城市交通网络优化的双层规划建模及应用——以道路等级.pdf

东南大学硕士学位论文城市交通网络优化的双层规划建模及应用以道路等级配置为例姓名：张水潮申请学位级别：硕士专业：交通运输规划与管理指导教师：王炜20090629摘要城市交通网络布局的合理性直接影响到城市交通系统的运行效率，而道路等级配置义是城市交通网络布局中的一个重要方面。因此，如何优化城市交通网络特别是优化城市道路的等级配置是一个理论和实用价值并重的研究课题。本文将对城市交通网络的优化特别是道路等级配置的优化进行深入探讨。城市交通网络优化涉及交通管理者与出行者之间的利益博弈，本文利用双层规划思想，从交通网络的全局出发，建立了考虑出行者路径选择机制的城市交通网络优化的统一化模型框架，将有关城市交通网络的优化问题统一到该模型框架中来。框架中以交通管理和规划者为上层决策者，以道路的新建改建、信号配时优化、分车种交通管制等手段作为决策变量，并列举了系统总阻抗、用户盈余、总的建设费用、总的车辆行驶里程、网络总拥挤程度等方面的内容作为备选的目标函数；下层模型针对的是交通行为的参与者，在上层决策者己定决策的前提下以一定的路径选择行为出行，并将其描述为带转向延误的非对称多模式用户均衡模型。该模型框架的建立提高了城市交通网络优化问题研究的一致性。在上述统一化模型框架的基础上，以道路等级配置为决策变量建立了道路等级配置的微观优化模型。针对城市路网的实际情况，提出了“大路段”的概念，即根据城市布局与地理条件将某些路段结合起来参与道路等级配置的优化，既考虑了路网的实际情况义简化了模型的求解计算。同时，本文提出了功能匹配度的概念，即道路的实际使用功能与规划设计功能之间的吻合程度，利用层次分析法和模糊综合评判的方法给出了功能匹配度和交通拥堵度的函数形式，并将这两类函数作为上层模型的目标函数，下层模型则仍为带转向延误的非对称多模式用户均衡模型。论文进一步设计了针对道路等级配置微观优化模型这一N P h a r d 和非凸问题的启发式算法。采用遗传算法求解上层问题，并采用精简对角化的思想，对一般U E 问题的F r a n k w b l f求解算法进行改进，设计出了针对下层问题的求解算法。最后，利用S i o u xF a l l s 网络对本文所提出的等级配置微观优化模型和算法进行了测试，测试中以功能匹配度作为目标函数，并将功能匹配度分成四个等级，得出了功能匹配度等级最高且对应隶属度最大的等级配置方案，从而对本文所提出的模犁和算法进行了检验。关键词：交通网络优化，统一化模型，道路等级配置，功能匹配度，遗传算法A b s t r a c tT h er a t i o n a l i t yo fu r b a nt r a f f i cn e t w o r kl a y o u td i r e c t l ya f f e c t st h eo p e r a t i o ne f f i c i e n c yo fu r b a nt r a f f i cs y s t e m A n dr o a dc l a s sc o n f i g u r i n gi so n eo ft h em o s ti m p o r t a n tc o n t e n ti nu r b a nt r a f f i cn e t w o r kl a y o u t S o，h o wt oo p t i m i z et h eu r b a nt r a f f i cn e t w o r ka n dr o a dc l a s sc o n f i g u r i n ge s p e c i a l l yi sar e s e a r c ht o p i cw i t ht h e o r e t i c a la n dp r a c t i c a lv a l u e T h i sp a p e rw i l lf u r t h e rd i s c u s st h eo p t i m i z a t i o no f u r b a nt r a f f i cn e t w o r ka n dr o a dc l a s sc o n f i g u r i n ge s p e c i a l l y U r b a nt r a f f i cn e t w o r ko p t i m i z a t i o ni n v o l v e st h eg a m eo ft r a f f i cm a n a g e ra n dt r a v e l e r B a s e do nt h et h e o r yo fb i-l e v e lp r o g r a m m i n g，t h i sp a p e re s t a b l i s h e st h eu n i f i e dm o d e lf r a m e w o r ko fu r b a nt r a f f i cn e t w o r ko p t i m i z a t i o nc o n s i d e r i n gt h em e c h a n i s mo ft r a v e l e rr o u t ec h o i c e A n dt h ep r o b l e m sr e l a t e dt ou r b a nt r a f f i cn e t w o r ko p t i m i z a t i o na r eu n i f i e dt ot h em o d e lf r a m e w o r k I nt h i sf r a m e w o r k，u p p e rd e c i s i o nm a k e ri st r a f f i cm a n a g e ra n dp l a n n e r,a n dt h ed e c i s i o nv a r i a b l ei sr e f e r r e dt or o a dn e w l yb u i l ta n dr e c o n s t r u c t i o n，s i g n a lt i m i n go p t i m i z a t i o n，t r a f f i cc o n t r o l l i n ga n dS Oo n A n de n u m e r a t e st h eo b j e c t i v ef u n c t i o n ss u c h 弱s y s t e mt o t a lt r a v e lt i m e，u s e rs u r p l u s，t o t a lc o n s t r u c t i o nc h a r g e，t o t a lv e h i c l et r a v e l i n gm i l e a g e，t o t a lc o n g e s t i n gd e g r e eo fn e t w o r k T h el o w e r-l e v e lm o d e li si nv i e wo ft r a f f i cb e h a v i o rp a r t i c i p a n tw h i c ht r a v e lw i t ht h ec e r t a i np a t hc h o i c eb a s e do nt h ed e c i s i o no fu p p e rd e c i s i o nm a k e r T h i sp h e n o m e n o nc a nb ed e s c r i b e da st h em o d e lo fa S y m m e t r i cm u l t i m o d a lu s e re q u i l i b r i u mw i t ht u r nd e l a y s T h eb u i l d i n go fm o d e lf r a m e w o r ke n h a n c e st h er e s e a r c hc o n s i s t e n c yo f u r b a nt r a f f i cn e t w o r ko p t i m i z a t i o n T h i sp a p e rp r o v i d e st h em i c r o-o p t i m i z a t i o nm o d e lo fr o a dc l a s sc o n f i g u r i n gw i t ht h ed e c i s i o nv a r i a b l eo fr o a dc l a S sc o n f i g u r i n g，b a s e do nt h eu n i f i e dm o d e lf r a m e w o r km e n t i o n e da b o v e A c c o r d i n gt ot h ea c t u a ls i t u a t i o no fu r b a nt r a f f i cn e t w o r k，t h i sp a p e rp u t sf o r w a r dt h ec o n c e p to f“b i g-l i n k”A n du s i n gt h i sc o n c e p t，s o m el i n k sc a nb ec o m b i n e di nr o a dc l a s sc o n f i g u r i n go p t i m i z a t i o na c c o r d i n gt ot h ec i t yl a y o u ta n dl a n du s i n gc o n s t r u c t i o n T h u s，t h ea c t u a l s i t u a t i o ni sc o n s i d e r e da n dt h ec o m p u t i n go fm o d e li ss i m p l i f i e d M e a n w h i l e，t h i sp a p e rp u t sf o r w a r dt h ec o n c e p to ff u n c t i o nm a t c h i n gd e g r e e，w h i c hi st h ea n a S t o m o s i sd e g r e eb e t w e e nt h ep r a c t i c a lu s i n gf u n c t i o na n dp l a n n i n gf u n c t i o no fr o a d A n dt h ef u n c t i o nf o r m so ff u n c t i o nm a t c h i n gd e g r e ea n dt r a f f i cj a md e g r e eu s e df o ro b j e c t i v ef u n c t i o no fu p p e rl e v e lm o d e la r ep u tf o r w a r du s i n gt h ea n a l y t i ch i e r a r c h yp r o c e s sa n df u z z yc o m p r e h e n s i v ee v a l u a t i o n T h el o w e rl e v e li st h em o d e lo fa S y m m e t r i cm u l t i m o d a lu s e re q u i l i b r i u mw i t ht u r nd e l a y s，t o o T h i sp a p e rd e s i g n st h e h e u r i s t i ca l g o r i t h mu s e df o rm i c r o-o p t i m i z a t i o nm o d e lo fr o a dc l a S sd e g r e ec o n f i g u r i n gw h i c hi st h eN P-h a r da n dn o n-c o n v e xp r o b l e m T h eg e n e t i ca l g o r i t h mi su s e dt os o l v et h eu p p e rl e v e lp r o b l e m，a n dt h es o l v ea l g o r i t h mi sa l s od e s i g n e du s i n gi m p r o v i n gt h eF r a n k-W o l fa l g o r i t h m，b a S e do ns i m p l i f yd i a g o n a l i z a t i o n F i n a l l y,t h em o d e la n da l g o r i t h mo fr o a dc l a S sc o n f i g u r i n go p t i m i z a t i o ni st e s t e du s i n gt h eI IS i o u xF a l l sn e t w o r k I nt h et e s t i n g，t h eo b j e c t i n gf u n c t i o ni sf u n c t i o nm a t c h i n gd e g r e e，w h i c hi sd i v i d e di n t of o u rd e g r e e s，A tl a s t，t h ec l a s sc o n f i g u r i n gt h e m ei so b t a i n e dw i t ht h em a x i m u mf u n c t i o nm a t c h i n gd e g r e ea n dt h ec o r r e s p o n d i n gm e m b e r s h i pd e g r e ei sm a x i m u m，t o o B a s e do nt h i s，t h em o d e la n da l g o r i t h mp r o v i d e da b o v ea r et e s t e d K e y w o r d s：t r a m cn e t w o r ko p t i m i z a t i o n，u n i f i e dm o d e l，r o a dc l a s sc o n f i g u r i n g，f u n c t i o nm a t c h i n gd e g r e e，h e u r i s t i ca l g o r i t h m I I I东南大学学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研究生签名：丝丛i 挝日期：东南大学学位论文使用授权声明东南大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外，允许论文被查阅和借阅，可以公布(包括刊登)论文的全部或部分内容。论文的公布(包括刊登)授权东南大学研究生院办理。研究生签名：丕丝出酗导师签名：期：第一章绪论1 1 立题的背景及意义中国经济的持续繁荣，国民财富的迅速增长，将有限的道路资源与激增的交通需求之间不可调和的矛盾推向了风口浪尖，其冲突的尖锐程度已经开始制约城市经济的发展。因此，许多城市进行了大规模的道路建设和改造，力图缓解城市交通压力。但随着大量资金年复一年地投入，城市的交通拥堵问题非但没有缓解，反而有所加剧。例如北京市1 9 9 4 年二三环之内部分路段的平均车速为4 5 公里d,时，1 9 9 5 年降至3 3 公里d,时，2 0 0 0 年再降至2 0 公里d,时。至2 0 0 8 年秋，市区部分主要干道高峰期的车速己降至每小时1 2 公里左右。公共汽车的运营速度，也已经由1 9 9 4 年的1 6 7 公里d,时下降到9 2 公里d,时，每逢上下班的高峰期，近1 5 的路口和路段交通不畅，车速不到5 公里d,时。如此严峻的交通问题不断地刺激着人们的神经，一些有识之士对交通问题根源的分析已从“道路资源总量性缺乏”向“道路资源结构性缺乏”转变，认为长期以米的道路网络规划建设中，各城市往往偏爱于宽马路、大马路的建设，而忽视了道路功能和低等级道路的建没，缺乏有效、科学的支路系统规划，从而造成城市的交通网络系统中道路功能不分明、等级配置不合理。这便导致了城市交通无法按出行的距离、方式和速度合理分流，普遍表现为城市交通该快不快、该畅不畅、该通不通、该达不达，城市交通拥堵不堪。由于长期以米中国城市道路建设中，重视干路，轻视支路，城市道路网络等级结构没有形成合理的“金字塔”型，而是形成“倒三角”型或“纺锤”型，普遍缺少次干路和支路，其中又以支路的缺乏更为突出(如图1 1 所示)【o 2】。故而近年来，无论是交通管理者还是交通规划者，对于梳理整治道路功能层次、优化道路等级结构的呼声很高，但大都停留在定性的层面上，在道路的改扩建上面存在着一定的盲目性，随意的修建扩建道路有时反而加大了城市交通的拥挤状况(B r a e s s 悖论)。因此，须对城市交通网络的优化进行科学地、系统地、定量化地深入研究。城市交通网络的优化包括道路等级配置的优化、交通管理措施的优化等，实质上是一个决策问题。很多决策问题由多个具有层次性的决策者组成，上层决策者通过某一个变量值来影响下层决策者，冈此限制了下层决策者的可行约束集，下层决策者在下层可行约束集内进行自由决策，并将目标函数反馈给上层决策者而作为上层决策者的决策变量，上层决策者通过下层决策者的目标函数与下层决策者相互作用。如果这种上下层关系不止一个，这样的问题称为多层规划问题；如果只有一个上下层关系时，这样的问题称为双层规划问题【5】。东南大学硕十学位论文快速路主干路次干路支路快速路主干路次干路支路O I O 2 0 3 0 4 0 5 0 6(P o国标推荐路网等级结构目圈豳l礤缓臻辫瀚戮弱瀚弱羽翳鳓黧翳翳鳓糊l O 2 眺4 0 娥太原市路网等级结构快速路主干路次干路支路快速路主千路次干路支路o l 嘶撕4 0 5 0 慨合肥市路网等级结构泓1 0 2 似3 0 4 0 5 泓6 a 0 1 0 2 0 3 P*4 0 m I5 0*南京市路网等级结构鞍山市路网等级结构图图1 1 国内部分城市现状路网等级结构与国标推荐值的比较城市交通网络的优化问题，可看成是一个双层规划(B i 1 e v e lP r o g r a m m i n g，B L P)问题，并可将交通规划和管理者看成是上层决策者，将道路使用者看成是下层决策者。在该问题中，交通规划管理者以一定的决策目标选择道路等级配置的具体参数以及相关的交通管理手段，而道路使用者则根据交通规划管理者确定的交通网络及管理手段，以自己的出行标准做出合理的出行决策，如出行路径等。交通规划管理者的决策结果能够影响但不能决定处于下层地位的道路使用者的决策结果，可以引导交通流向合理的方向分布，而道路使用者的出行行为也能够对交通网络优化有着一定的影响。合理的交通网络可以使得交通流往交通网络空间上合理分布，反之可能产生严重的交通拥挤或堵塞。交通规划管理者根据道路使用者的路径选择行为，不断调整决策方案，赢至达到一种最优状态。双层规划模型的决策变量可分为离散型、连续型和混合型。交通网络优化问题的离散型决策变量主要是指在交通网络中增加新的路段或采取某些交通管理措施(如路段的禁行等)：连续型决策变量主要是指改造交通网络中的某些路段，增加其通行能力，或采取某些交通管理措施(如路段的限速等)；混合型决策变量是指离散型决策变量和连续型决策变鼍的结合。2，一第一章绪论显然，采用混合型决策变量更适合于实际的交通网络优化问趔6 1。本文重点研究城市交通网络的优化问题，利用混合决策变量的舣层规划思想建立交通优化问题的数学模型，并设计相应的求解算法，从而为城市道路交通网络设计与城市交通管理提供可靠的决策参考，提高交通规划与管理决策的科学性。因此，本研究不仅在理论上有着重要的研究价值，在实践中也具有非常重要的现实意义和应用前景。1 2 国内外研究和应用概况1 2 1 城市交通网络设计的研究在广义上，城市交通网络设计问题是本文所研究的交通网络优化问题的一类具体问题。城市交通网络设计问题(N e t w o r kD e s i g nP r o b l e m，N D P)是指这样一个最优投资决策问题：在一定的投资约束条件下，考虑交通出行者行为选择情况的同时，改善某些路段或在交通网络中添加新的路段等，以使整个交通网络达到某种系统指标最优的目的(高自友等，2 0 0 0)1 6 1。通常N D P 被分为两种形式：离散网络设计问题(在现有交通网络中添加新的路段)和连续网络设计问题(改进现有路段的通行能力)。还有些学者提出了混合网络设计问题，即同时考虑在网络中添加新的路段和改进现有路段，混合网络设计问题被认为更切合实际问题，不过其求解也更加复杂困难，至今这方面的研究成果较少。除此以外，在传统的交通网络设计问题基础上，运用各种交通规划和管理手段，如交通信号设置、路口转向控制、拥挤道路收费、辅路匝道控制等等，以改善整个交通网络的系统性能，这便是交通管理措施优化问题，现己吸引了大批国内外学者在此方面进行了研究(C e d e r 和W i l s o n，1 9 8 6；F e r r a r i，1 9 9 5；Y a n g 和B e l l，1 9 9 7；高自友等，2 0 0 0)【7，8 9 1。过去的3 0 年间，大批学者用双层规划方法研究了交通网络设计问题。L e B l a n c(1 9 7 5)、B o y c e 和J a n s e n(1 9 8 0)、C h e n 和A l f a(1 9 9 1)等先后研究了离散网络设计问题，上层问题为极小化系统总阻抗，下层问题前者使用运量分布和流量分配的组合模型，后者使用随机增量配流技术l lo，l 刭。Y a n g 和B e l l(1 9 9 8)、G a o 和S o n g(2 0 0 2)提出采用网络备用能力最大作为混合网络设计的目标函数，该方法可以明确避免困扰网络设计问题的能力诡异现象，并能简化计算以及预测改进后的网络所能容纳的最大需求案1 1 3,1 4 l。在模型的算法研究方面，离散网络设计问题一般地被表述成带网络平衡约束的非线性整数规划模型，它被众多研究学者认为是极难求解的问题之一。求解这类模型的常用方法有B e n d e r 分解法、分枝定界法和其他启发式算法。C h e n 和A l f a(1 9 9 1)用基于I o g i t 的随机增量配流方法研究了离散网络设计问题，并给出了求解小型和大型网络设计问题的计算经验。G a o 和S u n(2 0 0 2)利用广义B e n d e r s 分解法中的支撑函数思想米近似表示双层规划上下层反应函数，设计了一个全局收敛算法，计算经验表明用于求解大规模网络设计问题是有效的 1 5 l。对于连续网络设计问题，已有的求解算法中多是启发式算法，G a o 和S u n(2 0 0 3)3东南人学硕上学位论文利用次梯度优化方法的基本概念，将双层规划表示的连续网络设计问题化为一单层问题，得到了较为简便的求解算法【l6 1。对于混合网络设计问题，当前一般均采取非数值优化类算法来求解。这类方法主要包括模拟退火算法(S i m u l a t i o nA n n e a l i n gA p p r o a c h)、遗传算法(G e n e t i cA p p r o a c h)、神经网络算法(N e u r a lN e t w o r kA p p r o a c h)和禁忌搜索技术(T a b uS e a r c hT e c h n i q u e)等，这种非数值优化算法目前在求解城市交通N D P 及其他相关优化问题中取得较好的使用效果(C r e e 和M a h e r，1 9 9 8；蔡金和高自友，2 0 0 2 等)1 1 7 l 引，但由于此类算法求解双层规划模型时的具体参数(如编码长度等优化参数)难以确定，所以收敛性一股难以保证，况且在实践应用中可解释性也不理想，所以这方面的研究还属于探索阶段。Z h a o 和G a o(2 0 0 3)用混沌优化算法求解了连续和离散网络设计问题，并取得了初步成果【l9 l；张江华(2 0 0 8)将赋权二分图的单边控制集问题引入交通网络设计问题的求解，得到了较为有效的启发式算法【2 0 l；任华玲(2 0 0 7)设计了基于混沌优化方法的求解算法，并用简单的数值实验来说明求解算法的有效性【2 1 l。1 2 2 城市道路等级配置的研究道路等级配置在数量上表现为路网中各等级(类)道路在长度和面积上的比例关系，其实质是道路等级结构和道路功能结构搭配的综合效果(王建军，2 0 0 5 年)。道路交通功能的紊乱直接表现为道路实际使用功能与其规划设计功能的不一致，而要保证这两者的吻合，达到交通分流的目的，就必须以合理的道路级配为基础。因此在道路功能分类依据和方法已定的前提下，如何确定合理的道路等级配置保证路网中各级道路规划设计功能的顺利实现是至关重要的。但是与道路功能分类受到较多关注的情况不同，在道路等级配置的评价与优化方面见诸报道的相关研究为数不多，国内外还没有较为科学完善的理论和方法体系。E p p e l l 等(2 0 0 1 年)针对路网规划和管理提出了一种由目标层、功能层、管理层和设计层组成并递进细化的道路层次结构(r o a dh i e r a r c h y)，旨在全面优化道路使用者的可达性、连通性、舒适性和安全性。这种道路层次结构系统的覆盖面较广，涉及道路的功能分类、等级配置、交通管理和设计准则等，其中道路等级配置问题位于其功能层1 2 引。M o r g a n(2 0 0 5年)在对澳大利亚的墨尔本(M e l b o u r n e)、珀斯(P e r t h)以及英国的米林基那斯(M i l t o nK e y n e s)这三个城市进行对比分析后指出，合理的道路结构(包括等级配置、道路间距等)对于城市道路系统规划仍是相当重要的，但是这一点往往得不到重视1 2 3 I。徐源(2 0 0 1 年)从城市交通出行距离长度分布规律与路网容量的对应关系入手，分析城市道路级配和功能层次的匹配程度，给出了基于集散系数的道路级配合理性的宏观评价方法1 2 4 1。李旭宏等(2 0 0 2 年)根据对不同城市道路等级的通行能力的分析，提出了提出城市交通需求的计算模型，并引入供求匹配指数对城市道路供需状况进行评判【2 5】。王建军等(2 0 0 5 年)在同顾国内外道路等级分类方法的基础上，对影响路网级配的冈素进行分析，并提出了调整城市道路交通规划设计规范(G B 5 0 2 2 0-9 5)(以下简称规范)推荐级配的定性方法和基于车流合理分担率的定量方法p J。4第一章绪论1 3 小结综上所述，现有的研究成果主要存在以下几点不足之处：(1)现有的有关城市交通网络设计方面的研究，多是停留在城市道路路段改扩建对整体网络影响的层面。而缺乏针对道路等级配置以及交通管理措施的交通网络优化问题的研究。(2)在交通基础研究领域，已有的双层规划模型算法主要针对连续网络设计问题，而几乎没有适宜丁交通网络优化问题的有效算法。(3)现有的有关道路等级配置的研究多以经验型定性分析为主，缺乏理论型定鬣分析，即使有也只给出方法的大致思路，而缺少可操作的具体过程：同时，问题研究的深度也不足。(4)狭义的道路等级配置问题仅仅确定了路网中各级道路长度的比例关系，但是如何在保持这种比例关系的前提下确定路网中各条道路的具体等级却鲜有人研究，而这部分内容对于道路网络系统规划而言是必不可少的，具有重要的研究和应用价值。1 4 论文主要研究内容结合国内外研究现状，本文的主要内容可以分解为：1 4 1 城市交通网络优化的统一模型框架采用适合于描述博弈现象的双层规划数学工具，建立城市交通网络优化的统一化模型框架，以适应于离散、连续和混合型决策变量的各类优化问题。框架的上层针对各种交通网络优化手段及交通管理策略和措施，具有实用、量化和可变的系统目标函数：而下层则是多模式网络均衡模型。1 4 2 城市道路等级配置微观优化模型将道路等级配置问题纳入上述模型框架，用以确定各条道路的具体等级。模型上层以各条道路的等级为决策变量，以网络拥堵量值最小化为目标函数，以各级道路K 度比例为约束条件：而下层则是考虑道路等级差异、基于出行起点的多模式平衡交通分配模型。这部分还需要解决：(1)路网功能匹配度的定义与计算。城市道路网络等级级配在数量上表现为路网中各等级道路在长度和面积上的比例关系，其实质是道路等级结构和道路功能结构搭配的综合效果。将道路的实际使用功能与规划设计功能之间的吻合程度定义为城市道路的功能匹配度，得出不同等级道路功能匹配度的计算方法。(2)城市交通拥堵状态的定量分析模型。由微观交通特性模型出发，遵循点一线一面东南大学硕士学位论文的递进路线，分别构建面向交叉口、路段和网络的交通拥挤及堵塞状态的定最分析模型，为基于网络均衡的交通管理优化模型提供旨在最小化网络拥堵量值的系统目标函数，从而将一般化的模型特殊化为面向交通拥堵的定量分析模型。1 4 3 交通网络优化模型的求解算法道路等级配置微观优化模型为双层规划问题，下层是较为复杂的多模式平衡交通分配问题，因此求解这该模型的算法效率极为重要。需要以双层规划交通建模的成熟算法(如遗传算法、模拟退火法等)为基础，设计、测试和比选高效率求解算法(包括实施启发式算法和并行算法的可能性)。1 4 4 基于实际网络的案例分析在S i o u x F a l l s、W i n n i p e g、C h i c a g o 等国际上公认的交通网络上进行算法测试和模型检验，进行城市道路网络等级配置优化的案例分析和成果检验。论文研究内容的框图分析如图1 2 所示。6第一章绪论模型建立钾：法设 t 案例分析城J I j 交通I 叫络优化的统化模型 i 架特殊化1r城1 l r 交通|城f f i 道路I 城。一J 道路 7 l j 上占状态 衔化等级眦筲甜化。功能p 眦的定量分1j 微观优化7J f =定量分析模型l模型I 析1 芟型混介J 伊离敞J 1 I J铭划、铂【副i!J 二成嗣I抛，J1r设计、测试和比选l：效率鲐法1r行：通川测试路嘲和同内城I l i 实际踏I 叫上进i r 成果枪验图l-2 本文研究内容框图分析7第二章城市交通网络优化的统一化模型框架本章所讨论的城市交通网络优化问题包括城市交通网络设计、交通管理措施优化以及道路等级配置优化等方面的内容，构建城市交通网络优化的统一化模型框架就是建立能够统一刻画交通网络优化问题的统一化数学模型，这也是本文研究的基础。本章首先简要介绍该统一化模型框架所涉及的平衡交通分配及双层规划的基本概念，再从交通网络优化的自身特点出发，采用双层规划的数学模型描述交通网络优化的统一化模型框架，得出交通网路优化问题的一般化双层规划表达式。2 1 概述2 1 1 平衡交通分配模型的基本概念交通分配最早源于上世纪4 0 年代，伴随着美国在二战后不久组织的一次百城O D 调查和研究而得到初始发展，但当时所能考虑的情形还是相当简单的。经济学家K n i g h t(1 9 2 4)最早应用“平衡”一词来描述交通流形态，此后一段时期的交通网络平衡问题还停留住概念描述和实例说明阶段。W a r d r o p(1 9 5 2)提出了两个著名的出行者路径选择行为准则，由此推出了用户平衡(U s e rE q u i l i b r i u m，简称U E)和系统最优(S y s t e mO p t i m u m，简称S O)的概念，标忠着交通网络平衡概念从描述转为严格刻画。B e c k m a n n 等(1 9 5 6)的：T：作使得人们对于交通网络平衡的认识更上了一个台阶，从而使得基于严格数学理论的平衡分析成为可能。(1)用户平衡模型定义2 1(W a r d r o p 第一原理)拥挤网络上的交通以这样一种方式分布，使得任意O D对之间的所有被利用的路径具有相同的最小费用，而其余所有未被利用路径的费用则人于或等丁此最小费用。W a r d r o p 第一原理也称为U E 原理或W a r d r o p 平衡原理，它的前提假设是：所有用户(即出行者)都试图选择最短路径到达其目的地：所有用户都根据同一标准判断路径的长短；所有用户都可以得到当前交通状态下可供选择路径的全部信息。根据W a r d r o p 第一原理，可将满足用户平衡时的网络交通流状态表述如下：(簟一名)=0V k，J(2 1)簟一0 0-q。七8(2 2)(2 3)吣帅帅第二章城市交通网络优化的统一化模型框架露2 0V k，r，s(2 4)式中，为连接O D 对M 的第k 条路径上的流量；簟为连接r o S 的第k 条路径的通行时间；0 为M 之间的最小通行时间：靠为r-$之间的O D 量。用户平衡(U E)模型的等价数学规划形式可写为：m i nz(x)=f t(c _ o)d 0 9s t=V，s七f?艺0、k，r，s=吩V 口，J七(2 5)(2 6)(2 7)(2 8)式中，吒为路段口上的流量；，口(吒)为路段口的旅行时间函数：占a”,k 表示路径路段关联关系，如果路段口在连接O D 对，一s 的第k 条路径上，则啄=l，否则豫=0。其余符号的定义同前。(2)系统最优模型定义2 2(W a r d r o p 第二原理)拥挤网络上的交通以这样一种方式分布，使得网络总费用最小。W a r d r o p 第二原理也称为S O 原理，显然网络上的交通达到此种最优状态时，网络中没有一个出行者可以通过单方面改变出行路径而减少网络总的阻抗。在普通的交通网络中是不可能出现第二原理所描述的状态的，除非所有的出行者互相协作为系统最优化而努力，但第二原理可以作为系统的评价指标，为交通规划和管理人员提供了一种决策方法。系统最优(S O)模型的数学表述形式为：m i nz(x)=，口(k(2 9)s t 式(2 6)式(2 8)(2 1 0)式中符号的定义同前。2 1 2 双层规划问题的基本概念很多决策问题由多个具有层次性的决策者组成，这些决策者具有相对的独立性，即上层决策者只是通过自己的决策去指导或引导下层决策者，不直接干涉卜层的决策：而下层决策者只需把上层的决策作为参数或约束，可以在自己的可能范围内自由决策。如果这种上、下9东南大学硕士学位论文层关系不止一个，这样的系统为多层决策系统：如果只有一个上、下层关系时，这样的系统为双层系统。由此可