● 摘要
随着经济的快速发展，人口的不断膨胀，城市交通状况日益紧张，交通问题已成为困扰世界各国发展的重大问题。交通需求管理对缓解交通拥挤问题的有效作用使其越来越得到人们的重视。许多需求管理措施都试图在时间上分散交通需求，缓解早晚高峰的交通压力。同时考虑出发时间和路径选择的配流模型 (SRD) 是动态配流研究中的主要研究方向之一，目前集中在对确定型SRD模型、基于Logit的SRD模型的研究上，由于Logit模型的IIA特性，本文采用Probit模型来描述随机路径选择行为，并将其应用到SRD配流中，提出了基于Probit的SRD模型。本文在考虑排队的影响、车辆先进先出特性、以及路段阻抗和流入率随时间变化的特点的基础上，深入探讨和分析了考虑到出发时间的动态配流的路径成本的计算，提出了离散时间下的基于概率型的出发时间和路径选择的组合模型，旨在找出最优出发时间和最佳出行路径的组合选择，使得在任一时段选择任一路径的出行者的理解出行成本都相同，达到平衡状态，为出行者的择路行为提供理论支持。对于该模型的求解，本文采用静态配流中求解Probit模型的Monte Carlo算法的仿真思想设计算法。通过一个典型算例验证了算法的正确性和有效性，对算法的各参数——最大迭代次数、收敛精度和OD量均分数N进行了优化，并对算例结果进行详细分析。最后，本文为进一步研究指出了方向。