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交通网络用户平衡模型解释初探 被引量:6
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作者 蒋冰蕾 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 1996年第1期57-62,共6页
研究了交通网络分配中用户平衡模型的内在涵义,引入管道网中流体平衡的比拟,依据最小势能原理,提出一种直观地解释和建立用户平衡模型方程的方法,并用该方法分析了几种典型的用户平衡模型.最后探讨了进一步研究交通网络的性质和用... 研究了交通网络分配中用户平衡模型的内在涵义,引入管道网中流体平衡的比拟,依据最小势能原理,提出一种直观地解释和建立用户平衡模型方程的方法,并用该方法分析了几种典型的用户平衡模型.最后探讨了进一步研究交通网络的性质和用户平衡模型机理的可能性. 展开更多
关键词 交通运输网 平衡性质 比拟法 用户平衡模型
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交通网络用户平衡模型的直接推导 被引量:1
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作者 刘法胜 傅白白 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 1997年第1期130-132,共3页
交通网络用户平衡模型的直接推导刘法胜傅白白(山东师范大学信息管理学院,济南250014)(大连理工大学应用数学系,大连116023)1用户最优先出行原则交通需求在交通网络上的分配是交通规划中的重要环节,交通分配的实质... 交通网络用户平衡模型的直接推导刘法胜傅白白(山东师范大学信息管理学院,济南250014)(大连理工大学应用数学系,大连116023)1用户最优先出行原则交通需求在交通网络上的分配是交通规划中的重要环节,交通分配的实质是对交通出行路径选择过程的模拟,... 展开更多
关键词 交通网络 用户平衡模型 交通规划 交通规划
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在一定置信度下估计阻抗的随机用户平衡模型
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作者 吴晓层 范炳全 王亮 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2007年第2期210-214,共5页
基于一种新的道路选择行为,建立了α-截随机用户平衡模型(-αSUE),在这个平衡模型中其道路阻抗的估计值用在置信度1-α下的区间来表示.-αSUE避免了常规的随机用户平衡(SUE)道路选择模型中运用弱大数定律带来的缺陷,其平衡条件用变分不... 基于一种新的道路选择行为,建立了α-截随机用户平衡模型(-αSUE),在这个平衡模型中其道路阻抗的估计值用在置信度1-α下的区间来表示.-αSUE避免了常规的随机用户平衡(SUE)道路选择模型中运用弱大数定律带来的缺陷,其平衡条件用变分不等式来表示.最后,讨论了-αSUE模型与LOGIT模型的关系. 展开更多
关键词 随机用户平衡 α-截随机用户平衡模型 弱大数定律 α-截阻抗 变分不等式
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多式综合公交系统线网布局优化模型及仿真 被引量:2
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作者 周高卫 罗霞 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第4期1035-1037,1040,共4页
结合综合公交中各式公交的适应性和服务阈值,兼顾出行者不同出行目的时间价值敏感性,建立了综合公交系统线网布局双层优化模型,上层是0-1数学规划模型,下层是用户平衡分配模型。同时,基于改进的IOA进行优化求解,克服了传统单式线网优化... 结合综合公交中各式公交的适应性和服务阈值,兼顾出行者不同出行目的时间价值敏感性,建立了综合公交系统线网布局双层优化模型,上层是0-1数学规划模型,下层是用户平衡分配模型。同时,基于改进的IOA进行优化求解,克服了传统单式线网优化层次化不显著的缺陷,提高了布局优化过程求解效率。算例仿真结果表明:综合公交系统需求多样性在客观上决定综合公交系统线网的多元性和层次性,线网布局优化需考虑不同出行目的的时间价值特性,以提升系统速度和能力的连续性。同时,基于改进的IOA在多式综合公交系统线网布局优化的巨大搜索空间中可靠便捷地找到近似最优解,提高了计算效率。 展开更多
关键词 综合公交系统 时间价值 布局优化 双层规划模型 智能优化算法 用户平衡分配模型 0-1数学规划模型
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Robust user equilibrium model based on cumulative prospect theory under distribution-free travel time 被引量:3
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作者 王伟 孙会君 吴建军 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2015年第2期761-770,共10页
The assumption widely used in the user equilibrium model for stochastic network was that the probability distributions of the travel time were known explicitly by travelers. However, this distribution may be unavailab... The assumption widely used in the user equilibrium model for stochastic network was that the probability distributions of the travel time were known explicitly by travelers. However, this distribution may be unavailable in reality. By relaxing the restrictive assumption, a robust user equilibrium model based on cumulative prospect theory under distribution-free travel time was presented. In the absence of the cumulative distribution function of the travel time, the exact cumulative prospect value(CPV) for each route cannot be obtained. However, the upper and lower bounds on the CPV can be calculated by probability inequalities.Travelers were assumed to choose the routes with the best worst-case CPVs. The proposed model was formulated as a variational inequality problem and solved via a heuristic solution algorithm. A numerical example was also provided to illustrate the application of the proposed model and the efficiency of the solution algorithm. 展开更多
关键词 user equilibrium cumulative prospect theory distribution-free travel time variational inequality
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Cumulative prospect theory-based user equilibrium model with stochastic perception errors 被引量:1
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作者 WANG Wei SUN Hui-jun 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2016年第9期2465-2474,共10页
The cumulative prospect theory(CPT) is applied to study travelers' route choice behavior in a degradable transport network. A cumulative prospect theory-based user equilibrium(CPT-UE) model considering stochastic ... The cumulative prospect theory(CPT) is applied to study travelers' route choice behavior in a degradable transport network. A cumulative prospect theory-based user equilibrium(CPT-UE) model considering stochastic perception error(SPE) within travelers' route choice decision process is developed. The SPE is conditionally dependent on the actual travel time distribution, which is different from the deterministic perception error used in the traditional logit-based stochastic user equilibrium. The CPT-UE model is formulated as a variational inequality problem and solved by a heuristic solution algorithm. Numerical examples are provided to illustrate the application of the proposed model and efficiency of the solution algorithm. The effects of SPE on the reference point determination, cumulative prospect value estimation, route choice decision and network performance evaluation are investigated. 展开更多
关键词 cumulative prospect theory user equilibrium stochastic perception error variational inequality
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