基于公平性的城市道路交通网络设计模型与算法研究

The urban road network design problem(NDP) has long been considered as one of the most difficult and challenging problems in transportation field. Based on the system of tradable travel credits, we will establish the bilevel programming model to describe the NDP with tradable credits. Then, combining with equity constraints, the bilevel programming model will be established to represent the NDP on the basis of the equity principle. Among above mathematical models, the upper level decision-makers choose the optimal network enhancement and the amount of charging credits to maximize the system's objective function by considering that the lower level decision-makers meet the user equilibrium and the credit market equilibrium. After analyzing the optimality conditions of the bilevel programming models by using optimization theory, we will propose the efficient algorithms to solve the above models. Then, the numerical experiments will be made to demonstrate the efficiency of the proposed algorithms by analyzing their convergence. In this study, we integrate increasing supply and decreasing demand to research the urban road traffic network design scheme of releasing the traffic congestion. At the same time,we analyze and compare the urban transportation network design results with equity constraints or not from the perspective of user surplus and total social welfare, and evaluate the feasibility and efficiency of the measures for alleviating the traffic congestions. This research will help the metropolises to enhance the ability of the transportation system to ease traffic congestions, and provide the theorical basis in the traffic network planning and management for public traffic management departments.

城市道路交通网络设计问题长期以来被认为是交通科学领域最难、最具挑战的问题之一。本项目以可交易信用为基础，建立可交易信用下城市道路交通网络设计问题的双层规划模型，并结合公平性原则，建立双层规划模型描述基于公平性的城市道路交通网络设计问题。在上述模型中，上层决策者选择最佳网络能力增量和信用收取方式使系统目标函数最大，且下层决策者满足用户均衡和信用市场均衡。利用最优化理论分析模型的最优性条件，构造有效的求解算法，并在算法收敛性分析的基础上进行数值计算以充分验证算法的有效性，同时探讨综合增加道路供给和降低交通需求这两个方面来研究缓解交通拥堵的城市道路交通网络设计方案。并从用户剩余和社会总福利方面分析比较考虑公平性前后的城市道路交通网络设计的结果，评价缓解交通拥挤措施的可行性和效率。本项目的研究有助于提高我国大城市交通系统应对交通拥堵的能力，为城市交通管理部门进行交通网络的规划和管理提供理论依据。

城市道路交通网络设计问题长期以来被认为是交通科学领域最难、最具挑战的问题之一。本项目建立了固定电子路票收取方案下的城市交通连续均衡网络设计问题的双层规划模型，研究在给定电子路票收取方案下如何进行道路能力增加使得交通网络总出行时间最小，同时我们还研究了发行的电子路票数量对结果的影响。在此基础上建立了在公平性约束条件下的城市交通连续均衡网络设计模型，研究了公平约束条件下在给定电子路票收取方案下如何进行道路能力增加使得交通网络总出行时间最小；在给出松弛求解算法的基础上，用Sioux Falls网络进行了数值试验；考虑到路段能力增加和电子路票收取方案的相互影响作用，然后我们建立了双层规划模型研究了固定需求下路段电子路票收取与城市交通连续平衡网络设计问题的组合问题，在提出松弛求解算法的基础上用 Nine Node作为测试网络进行了数值试验。因而将路段能力增加和电子路票收取结合起来研究，从道路能力增加和交通需求控制两个方面出发，探讨实现城市交通综合治理的有效对策。之后将上述研究推广到弹性需求下的情况，从而研究了弹性需求条件下基于可交易信用机制的城市交通连续平衡网络设计问题，然后我们构造了松弛算法进行求解。最后我们用Sioux Falls 网络作为测试网络进行了数值试验。根据多类用户具有不同的时间价值，并且建立了带有均衡约束的数学规划模型描述了具有多类用户的城市道路连续网络设计问题，根据所建立的带有均衡约束的数学规划模型，用割约束的方法进行求解从而研究了具有多类用户的城市道路连续网络设计问题。最后用两个测试道路交通网络进行了数值试验。最后还研究了求解二层规划模型的两类智能算法：二层规划问题的混合智能算法和二层非线性规划问题的分布估计算法。本项目的研究有助于提高我国大城市交通系统应对交通拥堵的能力，为城市交通管理部门进行交通网络的规划和管理提供理论依据，同时为二层规划问题的求解算法提供一些新思路。