多出行模式下城市交通動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分配：模型、算法與實踐一、引言1.1研究背景與意義1.1.1研究背景隨著城市化進程的加速，城市規(guī)模不斷擴張，人口持續(xù)增長，城市交通面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。交通擁堵已成為全球各大城市的普遍問題，給居民的日常生活、城市的經(jīng)濟發(fā)展以及環(huán)境質(zhì)量帶來了嚴重的負面影響。根據(jù)高德地圖聯(lián)合交通運輸部科學(xué)研究院等機構(gòu)發(fā)布的相關(guān)報告，我國眾多城市的交通擁堵指數(shù)居高不下，在早晚高峰時段，道路上車輛排起長龍，車速緩慢，通勤時間大幅增加。例如，在一些一線城市，居民平均通勤時間甚至超過了1小時，這不僅浪費了大量的時間和能源，還降低了居民的生活質(zhì)量和工作效率。為了應(yīng)對交通擁堵問題，城市交通出行模式逐漸呈現(xiàn)出多樣化的發(fā)展趨勢。除了傳統(tǒng)的私人汽車出行和公共交通出行外，共享單車、共享汽車、網(wǎng)約車等新型出行模式不斷涌現(xiàn)，為居民提供了更多的出行選擇。不同出行模式在出行速度、成本、靈活性、舒適性等方面各有優(yōu)劣，居民會根據(jù)自身的出行需求、偏好以及出行時的交通狀況等因素，綜合選擇合適的出行模式。例如，對于短距離出行，居民可能更傾向于選擇步行、自行車或共享單車，這樣既環(huán)保又便捷；而對于長距離出行，公共交通或私人汽車則可能是更合適的選擇。多種出行模式的相互補充和協(xié)同發(fā)展，有望優(yōu)化城市交通資源配置，提高交通系統(tǒng)的運行效率。在多出行模式的背景下，如何實現(xiàn)交通流量在不同出行模式和交通網(wǎng)絡(luò)中的合理分配，成為解決城市交通擁堵問題的關(guān)鍵。動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分配作為交通規(guī)劃和管理領(lǐng)域的重要研究內(nèi)容，旨在根據(jù)實時的交通需求、道路狀況、出行時間等信息，將交通流量動態(tài)地分配到不同的路徑和出行模式上，以達到交通系統(tǒng)的最優(yōu)運行狀態(tài)。然而，目前的動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分配研究仍面臨諸多挑戰(zhàn)。一方面，城市交通網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性不斷增加，交通流的動態(tài)變化特性更加明顯，傳統(tǒng)的動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分配模型難以準確描述和預(yù)測交通流的動態(tài)行為；另一方面，多出行模式之間的相互作用和競爭關(guān)系復(fù)雜，如何綜合考慮各種出行模式的特性和用戶的出行選擇行為，實現(xiàn)多出行模式下的動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分配，還需要進一步深入研究。1.1.2研究意義本研究對于提升城市交通效率、緩解交通擁堵以及促進城市交通可持續(xù)發(fā)展具有重要的理論和實踐意義。提升交通效率：通過深入研究多出行模式下的城市交通動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分配，可以建立更加準確和有效的交通流分配模型，實現(xiàn)交通流量在不同出行模式和交通網(wǎng)絡(luò)中的合理分配，從而提高道路資源的利用效率，減少交通擁堵，縮短居民的出行時間，提升城市交通系統(tǒng)的整體運行效率。緩解交通擁堵：準確把握交通擁堵的形成機制和傳播規(guī)律，基于動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分配模型制定合理的交通管理策略，如交通信號控制、交通誘導(dǎo)等，可以引導(dǎo)交通流的合理分布，緩解交通擁堵狀況，改善城市交通運行環(huán)境。促進可持續(xù)發(fā)展：鼓勵綠色出行模式（如公共交通、步行、自行車等）的發(fā)展，優(yōu)化出行結(jié)構(gòu)，減少私人汽車的使用，有助于降低能源消耗和環(huán)境污染，促進城市交通的可持續(xù)發(fā)展，符合國家提出的綠色發(fā)展理念和可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略。指導(dǎo)交通規(guī)劃和管理決策：為城市交通規(guī)劃和管理部門提供科學(xué)的決策依據(jù)，幫助其制定更加合理的交通發(fā)展政策、交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)規(guī)劃以及交通運營管理策略，提高交通規(guī)劃和管理的科學(xué)性和有效性，提升城市交通服務(wù)水平，滿足居民日益增長的出行需求。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀1.2.1國外研究現(xiàn)狀國外在多出行模式和動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分配領(lǐng)域的研究起步較早，取得了一系列具有重要影響力的成果。在多出行模式方面，學(xué)者們對不同出行模式的特性、用戶選擇行為以及各種出行模式之間的相互關(guān)系進行了深入研究。早在20世紀70年代，國外就開始關(guān)注公共交通與私人交通的協(xié)同發(fā)展問題，研究如何通過優(yōu)化公共交通服務(wù)，提高其吸引力，從而減少私人汽車的使用，緩解交通擁堵。隨著共享經(jīng)濟的興起，共享單車、共享汽車等新型出行模式成為研究熱點。例如，[學(xué)者姓名1]通過對多個城市共享單車使用數(shù)據(jù)的分析，研究了共享單車的時空分布特征、用戶使用規(guī)律以及對城市交通的影響，發(fā)現(xiàn)共享單車在解決“最后一公里”出行問題方面發(fā)揮了重要作用，同時也在一定程度上改變了城市居民的出行結(jié)構(gòu)。在共享汽車研究中，[學(xué)者姓名2]探討了共享汽車的運營模式、市場潛力以及與其他出行模式的競爭與合作關(guān)系，指出共享汽車能夠提高車輛的使用效率，降低出行成本，但也面臨著停車難、監(jiān)管等問題。動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分配理論的發(fā)展可以追溯到20世紀50年代，Wardrop提出了經(jīng)典的交通均衡理論，包括用戶均衡（UE）和系統(tǒng)最優(yōu)（SO）兩個基本概念，為動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分配的研究奠定了理論基礎(chǔ)。此后，眾多學(xué)者圍繞動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分配模型的構(gòu)建和求解算法展開了大量研究。[學(xué)者姓名3]在1979年提出了動態(tài)用戶最優(yōu)（DUO）模型，該模型考慮了交通流的動態(tài)變化特性，假設(shè)出行者總是選擇當前時刻出行成本最小的路徑，使得交通流量在網(wǎng)絡(luò)中的分配達到一種動態(tài)均衡狀態(tài)。為了求解DUO模型，[學(xué)者姓名4]開發(fā)了基于變分不等式的算法，將動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分配問題轉(zhuǎn)化為變分不等式問題進行求解，提高了算法的計算效率和收斂性。隨著計算機技術(shù)和智能算法的發(fā)展，遺傳算法、模擬退火算法、粒子群算法等智能算法也被引入到動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分配問題的求解中，取得了較好的效果。例如，[學(xué)者姓名5]利用遺傳算法求解動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分配模型，通過對染色體編碼、選擇、交叉和變異等操作，尋找最優(yōu)的交通流量分配方案，實驗結(jié)果表明該算法能夠有效地解決大規(guī)模動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分配問題。近年來，國外的研究更加注重多出行模式與動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分配的融合，以及考慮多種復(fù)雜因素的影響。例如，[學(xué)者姓名6]建立了考慮多種出行模式（包括公共交通、私人汽車、步行和自行車）的動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分配模型，該模型綜合考慮了出行時間、出行成本、換乘次數(shù)等因素對用戶出行選擇的影響，通過模擬不同出行模式下的交通流分配情況，分析了各種出行模式之間的相互作用和競爭關(guān)系，為城市交通規(guī)劃和管理提供了更全面的決策依據(jù)。[學(xué)者姓名7]研究了動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分配中的不確定性問題，考慮了交通需求、道路通行能力等因素的不確定性對交通流分配的影響，提出了基于隨機規(guī)劃的動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分配模型，通過引入隨機變量和概率約束，使模型能夠更好地適應(yīng)實際交通系統(tǒng)中的不確定性。1.2.2國內(nèi)研究現(xiàn)狀國內(nèi)在多出行模式和動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分配方面的研究雖然起步相對較晚，但近年來發(fā)展迅速，取得了豐碩的成果。在多出行模式研究方面，國內(nèi)學(xué)者結(jié)合我國城市交通的特點，對不同出行模式的發(fā)展現(xiàn)狀、存在問題以及發(fā)展策略進行了深入探討。隨著城市化進程的加快和居民生活水平的提高，我國城市交通出行需求不斷增長，出行模式日益多樣化。國內(nèi)學(xué)者針對公共交通優(yōu)先發(fā)展戰(zhàn)略進行了大量研究，提出了一系列優(yōu)化公共交通服務(wù)的措施，如優(yōu)化公交線路、提高公交車輛的準點率、加強公交換乘設(shè)施建設(shè)等，以提高公共交通的吸引力。同時，共享單車、網(wǎng)約車等新型出行模式在國內(nèi)發(fā)展迅猛，國內(nèi)學(xué)者對這些新型出行模式的運營管理、市場監(jiān)管以及對城市交通的影響進行了廣泛研究。例如，[學(xué)者姓名8]通過對我國多個城市共享單車運營數(shù)據(jù)的分析，研究了共享單車的運營模式、用戶行為特征以及對城市交通的影響，發(fā)現(xiàn)共享單車在緩解城市交通擁堵、促進綠色出行方面發(fā)揮了積極作用，但也存在車輛亂停亂放、過度投放等問題，并提出了相應(yīng)的管理建議。在網(wǎng)約車研究方面，[學(xué)者姓名9]探討了網(wǎng)約車的發(fā)展現(xiàn)狀、政策監(jiān)管以及與傳統(tǒng)出租車的融合發(fā)展問題，認為網(wǎng)約車的出現(xiàn)為城市交通出行提供了新的選擇，但需要加強政策監(jiān)管，規(guī)范市場秩序，促進網(wǎng)約車與傳統(tǒng)出租車的公平競爭和協(xié)同發(fā)展。在動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分配領(lǐng)域，國內(nèi)學(xué)者在借鑒國外研究成果的基礎(chǔ)上，結(jié)合我國城市交通網(wǎng)絡(luò)的特點，開展了一系列創(chuàng)新性研究。[學(xué)者姓名10]針對我國城市交通網(wǎng)絡(luò)中存在的瓶頸路段和交叉口擁堵問題，提出了基于瓶頸分析的動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分配模型，該模型通過對瓶頸路段和交叉口的通行能力進行分析，優(yōu)化交通流量在網(wǎng)絡(luò)中的分配，有效地緩解了交通擁堵。[學(xué)者姓名11]利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，對城市交通流數(shù)據(jù)進行實時采集和分析，建立了基于大數(shù)據(jù)的動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分配模型，該模型能夠根據(jù)實時交通信息動態(tài)調(diào)整交通流量分配方案，提高了交通流分配的準確性和實時性。此外，國內(nèi)學(xué)者還在動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分配模型的求解算法方面進行了改進和創(chuàng)新，提出了一些新的算法和方法，如基于改進蟻群算法的動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分配算法、基于深度學(xué)習(xí)的動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分配算法等，提高了算法的計算效率和收斂速度。近年來，國內(nèi)的研究更加注重多出行模式下動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分配模型的實際應(yīng)用和工程實踐。例如，[學(xué)者姓名12]將多出行模式下的動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分配模型應(yīng)用于某城市的交通規(guī)劃中，通過模擬不同交通政策和交通設(shè)施建設(shè)方案下的交通流分配情況，評估了各種方案對城市交通運行的影響，為城市交通規(guī)劃和管理部門提供了科學(xué)的決策依據(jù)。[學(xué)者姓名13]開展了多出行模式下動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分配的仿真研究，通過建立城市交通微觀仿真模型，模擬了不同出行模式下的交通流運行情況，分析了各種出行模式之間的相互作用和競爭關(guān)系，為城市交通管理和控制提供了有效的技術(shù)支持。1.3研究內(nèi)容與方法1.3.1研究內(nèi)容多出行模式識別與特性分析：對城市中現(xiàn)有的各種出行模式，包括公共交通（地鐵、公交、輕軌等）、私人交通（私人汽車、摩托車等）、共享出行（共享單車、共享汽車、網(wǎng)約車等）以及步行等進行系統(tǒng)的識別和分類。深入分析每種出行模式的特點，如出行速度、出行成本（包括時間成本、經(jīng)濟成本等）、靈活性、舒適性、準點率等，為后續(xù)的動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分配模型構(gòu)建提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和理論支持。同時，研究不同出行模式之間的相互關(guān)系，包括競爭關(guān)系和互補關(guān)系，以及這些關(guān)系對交通流量分配的影響。例如，共享單車和地鐵的結(jié)合，能夠有效解決“最后一公里”的出行問題，提高公共交通的整體吸引力；而網(wǎng)約車與傳統(tǒng)出租車之間則存在一定的競爭關(guān)系，它們在市場份額、服務(wù)質(zhì)量等方面的競爭會影響乘客的出行選擇，進而影響交通流量在不同出行模式之間的分配。多出行模式下動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分配模型構(gòu)建：在考慮交通需求動態(tài)變化、道路通行能力動態(tài)變化以及出行者出行選擇行為的基礎(chǔ)上，構(gòu)建多出行模式下的城市交通動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分配模型。該模型將綜合考慮各種出行模式的特性和出行者的偏好，通過建立數(shù)學(xué)模型來描述交通流量在不同出行模式和交通網(wǎng)絡(luò)中的分配過程。具體來說，模型將以出行成本（包括時間成本、經(jīng)濟成本等）為主要決策因素，結(jié)合交通網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)、路段通行能力、交通信號控制等信息，建立基于變分不等式的動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分配模型，以實現(xiàn)交通流量的最優(yōu)分配。同時，考慮到出行者的行為具有一定的隨機性和不確定性，模型將引入隨機效用理論，對出行者的出行選擇行為進行建模，以更準確地描述交通流量的分配情況。模型求解算法設(shè)計與優(yōu)化：針對構(gòu)建的多出行模式下動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分配模型，設(shè)計高效的求解算法。由于動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分配模型通常是一個復(fù)雜的非線性優(yōu)化問題，傳統(tǒng)的求解算法往往難以滿足計算效率和精度的要求。因此，本研究將采用智能算法與傳統(tǒng)算法相結(jié)合的方式，如將遺傳算法、模擬退火算法、粒子群算法等智能算法與基于變分不等式的算法相結(jié)合，對模型進行求解。通過對算法的參數(shù)進行優(yōu)化和調(diào)整，提高算法的收斂速度和求解精度。同時，利用并行計算技術(shù)和分布式計算技術(shù)，進一步提高算法的計算效率，以滿足大規(guī)模城市交通網(wǎng)絡(luò)動態(tài)分配的計算需求。此外，對算法的性能進行分析和評估，通過實驗對比不同算法在不同場景下的計算效率和求解精度，為算法的選擇和應(yīng)用提供依據(jù)。案例分析與模型驗證：選取典型城市的交通網(wǎng)絡(luò)作為案例，收集實際的交通數(shù)據(jù)，包括交通流量、出行需求、道路通行能力、交通信號配時等信息，對構(gòu)建的多出行模式下動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分配模型和求解算法進行驗證和應(yīng)用分析。通過將模型計算結(jié)果與實際交通數(shù)據(jù)進行對比，評估模型的準確性和有效性。同時，利用模型對不同交通政策和交通設(shè)施建設(shè)方案進行模擬分析，預(yù)測不同方案下的交通流量分配情況和交通運行狀況，為城市交通規(guī)劃和管理部門提供決策支持。例如，分析增加公交線路、建設(shè)地鐵新線路、優(yōu)化交通信號配時等措施對交通流量分配和交通擁堵狀況的影響，評估這些措施的實施效果，為城市交通規(guī)劃和管理提供科學(xué)依據(jù)。1.3.2研究方法文獻研究法：廣泛查閱國內(nèi)外關(guān)于多出行模式、動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分配以及城市交通規(guī)劃等方面的相關(guān)文獻，了解該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢，梳理已有的研究成果和研究方法，分析現(xiàn)有研究中存在的問題和不足，為本研究提供理論基礎(chǔ)和研究思路。通過對文獻的綜合分析，確定本研究的研究重點和創(chuàng)新點，避免重復(fù)研究，提高研究的科學(xué)性和創(chuàng)新性。數(shù)據(jù)挖掘與分析方法：收集城市交通相關(guān)的數(shù)據(jù)，包括交通流量數(shù)據(jù)、出行需求數(shù)據(jù)、道路設(shè)施數(shù)據(jù)、公交運營數(shù)據(jù)等。運用數(shù)據(jù)挖掘和分析技術(shù)，對這些數(shù)據(jù)進行清洗、預(yù)處理和分析，提取有用的信息和知識。例如，通過對交通流量數(shù)據(jù)的分析，了解交通流量的時空分布特征；通過對出行需求數(shù)據(jù)的分析，掌握出行者的出行規(guī)律和出行偏好。利用數(shù)據(jù)分析結(jié)果，為多出行模式識別、動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分配模型構(gòu)建以及模型驗證提供數(shù)據(jù)支持。同時，基于數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)城市交通中存在的問題和潛在的優(yōu)化空間，為提出針對性的交通管理策略提供依據(jù)。模型構(gòu)建與仿真方法：根據(jù)研究內(nèi)容和目標，構(gòu)建多出行模式下的城市交通動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分配模型。運用數(shù)學(xué)建模的方法，將復(fù)雜的城市交通系統(tǒng)抽象為數(shù)學(xué)模型，通過數(shù)學(xué)模型來描述交通流量在不同出行模式和交通網(wǎng)絡(luò)中的分配過程。利用計算機仿真技術(shù)，對構(gòu)建的模型進行模擬和驗證。通過仿真實驗，分析模型的性能和效果，優(yōu)化模型的參數(shù)和結(jié)構(gòu)，提高模型的準確性和可靠性。同時，利用模型和仿真技術(shù)對不同交通政策和交通設(shè)施建設(shè)方案進行模擬分析，預(yù)測不同方案下的交通運行狀況，為交通規(guī)劃和管理決策提供科學(xué)依據(jù)。案例分析法：選取具有代表性的城市交通網(wǎng)絡(luò)作為案例，深入研究多出行模式下動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分配模型在實際應(yīng)用中的效果和問題。通過對案例城市的實地調(diào)研和數(shù)據(jù)收集，了解其交通現(xiàn)狀、出行模式結(jié)構(gòu)以及交通管理措施等情況。將構(gòu)建的模型和算法應(yīng)用于案例城市，進行實際的交通流量分配模擬和分析。結(jié)合案例城市的實際情況，對模型計算結(jié)果進行解釋和評估，驗證模型的實用性和有效性。同時，通過案例分析，總結(jié)經(jīng)驗教訓(xùn)，為其他城市的交通規(guī)劃和管理提供參考和借鑒。二、多出行模式及城市交通動態(tài)網(wǎng)絡(luò)特性分析2.1多出行模式分類與特點2.1.1常見出行模式概述在城市交通體系中，出行模式豐富多樣，不同出行模式各具特色，滿足了居民多樣化的出行需求。步行是最為基礎(chǔ)且原始的出行方式，適合短距離出行，通常適用于單程距離在1公里以內(nèi)的情況。在城市中，人們步行前往附近的便利店購物、去周邊公園休閑散步或者從家到附近的公交站、地鐵站等。它無需借助任何交通工具，具有極高的靈活性，不受交通擁堵和停車問題的困擾，還能讓出行者在行走過程中鍛煉身體、欣賞沿途風(fēng)景，是一種簡單、便捷且環(huán)保的出行選擇。自行車也是常見的短途出行工具，一般適用于單程距離在5公里以內(nèi)的出行。它在過去是非常流行的出行方式，如今隨著共享單車的興起，再次受到人們的青睞。自行車出行靈活自由，能夠在城市的大街小巷中穿梭，避開交通擁堵路段，同時還具有環(huán)保、健康的優(yōu)點，既節(jié)省能源，又能鍛煉身體。公交作為城市公共交通的重要組成部分，線路覆蓋范圍廣泛，幾乎能夠到達城市的各個區(qū)域。它設(shè)有固定的站點和運行線路，按照既定的時間表運營。無論是上班、上學(xué)，還是購物、休閑等出行需求，公交都能提供服務(wù)，適合各種距離的出行，尤其是對于中長距離且出行時間較為充裕的居民來說，是一種經(jīng)濟實惠的出行方式。地鐵以其大運量、快速、準時的特點，成為大城市緩解地面交通壓力的重要交通方式。地鐵在地下獨立運行，不受地面交通擁堵的影響，能夠快速地將乘客送達目的地，大大縮短了出行時間。其站點通常設(shè)置在城市的主要商業(yè)區(qū)、居民區(qū)、工作區(qū)等人口密集區(qū)域，為大量居民的日常通勤和出行提供了高效的服務(wù)，適合中長距離的出行。私家車為居民提供了高度的出行自主性和舒適性。車主可以根據(jù)自己的時間和行程安排，隨時出發(fā)前往目的地，無需受公共交通運營時間和線路的限制。無論是短距離的日常出行，還是長距離的自駕游，私家車都能滿足需求。然而，私家車的普及也帶來了交通擁堵、停車困難、能源消耗和環(huán)境污染等問題。網(wǎng)約車是借助互聯(lián)網(wǎng)平臺發(fā)展起來的新型出行模式，通過手機應(yīng)用程序，乘客可以方便快捷地預(yù)約車輛，并實時了解車輛的位置和預(yù)計到達時間。網(wǎng)約車提供了更加個性化的出行服務(wù)，乘客可以根據(jù)自己的需求選擇不同類型的車輛，如經(jīng)濟型、舒適型、豪華型等，滿足了不同層次消費者的需求。同時，網(wǎng)約車在一定程度上緩解了人們打車難的問題，尤其是在交通高峰期或偏遠地區(qū)。共享出行涵蓋了共享單車、共享汽車等多種形式。共享單車解決了“最后一公里”的出行難題，方便靈活，用戶可以在需要時隨時使用，到達目的地后就近停放，操作簡單便捷。共享汽車則為那些偶爾有駕車需求但又不想購買私家車的用戶提供了便利，通過分時租賃的方式，用戶可以按小時或按天租用車輛，降低了出行成本，提高了車輛的使用效率。2.1.2各出行模式特點分析不同出行模式在速度、成本、靈活性、舒適性等方面存在顯著差異，這些差異影響著居民的出行選擇。速度方面：地鐵和私家車在不擁堵的情況下速度相對較快。地鐵運行速度穩(wěn)定，一般在每小時30-80公里左右，能夠快速穿越城市；私家車如果行駛在暢通的道路上，速度可以根據(jù)道路限速和駕駛情況靈活調(diào)整，但在交通擁堵時，車速會大幅下降，甚至出現(xiàn)長時間停滯。公交由于需要頻繁?？空军c，且易受交通擁堵影響，平均速度相對較低，通常在每小時15-30公里左右。自行車和步行的速度則較慢，自行車的騎行速度一般在每小時12-20公里，步行速度大約為每小時4-6公里。網(wǎng)約車的速度與私家車類似，取決于道路狀況。成本方面：步行和自行車幾乎沒有經(jīng)濟成本，僅需支付購買自行車的一次性費用（共享單車則按使用時間支付較低費用），是成本最低的出行方式。公交票價相對低廉，一般在1-5元不等，適合大多數(shù)居民的日常出行。地鐵票價根據(jù)行程距離計算，通常在2-10元左右，也是較為經(jīng)濟實惠的公共交通選擇。私家車的成本較高，除了購買車輛的費用外，還需要支付燃油費、保險費、停車費、保養(yǎng)費等，平均每月的使用成本可能在數(shù)千元甚至更高。網(wǎng)約車的費用則根據(jù)行程距離和時間計算，通常比公交和地鐵貴，尤其是在高峰期可能會有溢價。共享汽車的費用一般按照使用時間和里程數(shù)計費，不同平臺和車型價格有所差異，但總體來說，對于偶爾使用的用戶，成本相對私家車較低。靈活性方面：步行和自行車具有極高的靈活性，幾乎可以到達城市的任何角落，無需考慮停車問題，隨時可以改變行程路線。私家車同樣具有很強的靈活性，車主可以自由選擇出行時間和路線，根據(jù)實際情況隨時調(diào)整行程，能夠滿足各種個性化的出行需求。網(wǎng)約車的靈活性也較高，乘客可以通過手機應(yīng)用隨時叫車，車輛可以根據(jù)乘客的要求前往指定地點接送。公交和地鐵雖然有固定的線路和站點，但隨著線路的不斷優(yōu)化和站點的合理布局，也能覆蓋城市的大部分區(qū)域，滿足居民的基本出行需求，但相比之下，靈活性稍遜一籌。共享出行中的共享單車可以在城市中靈活停放，方便用戶在短距離內(nèi)自由出行；共享汽車雖然在停放地點上有一定限制，但在使用時間和行程安排上具有一定的靈活性。舒適性方面：私家車內(nèi)部空間相對獨立，配備有舒適的座椅、空調(diào)等設(shè)施，能夠為乘客提供較為舒適的出行環(huán)境，尤其是在長途出行或惡劣天氣條件下，優(yōu)勢更為明顯。網(wǎng)約車的舒適性因車型而異，一般來說，舒適型及以上的網(wǎng)約車能夠提供較好的乘坐體驗。地鐵和公交在非高峰期時，乘坐舒適性尚可，但在高峰期，由于乘客眾多，車廂內(nèi)較為擁擠，舒適性會受到一定影響。自行車和步行在舒適性方面相對較差，尤其是在高溫、寒冷、雨雪等惡劣天氣條件下，出行體驗會受到較大影響。共享單車由于車輛本身的設(shè)計和使用場景，舒適性也相對有限；共享汽車在舒適性上與私家車類似，但由于是共享車輛，可能在車輛整潔度和個性化設(shè)置方面稍遜一籌。2.2城市交通動態(tài)網(wǎng)絡(luò)特性2.2.1網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)城市交通動態(tài)網(wǎng)絡(luò)是一個復(fù)雜的系統(tǒng)，由多種交通方式的網(wǎng)絡(luò)相互交織構(gòu)成，其中道路、公交線路、軌道交通等的網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)各具特點，且相互影響。城市道路網(wǎng)絡(luò)是城市交通的基礎(chǔ)骨架，其拓撲結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出復(fù)雜的層次性和連通性。在大城市中，通常由快速路、主干道、次干道和支路組成?？焖俾烦袚鞘兄虚L距離的快速交通流，其設(shè)計標準高，車道數(shù)量多，車速快，能夠快速疏散大量車輛，連接城市的各個主要區(qū)域和交通樞紐，如北京的四環(huán)、五環(huán)快速路，在城市交通中起到了重要的交通疏導(dǎo)作用。主干道則是城市道路網(wǎng)絡(luò)的主要干線，連接著城市的主要商業(yè)區(qū)、居民區(qū)、工作區(qū)等，交通流量大，承擔著大量的日常交通出行任務(wù)，其與快速路和次干道相互連接，形成了城市道路網(wǎng)絡(luò)的基本框架。次干道和支路則更加細密地分布在城市各個區(qū)域，它們深入到居民區(qū)、商業(yè)區(qū)內(nèi)部，為居民和商戶提供了便捷的交通接入，解決了“最后一公里”的交通問題，使得城市道路網(wǎng)絡(luò)能夠覆蓋城市的每一個角落，實現(xiàn)了交通的全面可達性。道路網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點（交叉口）是交通流的匯聚和分散點，其設(shè)計和交通組織方式對交通流暢性有著重要影響。合理的交叉口設(shè)計，如設(shè)置信號燈、渠化車道等，可以有效地減少交通沖突，提高交通流的通過能力；而不合理的交叉口設(shè)計則容易導(dǎo)致交通擁堵，影響整個道路網(wǎng)絡(luò)的運行效率。公交線路網(wǎng)絡(luò)是城市公共交通的重要組成部分，其拓撲結(jié)構(gòu)通?；诔鞘械娜丝诜植?、出行需求和道路網(wǎng)絡(luò)進行規(guī)劃。公交線路的布局一般呈放射狀、環(huán)狀或網(wǎng)格狀，以滿足不同區(qū)域居民的出行需求。放射狀線路從城市中心向周邊區(qū)域輻射，方便了城市中心與郊區(qū)之間的人員往來；環(huán)狀線路則環(huán)繞城市主要區(qū)域，將各個放射狀線路連接起來，增強了不同區(qū)域之間的交通聯(lián)系，提高了公交線路的覆蓋范圍和可達性。例如，上海的公交環(huán)線能夠串聯(lián)多個重要的商業(yè)區(qū)、居民區(qū)和交通樞紐，為居民提供了更加便捷的換乘和出行選擇。公交線路的站點設(shè)置是影響公交服務(wù)質(zhì)量和乘客出行體驗的關(guān)鍵因素。站點間距過短，會導(dǎo)致公交車頻繁?？?，降低運行速度，增加乘客的出行時間；站點間距過長，則會給乘客的步行到達帶來不便，降低公交的吸引力。因此，需要根據(jù)沿線的人口密度、出行需求等因素，合理確定站點間距，確保公交服務(wù)的高效性和便捷性。軌道交通網(wǎng)絡(luò)以其大運量、快速、準時的特點，在大城市交通中發(fā)揮著越來越重要的作用，其拓撲結(jié)構(gòu)通常較為復(fù)雜，具有高度的連通性和層次性。在一些國際化大都市，如紐約、倫敦、東京等，軌道交通網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)出多線路交織、多換乘節(jié)點的網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)，能夠覆蓋城市的大部分區(qū)域，為居民提供高效、便捷的出行服務(wù)。軌道交通線路的走向和站點布局與城市的功能分區(qū)、人口分布密切相關(guān)。一般來說，線路會經(jīng)過城市的主要商業(yè)區(qū)、工作區(qū)、居民區(qū)、學(xué)校等人口密集區(qū)域，站點設(shè)置也會盡量靠近這些區(qū)域，以吸引更多的乘客。換乘節(jié)點是軌道交通網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵組成部分，它實現(xiàn)了不同線路之間的客流轉(zhuǎn)換，提高了軌道交通網(wǎng)絡(luò)的連通性和可達性。高效的換乘節(jié)點設(shè)計，如采用同站臺換乘、通道換乘等方式，可以減少乘客的換乘時間和步行距離，提高乘客的出行效率和舒適度。例如，北京的西直門交通樞紐，是地鐵2號線、4號線和13號線的換乘站，通過合理的布局和設(shè)計，實現(xiàn)了三條線路之間的便捷換乘，方便了大量乘客的出行。不同交通方式的網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)之間存在著緊密的聯(lián)系和相互作用。道路網(wǎng)絡(luò)為公交線路和軌道交通線路提供了物理承載基礎(chǔ)，公交線路和軌道交通線路的布局需要考慮道路網(wǎng)絡(luò)的走向、交通流量等因素，以確保運營的順暢性。同時，公交線路和軌道交通線路的發(fā)展也會對道路網(wǎng)絡(luò)的交通流量分布產(chǎn)生影響。例如，新的軌道交通線路開通后，可能會吸引部分原本使用私家車或公交出行的乘客，從而緩解道路的交通擁堵狀況；而公交線路的優(yōu)化調(diào)整，也可能會改變道路上的公交車輛運行分布，影響道路的交通運行效率。此外，不同交通方式之間的換乘節(jié)點，如公交與地鐵的換乘站、公交與公交的換乘樞紐等，是實現(xiàn)多模式出行的關(guān)鍵，它們的布局和設(shè)計直接影響著不同交通方式之間的銜接效率和乘客的出行體驗。合理規(guī)劃和建設(shè)換乘節(jié)點，能夠促進不同交通方式之間的協(xié)同發(fā)展，提高城市交通系統(tǒng)的整體運行效率。2.2.2動態(tài)變化因素城市交通動態(tài)網(wǎng)絡(luò)受到多種動態(tài)變化因素的影響，這些因素相互交織，使得交通網(wǎng)絡(luò)的運行狀態(tài)時刻處于變化之中。交通流量的實時變化是城市交通動態(tài)網(wǎng)絡(luò)最顯著的特征之一。交通流量在一天中的不同時間段呈現(xiàn)出明顯的波動規(guī)律，通常早晚高峰時段是交通流量的高峰期，此時大量居民集中出行，導(dǎo)致道路上車輛密集，公共交通客流量大幅增加。以北京為例，早高峰時段（7:00-9:00），市區(qū)主要道路如長安街、三環(huán)、四環(huán)等交通流量劇增，道路飽和度高，車輛行駛緩慢，擁堵現(xiàn)象嚴重；晚高峰時段（17:00-19:00），同樣是交通擁堵的高發(fā)期，大量上班族下班回家，交通流量再次達到高峰。在工作日和周末，交通流量的分布也存在差異。工作日由于居民的通勤需求，交通流量在早晚高峰時段較為集中；而周末居民的出行目的更加多樣化，交通流量相對分散，但在一些商業(yè)區(qū)、旅游景點等區(qū)域，周末的交通流量可能會明顯增加。此外，特殊事件如大型體育賽事、演唱會、節(jié)假日等也會對交通流量產(chǎn)生顯著影響。在舉辦大型體育賽事時，大量觀眾前往體育場，會導(dǎo)致周邊道路的交通流量瞬間激增，交通擁堵加劇；節(jié)假日期間，居民出行旅游、探親訪友的需求增加，城市周邊的高速公路、火車站、機場等交通樞紐的交通流量會大幅上升。交通事故是影響城市交通動態(tài)網(wǎng)絡(luò)的突發(fā)因素之一，它會導(dǎo)致道路通行能力下降，引發(fā)交通擁堵。當交通事故發(fā)生時，涉事車輛會占據(jù)道路空間，阻礙交通流的正常通行。如果事故發(fā)生在交通繁忙的路段或高峰時段，其影響范圍會迅速擴大，導(dǎo)致后方車輛排隊積壓，交通擁堵加劇。例如，在高速公路上發(fā)生的追尾事故，可能會導(dǎo)致該路段單向或雙向交通中斷，車輛被迫排隊等待，擁堵長度可達數(shù)公里甚至更長，不僅影響事故發(fā)生路段的交通，還可能對周邊道路的交通流量分布產(chǎn)生連鎖反應(yīng)，使交通擁堵蔓延至整個區(qū)域。事故的嚴重程度、處理時間以及救援措施的及時性等因素都會影響交通擁堵的持續(xù)時間和范圍。嚴重的交通事故可能需要較長時間進行現(xiàn)場清理和救援，導(dǎo)致道路長時間封閉，交通擁堵狀況更加嚴重；而及時有效的救援和事故處理措施，則可以縮短交通擁堵時間，減少事故對交通網(wǎng)絡(luò)的影響。道路施工也是導(dǎo)致城市交通動態(tài)網(wǎng)絡(luò)變化的重要因素。道路施工包括道路新建、擴建、維修、改造等工程，這些施工活動會占用道路空間，改變道路的通行條件，從而影響交通流量的分布和交通網(wǎng)絡(luò)的運行效率。在道路施工期間，部分車道可能會被封閉，車輛通行能力下降，交通流受到限制，容易引發(fā)交通擁堵。例如，城市主干道的維修施工，可能會導(dǎo)致該道路的通行能力降低一半以上，車輛在施工路段前排隊等候，交通擁堵現(xiàn)象嚴重。道路施工的時間、地點和施工周期等因素都會對交通產(chǎn)生不同程度的影響。如果施工時間選擇在交通流量較大的時段，或者施工地點位于交通繁忙的路段，其對交通的影響會更加顯著；而施工周期過長，則會使交通擁堵狀況持續(xù)較長時間，給居民的出行帶來不便。為了減少道路施工對交通的影響，通常需要采取合理的交通組織措施，如設(shè)置臨時交通標志、標線，引導(dǎo)車輛繞行，合理安排施工時間等。天氣狀況對城市交通動態(tài)網(wǎng)絡(luò)也有著重要影響。惡劣天氣如暴雨、暴雪、大霧等會降低道路的能見度，影響駕駛員的視線和車輛的行駛安全，導(dǎo)致車輛行駛速度下降，交通流量減少，同時也容易引發(fā)交通事故，進一步加劇交通擁堵。在暴雨天氣下，道路積水可能會導(dǎo)致車輛熄火、拋錨，影響交通正常通行；暴雪天氣會使道路積雪結(jié)冰，車輛行駛困難，交通速度大幅降低，甚至可能導(dǎo)致部分道路封閉；大霧天氣則會嚴重降低能見度，車輛需要減速慢行，交通流量受到限制，高速公路可能會采取封閉措施，以確保行車安全。此外，高溫天氣可能會導(dǎo)致車輛發(fā)動機過熱，增加故障發(fā)生的概率，影響交通運行；大風(fēng)天氣可能會對一些輕型車輛和摩托車的行駛穩(wěn)定性產(chǎn)生影響，增加交通事故的風(fēng)險。不同的天氣狀況對不同交通方式的影響程度也有所不同。公共交通在惡劣天氣下可能會出現(xiàn)晚點、停運等情況，影響居民的正常出行；而軌道交通受天氣影響相對較小，但在極端天氣條件下，也可能會采取限速等措施，以確保運營安全。2.3多出行模式對城市交通動態(tài)網(wǎng)絡(luò)的影響機制2.3.1出行需求分布變化不同出行模式的特性差異，使得居民在出行時會根據(jù)自身需求、偏好以及出行時的交通狀況等因素，對出行模式進行選擇，這直接導(dǎo)致了OD（Origin-Destination，即起點-終點）需求在不同出行模式間的重新分配。當居民出行距離較短且時間較為充裕時，步行和自行車出行模式因其便捷性和靈活性，往往會受到青睞。例如，在城市中心的商業(yè)區(qū)，居民前往周邊距離1公里以內(nèi)的商店購物，步行可能是首選方式；而在距離3-5公里的情況下，自行車或共享單車則成為更合適的選擇。這種短距離出行需求向步行和自行車模式的轉(zhuǎn)移，使得這兩種出行模式的OD需求增加。以共享單車為例，根據(jù)某城市共享單車運營數(shù)據(jù)統(tǒng)計，在工作日的白天，特別是中午時段，城市商業(yè)區(qū)、寫字樓周邊的共享單車使用量明顯增加，大量用戶選擇共享單車進行短距離的出行，如從寫字樓到附近的餐廳用餐等，這表明該區(qū)域短距離出行需求在共享單車模式上的集中。對于中長距離的出行，公共交通和私人汽車是主要的出行選擇。地鐵和公交憑借其大運量和相對穩(wěn)定的運行速度，在城市交通中承擔著重要的客運任務(wù)。在一些大城市，如北京、上海，地鐵線路覆蓋廣泛，連接了城市的各個主要區(qū)域。在早晚高峰時段，大量居民選擇乘坐地鐵通勤，導(dǎo)致地鐵站點之間的OD需求大幅增加。根據(jù)北京地鐵的客流統(tǒng)計數(shù)據(jù)，早高峰期間，從城市周邊居民區(qū)到市中心商務(wù)區(qū)的地鐵線路客流量巨大，如地鐵1號線、2號線等，這些線路上的OD需求集中體現(xiàn)了居民通勤出行的特點。而私人汽車出行則具有較高的靈活性和舒適性，對于那些對出行時間和路線有較高要求的居民來說，私人汽車是重要的出行方式。在非高峰時段，或者出行目的地較為偏遠、公共交通不便到達的情況下，私人汽車的OD需求會相對增加。例如，周末居民前往城市周邊的郊區(qū)旅游景點，私人汽車出行的比例會明顯上升。網(wǎng)約車和共享汽車等新型出行模式的出現(xiàn)，也對OD需求分布產(chǎn)生了影響。網(wǎng)約車通過便捷的線上預(yù)約和個性化的服務(wù)，滿足了部分居民對出行便利性和舒適性的需求。在一些特殊情況下，如深夜出行、攜帶大量行李或需要接送特定人員時，居民更傾向于選擇網(wǎng)約車。這使得在這些場景下，網(wǎng)約車的OD需求增加。共享汽車則為那些偶爾有駕車需求但又不想購買私家車的用戶提供了便利，在一些旅游城市或商業(yè)活動頻繁的地區(qū)，共享汽車的使用量較大，用戶通過共享汽車在不同區(qū)域之間出行，改變了這些區(qū)域之間的OD需求分布。例如，在旅游旺季，某旅游城市的共享汽車訂單量大幅增長，游客使用共享汽車在景區(qū)、酒店、餐廳等不同地點之間往返，使得這些地點之間的OD需求在共享汽車模式上得到體現(xiàn)。不同出行模式之間的競爭和互補關(guān)系也會導(dǎo)致OD需求的動態(tài)變化。當某種出行模式的服務(wù)質(zhì)量提高、成本降低或便利性增強時，會吸引更多的用戶選擇該模式，從而使OD需求向其轉(zhuǎn)移。例如，某城市通過優(yōu)化公交線路、增加公交車輛數(shù)量和提高公交準點率等措施，提升了公交服務(wù)質(zhì)量，吸引了部分原本選擇私人汽車出行的居民改為乘坐公交，導(dǎo)致該城市部分公交線路上的OD需求增加，而私人汽車在相應(yīng)區(qū)域和時段的OD需求減少。相反，當某種出行模式出現(xiàn)問題，如共享單車亂停亂放影響使用、地鐵故障導(dǎo)致運行延誤等，用戶可能會轉(zhuǎn)向其他出行模式，導(dǎo)致OD需求重新分配。2.3.2交通流特性改變多出行模式的存在使得城市交通流的速度、密度、流量等特性發(fā)生了顯著改變。不同出行模式的速度差異明顯，這直接影響了交通流的平均速度。步行和自行車的速度相對較慢，一般步行速度為每小時4-6公里，自行車騎行速度在每小時12-20公里左右。在城市道路上，當步行和自行車交通流與機動車交通流混合時，如果沒有合理的交通組織和分隔措施，會降低整個交通流的平均速度。例如，在一些沒有設(shè)置獨立自行車道的道路上，自行車與機動車混行，自行車的行駛速度限制了機動車的通行效率，導(dǎo)致道路整體交通流速度下降。而地鐵和快速路行駛的機動車在正常情況下速度較快，地鐵運行速度一般在每小時30-80公里，快速路上的機動車速度可達每小時60-100公里。在交通流量較小的情況下，這些快速出行模式能夠提高交通流的平均速度。然而，在交通擁堵時，機動車的速度會大幅下降，甚至出現(xiàn)停滯，此時交通流的平均速度會被拉低。例如，在城市早高峰時段，快速路上車輛擁堵，車輛行駛緩慢，平均速度可能降至每小時20公里以下，與非擁堵時段相比，交通流速度特性發(fā)生了巨大變化。出行模式的多樣性導(dǎo)致交通流密度分布更加復(fù)雜。在城市的商業(yè)區(qū)、辦公區(qū)等人口密集區(qū)域，不同出行模式的交通流在空間上相互交織，使得交通流密度增加。在工作日的中午，城市商業(yè)區(qū)的街道上，既有步行的行人，也有騎自行車和共享單車的用戶，還有行駛的機動車和公交車，交通流密度大，各種出行模式之間相互影響，容易造成交通秩序混亂和交通擁堵。而在一些偏遠地區(qū)或非高峰時段，交通流密度則相對較低。不同出行模式在道路上的分布也不均勻，公交專用道上主要是公交車輛行駛，其交通流密度相對穩(wěn)定，且與其他車道的交通流密度存在差異；自行車道上的自行車交通流密度則受到出行需求和自行車道設(shè)施條件的影響。例如，在設(shè)有完善自行車道的區(qū)域，自行車交通流密度可能相對較高；而在自行車道不完善或被占用的區(qū)域，自行車交通流可能會混入機動車道或人行道，導(dǎo)致交通流密度分布異常。不同出行模式的流量變化規(guī)律各不相同，進一步增加了交通流流量特性的復(fù)雜性。公交和地鐵的客流量具有明顯的高峰和低谷時段。在早晚高峰時段，公交和地鐵的客流量大幅增加，以滿足居民的通勤需求。根據(jù)某城市公交公司的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，早高峰時段，主要公交線路的客流量是平峰時段的2-3倍，部分熱門線路甚至更高。而在非高峰時段，客流量則明顯減少。私人汽車的流量分布則受到居民出行時間、出行目的以及交通管制等多種因素的影響。在工作日的白天，城市中心區(qū)域的私人汽車流量較大；在周末和節(jié)假日，城市周邊的旅游景區(qū)、購物中心等區(qū)域的私人汽車流量會顯著增加。共享單車和網(wǎng)約車的流量則具有較強的隨機性和時空差異性。共享單車的使用量在不同時間段和不同區(qū)域變化較大，如在地鐵站、公交站附近以及商業(yè)區(qū)、學(xué)校周邊，共享單車的流量在特定時間段會出現(xiàn)高峰。網(wǎng)約車的流量則受到用戶需求的即時性影響，在夜間或特殊天氣條件下，網(wǎng)約車的需求可能會突然增加，導(dǎo)致流量的不穩(wěn)定。多出行模式下，不同出行模式之間的相互干擾也會改變交通流特性。當自行車在機動車道上行駛時，會影響機動車的正常通行，增加機動車之間的安全距離，降低道路的通行能力，從而改變交通流的速度、密度和流量特性。公交車輛在進出站點時，會與周邊的機動車和非機動車產(chǎn)生交通沖突，影響交通流的順暢性。例如，公交車輛在站點?？繒r，會占用道路空間，導(dǎo)致后方車輛排隊等待，影響交通流的連續(xù)性，使交通流速度下降，密度增加。2.3.3網(wǎng)絡(luò)擁堵傳播機制在多出行模式的城市交通動態(tài)網(wǎng)絡(luò)中，擁堵在不同出行模式網(wǎng)絡(luò)中的傳播規(guī)律呈現(xiàn)出多樣化的特點。在道路網(wǎng)絡(luò)中，當某一路段出現(xiàn)擁堵時，交通流速度會降低，車輛排隊長度不斷增加。擁堵首先會沿著該路段向上下游傳播。在擁堵路段的上游，由于車輛無法快速通過，會導(dǎo)致車輛在進入該路段前排隊等待，排隊長度逐漸向上游延伸，影響范圍不斷擴大。在擁堵路段的下游，由于交通流的不暢，車輛在駛出擁堵路段后也難以恢復(fù)正常速度，會導(dǎo)致下游路段的交通流密度增加，車速下降，擁堵逐漸向下游擴散。如果擁堵路段是交通主干道上的關(guān)鍵節(jié)點，如重要的交叉口或瓶頸路段，擁堵的傳播速度會更快，影響范圍會更廣。當某城市主干道上的一個重要交叉口發(fā)生交通擁堵時，由于該交叉口連接著多條主要道路，擁堵會迅速向與之相連的道路傳播，導(dǎo)致周邊區(qū)域的交通陷入混亂，甚至可能引發(fā)整個城市交通網(wǎng)絡(luò)的擁堵。不同出行模式在道路網(wǎng)絡(luò)中的相互影響也會加劇擁堵的傳播。私家車、公交車、網(wǎng)約車等在道路上混行，當某一種出行模式的車輛出現(xiàn)故障或違規(guī)行駛時，容易引發(fā)交通沖突，導(dǎo)致交通擁堵的產(chǎn)生和傳播。如公交車在行駛過程中突然故障，停靠在道路中間，會阻礙其他車輛的通行，引發(fā)后方車輛的擁堵，并逐漸向周邊道路傳播。在公共交通網(wǎng)絡(luò)中，地鐵線路的擁堵傳播具有獨特的特點。當?shù)罔F某一站點出現(xiàn)客流高峰，如在早晚高峰時段，大量乘客集中進站或出站，會導(dǎo)致該站點的換乘通道、站臺等區(qū)域擁堵。這種擁堵會影響列車的正常?？亢桶l(fā)車時間，使得后續(xù)列車在該站點的停留時間延長，從而導(dǎo)致整個線路的運行效率下降。如果擁堵情況較為嚴重，還會引發(fā)列車的晚點，晚點信息會沿著線路依次傳遞，影響后續(xù)站點的列車運行秩序，導(dǎo)致?lián)矶略谡麄€地鐵線路上傳播。公交網(wǎng)絡(luò)的擁堵傳播則與道路擁堵密切相關(guān)。當?shù)缆烦霈F(xiàn)擁堵時，公交車輛行駛速度減慢，到站時間延遲，導(dǎo)致公交線路的發(fā)車間隔不穩(wěn)定。如果某一區(qū)域的道路擁堵持續(xù)時間較長，公交車輛會在該區(qū)域集中，形成“串車”現(xiàn)象，即多輛公交車同時到達同一站點，使得后續(xù)站點的乘客等待時間大幅增加，乘客積壓，擁堵從道路傳播到公交網(wǎng)絡(luò)中。此外，公交線路之間的換乘節(jié)點也是擁堵傳播的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。當一個公交線路的車輛因擁堵晚點到達換乘節(jié)點時，會影響換乘乘客的出行，導(dǎo)致?lián)Q乘節(jié)點的乘客積壓，擁堵進一步向其他公交線路傳播。不同出行模式網(wǎng)絡(luò)之間存在著擁堵的傳導(dǎo)效應(yīng)。當?shù)缆肪W(wǎng)絡(luò)發(fā)生擁堵時，部分原本選擇私家車出行的居民可能會轉(zhuǎn)而選擇公共交通出行，導(dǎo)致公共交通客流量增加，加重公共交通網(wǎng)絡(luò)的負擔，引發(fā)公共交通網(wǎng)絡(luò)的擁堵。在早高峰時段，城市道路擁堵嚴重，許多私家車主放棄開車，選擇乘坐地鐵或公交出行，使得地鐵和公交的客流量瞬間激增，導(dǎo)致地鐵車廂擁擠、公交站點乘客積壓，公共交通網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)擁堵。反之，當公共交通網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)故障或擁堵時，如地鐵因設(shè)備故障臨時停運部分線路，大量乘客會被迫選擇其他出行模式，如打車或騎自行車，這會導(dǎo)致道路上的網(wǎng)約車需求增加，自行車流量增大，從而引發(fā)道路網(wǎng)絡(luò)的擁堵。這種不同出行模式網(wǎng)絡(luò)之間的擁堵傳導(dǎo)，使得城市交通擁堵問題更加復(fù)雜，治理難度加大。三、多出行模式下城市交通動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分配模型構(gòu)建3.1相關(guān)理論基礎(chǔ)3.1.1交通分配理論交通分配理論是交通規(guī)劃和管理領(lǐng)域的核心理論之一，它旨在研究如何將交通需求合理地分配到交通網(wǎng)絡(luò)中的各個路徑上，以實現(xiàn)交通系統(tǒng)的高效運行。其中，Wardop均衡原理是交通分配理論的重要基石，它為交通流量分配提供了基本的理論框架。Wardop均衡原理包含兩個重要概念：用戶均衡（UE,UserEquilibrium）和系統(tǒng)最優(yōu)（SO,SystemOptimization）。用戶均衡的基本假設(shè)是出行者在選擇出行路徑時，總是以自身的出行成本最小為目標。在這種情況下，當交通網(wǎng)絡(luò)達到均衡狀態(tài)時，所有被出行者選擇的路徑的出行成本相等，且等于最小出行成本，而未被選擇的路徑的出行成本大于或等于最小出行成本。例如，在一個簡單的交通網(wǎng)絡(luò)中，有兩條從A地到B地的路徑，路徑1和路徑2。假設(shè)出行者可以準確獲取兩條路徑的出行成本信息，當路徑1的出行成本低于路徑2時，大量出行者會選擇路徑1，隨著選擇路徑1的出行者增多，路徑1會出現(xiàn)擁堵，導(dǎo)致其出行成本上升，當路徑1的出行成本上升到與路徑2相等時，出行者在路徑1和路徑2之間的選擇達到一種平衡，此時交通網(wǎng)絡(luò)達到用戶均衡狀態(tài)。用戶均衡反映了出行者個體的路徑選擇行為，體現(xiàn)了交通系統(tǒng)中個體理性的決策過程。系統(tǒng)最優(yōu)則是從整個交通系統(tǒng)的角度出發(fā)，以系統(tǒng)的總出行成本最小為目標來分配交通流量。在系統(tǒng)最優(yōu)狀態(tài)下，交通流的分配使得整個交通系統(tǒng)的運行效率達到最高，總出行時間、總能耗等系統(tǒng)指標達到最優(yōu)。例如，在一個城市交通網(wǎng)絡(luò)中，通過合理規(guī)劃交通流量在不同道路和出行模式上的分配，使得所有出行者的總出行時間最短，或者總能耗最低，這就是系統(tǒng)最優(yōu)的實現(xiàn)。系統(tǒng)最優(yōu)更多地體現(xiàn)了交通規(guī)劃者和管理者對整個交通系統(tǒng)的宏觀調(diào)控目標，追求的是系統(tǒng)的整體效益最大化。用戶均衡和系統(tǒng)最優(yōu)在實際應(yīng)用中具有不同的意義和作用。用戶均衡更符合出行者的實際行為決策，能夠反映出個體在面對交通選擇時的理性反應(yīng)，因此在預(yù)測交通流量的實際分布和評估交通設(shè)施對出行者的影響方面具有重要價值。例如，在分析新建一條道路對周邊交通流量的影響時，基于用戶均衡理論可以預(yù)測出行者如何根據(jù)新道路的通行條件和出行成本來調(diào)整自己的出行路徑，從而為交通規(guī)劃和管理提供決策依據(jù)。而系統(tǒng)最優(yōu)則更側(cè)重于從宏觀層面優(yōu)化交通系統(tǒng)的運行，為交通政策的制定和交通設(shè)施的規(guī)劃提供指導(dǎo)。例如，在制定交通擁堵治理政策時，以系統(tǒng)最優(yōu)為目標，可以通過優(yōu)化交通信號配時、設(shè)置公交專用道等措施，引導(dǎo)交通流量合理分布，提高整個交通系統(tǒng)的運行效率。然而，在實際交通系統(tǒng)中，由于出行者的信息獲取不完全、決策行為的復(fù)雜性以及交通系統(tǒng)的動態(tài)變化等因素，實現(xiàn)嚴格的用戶均衡和系統(tǒng)最優(yōu)往往存在一定的困難。出行者可能無法準確獲取所有路徑的實時出行成本信息，導(dǎo)致其路徑選擇并非完全基于最小出行成本原則；交通系統(tǒng)中的突發(fā)事件（如交通事故、道路施工等）會導(dǎo)致道路通行能力和出行成本的突然變化，使得交通網(wǎng)絡(luò)難以維持在均衡狀態(tài)。因此，在實際應(yīng)用中，需要綜合考慮各種因素，對交通分配理論進行不斷的完善和拓展，以提高其對實際交通系統(tǒng)的適應(yīng)性和有效性。3.1.2動態(tài)交通流理論動態(tài)交通流理論是研究交通流隨時間和空間動態(tài)變化規(guī)律的學(xué)科，它對于深入理解交通擁堵的形成機制、傳播規(guī)律以及制定有效的交通管理策略具有重要意義。Lighthill-Whitham-Richards（LWR）模型和元胞傳輸模型（CTM,CellTransmissionModel）是動態(tài)交通流理論中的兩個重要模型。LWR模型是一種宏觀交通流模型，它基于流體力學(xué)的連續(xù)性方程，將交通流視為一種連續(xù)的流體，通過描述交通密度、流量和速度之間的關(guān)系來研究交通流的動態(tài)變化。LWR模型的基本假設(shè)是交通流在空間和時間上是連續(xù)的，并且車輛的速度只與交通密度有關(guān)。該模型的核心方程為：\frac{\partial\rho(x,t)}{\partialt}+\frac{\partialq(x,t)}{\partialx}=0其中，\rho(x,t)表示在位置x和時間t的交通密度，q(x,t)表示在位置x和時間t的交通流量。通過引入流量-密度關(guān)系q=v(\rho)\rho（其中v(\rho)為速度-密度函數(shù)），可以進一步描述交通流的動態(tài)特性。例如，當交通密度較低時，車輛可以自由行駛，速度較高，流量隨著密度的增加而增加；當交通密度達到一定程度后，車輛之間的相互干擾加劇，速度開始下降，流量也隨之減少，當交通密度達到堵塞密度時，流量降為零。LWR模型能夠較好地解釋交通擁堵的形成和消散過程，如交通波的傳播、瓶頸路段的擁堵產(chǎn)生等現(xiàn)象。在高速公路上，當某路段的交通流量超過其通行能力時，交通密度會逐漸增加，形成擁堵波，擁堵波會沿著道路向后傳播，導(dǎo)致后方車輛排隊等待，這一過程可以通過LWR模型進行有效的模擬和分析。元胞傳輸模型是一種基于微觀和宏觀相結(jié)合的交通流模型，它將交通網(wǎng)絡(luò)劃分為一系列的元胞，每個元胞代表一段道路或一個路口。元胞傳輸模型通過描述車輛在元胞之間的轉(zhuǎn)移規(guī)則來模擬交通流的動態(tài)變化。在元胞傳輸模型中，每個元胞都有一定的容量限制，當元胞內(nèi)的車輛數(shù)量超過其容量時，就會發(fā)生擁堵。車輛在元胞之間的轉(zhuǎn)移取決于元胞的狀態(tài)（如是否擁堵、車輛密度等）以及交通規(guī)則（如信號燈控制、車輛跟馳規(guī)則等）。例如，在一個包含多個元胞的道路網(wǎng)絡(luò)中，當某個元胞處于擁堵狀態(tài)時，進入該元胞的車輛數(shù)量會受到限制，而從該元胞駛出的車輛數(shù)量則取決于其下游元胞的狀態(tài)和交通信號的控制。元胞傳輸模型能夠更細致地描述交通流在局部區(qū)域的變化情況，如交叉口的交通流沖突、車輛的加減速行為等，對于研究城市交通網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)特性具有重要的應(yīng)用價值。它可以準確地模擬車輛在交叉口的排隊、等待和通過過程，分析不同交通信號配時方案對交叉口通行能力和交通擁堵的影響，為交通信號優(yōu)化提供依據(jù)。LWR模型和元胞傳輸模型在實際應(yīng)用中各有優(yōu)勢。LWR模型具有簡潔、易于理解和分析的特點，能夠從宏觀層面揭示交通流的整體變化規(guī)律，適用于對大規(guī)模交通網(wǎng)絡(luò)的整體分析和規(guī)劃。例如，在研究城市區(qū)域之間的交通流量分布和擁堵傳播時，LWR模型可以提供宏觀的視角和分析方法。而元胞傳輸模型則更注重交通流的微觀細節(jié)和局部變化，能夠準確地模擬交通流在復(fù)雜交通環(huán)境下的行為，適用于對微觀交通現(xiàn)象的研究和交通設(shè)施的優(yōu)化設(shè)計。例如，在研究交叉口的交通控制策略、公交站點的設(shè)置對交通流的影響等問題時，元胞傳輸模型能夠提供更詳細的信息和更準確的模擬結(jié)果。在實際應(yīng)用中，常常根據(jù)具體的研究問題和需求，選擇合適的模型或結(jié)合使用這兩種模型，以更全面、準確地研究交通流的動態(tài)特性。3.2動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分配模型要素3.2.1網(wǎng)絡(luò)描述城市交通動態(tài)網(wǎng)絡(luò)可以用有向圖G=(N,L)來描述，其中N表示節(jié)點集合，L表示鏈路集合。節(jié)點代表交通網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵位置，如交叉口、公交站點、地鐵站點等。交叉口作為道路網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點，是不同方向道路的交匯點，車輛和行人在這里進行轉(zhuǎn)向、通行等操作，其交通組織方式和通行能力對整個道路網(wǎng)絡(luò)的運行效率有著重要影響；公交站點是公交線路上乘客上下車的地點，其位置的設(shè)置直接關(guān)系到公交服務(wù)的覆蓋范圍和乘客的出行便利性；地鐵站點則是地鐵線路上的重要節(jié)點，承擔著大量客流的集散功能，與周邊的交通設(shè)施和城市功能區(qū)緊密相連。鏈路則表示連接節(jié)點之間的道路、公交線路、地鐵線路等交通通道。道路鏈路具有不同的等級和通行能力，快速路鏈路通常具有較高的通行能力和行駛速度，能夠快速疏散長距離的交通流；主干道鏈路承擔著城市主要的交通流量，連接著城市的各個重要區(qū)域；次干道和支路鏈路則更加細化地分布在城市中，為居民的短距離出行提供服務(wù)。公交線路鏈路按照固定的線路和時間表運行，連接著各個公交站點，為乘客提供公共交通服務(wù)；地鐵線路鏈路在地下或高架上獨立運行，以其大運量和快速的特點，成為城市中長距離出行的重要選擇。路徑是指從起點到終點的一系列有序節(jié)點和鏈路的組合。在多出行模式下，不同出行模式具有各自的路徑集合。對于私家車出行，路徑選擇較為靈活，駕駛員可以根據(jù)實時交通狀況、出行時間、目的地等因素，在道路網(wǎng)絡(luò)中自由選擇路徑。在高峰時段，駕駛員可能會避開擁堵路段，選擇相對暢通的小路前往目的地；而在非高峰時段，可能會選擇距離較短的主干道。公交出行的路徑則由公交線路決定，乘客需要根據(jù)公交線路的走向和站點設(shè)置，選擇合適的公交線路和換乘站點來完成出行。地鐵出行的路徑同樣受到地鐵線路的限制，乘客需要在地鐵站點之間進行換乘，以到達目的地。不同出行模式路徑之間存在著相互關(guān)聯(lián)和影響。在一些換乘樞紐，如公交與地鐵的換乘站，乘客可以在不同出行模式路徑之間進行轉(zhuǎn)換，這種轉(zhuǎn)換使得不同出行模式的路徑相互交織，形成了復(fù)雜的交通網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。如果公交站點與地鐵站點之間的換乘距離過長或換乘設(shè)施不完善，會影響乘客的換乘意愿和出行效率，進而影響不同出行模式路徑的客流量分布。3.2.2出行需求表示出行需求通常以O(shè)D對的形式表示，即從起點（Origin）到終點（Destination）的出行需求。在多出行模式下，不同時段、不同OD對的出行需求存在差異。為了準確確定出行需求，需要考慮多種因素。時間因素對出行需求有著顯著影響。一天中的不同時段，出行需求的強度和分布各不相同。在早晚高峰時段，由于居民的通勤需求，交通流量大幅增加，尤其是在居住區(qū)與工作區(qū)、學(xué)校之間的OD對，出行需求最為集中。以北京為例，早高峰時段（7:00-9:00），從回龍觀、天通苑等大型居住區(qū)到中關(guān)村、國貿(mào)等工作區(qū)的OD對出行需求極高，道路和公共交通都面臨著巨大的壓力；晚高峰時段（17:00-19:00），則是從工作區(qū)返回居住區(qū)的出行需求達到高峰。工作日和周末的出行需求也存在明顯差異。工作日的出行需求主要以通勤和商務(wù)出行為主，出行時間相對集中；而周末的出行需求則更加多樣化，包括休閑娛樂、購物、旅游等，出行時間相對分散，且在一些商業(yè)區(qū)、旅游景點等區(qū)域的OD對出行需求會明顯增加。在周末，前往商場、公園、電影院等場所的出行需求會大幅上升，導(dǎo)致周邊區(qū)域的交通流量增大。空間因素也對出行需求產(chǎn)生重要影響。城市中不同區(qū)域的功能定位和人口分布決定了OD對的分布特征。在商業(yè)區(qū)，由于商業(yè)活動頻繁，吸引了大量的消費者和工作人員，與周邊居住區(qū)、辦公區(qū)之間的OD對出行需求較大。在上海的南京路步行街商業(yè)區(qū)，每天都有大量來自不同區(qū)域的消費者前往購物、休閑，與周邊的居民區(qū)和辦公區(qū)形成了密集的OD對聯(lián)系。在居住區(qū)，居民的日常出行需求主要集中在與工作區(qū)、學(xué)校、商業(yè)區(qū)、醫(yī)療機構(gòu)等功能區(qū)之間。在大型居住區(qū)周邊，往往配套有學(xué)校、超市等設(shè)施，居民與這些設(shè)施之間的出行需求頻繁。而在工業(yè)區(qū)，與原材料供應(yīng)地、產(chǎn)品銷售地以及員工居住區(qū)之間存在著大量的貨物運輸和人員通勤需求，形成了特定的OD對模式。一些制造業(yè)集中的工業(yè)區(qū)，需要從外地運輸原材料，同時將生產(chǎn)的產(chǎn)品運往各地銷售，與原材料產(chǎn)地和銷售地之間的貨物運輸需求較大，同時員工上下班也形成了與居住區(qū)之間的人員出行需求。為了獲取準確的出行需求數(shù)據(jù)，可以采用多種方法。傳統(tǒng)的交通調(diào)查方法，如居民出行調(diào)查、車輛OD調(diào)查等，通過問卷調(diào)查、路邊詢問、牌照登記等方式，收集居民的出行信息，包括出行起點、終點、出行時間、出行方式等，從而統(tǒng)計出不同時段、不同OD對的出行需求。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，收集和分析交通卡刷卡數(shù)據(jù)、手機信令數(shù)據(jù)、網(wǎng)約車訂單數(shù)據(jù)等，可以更加實時、準確地獲取出行需求信息。交通卡刷卡數(shù)據(jù)可以記錄乘客的上下車地點和時間，通過對大量刷卡數(shù)據(jù)的分析，可以精確地掌握公交、地鐵等公共交通的客流量分布和出行需求特征；手機信令數(shù)據(jù)則可以反映用戶的位置移動信息，通過對手機信令數(shù)據(jù)的挖掘和分析，可以獲取居民的出行軌跡和出行需求，為交通規(guī)劃和管理提供重要的數(shù)據(jù)支持。3.2.3阻抗函數(shù)阻抗函數(shù)是描述出行成本的關(guān)鍵要素，它綜合考慮了時間、費用、舒適度等多種因素，反映了出行者在選擇出行路徑和出行模式時所面臨的代價。時間因素是阻抗函數(shù)中最重要的因素之一。出行時間包括行駛時間、等待時間和換乘時間等。行駛時間與道路的通行能力、交通流量、車速等因素密切相關(guān)。在交通擁堵的情況下，道路通行能力下降，車輛行駛速度減慢，行駛時間會大幅增加。在城市早高峰時段，主干道上車輛擁堵，車輛的平均行駛速度可能降至每小時20公里以下，相比非擁堵時段，行駛時間會增加數(shù)倍。等待時間包括在公交站點、地鐵站點的候車時間以及在交叉口的等待信號燈時間等。公交和地鐵的發(fā)車間隔時間會影響乘客的候車時間，如果發(fā)車間隔過長，乘客的等待時間會增加，出行成本也會相應(yīng)提高。在一些公交線路上，發(fā)車間隔可能達到15-20分鐘，這使得乘客在站點的等待時間較長，降低了出行的便利性。換乘時間則是指在不同出行模式之間或同一種出行模式的不同線路之間進行換乘時所花費的時間。如果換乘站點的布局不合理，換乘通道過長或標識不清晰，會導(dǎo)致乘客換乘時間增加。在一些大型交通樞紐，如北京的西直門交通樞紐，地鐵2號線、4號線和13號線在此換乘，如果乘客不熟悉換乘路線，可能會花費較長時間尋找換乘通道，增加了出行的時間成本。費用因素也是阻抗函數(shù)的重要組成部分，包括出行的經(jīng)濟成本和時間價值成本。經(jīng)濟成本涵蓋了燃油費、公交地鐵票價、停車費、過路費等。對于私家車出行，燃油費和停車費是主要的經(jīng)濟成本。在油價較高的情況下，私家車出行的燃油費用會增加，使得出行成本上升；而在城市中心區(qū)域，停車資源緊張，停車費用昂貴，也會進一步提高私家車出行的經(jīng)濟成本。公交和地鐵的票價則根據(jù)行程距離和運營成本等因素確定，不同城市和不同線路的票價有所差異。一些城市的地鐵采用分段計價的方式，根據(jù)乘客的乘車距離計算票價，乘客的出行距離越長，票價越高。時間價值成本則是指出行者對時間的主觀評價，不同出行者由于收入水平、出行目的等因素的不同，對時間的價值評價也不同。對于商務(wù)出行者來說，時間價值較高，他們更愿意選擇快速、便捷的出行方式，即使費用相對較高；而對于休閑出行者來說，時間價值相對較低，他們可能更注重出行的經(jīng)濟性，愿意選擇費用較低但時間較長的出行方式。舒適度因素雖然相對較難量化，但在出行者的決策中也起著重要作用。舒適度包括車內(nèi)空間、座椅舒適度、擁擠程度、空氣質(zhì)量等。在公交和地鐵出行中，如果車廂內(nèi)過于擁擠，乘客的舒適度會大大降低。在早高峰時段，一些城市的地鐵車廂內(nèi)人滿為患，乘客甚至難以找到站立的空間，這種擁擠的環(huán)境會讓乘客感到不適，增加了出行的心理成本。而私家車出行則在舒適度方面具有一定優(yōu)勢，車內(nèi)空間相對獨立，乘客可以根據(jù)自己的需求調(diào)整座椅、溫度等，提供了較為舒適的出行環(huán)境。但私家車也可能會受到交通擁堵、道路顛簸等因素的影響，降低舒適度。綜合考慮以上因素，構(gòu)建阻抗函數(shù)的一般形式可以表示為：C=f(t,c,s)，其中C表示出行阻抗，t表示出行時間，c表示出行費用，s表示出行舒適度。具體的函數(shù)形式可以根據(jù)實際情況進行確定和調(diào)整，例如可以采用線性加權(quán)的方式將時間、費用和舒適度進行組合，也可以根據(jù)不同出行模式的特點，采用不同的函數(shù)形式來描述阻抗。在實際應(yīng)用中，需要通過大量的調(diào)查和數(shù)據(jù)分析，確定各個因素的權(quán)重和具體的函數(shù)參數(shù)，以提高阻抗函數(shù)的準確性和可靠性，從而更準確地反映出行者的出行決策行為。3.3多模式動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分配模型構(gòu)建3.3.1單一模式分配模型以私家車出行模式為例，構(gòu)建單一模式動態(tài)分配模型。假設(shè)交通網(wǎng)絡(luò)為有向圖G=(N,L)，其中N為節(jié)點集合，L為鏈路集合。對于私家車出行，出行者在選擇路徑時，通常以最小化出行成本為目標，這里的出行成本主要考慮時間成本和燃油成本。定義決策變量：x_{rs}^k(t)：表示在時刻t，從起點r到終點s選擇路徑k的私家車流量。f_a(t)：表示在時刻t，鏈路a上的總流量。出行成本函數(shù)：鏈路a上的時間成本函數(shù)t_a(f_a(t))，通常采用BPR（BureauofPublicRoads）函數(shù)來描述，即t_a(f_a(t))=t_{a0}(1+\alpha(\frac{f_a(t)}{C_a})^{\beta})，其中t_{a0}為鏈路a在自由流狀態(tài)下的行駛時間，C_a為鏈路a的通行能力，\alpha和\beta為經(jīng)驗參數(shù)，一般\alpha=0.15，\beta=4。該函數(shù)反映了隨著鏈路流量的增加，行駛時間會非線性增長的特性。燃油成本函數(shù)c_a(f_a(t))，燃油成本與車輛行駛速度、行駛距離以及燃油價格等因素相關(guān)。假設(shè)車輛的燃油消耗率與行駛速度的關(guān)系為\rho(v)，燃油價格為p，鏈路a的長度為l_a，則燃油成本函數(shù)可表示為c_a(f_a(t))=p\cdot\rho(v_a(f_a(t)))\cdotl_a，其中v_a(f_a(t))為鏈路a上的車輛行駛速度，它與鏈路流量f_a(t)相關(guān)，一般來說，隨著流量的增加，行駛速度會降低。則從起點r到終點s選擇路徑k的私家車出行成本C_{rs}^k(t)為：C_{rs}^k(t)=\sum_{a\ink}[t_a(f_a(t))+c_a(f_a(t))]根據(jù)Wardrop用戶均衡原理，在均衡狀態(tài)下，所有被選擇路徑的出行成本相等且等于最小出行成本，未被選擇路徑的出行成本大于或等于最小出行成本。因此，單一模式動態(tài)分配模型的約束條件為：流量守恒約束：對于除起點r和終點s外的任意節(jié)點n，有\(zhòng)sum_{k}x_{rs}^k(t)\delta_{n}^{rs,k}=\sum_{k}x_{rs}^k(t)\delta_{n'}^{rs,k}，其中\(zhòng)delta_{n}^{rs,k}為路徑k上節(jié)點n的關(guān)聯(lián)系數(shù)，若節(jié)點n在路徑k上且為進入節(jié)點，則\delta_{n}^{rs,k}=1；若為離開節(jié)點，則\delta_{n}^{rs,k}=-1；否則\delta_{n}^{rs,k}=0。該約束保證了在每個節(jié)點處，流入的流量等于流出的流量。路徑流量非負約束：x_{rs}^k(t)\geq0，表示路徑上的流量不能為負數(shù)?？偭髁考s束：\sum_{k}x_{rs}^k(t)=q_{rs}(t)，其中q_{rs}(t)為在時刻t，從起點r到終點s的私家車出行需求。該約束確保了分配到各路徑上的流量總和等于總的出行需求。目標函數(shù)為最小化系統(tǒng)總出行成本：\min\sum_{r}\sum_{s}\sum_{k}\int_{0}^{T}C_{rs}^k(t)x_{rs}^k(t)dt其中T為研究的時間周期。該目標函數(shù)反映了在整個研究時間周期內(nèi)，通過合理分配私家車流量，使系統(tǒng)的總出行成本達到最小。3.3.2多模式組合分配模型考慮多種出行模式組合，建立綜合分配模型。假設(shè)存在m種出行模式，如私家車、公交、地鐵、共享單車等。定義決策變量：x_{rs}^{k,m}(t)：表示在時刻t，從起點r到終點s選擇路徑k的第m種出行模式的流量。f_a^m(t)：表示在時刻t，鏈路a上第m種出行模式的流量。出行成本函數(shù)：不同出行模式的出行成本函數(shù)C_{rs}^{k,m}(t)，除了考慮時間成本和經(jīng)濟成本外，還需考慮舒適度等因素。對于公交出行，出行成本不僅包括乘車時間、票價，還包括換乘次數(shù)、候車環(huán)境等因素對舒適度的影響；對于地鐵出行，同樣需要考慮乘車時間、票價、換乘便捷性以及車廂擁擠程度等因素。以公交出行為例，其出行成本函數(shù)可表示為C_{rs}^{k,b}(t)=\omega_1t_{rs}^{k,b}(t)+\omega_2c_{rs}^{k,b}(t)+\omega_3n_{rs}^{k,b}(t)+\omega_4s_{rs}^{k,b}(t)，其中t_{rs}^{k,b}(t)為公交出行時間，c_{rs}^{k,b}(t)為公交票價，n_{rs}^{k,b}(t)為換乘次數(shù)，s_{rs}^{k,b}(t)為反映舒適度的指標（如車廂擁擠度等），\omega_1、\omega_2、\omega_3、\omega_4為相應(yīng)的權(quán)重，它們反映了出行者對不同因素的重視程度，可通過調(diào)查分析等方法確定。多模式組合分配模型的約束條件：流量守恒約束：對于除起點r和終點s外的任意節(jié)點n，有\(zhòng)sum_{k}\sum_{m}x_{rs}^{k,m}(t)\delta_{n}^{rs,k}=\sum_{k}\sum_{m}x_{rs}^{k,m}(t)\delta_{n'}^{rs,k}，保證在每個節(jié)點處，各種出行模式的流入流量等于流出流量。路徑流量非負約束：x_{rs}^{k,m}(t)\geq0，表示每種出行模式在各路徑上的流量不能為負數(shù)。總流量約束：\sum_{k}\sum_{m}x_{rs}^{k,m}(t)=q_{rs}(t)，確保分配到各路徑和各出行模式上的流量總和等于總的出行需求。模式流量約束：對于每種出行模式m，有\(zhòng)sum_{r}\sum_{s}\sum_{k}x_{rs}^{k,m}(t)=Q^m(t)，其中Q^m(t)為在時刻t，第m種出行模式的總需求。該約束保證了每種出行模式的流量分配符合其總需求。目標函數(shù)為最小化系統(tǒng)總出行成本：\min\sum_{r}\sum_{s}\sum_{k}\sum_{m}\int_{0}^{T}C_{rs}^{k,m}(t)x_{rs}^{k,m}(t)dt此目標函數(shù)綜合考慮了多種出行模式下，通過合理分配各出行模式在不同路徑上的流量，使系統(tǒng)的總出行成本達到最小，從而實現(xiàn)交通資源的優(yōu)化配置。3.3.3模型約束條件流量守恒約束是動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分配模型的基本約束之一，它確保了在整個交通網(wǎng)絡(luò)中，交通流量在各個節(jié)點處保持平衡。對于每個節(jié)點n，流入該節(jié)點的各種出行模式的流量總和必須等于流出該節(jié)點的流量總和。在一個簡單的交通網(wǎng)絡(luò)中，有節(jié)點A、B、C，從節(jié)點A到節(jié)點B有私家車、公交兩種出行模式的流量，從節(jié)點B到節(jié)點C也有相應(yīng)的流量。根據(jù)流量守恒約束，從節(jié)點A流入節(jié)點B的私家車和公交流量之和，必須等于從節(jié)點B流出到節(jié)點C的私家車和公交流量之和。這一約束反映了交通流在網(wǎng)絡(luò)中的連續(xù)性，保證了模型的合理性和可行性。容量限制約束是為了考慮道路、公交車輛、地鐵車廂等交通設(shè)施的實際承載能力。每條鏈路a都有其特定的通行能力C_a，在任意時刻t，鏈路a上所有出行模式的流量總和\sum_{m}f_a^m(t)不能超過其通行能力C_a。在城市道路中，某條主干道的通行能力為每小時5000輛車，當私家車、公交、網(wǎng)約車等各種出行模式的車輛在該主干道上行駛時，其總流量在任何時刻都不能超過5000輛，否則就會出現(xiàn)交通擁堵，導(dǎo)致交通運行效率下降。容量限制約束的存在，使得模型能夠更加真實地反映實際交通情況，為交通規(guī)劃和管理提供可靠的依據(jù)。換乘約束主要針對涉及換乘的出行模式，如公交與地鐵之間的換乘、不同公交線路之間的換乘等。換乘約束包括換乘時間約束和換乘容量約束。換乘時間約束要求乘客在換乘過程中的總時間不能超過一定的閾值，以保證出行的高效性。在公交與地鐵換乘時，乘客從下公交車到上地鐵的時間，包括步行到地鐵站、購票、安檢等環(huán)節(jié)的時間總和，不能超過15分鐘，否則會影響乘客的出行體驗，導(dǎo)致他們可能選擇其他出行模式。換乘容量約束則考慮了換乘站點的實際承載能力，在某一時刻，換乘站點內(nèi)等待換乘的乘客數(shù)量不能超過站點的最大容納量，否則會造成換乘站點的擁堵，影響整個交通系統(tǒng)的運行。在一個大型交通樞紐，如北京的東直門交通樞紐，同時有地鐵2號線、13號線和機場快軌在此換乘，該樞紐的換乘容量是有限的，在高峰期需要對換乘人數(shù)進行控制，以確保換乘過程的順暢。四、多出行模式下城市交通動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分配算法設(shè)計與求解4.1算法設(shè)計思路4.1.1啟發(fā)式算法原理啟發(fā)式算法是一類基于直觀或經(jīng)驗構(gòu)造的算法，旨在在可接受的計算時間內(nèi)尋求問題的近似最優(yōu)解。在多出行模式下城市交通動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分配問題中，遺傳算法、蟻群算法、模擬退火算法等啟發(fā)式算法被廣泛應(yīng)用，它們各自基于獨特的原理，為解決復(fù)雜的交通分配問題提供了有效的途徑。遺傳算法（GeneticAlgorithm，GA）是模擬達爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學(xué)機理的生物進化過程的計算模型。它將問題的解編碼成染色體，每個染色體代表一個可能的解決方案。算法從一組隨機生成的初始種群開始，通過選擇、交叉和變異等遺傳操作，逐代演化產(chǎn)生出越來越好的近似解。在選擇操作中，根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)評估每個染色體的優(yōu)劣，適應(yīng)度高的染色體有更大的概率被選擇進入下一代，體現(xiàn)了“適者生存”的原則。交叉操作則是將兩個父代染色體的部分基因進行交換，產(chǎn)生新的子代染色體，以增加種群的多樣性。變異操作是對染色體的某些基因進行隨機改變，防止算法陷入局部最優(yōu)解。在解決交通動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分配問題時，染色體可以編碼為不同出行模式下的路徑組合，適應(yīng)度函數(shù)可以定義為系統(tǒng)總出行成本或其他與交通效率相關(guān)的指標。通過遺傳算法的迭代優(yōu)化，逐步尋找出使系統(tǒng)性能最優(yōu)的交通流量分配方案。蟻群算法（AntColonyOptimization，ACO）模擬自然界螞蟻覓食行為來求解優(yōu)化問題。螞蟻在尋找食物過程中會釋放一種稱為信息素的物質(zhì)，信息素會隨著時間逐漸揮發(fā)，但同時也會被螞蟻在經(jīng)過時加強。由于螞蟻傾向于沿著信息素濃度高的路徑移動，這形成了一個正反饋機制，使得高效率的路徑得到強化，低效率的路徑則逐漸弱化。在交通動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分配中，將網(wǎng)絡(luò)中的路徑看作螞蟻行走的路線，信息素濃度表示路徑的優(yōu)劣程度。螞蟻在選擇下一個節(jié)點時，會根據(jù)當前節(jié)點到其他未訪問節(jié)點間的信息素濃度和啟發(fā)式信息（如距離倒數(shù)）的綜合考量來確定選擇概率。隨著迭代的進行，螞蟻會逐漸找到較優(yōu)的路徑組合，實現(xiàn)交通流量的合理分配。例如，在一個城市交通網(wǎng)絡(luò)中，螞蟻通過信息素的指引，不斷探索不同的出行路徑，最終找到從起點到終點的最優(yōu)或近似最優(yōu)路徑，從而確定各出行模式下的交通流量分配。模擬退火算法（SimulatedAnnealing，SA）受到金屬退火過程的啟發(fā)，通過模擬物理系統(tǒng)在退火過程中的逐步冷卻，找到全局最優(yōu)解。在優(yōu)化過程中，算法允許在一定概率下接受較差的解，以避免陷入局部最優(yōu)解。算法從一個初始解開始，設(shè)置初始溫度。在每一步迭代中，從當前解的鄰域中隨機選擇一個新解，根據(jù)Metropolis準則決定是否接受新解。如果新解的目標函數(shù)值比當前解更優(yōu)，則一定接受新解；如果新解更差，則以一定的概率接受新解，該概率與當前溫度和目標函數(shù)值的差值有關(guān)。隨著迭代的進行，溫度逐漸降低，接受較差解的概率也逐漸減小，算法逐漸收斂到全局最優(yōu)解或近似全局最優(yōu)解。在多出行模式下城市交通動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分配中，將不同出行模式的路徑組合作為解空間，通過模擬退火算法不斷搜索，尋找使交通系統(tǒng)總出行成本最小的分配方案。例如，在面對復(fù)雜的城市交通網(wǎng)絡(luò)和多種出行模式時，模擬退火算法可以在接受較差解的機制下，跳出局部最優(yōu)的路徑分配方案，探索更優(yōu)的交通流量分配方式，從而提高交通系統(tǒng)的整體運行效率。4