考虑出行惯性的交通流逐日动态演化规律与收费策略研究

This research studies people’s travel behavior under inertia by employing the theory of path-dependence in economics. Based on the assumption that travellers’ inertias are heterogeneous, three discrete day-to-day dynamic traffic assignment models are proposed. By modifying the (partially) asynchronous parallel iterative algorithm, convergence properties of the three models are proved. Furthermore, in view of the inertia-based day-to-day flow adjustment mechanism, a monthly/quarterly dynamic pricing scheme is presented, which is more practical than traditional daily dynamic pricing strategies. A two level partial linearization method is tailored for the monthly/quarterly dynamic pricing scheme, which ensures the network flow evolve to system optimal state. Based on real survey data in Nanjing and Zhengzhou, the engineering feasibility of the monthly/quarterly dynamic pricing scheme is investigated. This research will help to understand complicated travel behaviors. Its outcome will contribute to the theory of congestion pricing and traffic assignment, with practical significance.

应用经济学中的路径依赖理论，研究分析惯性思维条件下的出行者行为。在出行者出行惯性异质的假设之下，构建了混合交通流逐日动态演化模型。应用（部分）异步并行算法的相关理论，证明了演化模型的收敛性。此外，针对惯性思维条件下的混合交通流动态演化过程，在传统逐日动态收费的基础上，提出了更加切实可行的逐月/季动态收费研究策略。提出一种双层部分线性化算法，通过证明算法的收敛性，从理论上确保了逐月/季动态收费策略能够使网络流量达到系统最优。在南京、郑州进行实地调研获取基础数据，对逐月/季动态拥堵收费方案进行工程可行性分析，完善其不足之处。本项目的研究成果有助于加深对复杂交通行为的理解，对完善交通拥堵收费理论，指导实际工程方案的制定具有重要意义。

本项目研究惯性思维条件下出行者的流量演化过程以及相应的动态收费策略，其主要成果包括（1）分析了惯性思维条件下出行者的路径选择行为，提出了“出行惯性”的概念并给出了详细定义，分析了“出行惯性”与其他文献中“行为惯性”之间的区别。（2）构建了两类用户（装备和未装备ATIS）条件下出行者随机用户均衡混合交通流动态演化模型，该模型考虑了出行者的行为惯性，证明了该模型的收敛性。（3）构建了多类用户条件下，考虑出行惯性的用户均衡混合交通流动态演化模型，证明了模型的收敛性。（4）完成了考虑出行惯性的逐日态系统的拥堵收费研究，证明了逐日/月/季动态收费策略下，系统的收敛性。（5）选择南京作为研究对象，通过问卷调查，确定动态拥堵收费模型所需的关键参数。在此基础上进行工程可行性分析，找出逐月/季动态收费策略的不足之处，并提出改善方案，为政府部门拥堵收费政策的制定提供决策依据与支持服务。本项目的研究成果有助于加深对复杂交通行为的理解，对完善交通拥堵收费理论，指导实际工程方案的制定具有重要意义。