基于多agent仿真城市道路交通拥挤定价政策的研究

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1、+国内图书分类号：U491.265国际图书分类号：629工学硕士学位论文基于多Agent仿真的城市道路交通拥挤定价政策研究硕士研究生：魏丹导师：王健副教授申请学位：工学硕士学科、专业：交通信息工程及控制所在单位：深圳研究生院答辩日期：2007年6月授予学位单位：哈尔滨工业大学+ClassifiedIndex:U491.265U.D.C:629DissertationfortheMasterDegreeofEngineeringMULTI-AGENTSIMULATION-BASEDURBANROADTRAFFICCONGESTIONPRICINGPOLICYRESEA

2、RCHCandidate:WeiDanSupervisor:AssociateProf.WangJianAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpecialty:TransportationInformationEngineeringandControlAffiliation:ShenzhenGraduateSchoolDateofDefence:June,2007Degree-Conferring-Institution:HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工学硕士学位论文摘要随着我

3、国经济的快速发展，城市交通与城市资源、环境、社会发展之间的矛盾日益凸现。交通拥挤成为我国大中城市普遍面临的社会问题，阻碍着我国城市的发展。交通拥挤定价政策是交通需求管理手段之一，是解决城市交通拥挤的重要方法。目前对交通拥挤定价政策的研究主要集中在其实施的可行性及影响等方面，在这些方面已经取得了广泛的研究成果，而且一些国家在拥挤定价政策的实践方面也进行了有益的探索。然而交通拥挤定价政策的复杂性使得传统的研究方法难以对其进行准确描述。为了预先把握拥挤区域或拥挤路段上实施交通拥挤定价政策的可能效果，鉴于交通系统本身的特性，以及难于在现场实验的特点，为复杂的城市道路交通拥挤

4、定价政策研究创造一个实验平台，本文将多智能体仿真技术应用到拥挤定价政策研究中，能够更加理想的分析拥挤定价政策对城市交通系统的影响。因此，对拥挤定价政策的实施有着重要的理论意义和实践价值。本文通过分析拥挤定价政策对出行者行为的影响，以及对智能体仿真技术的学习，构建智能体仿真模型：车辆生成模型、车辆行为模型和路径选择模型。根据多智能体技术在微观仿真方面的优势，实现对交通Agent(私人小汽车Agent)的基本行为以及移动规则的仿真，从而再现了拥挤定价政策对路网上车辆的运行状态、道路上的交通拥挤状态、流量变化的影响过程。本文仿真实现由两个过程组成：实施拥挤定价政策前仿真过

5、程和实施拥挤定价政策后仿真过程。在仿真过程中以出行节约时间、出行费用、出行速度作为影响出行者出行行为的主要因素，分析拥挤定价对出行路径选择的影响，并以路网中各路段饱和度和路网出行者总效用最优作为评价指标，得到最优拥挤定价标准。论文的研究成果对于拥挤定价政策的可行性研究，以及分析拥挤定价政策对城市交通的影响具有一定的现实意义。关键词交通拥挤定价；系统仿真；多智能体-I-哈尔滨工业大学工学硕士学位论文AbstractThecontradictionbetweencitytrafficandcityresource,environment,societydevelopme

6、ntismuchmoreseriousalongwiththedevelopmentofoureconomicaldevelopment.Theoperationefficiencyofbigcitywasinfluencedbythetrafficcongestionproblembadly.Trafficcongestionproblemhasbecomeauniversalcityproblem.Trafficcongestionpricingpolicyisamanagemeanstoresolvetheimbalanceofthesupplyanddema

7、nd,andaneffectivewaytoreduceurbantrafficcongestion.Atpresent,thefeasibilitystudyandinfluencestudyoftrafficcongestionpricingisconcernedroundly.Muchachievementhasbeengainedinthesestudies.Congestionpricingstudyhasbeencarriedintopracticesinsomecountries.However,itisdifficulttoexpressexac