率阈值为约束条件，得到数学优化模型；利用二阶锥算法将数学优化模型的约束条件转化为凸约束，并通过凹凸转化算法将数学优化模型的目标函数转化为凸函数，最后求解转化后的数学优化模型。本发明把实际交通的需求和供给的鲁棒性情况考虑进交通模型中，使得模型更加符合真实的道路交通情况，且提出了新的求解算法，极大降低了模型求解难度。

摘要： 本发明公开了一种基于动态用户均衡交通分配的碳支付排放收费方法，包括以下步骤：确定基于平均速度的修正路段排放模型；确定基于路段供给需求量的动态网络加载方法；基于排放目标的动态用户最优交通排放模型；确定碳支付收费方法，设置基于路段排放阈值的收费模型，对每个路段设置相应的排放阈值，当出行用户通过该路段的排放量超过设定阈值时，需要支付一定的排放费用。本发明建立交通分配模型与车辆排放模型之间的关系，通过该收费方法改变出行者的决策，一定程度上减少出行需求或者在考虑多模式交通分配中促使出行用户选择排放量更少的出行模式，从而降低路网排放。

摘要： 本发明涉及5G网络技术领域，公开了一种用户均衡方法、设备、存储介质及装置。本发明通过获取当前小区的参考状态信息；在所述当前小区的参考状态信息达到预设状态时，确定所述当前小区的网络覆盖类型；根据所述网络覆盖类型确定对应的服务均衡策略；根据所述服务均衡策略将所述当前小区的用户切换到邻小区，使5G用户在高负荷状态下，通过基于服务的均衡策略进行网络切换，从而着重基于用户的服务质量为基准切换到邻小区，达到提高5G用户在高负荷状态下的服务质量的目的。

摘要： 本发明公开了一种基于变尺度梯度校正的随机用户均衡交通流分配方法，本方法在既约变量空间中进行迭代，每步迭代通过生成一个校正矩阵来动态调整目标函数的梯度信息，该方法具有超线性的收敛速度，且无需计算任何逆矩阵，能够大大减少运算的复杂度；且相比梯度投影法，该方法能够提高迭代后期的收敛速度，并大大节省迭代后期的CPU时间，非常适合求解大规模无约束优化问题。通过运用基于变尺度梯度校正的随机用户均衡交通流分配方法，能够提高求解效率，节省运算时间。

摘要： 本发明提供了一种基于混合用户均衡理论和充放电管理的智能充电站规划方法，包括步骤：基于Wardrop用户均衡理论建立含充电汽车和普通汽车的混合均衡模型以表征实际交通网的稳态车流；建立一种基于负荷转移矩阵的电动汽车慢充站充放电管理模型，实现用户充放电套利与平抑充电负荷的联合优化；建立以系统投资费用与运行等效费用等年值最低为优化目标的智能快、慢充站规划模型；对所述智能快、慢充站规划模型进行松弛处理，以将原模型转化为一个混合整数二阶锥问题并利用商业求解器求解。本发明能够实现充电站的优化配置。