基于路径的动态均衡分配qvi模型研究

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1、工学硕士学位论文基于路径的动态均衡分配QVI模型研究刘丽华哈尔滨工业大学2008年6月国内图书分类号：U491国际图书分类号：580工学硕士学位论文基于路径的动态均衡分配QVI模型研究硕士研究生：刘丽华导师：张亚平教授申请学位：工学硕士学科、专业：交通运输规划与管理所在单位：交通科学与工程学院答辩日期：2008年6月授予学位单位：哈尔滨工业大学-ClassifiedIndex:U491U.D.C:580DissertationfortheMasterDegreeofEngineeringPath-basedDynamicUserEquil

2、ibriumQusi-VariationalInequalityModelCandidate:LiuLihuaSupervisor:Prof.ZhangYapingAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpecialty:TransportationplanningandManagementAffiliation:SchoolofTransportationScienceandEngneeringDateofOralExamination:June,2008University:Harbi

3、nInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工学硕士学位论文摘要动态均衡分配的研究在动态交通分配研究中起至关重要的作用，现有的动态均衡分配模型虽能较为有效模拟动态路网不过仍存在明显局限，还需要探索更多有效的方法来推其研究的发展，受此启发本文建立基于路径旅行时间的动态均衡分配近似变分不等式(QVI)模型。本文研究中主要用到了离散化处理方法、变分不等式方法、近似变分不等式方法、非线性互补理论。本文先是介绍动态均衡分配研究的理论基础，主要讨论变分不等式方法及近似变分不等式方法、与变分不等式相关的优化问题、互补问题及在交通均衡中的应

4、用。之后研究连续时间条件下的动态路网约束，在原始模型基础之上变换质量平衡约束、流量演进约束，提出假定改进流量守恒约束，将这些约束引入基于路径的动态均衡分配模型，并对此模型进行离散化处理，将其转化为基于路径的离散动态均衡分配模型。考虑此模型的定义集随变量的变化而变化，不是一般的非线性互补问题，运用变分不等式方法将其转换为变分不等式(VI)模型，此VI模型中路径旅行时间函数非闭合，再运用近似变分不等式法使其最终定义在闭凸集，转换为等价的QVI模型，随后将此QVI问题转化为非线性互补(NCP)问题，并给出了QVI模型的求解方法和步骤。最后，选取

5、双三角路网进行验证，给出路网基本条件及各个时段的OD需求，对路径旅行时间计算公式进行修正使其满足研究假定，运用本文提出的近似变分不等式模型及解法进行求解，结果表明本文提出的近似变分不等式模型可以得出与原模型一致的解，而且大大减少了迭代次数，验证了其可行性。本文创新之处在于改进连续时间条件下的动态路网约束；提出基于路径旅行时间的动态均衡分配近似变分不等式模型并给出模型求解方法和步骤；数值验证时，修正路径旅行时间计算公式使其满足研究假定。关键词动态均衡分配；路径旅行时间；变分不等式；近似变分不等式-I-哈尔滨工业大学工学硕士学位论文Abstr

6、actDynamicUserEquilibrium(DUE)isoneofthemostimportantproblemsofDynamicTrafficAssignment(DTA)research.However,althoughtheexistingmethodologiescansimulatedynamicnetwork,itstillexistlimitationsobviously,soweneedtoexploremoreeffectivemethodstopromotetheresearchofDUE.Motivated

7、bysuchaneed,thisresearchappliestheQuasi-VariationalInequality(QVI)techniquetofoundthePath-basedDynamicUserEquilibriumQusi-VariationalInequalityModel.Theapproachesofthispapermainlyadoptedincludediscretation,VariationalInequality,Quasi-VariationalInequalityandNonlinearCompl

8、ementaryProblemTheory.BasedonresearchoftherelevantmathematicalapproachesforDUE,thispaperdiscusse