基于活动的共享无人车交通流分配与供给优化模型研究

The shared autonomous vehicle (SAV), strengthening the benefits of both autonomous vehicle and free-floating car-sharing, will affect individuals’ activity-travel patterns and possibly change the layout of future multi-modal traffic systems. To evaluate the influence and design optimal supply of SAVs in urban transport systems, this project intends to study the multi-modal traffic assignment and therein to investigate the optimal supply of SAVs from the perspective of activity-based modeling. The primary steps include 1) empirically analyzing the interactions between activity-travel demand and the supply of SAVs; 2) from the demand side, proposing two activity-travel assignment models in the contexts of within-day and day-to-day relocation dynamics respectively to study the effects of fleet size, distribution and relocation strategies of SAVs on the space-time activity-travel patterns; 3) from the supply side, developing two bi-level programming models considering only one SAV operator and multiple SAV operators respectively to obtain the optimal fleet size, distribution, service area, reservation and relocation strategy. This project will fundamentally extend the application of activity-based dynamic traffic assignment models. With the comprehensive perspectives that will be obtained through the demand-supply interaction, this project also has great theoretical significance and practical value for traffic/transport planning and SAV operations.

融合无人车与浮动共享车双重优势的共享无人车，将影响微观个体活动-出行的方式，并从根本上改变多模式交通系统的布局。为了评估共享无人车在城市交通系统中的影响力和最优供给，本项目拟从活动建模的视角，在研究多模式交通需求分布规律的基础上，探讨共享无人车的供给优化问题。包括：实证分析活动-出行需求与共享无人车供给之间的交互特征；从需求层面，分别建立within-day与day-to-day调度情境下的配流模型，分析共享无人车的规模、分布和调度策略对活动-出行需求时空分布的影响规律；基于此，从供给层面，分别构建单一与多个共享无人车运营商情境下的双层规划模型，探讨一定需求情境下共享无人车的最优规模、分布、服务范围与预约调度策略。本项目将扩展基于活动的动态交通流分配模型的应用，全面阐述交通需求的分布规律及其与共享无人车供给之间的作用关系，对道路交通规划和共享无人车的合理运营具有重要的理论和实践指导意义。

共享无人车（shared autonomous vehicle, SAV）作为最具潜力的未来出行方式，势必对城市交通系统的供需结构产生影响。考虑到城市道路网络中供需时空交互源于出行者活动参与需求，本项目从活动建模的视角，着重研究了融合SAV的多模式系统中出行者活动-出行需求时空分布机理与一定调度策略下SAV的最优供给，为交通管理部门评估这一未来新兴出行方式的潜力提供理论依据。首先，运用实证方法分析了出行者对SAV的使用意愿与使用偏好，分析了不同地区不同社会人口属性的出行者使用SAV参与活动的偏好差异性及其原因，提出了相应的SAV部署策略建议；其次，从需求层面，基于扩展多模式多状态超网络模型，分别构建了考虑共享车辆预约需求、SAV调度策略以及多决策主体（包括SAV运营商与政府）博弈机制下的动态活动-出行配流模型，刻画了活动地点处共享车的供需动态交互过程，分析了预约、调度策略、竞争机制下出行者活动-出行需求的时空分布规律；最后，从供给层面，设计了基于hub的SAV调度策略，分别构建了以动态活动-出行配流模型为下层，以单运营商和多运营商决策情境下SAV规模、分布、价格为上层决策变量的双层规划模型，并对比分析了不同调度策略的系统表现，为SAV供给优化策略的制定提供了参考。项目研究科学地刻画了融合SAV多模式系统中的供需时空分布机理，对未来道路交通规划和SAV的运营管理具有重要意义。