● 摘要
本文主要针对交通用户行为可靠性与交通网络承载能力这两方面的若干前沿问题展开研究。一方面，通过分析出行时间不确定条件下交通用户的路径选择行为，构造了基于α－可靠性的最短路搜索算法与均衡配流模型。另一方面，为城市道路交通网络（简称路网）承载能力研究提出了一个系统、全面的度量指标——区域备用能力，并构建了相应的双层模型。全文主要内容如下：交通用户行为可靠性研究主要包括三个方面：首先，根据交通用户的不同风险偏好，引入α－可靠性最短路的概念并构建了相应的数学模型。考虑到α－可靠性度量指标的不可加性，进一步研究对应的双准则（期望和方差）最短路问题，证明了α－可靠性最短路径必是双准则最短路问题有效极点路径，由此提出了基于参数分析的最短路搜索算法；其次，考虑到路网的拥挤反馈效应，构建了α－可靠性用户均衡配流问题的变分不等式模型，并详细讨论了该模型解的存在性和唯一性条件。为避免可靠性配流算法中的路径列举难题，本文以α－可靠性最短路算法为加载子程序，提出基于路段的相继平均算法。最后对交叉口随机延误、路段时间相关性等问题进行分析，阐明这些因素对可靠性配流结果的重要影响。在路网承载能力研究中，首先分析了影响路网承载能力的四个主要因素：道路通行能力、系统服务水平、交通用户行为以及交通出行需求结构，指出现有研究方法和模型的不足，进而提出区域备用能力这一全新的路网承载能力度量指标；其次，分别为单一区域和整个网络的承载能力问题构建了区域备用能力双层模型，模型的上层考虑区域交通产生量极大化和系统出行时间服务水平约束问题，模型的下层同时考虑交通出行需求分布与交通用户的择路行为问题。在算法方面，借助变分不等式问题灵敏度分析方法，提出了基于灵敏度分析的启发式求解算法。最后，将区域备用能力指标应用于路网可靠性研究，提出了承载能力可靠度的概念，并对出行需求随机波动下的路网承载能力可靠度进行了仿真计算。