基于出行方式选择和交通政策影响的系统优化研究

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随着社会和经济的发展,机动车保有量持续增长,交通供需矛盾日益突显。面对多样化的出行方式,采取有效的交通需求管理手段,控制私家车数量,提高公共交通服务水平,吸引更多用户选择公共交通出行,是缓解交通拥堵的根本举措。本文运用行为经济学中的累积前景理论,分析了出行者在不确定环境下对交通方式的实际选择行为,并在此基础上,对拥堵收费、收费返还以及限行政策措施进行了研究。具体研究内容如下:(1)基于累积前景理论的出行方式选择研究。运用累积前景理论研究了出行者的方式选择行为,以另一种交通方式的期望成本为参考点计算各种交通方式的累积前景值,并用累积前景值代替传统Logit模型中的效用,建立了基于累积前景理论的方式选择模型。并从理论上分析了模型参数、交通需求特性、公交票价和拥堵收费对用户总成本和方式选择结果的影响。(2)考虑方式选择的拥堵收费及返还政策研究。在基于累积前景理论的方式选择模型基础上,建立了拥堵收费及其返还的双层规划模型。采用惩罚函数法和步长加速法进行求解,并用数值算例分析了不同票价折扣费率和拥堵收费额度对系统总成本和费用成本的影响,探讨了有补贴无收费、有收费无补贴以及有补贴有收费三种情况与无补贴无收费情况的系统总成本差值和交通方式分担率差值。结果发现,拥堵收费及其返还政策不仅可以降低系统总成本,而且可以节省公交用户的出行费用成本和政府的财政支出。(3)考虑出行者选择行为的限行措施研究。考虑用户的时间价值差异性,研究了限行措施实施前后,出行者对私家车和公交车的选择问题。建立了相应的双层规划模型,上层目标函数为系统总成本最小化,下层为多元Logit方式选择模型。并采用粒子群算法求解该模型,得到限行前后的最优公交发车频率和最优私家车限行比例。最后用数值算例验证了帕累托最优和公交规模经济特性,分析了限行措施对方式分担和系统总成本的影响。
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