考虑目标同时实现和感知误差的双属性用户均衡模型

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摘要：针对具有拥堵收费的交通网络研究出行者的路径选择行为，考虑出行者的感知误差，基于目标导向型分析方法，构建分析双属性（出行时间和出行成本）影响下的路径选择行为模型，并界定模型均衡存在的条件，将其表述为变分不等式问题，采用连续平均算法求解.研究结果表明，模型中引入感知误差会使定性的出行时间和出行成本变为随机值;出行者依据其置信水平为出行时间和出行成本赋予目标，这两个目标同时实现能为出行者带来效用;出行时间目标实现概率均衡值与出行成本目标实现概率均衡值成反比，当出行者对同时实现两个目标有较强的意愿时，均衡路径的效用会变小.

关键词：目标导向分析;出行时间;出行成本;目标同时实现;感知误差;用户均衡

中图分类号：U268.6                文献标志码：A

经济的快速发展促使城市汽车保有量大幅提升，加剧了城市交通运输压力，城市交通拥堵问题成为当前城市发展亟需解决的难题.通过增加道路供给缓解交通拥堵不仅收效甚微，还会耗费大量人力物力，不符合中国集约发展新要求.为此，通过充分研究交通运输系统中出行者的路径选择行为，为交通部门制定相关政策提供理论依据以引导出行者的出行行为，从而减少城市交通拥堵.用户均衡问题是交通运输系统研究中的经典问题，其传统原则是任何出行者均不能通过单方面改变出行路径来减少出行时间，此时即达到用户均衡[1]，即出行者在均衡时总会选择出行时间最小的路径.但该原则存在一些不符合实际的假设，如假设出行者的路径选择行为仅受出行时间影响，但研究发现出行者路径选择行为还受出行时间波动性、出行成本等多属性影响[2G4];该原则假设出行者充分了解交通网络的各种信息，而现实中出行者受交通网络不确定性影响，难以获取完整且充分的信息[5]. 用户均衡模型通过引入多属性分析，如出行时间和出行成本[6]、出行时间可靠性[7]、出行时间不可靠性[8]等，使假设更符合实际.感知误差的早期研究发现出行者存在感知误差，确定性的出行时间和出行成本会变为随机值，由此提出感知误差初始形式[9];后续研究侧重分析可加形式的感知误差建模[10]和乘积形式的感知误差建模[11]. 综上，本文考虑出行者受双属性（即出行时间和出行成本）影响，构建用户均衡模型，采用连续平均算法求解，通过算例验证分析出行者的路径选择行为产生的长期影响.

1 双属性路径效用模型

对于某一路径，假设 T表示出行时间，C 表示出行成本，εt 表示出行时间的感知误差，εc 表示出行成本

当 I＝1时，表示两个目标同时实现，即出行者希望出行时间的目标和出行成本的目标能够同时实现.此时，出行者会获得效用且假设该效用为1;否则，出行者未获得效用，设为0.鉴于感知出行时间和感知出行成本的结果均为随机值，则出行者的路径效用为

其中，P（）表示联合概率，P（T≤y，）表示出行时间目标的实现概率（Target Achievement Probability oftravel time，TAPt），P（C≤y.）表示出行成本目标的实现概率（Target Achievement Probability of travelcost，TAPc）。（剩余7074字）