基于硬列车容量约束的公共交通需求管理下的离开时间选择用户均衡

离开时间管理是通过减少服务供给与旅行需求之间的时间不平衡来应对公共交通峰值拥堵的有效方法。从需求管理角度看，该问题是确定一种均衡离开时间分布，使得没有用户可以通过单方面改变离开时间来降低其广义成本。本文提出了包含硬列车容量约束的多线路时刻表-based 公共交通需求管理下的离开时间选择用户均衡问题（DTUE-PT）。我们将DTUE-PT问题建模为非线性数学规划问题（NMP），其中包含描述复杂系统动力学和乘客相互作用的仿真模型。我们发展了一种高效的自适应gap-based下降方向（AdaGDD）求解算法来求解NMP问题。我们在包含换乘的多线路公共交通网络上进行了验证，通过与经典公共交通分配基准模型（包括成功平均数法（MSA）和日复日学习方法）进行比较。结果表明，该模型可实现系统gap比（相对于原址-目的地选项的理想最小成本的解的间隙）为0.1926，显著改善了从日复日学习（85%）和MSA（76%）算法的求解性能。敏感性分析表明AdaGDD方法在初始解设置上的解的稳定性良好。DTUE-PT模型的实际应用示例为评估香港大型轨道交通网络的网络设计，并可轻易扩展以包含路径选择。