隨著社會經(jīng)濟的高速發(fā)展，交通擁堵成為制約大中城市可持續(xù)發(fā)展的瓶頸。交通系統(tǒng)中存在著各種不確定性因素，這些因素往往是交通擁堵的罪魁禍首。作為實現(xiàn)城市交通出行效率的重要內容和手段，研究不確定情景下的出行行為對于理解交通擁堵的形成機理，從社會經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的角度解決交通擁堵等諸多社會問題具有極強的社會背景和應用價值。
受行為科學理論的啟發(fā)，《基于風險認知的出行行為建模與均衡分析》將心理認知因素引入研究框架內，構建了基于風險認知的網(wǎng)絡均衡模型，對均衡結果進行了全面分析和討論，以期進一步豐富和發(fā)展交通行為理論，揭示城市交通網(wǎng)絡動態(tài)特性和演變機理，從而為制定科學的城市交通規(guī)劃管理手段和發(fā)展先進的交通管理與控制技術建言獻策。
《基于風險認知的出行行為建模與均衡分析》適合交通運輸經(jīng)濟學、城市經(jīng)濟學、交通運輸規(guī)劃與管理、運籌學、系統(tǒng)科學與系統(tǒng)工程、行為經(jīng)濟學等專業(yè)的高年級本科生、研究生閱讀，也可供高校教師以及工程師參考。
田麗君等編著的《基于風險認知的出行行為建模與均衡分析》將心理認知因素引入研究框架，考察了出行者在面對不確定的出行環(huán)境時，如何比較不同的備選方案，并最終作出自己的選擇；通過引入“前景理論”，考慮參考點效應，將傳統(tǒng)的出行成本概念轉化為感知價值，研究了不同背景下的網(wǎng)絡均衡模型；對存在出行延誤的兩模式問題中的方式劃分和出行時間均衡問題進行了探討。《基于風險認知的出行行為建模與均衡分析》適合交通運輸經(jīng)濟學、城市經(jīng)濟學、交通運輸規(guī)劃與管理、運籌學、系統(tǒng)科學與系統(tǒng)工程、行為經(jīng)濟學等專業(yè)的高年級本科生、研究生，以及相關學科的教師閱讀，也可供從事交通運輸規(guī)劃與管理的工作人員參考。
田麗君 女，1981年生于山西。1999年9月考入長沙理工大學汽車與機電工程學院交通運輸專業(yè)攻讀本科學位。2003年6月畢業(yè)后進入浙江省樂清市長途汽車運輸總公司工作。2006年9月考入北京航空航天大學經(jīng)濟管理學院，攻讀企業(yè)管理專業(yè)碩士學位，師從黃海軍教授，開展道路交通流研究。2008年9月通過提前攻博方式免試進入北京航空航天大學經(jīng)濟管理學院，攻讀交通運輸規(guī)劃與管理專業(yè)博士學位，繼續(xù)師從黃海軍教授，開展基于風險認知的出行行為建模與均衡研究。2010年11月至2011年2月在香港科技大學土木工程系任研究助理。現(xiàn)為福州大學管理學院講師。
曾作為學術骨干參與國家重點基礎研究發(fā)展計劃（973計劃）課題1項和國家自然科學基金委員會創(chuàng)新研究群體科學基金1項；曾獲得教育部資助的博士研究生“學術新人獎”。
黃海軍 男，1964年生于湖南。1984年于南京航空航天大學航空系本科畢業(yè)，1986年于北京航空航天大學經(jīng)濟管理學院研究生畢業(yè)，1992年獲北京航空航天大學工學博士學位。1986年在北京航空航天大學參加工作至今，分別于1992年、1995年、1997年開始任副教授、教授、博士生導師。曾經(jīng)分別在香港理工大學、香港科技大學、英國Newcastle大學的土木工程系工作一至兩年。1998年獲國家杰出青年科學研究基金，2004年入選“新世紀百千萬人才工程”國家級人選，2005年和2008年帶領團隊分別獲得國家自然科學基金委員會創(chuàng)新研究群體基金第一、第二期資助，2006年獲第六屆中國青年科學家獎提名獎（管理科學）、全國百篇優(yōu)秀博士學位論文導師，2008年被評為長江學者特聘教授、TTT（transportation and traffic theory，運輸與交通理論）國際顧問委員會委員。
研究領域：交通運輸系統(tǒng)建模與分析、交通行為經(jīng)濟學、道路交通流模型、生產(chǎn)運作管理。在國際刊物上發(fā)表論文110多篇，其中，在Transportation Research Part B上發(fā)表論文13篇，在Transportation and Traffic Theory上發(fā)表論文8篇。
總序
前言
第1章 緒論
1.1 基于風險認知的出行行為研究的重要性
1.1.1 城市交通問題及對策
1.1.2 不確定環(huán)境下的交通行為與交通擁堵關系
1.2 國內外關于出行行為和風險認知研究的概述
1.2.1 國內外研究概況
1.2.2 基于風險認知的出行行為研究所遇到的問題
1.3 本書的主要研究問題和思路
1.3.1 研究目標
1.3.2 研究內容
第2章 具有異質參考點的多用戶網(wǎng)絡均衡模型
2.1 基于CPT的感知價值
2.1.1 前景理論和CPT
2.1.2 基于CPT的感知價值的推導
2.2 用戶異質性定義
2.3 基于CPT的多用戶網(wǎng)絡均衡模型
2.4 數(shù)值算例
2.5 本章小結
第3章 具有內生市場滲透率的混合多用戶網(wǎng)絡均衡模型
3.1 基于CPT的混合多用戶網(wǎng)絡均衡模型
3.1.1 用戶異質性定義
3.1.2 網(wǎng)絡均衡模型
3.2 求解算法
3.3 數(shù)值算例
3.4 本章小結
第4章 前景理論框架下BOT模式中的收益分配
4.1 基于感知價值的多用戶網(wǎng)絡均衡模型
4.2 求解算法
4.3 網(wǎng)絡模型
4.4 數(shù)值結果討論
4.5 本章小結
第5章 考慮出行者到達時間感知價值的網(wǎng)絡均衡模型
5.1 符號定義和模型描述
5.1.1 符號定義
5.1.2 累積感知價值
5.2 網(wǎng)絡均衡模型
5.2.1 均衡解的存在性
5.2.2 均衡解的唯一性分析
5.3 求解算法
5.4 數(shù)值算例
5.4.1 兩條路段的網(wǎng)絡
5.4.2 五條路段的網(wǎng)絡
5.5 本章小結
第6章 基于累積感知價值的動態(tài)用戶均衡模型
6.1 符號定義和基本假設
6.2 路段通行能力退化情形下的路段和路徑出行時間
6.3 基于CPV的動態(tài)用戶均衡模型
6.3.1 CPV
6.3.2 基于CPV的動態(tài)用戶均衡條件
6.3.3 均衡解的存在性
6.3.4 求解算法
6.4 數(shù)值算例
6.4.1 不考慮通行能力退化的情形
6.4.2 考慮通行能力退化的情形
6.5 本章小結
第7章 存在出行風險的方式劃分和出行時間安排均衡模型
7.1 模型構建
7.2 小汽車模式
7.3 地鐵模式
7.4 均衡解的性質
7.5 數(shù)值算例
7.6 本章小結
第8章 路徑選擇理論結果和實證數(shù)據(jù)分析
8.1 路徑選擇成本函數(shù)構建
8.1.1 基于EU理論的出行成本函數(shù)
8.1.2 基于前景理論的出行成本函數(shù)
8.2 數(shù)值算例
8.2.1 場景一下的比較結果
8.2.2 場景二下的比較結果
8.2.3 場景三下的比較結果
8.3 問卷調查
8.3.1 調查目的
8.3.2 調查對象、資料收集、分析方法
8.3.3 調查結果分析
8.4 時間價值對路徑選擇的影響
8.4.1 不考慮時間價值對均衡結果的影響
8.4.2 考慮時間價值對均衡結果的影響
8.5 本章小結
第9章 結論與展望
9.1 主要研究結論
9.2 未來研究展望
參考文獻
附錄 出行時間分布函數(shù)已知的情況下ATPV的推導過程
第1章 緒 論
1.1 基于風險認知的出行行為研究的重要性
1.1.1 城市交通問題及對策
作為城市繁榮、有序和快速發(fā)展的基本條件，城市交通已經(jīng)成為人們生活中必不可少的一部分。隨著城市化、現(xiàn)代化、機動化進程的加快，城市不斷延伸，人們的活動范圍隨之擴大，對機動車的依賴日益增強，行車難、停車難等問題日益突顯，這些對城市交通管理造成的沖擊和壓力越來越大。交通擁堵、安全事故、環(huán)境污染和能源短缺等交通問題，已成為制約大中城市可持續(xù)發(fā)展的瓶頸，嚴重影響著城市居民的生活質量。據(jù)統(tǒng)計，截至2011年2月，全國機動車保有量、機動車駕駛人數(shù)量雙雙突破2.1億，私人汽車保有量較去年同期增長25.3%（錦?，2011）。在全國667個城市中，約有2／3的城市交通在“高峰”時段出現(xiàn)擁堵。在我國一些大城市的市區(qū)，機動車平均時速已經(jīng)下降到12千米，而在市中心，機動車時速更是只有8～10千米。普通自行車時速約為15千米，開車不如騎車快，這已不是笑話，而是生活中的真實一幕，也給城市居民帶來了無盡的煩惱。與此相伴的是，因交通擁堵和管理問題，中國15座城市每天損失近10億元的財富（戴蕾蕾，2010）。
以北京為例，最新數(shù)據(jù)顯示，北京機動車保有量已近490萬輛，預計2011年年底前北京將邁入500萬輛機動車時代。拋開管制、節(jié)假日、天氣等特殊情況，日常擁堵已經(jīng)成為北京市民生活的常態(tài)。每天堵車時間也由2008年的3.5小時增至現(xiàn)在的5小時，居全國之首。例如，2010年9月17日，多種原因導致北京絕大部分環(huán)線道路、主要大街、交通樞紐出現(xiàn)不同程度的擁堵，市區(qū)晚高峰擁堵路段峰值達到創(chuàng)紀錄的143條，電子擁堵路段圖幾乎全線“飄紅”。為了緩解日益嚴重的交通擁堵問題，政府陸續(xù)出臺一系列的疏堵措施，如一再延期的限行政策、提高熱點地帶的停車費、錯峰上下班等。但從實際效果來看，這些限制性的措施在剛剛施行時似乎有一點作用，然而時間一長，擁堵依舊。面對日漸惡化的交通擁堵局面，2010年12月23日，北京市宣布實施小客車數(shù)量調控措施，以搖號方式分配車輛指標以控制小汽車增長速度。同時，也積極加大軌道交通建設力度，平衡多種交通運輸方式。
就北京而言，主要經(jīng)歷了三個階段的治堵歷程，從上世紀末以“大修大建”為主導思路的第一輪治堵方案開始，到2004年轉向為大規(guī)模增加軌道交通建設與公交服務供給的第二輪治堵措施，再到2010年12月13日，《北京市關于進一步推進首都交通科學發(fā)展加大力度緩解交通擁堵工作的意見（征求意見稿）》公開征求意見，標志著北京開始了歷史上的第三輪治堵行動。從宏觀角度分析，迅速增長的交通需求與有限的道路供給之間的矛盾是導致交通擁堵的內在原因；從微觀角度分析，交通管理水平不高，不能合理有效地疏導交通流量是導致交通擁堵的直接原因。多年的實踐經(jīng)驗表明，受制于土地等不可再生因素的影響，單純依靠增加交通供給或限制道路使用的傳統(tǒng)思路只是治標不治本的辦法，不能從根本上解決交通擁堵問題。眾多專家認為，要讓城市交通擁堵問題得到真正解決，根本措施還在于發(fā)展完善的公共交通系統(tǒng)，同時改善自行車和步行等非機動交通的出行環(huán)境，為相關利益受損者提供更多的出行選擇。如果我們國家的公交出行水平能夠達到像倫敦一樣的水平，即70%以上的水平，那么城市的擁堵狀況就會得到相應的緩解。然而，公共交通的發(fā)展是一個長遠規(guī)劃，需要政策的大力支持，其發(fā)展是循序漸進的。目前很多城市公交服務尚未跟上，公交線網(wǎng)的建設還沒有達到相應水平。就現(xiàn)階段而言，對現(xiàn)有道路通行能力進行挖潛和科學管理是更為直接的方式。眾所周知，城市交通系統(tǒng)是一個由路、車、人組成的復雜大系統(tǒng)，具有復雜性、動態(tài)性和隨機性。那么，建立能夠描述現(xiàn)實的數(shù)學模型，對于正確理解出行者的行為特征，挖掘有效的交通管理措施具有非常重要的現(xiàn)實意義。
近年來，許多不同領域的研究者都投入到解決交通擁堵問題的研究之中，其中包括數(shù)學、物理學、經(jīng)濟學和工程方面的專家。他們從不同的角度入手，建立了多種數(shù)學模型。事實上，交通網(wǎng)絡屬于載流網(wǎng)絡，網(wǎng)絡上的交通流狀況會受到許多主客觀因素的影響，如雨雪天氣、道路維護、交通事故及其他突發(fā)事件等，這些因素造成出行環(huán)境的不確定性，也是惡性交通擁堵的罪魁禍首（Iidaetal.，2003）。交通問題之所以棘手，根本原因就在于它的不確定性。不論是交通規(guī)劃、交通管理與控制，還是對交通問題的需求分析或交通問題的工程設計，都避不開不確定性這一話題。一般來說，造成交通網(wǎng)絡不確定性的因素可以歸結為交通供給的不確定性和交通需求的不確定性。由于各種主客觀因素的影響，出行者通常面對的出行環(huán)境是不確定的，這就意味著出行者不僅要把握各種確定因素，而且還必須結合出行目的和自身的風險認知，對各種潛在的風險因素進行判斷，在此基礎上作出最終的出行決策。這就要求在建模過程中必須考慮交通環(huán)境的不確定性和出行者的風險認知，忽略這些因素，將會使探討的問題變得面目全非，最終背離我們的初衷。近幾年交通領域對于不確定性的研究剛剛起步。一方面是因為交通網(wǎng)絡可靠性的重要性日益突出，而可靠性研究的基礎是不確定性條件下的用戶出行路徑選擇行為。另一方面，智能交通系統(tǒng)（ITS）的發(fā)展也迫切需要建立更加符合現(xiàn)實的出行模型。隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展和科學技術的進步，借助先進的旅行者信息系統(tǒng)（advancedtravelerinformationsystem，ATIS）發(fā)布實時交通信息，從而誘導出行行為已經(jīng)非常普遍。因此，我們需要考慮各種因素，不斷完善和修正模型，準確掌握人們的出行規(guī)律，正確指導實踐工作，為管理部門提供重要的理論參考和決策依據(jù)。
1.1.2 不確定環(huán)境下的交通行為與交通擁堵關系
交通系統(tǒng)是一個存在大量不確定性因素的復雜系統(tǒng)，為了求解和分析方便，人們往往習慣于將它當做確定性問題來處理，顯而易見，其理論結果與現(xiàn)實情景往往存在較大的差距，因此并不能實現(xiàn)直接用于指導現(xiàn)實的預期目標。作為實現(xiàn)城市交通出行效率的重要內容和手段，研究不確定情景下交通個體基于風險認知的出行行為對于理解交通擁堵的形成機理，從社會經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的角度解決交通擁堵等諸多社會問題具有極強的社會背景和應用價值。
本書將以數(shù)學規(guī)劃理論、交通均衡原理及心理學、行為科學、離散選擇理論等相關知識為基礎，深入分析不確定出行環(huán)境下的出行行為，構建基于風險認知的網(wǎng)絡均衡模型，科學地“診治”城市交通“病”，從本質上發(fā)現(xiàn)和解釋交通擁擠的產(chǎn)生原因和規(guī)律，從而進一步揭示城市交通網(wǎng)絡動態(tài)特性和演變機理，為制定科學的城市交通規(guī)劃管理手段和發(fā)展先進的交通管理與控制技術建言獻策。
1.2 國內外關于出行行為和風險認知研究的概述
1.2.1 國內外研究概況
1.交通網(wǎng)絡均衡配流研究概述
經(jīng)濟學家Knight（1924）最早應用“均衡”一詞來表達交通流形態(tài)。在網(wǎng)絡均衡配流的文獻中，最著名的路徑選擇理論就是Wardrop（1952）第一原則（用戶均衡原則）和Wardrop（1952）第二原則（系統(tǒng)最優(yōu)原則）。用戶均衡（userequilibrium，UE）狀態(tài)，即每位出行者從自身利益出發(fā)，力圖尋找具有最小阻抗的路徑，出行者之間互不協(xié)調，經(jīng)過不斷的內部調整所，達成的一種均衡狀態(tài)。此時，對于任何一個交通個體來說，都不能通過單方面改變自己的選擇來降低其出行成本。然而這種狀態(tài)所對應的系統(tǒng)總成本卻不一定最小，從整個交通系統(tǒng)控制者的角度來說，更希望使系統(tǒng)的總成本最小，系統(tǒng)最優(yōu)（systemoptimum）就是這樣一種狀態(tài)。它假設所有交通個體都能接受統(tǒng)一的調度和指揮，使得最終形成的交通狀態(tài)所對應的系統(tǒng)總成本最小。盡管Wardrop提出了用戶均衡和系統(tǒng)最優(yōu)這兩個均衡概念，但并沒有給出具體的數(shù)學模型，直到Beckmann等（1956）實現(xiàn)的著名的“Beckmann魔鬼變換”，將UE均衡問題轉化為一個等價的數(shù)學規(guī)劃模型，才使得交通網(wǎng)絡均衡的數(shù)學分析成為可能。之后，英國學者Smith（1979）又將交通分配問題以有限維的變分不等式形式給出，并詳細討論了UE解的存在性和唯一性。Dafermos（1980，1982）進一步將其擴展到具有可變需求的交通分配問題。
上述提到的UE均衡，是假設所有的交通個體都是完全理性的，能夠隨時掌握整個網(wǎng)絡的客觀信息，并能精確計算出每條路徑的阻抗，從而可以準確無誤地作出對自己最有利的擇路決策。很顯然，這一假設過于苛刻，在過去的幾十年間，通過逐步放松假設，學者們做了大量的擴展工作（Leurent，1998）。考慮到交通個體對出行時間具有理解誤差，Daganzo等（1977）首次提出了基于Probit的隨機用戶均衡（stochasticuserequilibrium，SUE）的概念。在SUE均衡狀態(tài)，所有路徑的理解出行成本都是相等的，沒有任何一個交通個體可以通過單方面改變自己的出行路徑來降低自己的理解出行成本（Watling，2002）。假設理解誤差函數(shù)服從Gumbel概率分布，F(xiàn)isk（1980）進一步給出了與之等價的Logit數(shù)學規(guī)劃模型。
此外，傳統(tǒng)靜態(tài)交通分配模型主要著眼于對交通流的靜態(tài)描述，這類模型只適用于長期的交通規(guī)劃，不能直接用于動態(tài)交通規(guī)劃和管理（黃海軍，1994；Heydeckeretal.，2005；Jauffredetal.，1996；Peeta，etal.，2001）。動態(tài)交通配流（dynamictrafficassignment）模型通過引入時間維度，能夠估計和預測給定交通網(wǎng)絡在短時間內的動態(tài)交通流特性，克服了靜態(tài)模型的缺陷（Ben-akivaetal.，1991；Limetal.，2005；Nieetal.，2010；Chenetal.，2001）。DTA問題是交通科學中最具挑戰(zhàn)性的領域之一，這一方面是由于交通流動態(tài)特性（如交通量在時間和空間上的移動和演進）的復雜性，另一方面是由于對交通行為（如出行者的路徑選擇）建模的困難性（Luqueetal.，1980）。目前用于研究DTA的建模理論和方法主要有五大類：瓶頸模型、數(shù)學規(guī)劃、最優(yōu)控制理論、變分不等式、計算機模擬。
最早考慮時間維的動態(tài)交通模型是1969年由諾貝爾經(jīng)濟學獎得主Vickrey（1969）提出的著名的瓶頸模型（bottleneckmodel），他運用確定性排隊理論建立了第一個具有內生出發(fā)時間的高峰期動態(tài)均衡模型，通勤者的成本由行駛時間成本、瓶頸處排隊等待時間成本和延誤成本組成。瓶頸模型出現(xiàn)以后，引發(fā)了一系列的后續(xù)擴展工作（Arnottetal.，1990）。Arnott等（1993a）考慮了彈性需求的情形。Vickrey（1973）、Cohen（1987）、Newell（1987）、Arnott（1988）、Arnott（1992）分別從最優(yōu)到達時間、時間成本、延誤費用率、擁擠成本等方面對通勤者進行了差異化。Arnott等（1994）對擁擠收費的福利效果進行了分析。基于兩條平行瓶頸路段，Braid（1989）、Verhoef（1996）、Verhoef等（1996）分別考慮了固定需求和彈性需求下的次優(yōu)收費問題，并分析了均衡時的福利變化。Kuwahara（1990）分析了一條路上依次有兩個瓶頸的通勤者均衡行為。Arnott等（1993b）在Kuwahara工作基礎上加入第三個瓶頸，分別考察了對上下游瓶頸進行擴容的福利問題。
上述提到的工作采用的均是解析分析的方法，這些方法雖然具有良好的解析性質，然而，卻只能針對簡單的路網(wǎng)結構，如果網(wǎng)絡結構稍微復雜一點，解析辦法就無能為力了。針對這一問題，Merchant等（1978a）、Merchant等（1978b）提出了第一個DTA數(shù)學規(guī)劃模型。這一開創(chuàng)性的工作建立了一個多起點、單訖點的動態(tài)、離散時間的、非線性、非凸的數(shù)學規(guī)劃模型。隨后，Carey（1986）證明了M-N模型滿足線性無關的約束規(guī)格，并在1987年將M-N模型改進成為非線性的凸規(guī)劃模型（Carey，1987）。然而，以Astarita（1996）、Heydecker等（1998）及Carey（2004）為代表的幾位學者對Merchant等工作的合理性提出了質疑。
對于交通分配問題來說，數(shù)學規(guī)劃方法有它固有的局限性。通過將M-N模型改進成為一個具有連續(xù)時間的理論問題，Luque等（1980）提出了運用最優(yōu)控制理論解決動態(tài)系統(tǒng)最優(yōu)模型的新思想。隨后，F(xiàn)riesz等（1989）、Wie等（1990）、Ran等（1993）、Yang等（1997）、Chow（2009）等分別在這方面做了推進工作。用最優(yōu)控制理論方法建立的模型具有易于理解與分析的優(yōu)點，這類模型求解時通常被轉化為具有離散時間形式的非線性規(guī)劃或線性規(guī)劃問題來處理。
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