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有偏好的交通网络路径选择模型

陈京荣 徐瑞华

陈京荣, 徐瑞华. 有偏好的交通网络路径选择模型[J]. 交通运输工程学报, 2012, 12(2): 100-104. doi: 10.19818/j.cnki.1671-1637.2012.02.014
引用本文: 陈京荣, 徐瑞华. 有偏好的交通网络路径选择模型[J]. 交通运输工程学报, 2012, 12(2): 100-104. doi: 10.19818/j.cnki.1671-1637.2012.02.014
CHEN Jing-rong, XU Rui-hua. Route choice model with preferences in traffic network[J]. Journal of Traffic and Transportation Engineering, 2012, 12(2): 100-104. doi: 10.19818/j.cnki.1671-1637.2012.02.014
Citation: CHEN Jing-rong, XU Rui-hua. Route choice model with preferences in traffic network[J]. Journal of Traffic and Transportation Engineering, 2012, 12(2): 100-104. doi: 10.19818/j.cnki.1671-1637.2012.02.014

有偏好的交通网络路径选择模型

doi: 10.19818/j.cnki.1671-1637.2012.02.014
基金项目: 

国家自然科学基金项目 61164003

国家自然科学基金项目 60870006

甘肃省教育厅科研项目 1004-01

详细信息
    作者简介:

    陈京荣(1975-), 女, 甘肃榆中人, 兰州交通大学副教授, 同济大学博士后, 从事网络优化理论与算法研究

  • 中图分类号: U116.2

Route choice model with preferences in traffic network

More Information
    Author Bio:

    CHEN Jing-rong(1975-), female, associate professor, PhD, +86-931-4938625, chenjr@mail.lzjtu.cn

  • 摘要: 在城市交通网络中, 已知路径的时间属性与费用属性, 分析了出行者对路径有、无主观偏好时的路径选择问题。当无偏好时, 利用信息熵理论和多属性综合决策方法给出了获得路径综合属性值的计算模型; 当有偏好时, 对不同的路径通过互反判断矩阵给出主观偏好, 然后利用互反判断矩阵之间的偏差建立关于属性权重向量的优化模型, 并采用解析的方法对模型进行求解, 得到每个属性的权重, 从而进一步计算出每条路径的综合属性值, 属性值最大的路径为最优路径。分析结果表明: 在无偏好时最佳选择路径2的综合属性值为0.918;在有偏好时最佳选择路径4的综合属性值为0.965, 与无偏好的相差较大, 且6条路径的选择次序不同。可见, 出行者的主观偏好对路径选择结果有较大的影响。

     

  • 图  1  交通网络

    Figure  1.  Traffic network

    表  1  四种互反标度

    Table  1.   Four kinds of reciprocal scales

    1~9标度 指数标度 10/10~18/2标度 9/9~9/1标度 含义
    1 a0 10/10 9/9 路径xi与路径xs同样重要
    3 a2 12/8 9/7 路径xi稍微重要于路径xs
    5 a4 14/6 9/5 路径xi明显重要于路径xs
    7 a6 16/4 9/3 路径xi强烈重要于路径xs
    9 a8 18/2 9/1 路径xi极端重要于路径xs
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    表  2  起讫点对(2, 24)间的路径

    Table  2.   Paths of origin-destination site (2, 24)

    路径 路径走向 时间 费用
    1 2→8→14→16→20→18→21→24 28 34
    2 2→6→11→16→20→18→21→24 29 31
    3 2→6→7→10→15→17→24 31 34
    4 2→6→7→13→18→21→24 37 27
    5 2→6→7→10→12→17→24 32 30
    6 2→8→11→16→20→18→21→24 30 31
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    表  3  路径综合属性值

    Table  3.   Integrated attribute values of paths

    算法 路径1 路径2 路径3 路径4 路径5 路径6
    无偏好算法 0.897 0.918 0.849 0.878 0.887 0.902
    有偏好算法 0.576 0.770 0.679 0.965 0.927 0.805
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出版历程
  • 收稿日期:  2011-12-13
  • 刊出日期:  2012-04-25

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