基于改进的Logit型随机用户平衡分配模型及算法研究的中期报告.docx

基于改进的Logit型随机用户平衡分配模型及算法研究的中期报告
一、研究背景
随着城市化水平不断提高和交通运输需求不断增长，交通拥堵问题日益严重。为了解决交通拥堵问题，需要开展交通管理和交通规划工作。而交通规划中一个重要的问题就是路网设计的问题。现有的路网设计模型大多数采用的是确定性用户平衡（DUE）模式，即假设所有的用户都选择最短路径，但实际中，用户选择行程路线更加复杂，具有随机性。因此，随机用户平衡（SUE）模型成为更为精细、符合实际的研究对象。
随机用户平衡（SUE）问题实质上是一个非线性的、难以求解的问题，目前已有多种研究方法，如收敛方程法、仿真法、遗传算法和粒子群算法等。然而，这些方法在求解精度、计算效率、收敛速度等方面存在一定的差异和局限性。因此，本文针对新型的交通拥堵问题，通过改进随机用户平衡模型和算法，可以更准确地描述实际情况，并提高算法的求解精度和效率，有意义和必要性。
二、研究内容
针对当前交通拥堵问题及实际需求，本文采用Logit型随机用户平衡分配模型，并对其进行了改进，提出了基于最优路径搜索算法的SUE求解方法。具体研究内容包括以下两部分：
1.Logit型随机用户平衡分配模型
随机用户平衡（SUE）模型通常采用路径选择模型来描述用户选择路径的行为。Logit模型是目前应用广泛的一种路径选择模型，它将路径选择问题建模为用户的决策行为，选择某个路径的概率与该路径的效用函数成正比。本文采用改进后的Logit型随机用户平衡分配模型，建立了一个实用的交通拥堵模型，并用MATLAB软件进行了模拟计算。
2.基于最优路径搜索算法的SUE求解方法
以最优路径搜索算法为基础，建立SUE求解方法。该算法耗时短，收敛速度快，且具有较高的求解精度和计算效率。本文在该算法的基础上，提出了一种基于改进的SUE算法，计算结果更加准确可靠，并可以更好地反映城市的交通运行和拥堵情况。
三、初步研究成果
本文已经完成了Logit型随机用户平衡分配模型及算法的中期研究，初步取得了以下研究成果：
1.建立了改进的Logit型随机用户平衡分配模型
我们提出了一种改进后的Logit模型，以更好地反映实际交通拥堵情况。我们的研究结果表明，改进后的模型与原模型相比，能够更好地反映用户的路径选择行为，以及路线的延误时间和行程时间等影响因素。
2.提出基于最优路径搜索算法的SUE求解方法
我们基于最优路径搜索算法，提出了一种简单而有效的SUE求解方法。该方法可以极大地提高算法的求解精度和效率，具有较高的实用价值。
四、下一步研究方向
为了进一步提高交通规划及交通管理工作的精度和效率，下一步研究方向将着重探索以下几个方面：
1.针对新型交通拥堵问题，进一步完善和改进随机用户平衡模型，提高建模的准确性和可靠性。
2.进一步改进和优化SUE求解算法，提高求解效率和求解精度，以实现更加准确和可靠的交通规划。
3.将研究成果应用于实际的交通规划工作，为城市交通规划和交通管理部门提供科学依据和技术支持。
总之，本文的研究成果对于提高城市交通运行的效率和安全性，具有重要意义和广泛应用前景。