基于風(fēng)險認(rèn)知的出行行為建模與均衡分析

內(nèi)容概要

隨著社會經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，交通擁堵成為制約大中城市可持續(xù)發(fā)展的瓶頸。交通系統(tǒng)中存在著各種不確定性因素，這些因素往往是交通擁堵的罪魁禍?zhǔn)?。作為實現(xiàn)城市交通出行效率的重要內(nèi)容和手段，研究不確定情景下的出行行為對于理解交通擁堵的形成機理，從社會經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的角度解決交通擁堵等諸多社會問題具有極強的社會背景和應(yīng)用價值。
受行為科學(xué)理論的啟發(fā)，《基于風(fēng)險認(rèn)知的出行行為建模與均衡分析》將心理認(rèn)知因素引入研究框架內(nèi)，構(gòu)建了基于風(fēng)險認(rèn)知的網(wǎng)絡(luò)均衡模型，對均衡結(jié)果進(jìn)行了全面分析和討論，以期進(jìn)一步豐富和發(fā)展交通行為理論，揭示城市交通網(wǎng)絡(luò)動態(tài)特性和演變機理，從而為制定科學(xué)的城市交通規(guī)劃管理手段和發(fā)展先進(jìn)的交通管理與控制技術(shù)建言獻(xiàn)策。
《基于風(fēng)險認(rèn)知的出行行為建模與均衡分析》適合交通運輸經(jīng)濟(jì)學(xué)、城市經(jīng)濟(jì)學(xué)、交通運輸規(guī)劃與管理、運籌學(xué)、系統(tǒng)科學(xué)與系統(tǒng)工程、行為經(jīng)濟(jì)學(xué)等專業(yè)的高年級本科生、研究生閱讀，也可供高校教師以及工程師參考。

作者簡介

田麗君　女，1981年生于山西。1999年9月考入長沙理工大學(xué)汽車與機電工程學(xué)院交通運輸專業(yè)攻讀本科學(xué)位。2003年6月畢業(yè)后進(jìn)入浙江省樂清市長途汽車運輸總公司工作。2006年9月考入北京航空航天大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，攻讀企業(yè)管理專業(yè)碩士學(xué)位，師從黃海軍教授，開展道路交通流研究。2008年9月通過提前攻博方式免試進(jìn)入北京航空航天大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，攻讀交通運輸規(guī)劃與管理專業(yè)博士學(xué)位，繼續(xù)師從黃海軍教授，開展基于風(fēng)險認(rèn)知的出行行為建模與均衡研究。2010年11月至2011年2月在香港科技大學(xué)土木工程系任研究助理?，F(xiàn)為福州大學(xué)管理學(xué)院講師。
曾作為學(xué)術(shù)骨干參與國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃（973計劃）課題1項和國家自然科學(xué)基金委員會創(chuàng)新研究群體科學(xué)基金1項；曾獲得教育部資助的博士研究生“學(xué)術(shù)新人獎”。
黃海軍　男，1964年生于湖南。1984年于南京航空航天大學(xué)航空系本科畢業(yè)，1986年于北京航空航天大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院研究生畢業(yè)，1992年獲北京航空航天大學(xué)工學(xué)博士學(xué)位。1986年在北京航空航天大學(xué)參加工作至今，分別于1992年、1995年、1997年開始任副教授、教授、博士生導(dǎo)師。曾經(jīng)分別在香港理工大學(xué)、香港科技大學(xué)、英國Newcastle大學(xué)的土木工程系工作一至兩年。1998年獲國家杰出青年科學(xué)研究基金，2004年入選“新世紀(jì)百千萬人才工程”國家級人選，2005年和2008年帶領(lǐng)團(tuán)隊分別獲得國家自然科學(xué)基金委員會創(chuàng)新研究群體基金第一、第二期資助，2006年獲第六屆中國青年科學(xué)家獎提名獎（管理科學(xué)）、全國百篇優(yōu)秀博士學(xué)位論文導(dǎo)師，2008年被評為長江學(xué)者特聘教授、TTT（transportation and traffic theory，運輸與交通理論）國際顧問委員會委員。
研究領(lǐng)域：交通運輸系統(tǒng)建模與分析、交通行為經(jīng)濟(jì)學(xué)、道路交通流模型、生產(chǎn)運作管理。在國際刊物上發(fā)表論文110多篇，其中，在Transportation Research Part B上發(fā)表論文13篇，在Transportation and Traffic Theory上發(fā)表論文8篇。

書籍目錄

總序前言第1章 緒論1.1 基于風(fēng)險認(rèn)知的出行行為研究的重要性1.1.1 城市交通問題及對策1.1.2 不確定環(huán)境下的交通行為與交通擁堵關(guān)系1.2 國內(nèi)外關(guān)于出行行為和風(fēng)險認(rèn)知研究的概述1.2.1 國內(nèi)外研究概況1.2.2 基于風(fēng)險認(rèn)知的出行行為研究所遇到的問題1.3 本書的主要研究問題和思路1.3.1 研究目標(biāo)1.3.2 研究內(nèi)容第2章 具有異質(zhì)參考點的多用戶網(wǎng)絡(luò)均衡模型2.1 基于CPT的感知價值2.1.1 前景理論和CPT2.1.2 基于CPT的感知價值的推導(dǎo)2.2 用戶異質(zhì)性定義2.3 基于CPT的多用戶網(wǎng)絡(luò)均衡模型2.4 數(shù)值算例2.5 本章小結(jié)第3章 具有內(nèi)生市場滲透率的混合多用戶網(wǎng)絡(luò)均衡模型3.1 基于CPT的混合多用戶網(wǎng)絡(luò)均衡模型3.1.1 用戶異質(zhì)性定義3.1.2 網(wǎng)絡(luò)均衡模型3.2 求解算法3.3 數(shù)值算例3.4 本章小結(jié)第4章 前景理論框架下BOT模式中的收益分配4.1 基于感知價值的多用戶網(wǎng)絡(luò)均衡模型4.2 求解算法4.3 網(wǎng)絡(luò)模型4.4 數(shù)值結(jié)果討論4.5 本章小結(jié)第5章 考慮出行者到達(dá)時間感知價值的網(wǎng)絡(luò)均衡模型5.1 符號定義和模型描述5.1.1 符號定義5.1.2 累積感知價值5.2 網(wǎng)絡(luò)均衡模型5.2.1 均衡解的存在性5.2.2 均衡解的唯一性分析5.3 求解算法5.4 數(shù)值算例5.4.1 兩條路段的網(wǎng)絡(luò)5.4.2 五條路段的網(wǎng)絡(luò)5.5 本章小結(jié)第6章 基于累積感知價值的動態(tài)用戶均衡模型6.1 符號定義和基本假設(shè)6.2 路段通行能力退化情形下的路段和路徑出行時間6.3 基于CPV的動態(tài)用戶均衡模型6.3.1 CPV6.3.2 基于CPV的動態(tài)用戶均衡條件6.3.3 均衡解的存在性6.3.4 求解算法6.4 數(shù)值算例6.4.1 不考慮通行能力退化的情形6.4.2 考慮通行能力退化的情形6.5 本章小結(jié)第7章 存在出行風(fēng)險的方式劃分和出行時間安排均衡模型7.1 模型構(gòu)建7.2 小汽車模式7.3 地鐵模式7.4 均衡解的性質(zhì)7.5 數(shù)值算例7.6 本章小結(jié)第8章 路徑選擇理論結(jié)果和實證數(shù)據(jù)分析8.1 路徑選擇成本函數(shù)構(gòu)建8.1.1 基于EU理論的出行成本函數(shù)8.1.2 基于前景理論的出行成本函數(shù)8.2 數(shù)值算例8.2.1 場景一下的比較結(jié)果8.2.2 場景二下的比較結(jié)果8.2.3 場景三下的比較結(jié)果8.3 問卷調(diào)查8.3.1 調(diào)查目的8.3.2 調(diào)查對象、資料收集、分析方法8.3.3 調(diào)查結(jié)果分析8.4 時間價值對路徑選擇的影響8.4.1 不考慮時間價值對均衡結(jié)果的影響8.4.2 考慮時間價值對均衡結(jié)果的影響8.5 本章小結(jié)第9章 結(jié)論與展望9.1 主要研究結(jié)論9.2 未來研究展望參考文獻(xiàn)附錄 出行時間分布函數(shù)已知的情況下ATPV的推導(dǎo)過程

章節(jié)摘錄

第1章  緒論1.1  基于風(fēng)險認(rèn)知的出行行為研究的重要性1.1.1  城市交通問題及對策作為城市繁榮、有序和快速發(fā)展的基本條件，城市交通已經(jīng)成為人們生活中必不可少的一部分。隨著城市化、現(xiàn)代化、機動化進(jìn)程的加快，城市不斷延伸，人們的活動范圍隨之?dāng)U大，對機動車的依賴日益增強，行車難、停車難等問題日益突顯，這些對城市交通管理造成的沖擊和壓力越來越大。交通擁堵、安全事故、環(huán)境污染和能源短缺等交通問題，已成為制約大中城市可持續(xù)發(fā)展的瓶頸，嚴(yán)重影響著城市居民的生活質(zhì)量。據(jù)統(tǒng)計，截至2011年2月，全國機動車保有量、機動車駕駛?cè)藬?shù)量雙雙突破2.1億，私人汽車保有量較去年同期增長25.3%（錦?，2011）。在全國667個城市中，約有2／3的城市交通在“高峰”時段出現(xiàn)擁堵。在我國一些大城市的市區(qū)，機動車平均時速已經(jīng)下降到12千米，而在市中心，機動車時速更是只有8～10千米。普通自行車時速約為15千米，開車不如騎車快，這已不是笑話，而是生活中的真實一幕，也給城市居民帶來了無盡的煩惱。與此相伴的是，因交通擁堵和管理問題，中國15座城市每天損失近10億元的財富（戴蕾蕾，2010）。以北京為例，最新數(shù)據(jù)顯示，北京機動車保有量已近490萬輛，預(yù)計2011年年底前北京將邁入500萬輛機動車時代。拋開管制、節(jié)假日、天氣等特殊情況，日常擁堵已經(jīng)成為北京市民生活的常態(tài)。每天堵車時間也由2008年的3.5小時增至現(xiàn)在的5小時，居全國之首。例如，2010年9月17日，多種原因?qū)е卤本┙^大部分環(huán)線道路、主要大街、交通樞紐出現(xiàn)不同程度的擁堵，市區(qū)晚高峰擁堵路段峰值達(dá)到創(chuàng)紀(jì)錄的143條，電子擁堵路段圖幾乎全線“飄紅”。為了緩解日益嚴(yán)重的交通擁堵問題，政府陸續(xù)出臺一系列的疏堵措施，如一再延期的限行政策、提高熱點地帶的停車費、錯峰上下班等。但從實際效果來看，這些限制性的措施在剛剛施行時似乎有一點作用，然而時間一長，擁堵依舊。面對日漸惡化的交通擁堵局面，2010年12月23日，北京市宣布實施小客車數(shù)量調(diào)控措施，以搖號方式分配車輛指標(biāo)以控制小汽車增長速度。同時，也積極加大軌道交通建設(shè)力度，平衡多種交通運輸方式。就北京而言，主要經(jīng)歷了三個階段的治堵歷程，從上世紀(jì)末以“大修大建”為主導(dǎo)思路的第一輪治堵方案開始，到2004年轉(zhuǎn)向為大規(guī)模增加軌道交通建設(shè)與公交服務(wù)供給的第二輪治堵措施，再到2010年12月13日，《北京市關(guān)于進(jìn)一步推進(jìn)首都交通科學(xué)發(fā)展加大力度緩解交通擁堵工作的意見（征求意見稿）》公開征求意見，標(biāo)志著北京開始了歷史上的第三輪治堵行動。從宏觀角度分析，迅速增長的交通需求與有限的道路供給之間的矛盾是導(dǎo)致交通擁堵的內(nèi)在原因；從微觀角度分析，交通管理水平不高，不能合理有效地疏導(dǎo)交通流量是導(dǎo)致交通擁堵的直接原因。多年的實踐經(jīng)驗表明，受制于土地等不可再生因素的影響，單純依靠增加交通供給或限制道路使用的傳統(tǒng)思路只是治標(biāo)不治本的辦法，不能從根本上解決交通擁堵問題。眾多專家認(rèn)為，要讓城市交通擁堵問題得到真正解決，根本措施還在于發(fā)展完善的公共交通系統(tǒng)，同時改善自行車和步行等非機動交通的出行環(huán)境，為相關(guān)利益受損者提供更多的出行選擇。如果我們國家的公交出行水平能夠達(dá)到像倫敦一樣的水平，即70%以上的水平，那么城市的擁堵狀況就會得到相應(yīng)的緩解。然而，公共交通的發(fā)展是一個長遠(yuǎn)規(guī)劃，需要政策的大力支持，其發(fā)展是循序漸進(jìn)的。目前很多城市公交服務(wù)尚未跟上，公交線網(wǎng)的建設(shè)還沒有達(dá)到相應(yīng)水平。就現(xiàn)階段而言，對現(xiàn)有道路通行能力進(jìn)行挖潛和科學(xué)管理是更為直接的方式。眾所周知，城市交通系統(tǒng)是一個由路、車、人組成的復(fù)雜大系統(tǒng)，具有復(fù)雜性、動態(tài)性和隨機性。那么，建立能夠描述現(xiàn)實的數(shù)學(xué)模型，對于正確理解出行者的行為特征，挖掘有效的交通管理措施具有非常重要的現(xiàn)實意義。近年來，許多不同領(lǐng)域的研究者都投入到解決交通擁堵問題的研究之中，其中包括數(shù)學(xué)、物理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)和工程方面的專家。他們從不同的角度入手，建立了多種數(shù)學(xué)模型。事實上，交通網(wǎng)絡(luò)屬于載流網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)上的交通流狀況會受到許多主客觀因素的影響，如雨雪天氣、道路維護(hù)、交通事故及其他突發(fā)事件等，這些因素造成出行環(huán)境的不確定性，也是惡性交通擁堵的罪魁禍?zhǔn)祝↖idaetal.，2003）。交通問題之所以棘手，根本原因就在于它的不確定性。不論是交通規(guī)劃、交通管理與控制，還是對交通問題的需求分析或交通問題的工程設(shè)計，都避不開不確定性這一話題。一般來說，造成交通網(wǎng)絡(luò)不確定性的因素可以歸結(jié)為交通供給的不確定性和交通需求的不確定性。由于各種主客觀因素的影響，出行者通常面對的出行環(huán)境是不確定的，這就意味著出行者不僅要把握各種確定因素，而且還必須結(jié)合出行目的和自身的風(fēng)險認(rèn)知，對各種潛在的風(fēng)險因素進(jìn)行判斷，在此基礎(chǔ)上作出最終的出行決策。這就要求在建模過程中必須考慮交通環(huán)境的不確定性和出行者的風(fēng)險認(rèn)知，忽略這些因素，將會使探討的問題變得面目全非，最終背離我們的初衷。近幾年交通領(lǐng)域?qū)τ诓淮_定性的研究剛剛起步。一方面是因為交通網(wǎng)絡(luò)可靠性的重要性日益突出，而可靠性研究的基礎(chǔ)是不確定性條件下的用戶出行路徑選擇行為。另一方面，智能交通系統(tǒng)（ITS）的發(fā)展也迫切需要建立更加符合現(xiàn)實的出行模型。隨著社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，借助先進(jìn)的旅行者信息系統(tǒng)（advancedtravelerinformationsystem，ATIS）發(fā)布實時交通信息，從而誘導(dǎo)出行行為已經(jīng)非常普遍。因此，我們需要考慮各種因素，不斷完善和修正模型，準(zhǔn)確掌握人們的出行規(guī)律，正確指導(dǎo)實踐工作，為管理部門提供重要的理論參考和決策依據(jù)。1.1.2  不確定環(huán)境下的交通行為與交通擁堵關(guān)系交通系統(tǒng)是一個存在大量不確定性因素的復(fù)雜系統(tǒng)，為了求解和分析方便，人們往往習(xí)慣于將它當(dāng)做確定性問題來處理，顯而易見，其理論結(jié)果與現(xiàn)實情景往往存在較大的差距，因此并不能實現(xiàn)直接用于指導(dǎo)現(xiàn)實的預(yù)期目標(biāo)。作為實現(xiàn)城市交通出行效率的重要內(nèi)容和手段，研究不確定情景下交通個體基于風(fēng)險認(rèn)知的出行行為對于理解交通擁堵的形成機理，從社會經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的角度解決交通擁堵等諸多社會問題具有極強的社會背景和應(yīng)用價值。本書將以數(shù)學(xué)規(guī)劃理論、交通均衡原理及心理學(xué)、行為科學(xué)、離散選擇理論等相關(guān)知識為基礎(chǔ)，深入分析不確定出行環(huán)境下的出行行為，構(gòu)建基于風(fēng)險認(rèn)知的網(wǎng)絡(luò)均衡模型，科學(xué)地“診治”城市交通“病”，從本質(zhì)上發(fā)現(xiàn)和解釋交通擁擠的產(chǎn)生原因和規(guī)律，從而進(jìn)一步揭示城市交通網(wǎng)絡(luò)動態(tài)特性和演變機理，為制定科學(xué)的城市交通規(guī)劃管理手段和發(fā)展先進(jìn)的交通管理與控制技術(shù)建言獻(xiàn)策。1.2  國內(nèi)外關(guān)于出行行為和風(fēng)險認(rèn)知研究的概述1.2.1  國內(nèi)外研究概況1.交通網(wǎng)絡(luò)均衡配流研究概述經(jīng)濟(jì)學(xué)家Knight（1924）最早應(yīng)用“均衡”一詞來表達(dá)交通流形態(tài)。在網(wǎng)絡(luò)均衡配流的文獻(xiàn)中，最著名的路徑選擇理論就是Wardrop（1952）第一原則（用戶均衡原則）和Wardrop（1952）第二原則（系統(tǒng)最優(yōu)原則）。用戶均衡（userequilibrium，UE）狀態(tài)，即每位出行者從自身利益出發(fā)，力圖尋找具有最小阻抗的路徑，出行者之間互不協(xié)調(diào)，經(jīng)過不斷的內(nèi)部調(diào)整所，達(dá)成的一種均衡狀態(tài)。此時，對于任何一個交通個體來說，都不能通過單方面改變自己的選擇來降低其出行成本。然而這種狀態(tài)所對應(yīng)的系統(tǒng)總成本卻不一定最小，從整個交通系統(tǒng)控制者的角度來說，更希望使系統(tǒng)的總成本最小，系統(tǒng)最優(yōu)（systemoptimum）就是這樣一種狀態(tài)。它假設(shè)所有交通個體都能接受統(tǒng)一的調(diào)度和指揮，使得最終形成的交通狀態(tài)所對應(yīng)的系統(tǒng)總成本最小。盡管Wardrop提出了用戶均衡和系統(tǒng)最優(yōu)這兩個均衡概念，但并沒有給出具體的數(shù)學(xué)模型，直到Beckmann等（1956）實現(xiàn)的著名的“Beckmann魔鬼變換”，將UE均衡問題轉(zhuǎn)化為一個等價的數(shù)學(xué)規(guī)劃模型，才使得交通網(wǎng)絡(luò)均衡的數(shù)學(xué)分析成為可能。之后，英國學(xué)者Smith（1979）又將交通分配問題以有限維的變分不等式形式給出，并詳細(xì)討論了UE解的存在性和唯一性。Dafermos（1980，1982）進(jìn)一步將其擴(kuò)展到具有可變需求的交通分配問題。上述提到的UE均衡，是假設(shè)所有的交通個體都是完全理性的，能夠隨時掌握整個網(wǎng)絡(luò)的客觀信息，并能精確計算出每條路徑的阻抗，從而可以準(zhǔn)確無誤地作出對自己最有利的擇路決策。很顯然，這一假設(shè)過于苛刻，在過去的幾十年間，通過逐步放松假設(shè)，學(xué)者們做了大量的擴(kuò)展工作（Leurent，1998）?？紤]到交通個體對出行時間具有理解誤差，Daganzo等（1977）首次提出了基于Probit的隨機用戶均衡（stochasticuserequilibrium，SUE）的概念。在SUE均衡狀態(tài)，所有路徑的理解出行成本都是相等的，沒有任何一個交通個體可以通過單方面改變自己的出行路徑來降低自己的理解出行成本（Watling，2002）。假設(shè)理解誤差函數(shù)服從Gumbel概率分布，F(xiàn)isk（1980）進(jìn)一步給出了與之等價的Logit數(shù)學(xué)規(guī)劃模型。此外，傳統(tǒng)靜態(tài)交通分配模型主要著眼于對交通流的靜態(tài)描述，這類模型只適用于長期的交通規(guī)劃，不能直接用于動態(tài)交通規(guī)劃和管理（黃海軍，1994；Heydeckeretal.，2005；Jauffredetal.，1996；Peeta，etal.，2001）。動態(tài)交通配流（dynamictrafficassignment）模型通過引入時間維度，能夠估計和預(yù)測給定交通網(wǎng)絡(luò)在短時間內(nèi)的動態(tài)交通流特性，克服了靜態(tài)模型的缺陷（Ben-akivaetal.，1991；Limetal.，2005；Nieetal.，2010；Chenetal.，2001）。DTA問題是交通科學(xué)中最具挑戰(zhàn)性的領(lǐng)域之一，這一方面是由于交通流動態(tài)特性（如交通量在時間和空間上的移動和演進(jìn)）的復(fù)雜性，另一方面是由于對交通行為（如出行者的路徑選擇）建模的困難性（Luqueetal.，1980）。目前用于研究DTA的建模理論和方法主要有五大類：瓶頸模型、數(shù)學(xué)規(guī)劃、最優(yōu)控制理論、變分不等式、計算機模擬。最早考慮時間維的動態(tài)交通模型是1969年由諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎得主Vickrey（1969）提出的著名的瓶頸模型（bottleneckmodel），他運用確定性排隊理論建立了第一個具有內(nèi)生出發(fā)時間的高峰期動態(tài)均衡模型，通勤者的成本由行駛時間成本、瓶頸處排隊等待時間成本和延誤成本組成。瓶頸模型出現(xiàn)以后，引發(fā)了一系列的后續(xù)擴(kuò)展工作（Arnottetal.，1990）。Arnott等（1993a）考慮了彈性需求的情形。Vickrey（1973）、Cohen（1987）、Newell（1987）、Arnott（1988）、Arnott（1992）分別從最優(yōu)到達(dá)時間、時間成本、延誤費用率、擁擠成本等方面對通勤者進(jìn)行了差異化。Arnott等（1994）對擁擠收費的福利效果進(jìn)行了分析。基于兩條平行瓶頸路段，Braid（1989）、Verhoef（1996）、Verhoef等（1996）分別考慮了固定需求和彈性需求下的次優(yōu)收費問題，并分析了均衡時的福利變化。Kuwahara（1990）分析了一條路上依次有兩個瓶頸的通勤者均衡行為。Arnott等（1993b）在Kuwahara工作基礎(chǔ)上加入第三個瓶頸，分別考察了對上下游瓶頸進(jìn)行擴(kuò)容的福利問題。上述提到的工作采用的均是解析分析的方法，這些方法雖然具有良好的解析性質(zhì)，然而，卻只能針對簡單的路網(wǎng)結(jié)構(gòu)，如果網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)稍微復(fù)雜一點，解析辦法就無能為力了。針對這一問題，Merchant等（1978a）、Merchant等（1978b）提出了第一個DTA數(shù)學(xué)規(guī)劃模型。這一開創(chuàng)性的工作建立了一個多起點、單訖點的動態(tài)、離散時間的、非線性、非凸的數(shù)學(xué)規(guī)劃模型。隨后，Carey（1986）證明了M-N模型滿足線性無關(guān)的約束規(guī)格，并在1987年將M-N模型改進(jìn)成為非線性的凸規(guī)劃模型（Carey，1987）。然而，以Astarita（1996）、Heydecker等（1998）及Carey（2004）為代表的幾位學(xué)者對Merchant等工作的合理性提出了質(zhì)疑。對于交通分配問題來說，數(shù)學(xué)規(guī)劃方法有它固有的局限性。通過將M-N模型改進(jìn)成為一個具有連續(xù)時間的理論問題，Luque等（1980）提出了運用最優(yōu)控制理論解決動態(tài)系統(tǒng)最優(yōu)模型的新思想。隨后，F(xiàn)riesz等（1989）、Wie等（1990）、Ran等（1993）、Yang等（1997）、Chow（2009）等分別在這方面做了推進(jìn)工作。用最優(yōu)控制理論方法建立的模型具有易于理解與分析的優(yōu)點，這類模型求解時通常被轉(zhuǎn)化為具有離散時間形式的非線性規(guī)劃或線性規(guī)劃問題來處理。長期以來，變分不等式方法被證明是對用戶動態(tài)均衡問題進(jìn)行建模的有效方法。Friesz等（1993）首先提出了一個等價的變分不等式來描述動態(tài)用戶均衡問題，Smith（1993）指出，如果路徑流入率集合為緊凸子集，變分不等式模型和它的不動點問題之間的等價性在動態(tài)情況中也是成立的。根據(jù)Brouwer不動點定理，則均衡問題存在解。Wie等（1995）進(jìn)一步將這一工作擴(kuò)展成了離散時間維形式，并提供了一種啟發(fā)式算法來獲得近似解。Huang等（2002）提出了基于點排隊的同時考慮路徑和出發(fā)時間選擇的動態(tài)用戶均衡（DUE）模型。Nie等（2007）討論了考慮排隊溢出的動態(tài)最優(yōu)配流問題。在Friesz等（2001）工作的基礎(chǔ)上，F(xiàn)riesz等（2006）提出，當(dāng)嵌套的路徑成本函數(shù)單調(diào)時，采用一個映射算法可以獲得DUE狀態(tài)下的配流結(jié)果。為了保證其解具有較好的性質(zhì)（存在性、唯一性），理論方法構(gòu)建的DTA模型通常都具有較強的假設(shè)條件（高自友等，2005；Smith，1984；Smith，1993）。不同于理論模型，動態(tài)交通仿真模擬技術(shù)能夠?qū)崟r再現(xiàn)交通流的動態(tài)特性和運行規(guī)律，是交通規(guī)劃、設(shè)計或管理的重要手段和工具。近年來，隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，交通仿真系統(tǒng)與實驗?zāi)M技術(shù)也正朝著微觀化、動態(tài)化、實時化以及智能化的方向發(fā)展（裴玉龍等，2004），國際上比較認(rèn)可的交通仿真軟件大多是國外開發(fā)的，有德國的VlSSIM、美國的DynaMIT、西班牙的AIMSUN、英國的Paramics、加拿大的DYNAMEQ和EMME／2等。國內(nèi)這方面起步較晚，比較成熟的是山東交通科學(xué)院的DynaCHINA和同濟(jì)大學(xué)的TESS（鄒智軍等，2001）。2.不確定交通環(huán)境下的出行行為研究概述傳統(tǒng)的研究工作主要是關(guān)于確定性交通環(huán)境下的路徑選擇行為。近年來，越來越多的學(xué)者意識到不確定性在出行決策過程中扮演著重要角色，并以此作為重要因素，開展了大量的研究工作（Bonsall，2004；DeJongetal.，2004；DePalmaetal.，2005；Hennetal.，2006；Lietal.，2008；Vitietal.，2005）?？紤]到對不確定交通環(huán)境下的出行行為進(jìn)行建模分析較為復(fù)雜，因此基于實證分析和數(shù)據(jù)調(diào)查的方法多被采用（Jacksonetal.，1981）。Abdel-Aty等（1995）通過實證研究表明，出行者在進(jìn)行路徑選擇時，不但考慮出行時間的長短，還考慮出行時間不確定性的大小。Lam等（2001）在美國加利福尼亞州進(jìn)行了一次實證調(diào)查，對出行時間價值和可靠性價值（valueofreliability，VOR）進(jìn)行了估算，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，時間可靠性是決定上班族路徑選擇行為的重要因素。另外，Bates等（2001）與Brownstone等（2005）也分別對出行者的可靠性價值作了估算。在不確定的交通環(huán)境下，到達(dá)時間相應(yīng)地也是一個隨機變量，為了降低早到晚到成本，出行者通常會改變出發(fā)時間或路徑選擇來規(guī)避可能的懲罰（Hendricksonetal.，1981；Polaketal.，1993；Ranetal.，1992；Ranetal.，1996；Ramaduraietal.，2010）。在理論研究方面，Gaver（1968）最早提出了“head-start”這一概念來確定最優(yōu)出發(fā)時間，使期望早到和晚到懲罰成本最小。Knight（1974）又進(jìn)一步提出了“安全間隙”這一概念，通過調(diào)整時間預(yù)算來預(yù)防因出行時間不確定而帶來的損失。針對具有均勻分布和指數(shù)分布的外生隨機延誤，Noland等（1995）確定了最優(yōu)出發(fā)時間。此外，Noland等（1998）還提供了一個模擬如何在出行時間，出行風(fēng)險和擁擠之間進(jìn)行權(quán)衡的方法。Siu等（2009）假定異質(zhì)出行者具有不同的早到和晚到成本，對出行者如何進(jìn)行出行時間安排進(jìn)行了研究。……

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