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前言1

第1章 动态与随机交通网络模型绪论及其应用领域1

1.1 动态与随机交通网络模型的基本概念及其应用领域1

1.1.1 静态交通网络流量平衡概念1

目录1

1.1.2 动态交通网络流量的推广2

1.1.3 预测型动态用户最优DUO条件3

1.1.4 预测型动态系统最优（DSO）条件3

1.1.5 随机型DUO条件4

1.1.6 模糊型DUO条件5

1.1.7 动态交通流量分配（DTA）6

1.2 DTA在智能交通系统（ITS）中的应用7

1.2.1 动态交通网络模型的应用意义7

1.2.2 DTA的应用领域8

2.1 DTA文献的回顾10

2.1.1 数学规划类模型10

第2章 DTA文献综述10

2.1.2 最优控制模型12

2.1.3 变分不等式（VI）模型13

2.1.4 基于交通仿真的模型15

2.2 其他基本的建模问题17

2.2.1 描述平衡及其行为的问题17

2.2.2 交通流传播建模18

2.3 出行需求的不确定性20

2.4 动态交通网络计算中的路径处理21

2.5 数学可处理性的方法、FIFO违规现象以及高效率分解方法22

2.6 本研究的技术路线23

2.6.1 DUE/DUO模型的改进23

2.6.2 DUE/DUO模型算法的改进23

2.7 文献综述结束语24

第3章 动态交通网络变分不等式（VIP）类模型及其算法25

3.1 DUO条件下的动态路线选择问题建模及其求解算法25

3.1.1 动态平衡条件及其建模25

3.1.2 VIP问题（3-32）的求解算法35

3.2 动态DUO出发时间／路线选择联合模型44

3.2.1 DUO-DT/RC联合问题的平衡条件44

3.2.2 DUO-DT/RC联合问题的VIP建模44

3.2.3 等价性分析45

3.2.4 求解DUO-DT/RC-VIP模型的算法46

3.3 具有变出行需求的DUO模型48

3.3.1 DUO可变出行需求／路线选择的联合模型48

3.3.2 DUO-VD/RC构模的求解算法50

3.3.3 DUO可变出行需求／出发时问／路线选择三重联合模型52

3.4 动态系统最优路线选择模型54

3.4.1 动态边际路段行程时间55

3.4.2 DSO条件55

3.4.3 DSO的最优化构模56

3.5 本章结论58

第4章 基于最大熵原理的动态与随机交通选择模型59

4.1 热力学概念简介59

4.2 交通行为熵——出行者选择交通活动决策行为的随机性和无序性61

4.3 交通选择行为的微观状态与交通选择熵的物理意义62

4.4 交通选择熵模型63

4.5 负交通选择熵模型的一阶条件68

4.6 参数θrs的标定73

4.7 本章结论75

第5章 动态路段行程时间宏观模型研究及其在信号道路网中的应用76

5.1 动态路段行程时间问题的提出76

5.1.2 离散的动态路段状态变量78

5.1.1 离散化的动态路段特征参数78

5.2 离散型动态路段模型79

5.2.1 M-N模型79

5.2.2 动态路段延误函数模型80

5.2.3 质点排队模型（PQ）82

5.2.4 单元传播模型（CTM）83

5.3 不同的驶人流形态和不同的路网加载结果84

5.4 模型的定性评价91

5.4.2 精确度92

5.4.1 模型离散化和标定的难易程度92

5.4.3 计算效率之一：CPU时问93

5.4.4 计算效率之二：占用存储空间的大小94

5.5 考虑排队长度的有度排队模型（SQ）94

5.5.1 有度排队SQ模型的建模基础95

5.5.2 车辆在信号交叉口处排队与驶离的集散波分析96

5.5.3 具有信号交叉口的动态路段行程时间有度排队模型（SQ）99

5.5.4 对SQ模型的定性评价与检验104

5.6 交通量构成对路段动态特征指标的影响研究118

5.6.1 引言118

5.6.2 问题的提出118

5.6.3 交通流模型119

5.6.4 交通量构成对路段动态特征的影响121

5.6.5 动态路段行程时间函数模型124

5.7 本章结论125

第6章 基于路径的大型交通网络动态平衡分配问题算法研究127

6.1 基于路径流量的动态与静态交通分配模型128

6.2 采用基于路径算法求解基于路径流量的交通分配问题129

6.2.1 静态型非集计单纯形分解算法（DSD）129

6.2.2 静态型梯度投影算法（GP法）130

6.2.3 静态型DSD和GP算法的框架131

6.3 静态型DSD算法和GP算法的实际应用议题136

6.3.1 算法对计算机内存需求量及其编程136

6.3.2 路径流量更新算法137

6.3.3 算法的搜索方向计算137

6.3.4 算法搜索步长137

6.4 静态型基于路径算法的应用实例138

6.4.1 敏感性分析138

6.4.2 真实道路交通网络计算结果分析141

6.5 基于路径算法的动态扩展145

6.5.1 静态型非集计单纯形分解算法的动态推广（DDSD）145

6.5.2 静态型基于路径算法的动态推广（DGP）147

6.5.3 动态型的DDSD算法和 DGP算法的框架148

6.6 本章结论155

第7章 优化可变信息标志（CMS）系统选址模型——DTA应用研究之一157

7.1 优化可变信息标志（CMS）系统选址问题的提出157

7.2 交通事件引发车辆延误和交通量转移的模型158

7.2.1 无信息（不安装CMS）条件下的交通事件延误模型159

7.2.2 交通量转移模型161

7.2.3 提供交通信息条件下的交通事件延误模型162

7.2.4 模型求解算法165

7.3 确定CMS系统最优转移率的问题165

7.3.1 CMS最优转移率的问题及其求解方法166

7.3.2 最优动态时变CMS交通量转移率问题的模型167

7.3.3 模型的求解算法170

7.4 敏感性分析173

7.4.1 简单的道路网络算例173

7.4.2 与经验做法之比较174

7.4.3 考虑多个时间段175

7.4.4 交通需求量的不确定性177

7.4.5 交通事件特征参数的不确定性178

7.4.6 交通转移模型参数的不确定性179

7.4.7 动态系统最优交通量转移率的计算结果180

7.5 本章结论185

第8章 随机型DTA模型及其应用研究——DTA应用研究之二187

8.1 具有概率行程时间感觉函数的随机型DTA模型应用187

8.1.1 在随机型动态交通网络环境下的出行者感觉函数187

8.1.2 用路者的冒险行为189

8.1.3 随机型动态交通网络模型约束条件191

8.1.4 随机型动态路段行程时间和延误函数191

8.1.5 随机型DTA变分不等式（VIP）建模192

8.1.6 随机型DUO路线选择问题VIP模型求解算法192

8.1.7 实验交通网络的试算193

8.2 本章结论204

主要变量符号205

参考文献208

后记215