共享汽车的出现为多模式交通系统提供了新的出行模式,换乘出行逐渐成为城市出行的重要特征。多模式动态交通演化模型为研究交通系统中各个模式的合作竞争提供了重要的途径。然而,目前的多模式动态演化模型少有同时考虑共享汽车和出行模式换乘,难以体现共享汽车和换乘对路网交通流的影响。在共享汽车和换乘情景下研究拥堵收费策略有利于减缓道路拥堵,提高网络性能。本文首先提出一个包含共享汽车和换乘模式的区域双动态演化模型,研究出行者在多模式系统中的选择行为和系统演化特性。接着,更加细化地从路径维度进行多模式双动态交通演化,充分考虑出行者的路径选择行为。最后,以动态演化模型为基础,本文进一步研究交通系统的拥堵收费问题,以最小化系统总出行成本为目标优化拥堵收费。因此,本文的主要研究内容总结如下:
首先,本文构建了一个基于区域换乘的多模式双动态交通演化模型,探讨交通系统网络的均衡状态。双动态交通演化模型中包含了逐日动态演化和日内动态演化两个子过程。逐日动态演化过程以感知更新模型为基础,反映出行者在日期维度上的感知学习行为;日内动态演化以Logit模型和宏观基本图理论为基础,研究出行者在区域维度上的多模式选择和区域换乘选择行为。仿真结果表明:相比长途出行,出行者在短途出行中更加愿意使用共享汽车;共享汽车的功能更加类似于私家车(而不是公共交通),替代了原先28.09%的私家车;共享汽车增加了交通系统的总出行成本(+1.07%)和总旅行时间(+16.53%);区域换乘是重要的出行模式,它降低了交通系统的总出行成本、总旅行时间和小汽车的拥有量。
其次,除了出行者的适应性学习外,路径选择行为的改变也是交通流演化的内在动力机制之一。因此,在探究了出行者模式选择对交通流的影响基础上,本文进一步考虑用户的路径选择行为,在模型中加入路径感知更新过程,构建了基于路径的多模式双动态交通演化模型。模型应用C-Logit模型对选择私家车和共享汽车出行进一步划分路径,并应用路段BPR函数理论计算出行者的路段行驶时间。仿真结果表明,在站点提供换乘服务能够影响与站点连接的上下游路段交通状态,且提供换乘服务的交通网络能够降低系统总出行成本(-13.23%),并促进公共汽车的使用,增加公共汽车的系统收入(+27.72%)。
最后,本文进一步针对多模式交通系统的拥堵收费定价问题,构建了一个双层规划模型,上层是以最小化系统总出行成本为目标的优化模型,决策各路段的最优拥堵收费价格;下层是基于路径的多模式双动态演化模型,包含逐日动态演化和日内动态演化。当上层给定各路段的拥堵收费价格时,下层的多模式系统会达到稳定的均衡状态;同时,下层的均衡状态会影响上层的目标函数。该问题采用遗传算法求解最优的拥堵收费价格。通过实例研究,对比了无拥堵收费(No Congestion Pricing,简称NCP)、只私家车收费(Congestion Pricing for Car,简称CPC)和私家车和共享汽车均(Congestion Pricing for Car and Carsharing,简称CPCS)三种方案下下的用户选择和系统特征。结果表明,相比NCP,拥堵收费策略(CPC和CPCS)使系统平均减少16.17%私家车出行,降低了系统的平均出行时间(-18.86%);相比其它收费方案,在CPC方案中,共享汽车系统能够获得最大的收入,并成为系统中承担出行量最大(39.97%)的出行模式。
构建多模式交通系统的双动态演化模型,模型包括逐日动态演化和日内动态演化,逐日动态演化在1 d的维度上不断更新用户的多模式感知出行成本;日内动态演化依据多模式感知出行成本,采用Logit模型划分模式,并通过宏观基本图(Macroscopic Fundamental Diagram,MFD)理论计算区域内各模式的平均行驶车速和出行时长。探究共享汽车新型交通模式和区域换乘对出行者选择行为和交通系统演化均衡的影响。算例结果表明:相比长途出行,出行者在短途出行中更愿意使用共享汽车;稳态系统中,共享汽车出行将代替28.09%的私家车出行和8.52%的公共汽车出行;共享汽车出行增加了交通系统的总出行成本(1.07%)和总旅行时间(16.53%);区域换乘是重要的出行模式,降低了交通系统的总出行成本、总旅行时间和小汽车的拥有量。
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