一种考虑出行者决策惯性的逐月动态拥堵收费方法与流程

技术特征：

1.一种考虑出行者决策惯性的逐月动态拥堵收费方法，其特征在于，用于获取目标交通网络中各路段在当前月向未来时刻方向的各个月所收取的拥堵费用；方法包括如下步骤：

步骤1：针对当前月内出现在目标交通网络中的各出行者，获取其决策惯性，根据决策惯性将各出行者分为多个类别；所述决策惯性为出行者重新评估出行路线的间隔天数；然后进入步骤2；

步骤2：初始化k＝0；然后进入步骤3；

步骤3：获取以当前月为起始的第k个月的内，第i类出行者在目标交通网络中各路段a上的实际路段流量第i类出行者在目标交通网络中各路段a上的收费参数然后进入步骤4；

步骤4：应用构建的拥堵费用收取模型获取

然后进入步骤5；

步骤5：判断是否满足如下条件：

且k＞0；

是则将作为在自第k个月向未来时刻方向的各个月内在目标交通网络中各路段a上各类出行者i所收取的交通拥堵费；

否则将作为第k个月内在目标交通网络中各路段a上各类出行者i所收取的交通拥堵费，然后进入步骤6；

步骤6：应用k 1的值针对k进行更新，并返回步骤3。

2.根据权利要求1所述的考虑出行者决策惯性的逐月动态拥堵收费方法，其特征在于，在步骤3中，当k＝0时，第i类出行者在第k个月内在目标交通网络中各路段a上的收费参数的值等于第i类出行者在预设月份内在目标交通网络中各路段a上的实际路段流量的值。

3.根据权利要求1所述的考虑出行者决策惯性的逐月动态拥堵收费方法，其特征在于，在步骤3中，方法还包括根据如下方法获取第i类出行者在第k个月份内、在目标交通网络中各路段a上的实际路段流量

步骤3.1：根据各类出行者的决策惯性，获取第i类出行者是否在第k个月份内的第t天重新评估次日的出行路径，进而获取在该天愿意重新评估次日出行路径的出行者类别集合m^t；

步骤3.2：根据如下公式：

获取在第k个月份的第t天内、第i类出行者的目标路段流量分布

其中，ωi为范围参数；为bpr函数，是度量目标流量yi与第i类出行者在第k个月份内第t天、在目标交通网络中各路段a上的实际路段流量之间距离的函数，为在第k个月，每条路段上对第i类出行者所收取的费用所组成的向量；a＝blockdiag(e,e,...,e)是对角元素为e的块对角矩阵，矩阵中对角元素的个数等于目标交通网络中od对的总个数|w|；向量d＝(d1,d2,...d|w|)，d|w|表示第|w|个od对的需求量；

步骤3.3：根据如下公式：

获取第i类出行者在第k个月份内第t 1天、各路段a上的实际路段流量

步骤3.4：令t＝t 1，判断是否满足其中表示第k个月的总天数，是则返回步骤3.1；否则将作为各类出行者i在第k个月份内、在目标交通网络中各路段a上的实际路段流量

4.根据权利要求3所述的考虑出行者决策惯性的逐月动态拥堵收费方法，其特征在于，根据如下公式：

获取范围参数ωi；其中，(xa)i表示出行者i在路段a上的交通流量，(frw)i为出行者i在第w个od对上的交通流量；rw为第w个od对上的路径集合；δar为关联系数，若路段a在第w个od对的任一路径r上，δar＝1，否则δar＝0；(dw)i为出行者i在第w个od对上的交通需求量。

5.根据权利要求4所述的考虑出行者决策惯性的逐月动态拥堵收费方法，其特征在于，在步骤3中，方法还包括根据如下公式：

获取各类出行者i在第k个月份内、在目标交通网络中各路段a上的收费参数

其中，为满足如下精确线搜索规则的步长：

其中，分别为出行者i在第k-1个月份内、在目标交通网络中各路段a上的收费参数和实际路段流量，z1表示离基变量，β表示预设参数。

6.根据权利要求5所述的考虑出行者决策惯性的逐月动态拥堵收费方法，其特征在于，在步骤3中，构建的拥堵费用收取模型为：

其中，c′i为函数的导数，表示第k个月份内在目标交通网络中各路段a上的收费参数，等于各类出行者的收费参数的和。

技术总结
本发明公开了一种考虑出行者决策惯性的逐月动态拥堵收费方法，方法包括按照交通网络中各出行者的决策惯性将出行者划分为多个类别，获取当前月中各类出行者在交通网络中各路段上的实际路段流量和收费参数，结合构建的拥堵费用收取模型，获取在当前月之后的各个月内，交通网络中各路段上所收取的拥堵费用。本发明提供的方法根据当前月出行者在决策惯性影响下模型自动演化所产生的路段动态收费参数，来决定下个月的拥堵收费模式，从而提高拥堵收费政策上的连续性与工程上的可行性。

技术研发人员：周博见;崔少华;张浩;何杰;张永;陈洁
受保护的技术使用者：东南大学
技术研发日：2021.04.21
技术公布日：2021.08.24