【技术实现步骤摘要】
一种基于不确定供需的交通用户均衡鲁棒优化方法及系统
[0001]本专利技术涉及城市交通规划与管理
，尤其涉及一种基于不确定供需的交通用户均衡鲁棒优化方法及系统。
技术介绍
[0002]随着城镇化发展进程加快，城市公交线网面临着越来越大的压力，研究如何提升交通运行效率、优化公交线网布局、升级交通出行服务等成为业界关注的焦点问题。
[0003]在经典的交通模型中，一般从路段、路径和OD(Origin
‑
Destination，起点
‑
终点)三个层面进行交通网络分析，相应地，交通网络分析过程也就伴随着路段流量、路径流量和OD流量的估计问题。最初的做法是假设每个出行者在相应出行的OD对间能够找到出行时间最短的路径，即构成了用户均衡(user equilibrium,简称UE)。用户均衡模型是交通研究中最基本的模型之一，它的目的是通过对稳定交通流量的分析，为决策者提供交通规划和管理的依据。所谓用户均衡模型就是在给定的交通需求和路段费用函数的情况下，依据极小化路径费用择路准则，确定均衡的...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于不确定供需的交通用户均衡鲁棒优化方法，其特征在于，包括：假定交通网络的路阻函数和交通需求为不确定性部分且符合正态分布，在路阻函数和交通需求函数中分别引入对应的不确定参数，得到不确定性路阻函数和不确定性交通需求函数；基于所述不确定性路阻函数构建不确定性用户均衡模型的目标函数，以流量非负约束和交通流量守恒约束作为所述不确定性用户均衡模型的约束条件，得到所述不确定性用户均衡模型；基于所述不确定性交通需求函数，将所述不确定性用户均衡模型转化为不确定性互补问题，以最小化不确定集合期望为目标函数，以不确定性互补问题的值不小于0的概率大于概率阈值为约束条件，得到对应的数学优化模型；利用二阶锥算法将所述数学优化模型的约束条件转化为凸约束，并通过凹凸转化算法将所述数学优化模型的目标函数转化为凸函数，得到处理后的数学优化模型，求解所述处理后的数学优化模型。2.根据权利要求1所述的基于不确定供需的交通用户均衡鲁棒优化方法，其特征在于，所述在路阻函数和交通需求函数中分别引入对应的不确定参数，得到不确定性路阻函数和不确定性交通需求函数，包括：构建路段的不确定性路阻函数为：T
a
(v
a
,ε1)＝t
a
(v
a
)+r
a
ε1式中，T
a
(v
a
,ε1)表示路段a的不确定性路阻，v
a
为路段a的交通流量，a∈A，A是交通网络路段的集合，t
a
(v
a
)为路段a的确定性路阻，r
a
为路段a上的阻抗时间的波动上界，ε1为由A个路段的不确定参数组成的集合C1×
A
中的一个1
×
A向量；构建路径的不确定性路阻函数为：式中，表示OD对w之间的路径p的不确定性路阻，为路段a与路径p的关系系数，若路段a属于路径p，则若路段a不属于路径p，则若路段a不属于路径p，则为OD对w之间的路径p的交通流量；构建OD对的不确定性交通需求函数为：式中，q
w
为OD对w的不确定性交通需求，为OD对w的平均交通需求量，β
w
是OD对w的需求波动上界，ε2为由W个OD对不确定参数组成的集合C1×
W
中的一个1
×
W向量。3.根据权利要求2所述的基于不确定供需的交通用户均衡鲁棒优化方法，其特征在于，所述基于所述不确定性交通需求函数，将所述不确定性用户均衡模型转化为不确定性互补问题，包括：将所述不确定性用户均衡模型转化为下列不确定性互补问题：
式中，F(x,u,ε)表示不确定性互补问题，x表示路阻函数费用，u表示OD对的最小行驶时间，ε表示不确定参数，f为路径交通流量，M为路径数量，W为OD对数量，
△
为路段
‑
路径关系矩阵，C
A
×
M
表示A
×
M矩阵，D,和B都是对角矩阵，D的矩阵向量矩阵向量表示路段a在自由流状态下的行驶时间，t0是组成的向量，t0∈C
A
×1，C
A
×1表示A
×
1矩阵，c
a
为路段a的通行能力，α为美国联邦公路局模型的系数，的矩阵向量B的矩阵向量B
ww
＝β
w
，Λ为OD对和路径的关系矩阵，Λ∈C
W
×
M
，C
W
×
M
表示W
×
M矩阵，q为OD对的不确定性交通需求；对F(x,u,ε)的...
【专利技术属性】
技术研发人员：温晓丽，谢振东，边伟众，周龙涛，宋秉麟，黄佳，
申请(专利权)人：广州羊城通有限公司，
类型：发明
国别省市：
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