城市交通流量分配及优化

本书从城市交通拥堵现状及用户选择路径的行为特征出发，基于交通均衡理论、在线理论，结合交通网络的结构特点，从交通流量是否已知、路阻函数是否可分、用户乐观或悲观预期出行等视角出发，建立相应的交通流量分配模型，设计分配策略，分析其分配效率。并基于不确定理论和方法，针对用户出行可能遭遇道路中断、交通拥堵等不确定问题，研究时间不确定下的路径优化问题。本书可供物流管理、交通运输管理等专业的高校师生和研究人员参考，也可供交通运输部门的工作人员参考使用。

前言
第1章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 相关研究进展
1.2.1 基于用户均衡的交通流量分配模型
1.2.2 基于用户均衡的交通流量分配效率
1.3 交通流量基本理论
1.3.1 交通均衡理论
1.3.2 在线理论
1.4 研究思路和本书主要内容
1.4.1 研究思路
1.4.2 主要内容
参考文献
第2章 时点交通流量已知且基于两种费用的分配效率
2.1 基于零流费用和拥堵费用的分配效率
2.1.1 基于零流费用和拥堵费用的模型构建
2.1.2 基于零流费用和拥堵费用的分配效率分析
2.1.3 基于零流费用和拥堵费用的算例分析
2.2 基于旅行费用和拥堵道路使用费的分配效率
2.2.1 基于旅行费用和拥堵道路使用费的模型构建
2.2.2 最小收费策略及基本性质
2.2.3 最小收费策略的分配效率
参考文献
第3章 时点交通流量已知且基于旅行费用时方格网络上的分配效率
3.1 部分用户可控的情形
3.1.1 部分用户可控问题描述和基本假设
3.1.2 SCALE策略及分配效率
3.2 所有用户均不可控制的情形
3.2.1 所有用户不可控问题模型构建
3.2.2 用户均衡时的分配效率
参考文献
第4章 时点交通流量未知时具有用户预期的分配效率
4.1 用户悲观预期时的交通流量分配效率
4.1.1 悲观预期流的相关定理及引理
4.1.2 悲观预期流的效率边界
4.2 用户乐观预期时的交通流量分配效率
4.2.1 乐观预期流的相关定理及引理
4.2.2 乐观预期流的效率边界
4.3 一般网络上路段权重不确定时在线选择路径研究
4.3.1 路段权重不确定问题描述及模型构建
4.3.2 在线策略设计及竞争分析
4.3.3 基于在线策略的算例分析
参考文献
第5章 时段内交通流量分批次到达且未来批次未知时的分配效率
5.1 路阻函数可分时的情形
5.1.1 路阻函数可分问题模型构建
5.1.2 贪婪策略及分配效率
5.2 路阻函数不可分时的情形
5.2.1 路阻函数不可分问题模型构建
5.2.2 多阶段用户均衡策略及分配效率
参考文献
第6章 车辆路径优化问题和求解算法
6.1 车辆路径优化问题
6.1.1 车辆路径优化问题研究现状
6.1.2 车辆路径优化问题构成要素
6.1.3 车辆路径优化问题分类
6.2 求解算法
6.2.1 车辆路径优化模型求解算法介绍
6.2.2 求解算法选取
6.3 遗传算法概述
6.3.1 遗传算法的基本原理
6.3.2 遗传算法的特点
6.3.3 遗传算法的流程
参考文献
第7章 不确定时间的单车路径优化
7.1 不确定理论
7.1.1 不确定理论相关定义及公理
7.1.2 三种常用的不确定分布
7.1.3 不确定理论应用研究现状
7.2 单车路径优化建模和求解
7.2.1 单车路径优化问题描述及基本假设
7.2.2 单车路径优化模型构建及求解
7.3 单车路径优化算例分析
7.3.1 单车路径优化算例描述
7.3.2 单车路径优化结果及分析
参考文献
第8章 带时间窗的不确定时间多车路径优化
8.1 多车路径优化建模和求解
8.1.1 多车路径优化问题描述及基本假设
8.1.2 多车路径优化模型构建及求解
8.2 多车路径优化算例分析
8.2.1 多车路径优化算例描述
8.2.2 多车路径优化结果及分析
参考文献
第9章 不确定时间的多配送中心双目标路径优化
9.1 多配送中心双目标路径优化建模
9.1.1 多配送中心路径问题描述及基本假设
9.1.2 目标函数分析及模型构建
9.2 多配送中心路径优化模型处理和求解
9.2.1 目标函数及约束条件处理
9.2.2 遗传算法设计
9.3 多配送中心路径优化算例分析
9.3.1 多配送中心路径优化算例描述
9.3.2 多配送中心路径优化结果及分析
参考文献