2008年随机平衡下交通网络设计模型与启发式算法

本文主要探讨了固定需求下基于概率型随机平衡的交通网络设计模型及其求解算法。在研究背景中，作者指出传统的交通网络设计模型往往忽视了用户路径选择行为的复杂性，特别是Braess悖论揭示了单纯地新建或扩建道路可能带来的负面影响。为了更准确地反映现实情况，本文引入了随机平衡的概念，它假设用户对路径选择存在一定程度的不确定性，这更贴近实际的用户行为。 在固定需求的框架下，作者构建了一个双层规划模型，其中上层决策是关于网络改造或新路段的添加，下层则是用户的路径选择行为。模型的核心是考虑用户在面对随机信息时，根据概率选择成本最低的路径，形成一种动态的平衡状态。这种平衡模型使得网络设计不仅要优化全局性能，还要考虑到用户的行为特征。 为了求解这个复杂的模型，作者设计了一种基于差分的启发式算法。这种方法通常在解决大规模优化问题时表现出较高的效率，通过迭代和局部调整，逐步接近全局最优解。算法的关键在于如何有效地利用网络结构信息和用户行为的随机性，以实现网络性能的最大化。 中图分类号U491表明了研究内容属于交通运输工程领域，文献标识码A则表示该论文经过同行评审并被正式发表。本文的贡献在于提供了一种更为实际的交通网络设计策略，通过考虑用户的随机路径选择行为，以期在满足固定需求的同时，避免Braess悖论带来的负面影响，并通过有效的算法实现这一目标。这对于城市交通规划者和工程师来说，具有重要的理论指导意义和实践价值。