疾病：头孢拉定分散片
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鸭瘟病毒gh、k、ul24基因的克隆与病毒转移质粒的构建.pdf 83页
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鸭瘟病毒gh、k、ul24基因的克隆与病毒转移质粒的构建
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摘 要 根据已发表的鸭瘟病毒 DEv gH，1KuL24基因序列，设计合成了1对引物，PcR
中已登录的DE、r同源基因进行比较，发现gH，n【，UL24基因核苷酸序列同源性分别在
进化树分析发现，鸭瘟病毒与马立克氏病病毒亲缘关系最近，但在三种基因进化树中均
形成独立的一个分支。建议在d疱疹病毒亚科建立新的病毒属——类鸭瘟病毒属。 将鸭瘟病毒TK—uL24
达盒，测序验证其序列与源序列一致。pTK-GFP在脂质体介导下，转染鸭胚成纤维细胞
和鸭肾细胞，在荧光显微镜下观察绿色荧光蛋白表达情况。质粒转染细胞后，绿色荧光
蛋白得到了有效的表达。鸭瘟病毒TK基因转移质粒的成功构建，为进一步开展重组鸭瘟
病毒的研究和构建具有遗传标记的鸭瘟疫苗奠定了基础。
关键词：鸭瘟病毒，序列分析，TK基因，gH基因，uL24基因，转移载体 Abs仃act oneof for pajrp血nersw∞d髓i弘edPCR锄ph丘训on
ofDEVvaccines廿ainb笛edonthe加deotidc UL24 sequenc髓ofDEVgH，．IK
gen豁．111e result
PCR w鹊dOnedinto 8TvedIDrand r钾ealcd product pMD一1 s删ced．Thesequ∞dng
thatt11c tllat∞coded inscned w鸹5021bp，indllded血优oR_FsgH，啦 DNA脚ent
UL24 24 w弱99．8％ IH ide鲥ty gH，TK gen船nudeotidesequence g％esrespe商砌y．The acid idcn垃够w鹄99．6％一100％，99．5％
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一100％，99．8％一100％indi、，iduany．respec虹Vely毛。也e
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Alpllah唧髓啊rin∞．Sog班吣，DeVovirus，w鹤sllggesto击 T“Ⅱ24DNA vi】m∞tandVaccineDEV B船ed Of sequenc懿of gtrajns， on托alysing
t1&TK-IⅡ，24DNA DEVw鹊doned to segment丘Dm i|伽pMD—18Tgen蹦她n坞pTK c鹤sette the
nuo懈cene containing protein GFP p1枷d；Anel出ar ，o吐c懿pression g∞en no阢24 of
produce廿a丑sfi玎vcctorpn -GFP．Theseq钮dng豫m蛔showed血atsoqu∞ce t0也atvinllent曲随n
thev；lccinevir鸺isid钮6cal of dig硎on缸d By坞蚵c垃On娌Lzyme was includ韶吐坞DNAa肋s丘Dm pTK坩FP
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DEVTK·UL24 c勰se吐eof expr髓sion segmentand仕屺expr鹤sionPcmv．GFP-SV40pA；1k GFPw酗0bserved谢thnuor船c％ce af衙the w船仃ansf砌幽
of microscopep110GFP cells
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be reco玎曲inantDEVmd ofDEVVaccine、，inls help砌蠡 rstudying cons蛐gnew铆e
谢thmole砌arma妇． words：DuckEnterids
Key virus，sequ∞ceanalysis，TKg∞e，gHg饥e，UL24gene，Tr黜断
VectOr Ⅱ 独创性声明 本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得 的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中
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城市道路交通拥堵传播规律及消散控制策略研究
】￡二￡２ １ ３多参未交博士学位论文城市道路交通拥堵传播规律及消散控制策略研究ＳｔｕｄｉｅｓｏｎＣｏｎｇｅｓｔｉｏｎ Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ Ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ ａｎｄＤｉｓｓｉｐａｔｉｏｎ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ ｏｆ Ｕｒｂａｎ ＲｏａｄＴｒａｆｆｉｃ作者：龙建成导师：高自友北京交通大学２００９年１２月叁１学位论文版权使用授权书本学何论文作者完全了解北京交通大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权北京交 通火学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫 描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印 件和磁盘。 （保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：龙戡、＞刷噬名／否签字醐：签字日期：砷引２月，和一Ｊ，ｉ’年ｔ２，月，旷日ｆ７１１靠中图分类号：Ｕ４９１．２ＵＤＣ：２７学校代码：１０００４密级：公开北京交通大学博士学位论文城市道路交通拥堵传播规律及消散控制策略研究ＳｔｕｄｉｅｓｏｎＣｏｎｇｅｓｔｉｏｎ Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ Ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ ａｎｄ Ｄｉｓｓｉｐａｔｉｏｎ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ ｏｆ Ｕｒｂａｎ ＲｏａｄＴｒａｆｆｉｃ号：０４１１４１８２作者姓名：龙建成学导师姓名：高自友职称：教授学位类别：工学学位级别：博士学科专业：交通运输规划与管理研究方向：城市交通规划与管理北京交通大学２００９年１２月
致谢本论文是在尊敬的导师高自友教授的悉心指导下完成的。从论文的选题、写 作、修改到最后成稿，高教授都倾注了大量心血并给予了我很大的帮助。自我２００４ 年博士研究生入学以来，高教授不仅在实际的工作、科研中给予我严格、具体而 又关键的教导，而且在日常学习、生活上给予我很多的关心和照顾。导师正直、 严谨的治学态度、开阔的思路、敏捷的思维、诲人不倦的精神以及对科学的献身 精神将使我终生受益，并激励、指引我在以后的工作中进取。在此，谨向敬爱的 高老师表示衷心的感谢！ 感谢北京交通大学交通运输学院的各位老师对本人学术上的指导以及北京交 通大学研究生院老师的关心和帮助。感谢美国ＳｅｔｏｎＨａｌｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ的Ｄｒ．ＰｅｎｉｎａＯｒｅｎｓｔｅｉｎ以及香港大学的Ｄｒ．Ｓｚｅｔｏ给予学术上的指导和帮助。特别感谢马建军教 授、黄海军教授、任华玲师姐和连爱萍师姐给我一如既往的关心和帮助。 感谢朝夕相处的师兄弟和师姐妹们与我一起走过生命中这一段美好时光。吴 建军、张好智、赵晖、李树彬、郑建风、李新刚、李峰、谢东繁、李研峰、屈云 超、卢朝阳、马丹、王谱、黄一华等诸位师兄弟姐妹在平时的科研和生活中给予 我许多关心和帮助。本论文中的许多工作正是在与他们的讨论和协助下完成的。 感谢各位专家学者在论文评审过程中所提出的批评和指正意见。 感谢其他所有帮助过我的老师们和同学们。感谢论文中被引用文献的作者们， 他们的卓越工作是本论文研究的基础。 在本论文的完成过程中，研究工作分别得到了国家重点基础研究发展计划 （２００６ＣＢ７０５５００）、国家自然科学基金（７０６３ １ ００１和７０８０１ ００４）、北京交通大学优 秀博士生科技创新基金（４８０４０）的资助，在此一并表示感谢。 最后，感谢父母、姐姐和哥哥给予我的关爱、鼓励和～贯支持。龙建成２００９年１２月于北京交通大学
中文摘要道路交通拥堵是城市交通问题的突出表现，是影响人们日常出行质量和出行费 用的关键性因素。同时它还会诱发交通安全、交通环境污染以及交通能耗等诸多 社会各界广泛关注的问题。当前，缓解和预防交通拥堵已经成为我国城市发展的 当务之急，关系到我国城市的可持续发展。然而人们对于城市道路交通拥堵传播 规律和消散机理缺乏足够的、准确的认识，这使得在实际缓解交通拥堵过程中存 在一定的盲目性，缺乏有效的缓解与控制手段。因而，深入研究交通拥堵的产生 根源、传播特性以及消散规律是解决交通拥堵问题的基础性工作。 本论文从动态网络交通流理论出发，研究城市道路交通拥堵的传播规律，探 讨一些典型的交通拥堵消散控制方法和策略。具体来讲，本论文研究工作主要有 如下几个方面： （１）改进了元胞传输模型，并以此构建了动态网络交通流传播模型。和已有 模型不同的是，本文在元胞传输模型的路段模型中考虑道路交通流中的回滞现象， 以及在节点模型中考虑了交叉口的信号控制以及道路出口的渠化。此外，还提出 了计算路段走行时间和路径走行时间的新方法，分别从路段和路网两个层面建立 了交通拥堵的评价指标体系。 （２）将元胞传输模型推广应用于模拟突发事件下交通拥堵的传播规律。以拥 堵规模和拥挤延迟为评价指标，研究了路段下游渠化区的长度、停止线的宽度划 分、事故位置以及路段长度等因素对交通拥堵传播的影响。依据交通拥堵传播的 空间结构特征，利用车辆禁行这一临时性的交通管制措施，制定了线、面相结合 的拥堵消散控制策略，应对交通拥堵的传播。仿真结果表明，合理地应用本文提 出的拥堵消散控制策略可以有效地控制拥堵的消散。 （３）构建了基于Ｃｒｏｓｓ Ｎｅｓｔｅｄ Ｌｏｇｉｔ模型的动态随机路径选择模型，运用元胞 传输模型研究了动态随机用户均衡环境下的拥堵瓶颈识别问题。采用平均行程速 度对交通拥堵瓶颈进行界定，探讨了交通需求与网络瓶颈形成之间的互动关系， 分析了拥堵瓶颈的增长规律和拥堵瓶颈在网络上的分布情况。 （４）信号优化控制与道路交叉口处的合理渠化是城市交通组织优化的重要组 成部分，是缓解交通拥堵的有效方法之一。以均衡交叉口各车流方向的通行能力 为目标，建立了固定信号配时和动态信号配时的极大极小优化模型。进一步研究 了信号控制与道路出口渠化的组合问题及其模型和求解算法。在动态随机用户均 衡环境下，研究了信号优化控制和道路出口渠化方法的有效性。此外，还对优化 控制下的交通网络进行了拥堵分析和拥堵瓶颈识别。 （５）转弯禁限措施是城市交通网络中常见而又低成本的交通管制措施，合理地运用该措施可以起到缓解交通捌堵的作用。以动态网络交通流为背景，构建了 转弯禁限设计问题的双层规划模型：模型的上层以系统总阻抗最小为目标，考虑 信号控制以及道路出口的渠化；模型的下层采用动态随机交通分配模型描述网络 流量约束。运用遗传算法求解该双层规划模型。计算结果表明，在拥挤的交通网 络中实施优化的转弯禁限措施可以显著提高网络的总体性能，大大降低网络的拥 堵瓶颈规模。 关键词：城市道路交通拥堵；拥堵消散控制；元胞传输模型；拥堵瓶颈；信号控 制；道路渠化；转弯禁限 分类号：Ｕ４９１．２ＡＢ ＳＴＲＡＣＴＲｏａｄ ｃｏｎｇｅｓｔｉｏｎ ｉｓ ｗｈｉｃｈ ｈａｓ ｂｅｃｏｍｅ ｑｕａｌｉｔｙｏｎｅｏｆ ｔｈｅ ｍｏｓｔ ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅ ａｓｐｅｃｔｓ ｏｆ ｕｒｂａｎｔｒａｆｆｉｃ ｐｒｏｂｌｅｍｓ，ｏｎｅｏｆ ｔｈｅ ｍｏｓｔ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｆａｃｔｏｒｓ ｔｈａｔ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｐｅｏｐｌｅ’ｓ ｔｒａｖｅｌａｎｄｔｒａｖｅｌ ｃｏｓｔ ｉｎ ｄａｉｌｙ ｗｉｄｅ ａｔｔｅｎｔｉｏｎｌｉｆｅ．Ｍｅａｎｗｈｉｌｅ，ｉｔ ａｌｓｏ ｂｒｉｎｇｓｆｒｏｍ ｔｈｅｗｈｏｌｅｏｕｔｓｏｍｅ ｉｎｔｒａｃｔａｂｌｅａｓｐｒｏｂｌｅｍｓｗｉｔｈｓｏｃｉｅｔｙ，ｓｕｃｈｔｒａｆｆｉｃ ｓａｆｅｔｙ，ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ，ａｎｄ ｔｒａｆｆｉｃ ｅｎｅｒｇｙ ｃｏｎｓｕｍｉｎｇ ｐｒｏｂｌｅｍｓ．Ｃｕｒｒｅｎｔｌｙ，ｃｏｎｇｅｓｔｉｏｎａｌｌｅｖｉａｔｉｏｎ ａｎｄ ｐｒｅｖｅｎｔｉｏｎ ｈａｖｅ ｂｅｃｏｍｅ ｃｏｕｎｔｒｙ，ｗｈｉｃｈ ｂｅｉｎｇｓ ｈａｖｅｃａｎｕｒｇｅｎｔｔａｓｋｓ ｆｏｒ ｕｒｂａｎｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｉｎｏｕｒｄｉｒｅｃｔｌｙ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｃｉｔｙ ｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｈｕｍａｎｐｒｉｎｃｉｐｌｅ ｏｆ ｒｏａｄｎｏｔｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｌｙｕｎｄｅｒｓｔｏｏｄｔｈｅｃｏｎｇｅｓｔｉｏｎｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｈｅ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ ｏｆ ｃｏｎｇｅｓｔｉｏｎ ｄｉｓｓｉｐａｔｉｏｎ，ｗｈｉｃｈ ｂｒｉｎｇｓ ａｂｏｕｔ ｂｌｉｎｄｎｅｓｓ ｗｈｅｎ ｐｅｏｐｌｅ ｒｅｓｏｌｖｅ ｕｒｂａｎｔｒａｆｆｉｃｃｏｎｇｅｓｔｉｏｎ ｉｎ ｐｒａｃｔｉｃｅ，ａｎｄ ｐｒｅｖｅｎｔｓｔｒａｆｆｉｃｅｎｇｉｎｅｅｒｓｄｅｖｅｌｏｐｉｎｇ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ｍｅａｓｕｒｅｓ ｔｏ ａｌｌｅｖｉａｔｅａｎｄ ｃｏｎｔｒｏｌｃｏｎｇｅｓｔｉｏｎ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ．ｄｅｔａｉｌｅｄｓｔｕｄｙ ｏｆ ｔｈｅｓｏｕｒｃｅｓｏｆａｔｒａｆｆｉｃｃｏｎｇｅｓｔｉｏｎ，ｃｏｎｇｅｓｔｉｏｎ ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ａｎｄｔｏ ｒｅｓｏｌｖｅ ｃｏｎｇｅｓｔｉｏｎｄｉｓｐｅｒｓａｌ ｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓ ｉｓｂａｓｉｃ ｗｏｒｋｐｒｏｂｌｅｍｓ．ｍｅｃｈａｎｉｓｍ ｏｆＴｈｅ ａｉｍ ｏｆ ｔｈｉｓ ｄｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎ ｉｓｔｏ ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅ ｔｈｅ ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎｕｒｂａｎｒｏａｄ ｃｏｎｇｅｓｔｉｏｎ ａｎｄ ｄｅｖｅｌｏｐ ｓｏｍｅ ｔｙｐｉｃａｌ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ｍｅｔｈｏｄｓ ａｎｄｓｔｒａｔｅｇｉｅｓｔｏ ｃｏｎｔｒｏｌｔｒａｆｆｉｃｃｏｎｇｅｓｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ｔｈｅａｉｄ ｏｆ ｄｙｎａｍｉｃ ｎｅｔｗｏｒｋｔｒａｆｆｉｃ ｆｌｏｗｔｈｅｏｒｙ．Ｔｈｅｍａｉｎｃｏｎｔｅｎｔｓｏｆ ｔｈｅ ｄｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎ ａｒｅ ｓｕｍｍａｒｉｚｅｄ ａｓ ｆｏｌｌｏｗｓ：ｃｅｌｌ ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ（１）Ｔｈｅｔｒａｆｆｉｃｍｏｄｅｌ（ＣＴＭ）ｉｓ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｔｏ ｆｏｒｍｕｌａｔｅａｄｙｎａｍｉｃ ｎｅｔｗｏｒｋ ａｒｅ：ｔｈｅｆｌｏｗ ｍｏｄｅｌ．Ｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈ ｔｈｅ ｏｒｉｇｉｎａｌ ｍｏｄｅｌ，ｔｈｅ ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｓｃａｎｈｙｓｔｅｒｅｓｉｓ ｅｆｆｅｃｔ ｏｆ ｒｏａｄ ｃｏｎｔｒｏｌｔｒａｆｆｉｃｂｅ ｒｅｐｒｅｓｅｎｔｅｄ ｉｎ ＣＴＭ ｌｉｎｋ ｍｏｄｅｌ，ａｎｄ ｂｏｔｈ ｓｉｇｎａｌａｒｅａｎｄｒｏａｄ ｃｈａｎｎｅｌｉｚａｔｉｏｎ ａｔ ｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎｓｃｏｎｓｉｄｅｒｅｄｉｎＣＴＭｎｏｄｅ ｍｏｄｅｌ．Ｉｎａｄｄｉｔｉｏｎ，ａ ｎｏｖｅｌ ａｐｐｒｏａｃｈ ｔｏ ｃａｌｃｕｌａｔｅ ｌｉｎｋ ｔｒａｖｅｌ ｔｉｍｅ ａｎｄ ｒｏｕｔｅ ｔｒａｖｅｌ ｔｉｍｅ ｉｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄ，ａｎｄａｇｒｏｕｐ ｏｆ ｉｎｄｉｃｅｓｏｎａｒｅｐｒｏｐｏｓｅｄ ｔｏ ｅｖａｌｕａｔｅｔｒａｆｆｉｃｃｏｎｇｅｓｔｉｏｎ ｂｏｔｈｏｎｌｉｎｋ－ｂａｓｅｄｔｒａｆｆｉｃＩｅｖｅｌ ａｎｄｎｅｔｗｏｒｋ．ｗｉｄｅｌｅｖｅｌ．（２）ＣＴＭｉｓ ｅｘｔｅｎｄｅｄ ｔｏ ｓｉｍｕｌａｔｅ ｔｈｅ ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ ｏｆ ｉｎｃｉｄｅｎｔ．ｂａｓｅｄ ｓｉｚｅ ａｎｄ ｃｏｎｇｅｓｔｉｏｎ ｄｅｌａｙａｒｅｊａｍｓ．Ｔｒａｆｆｉｃ ｊａｍａｎｄ ｌｉｎｋ ｌｅｎｇｔｈ ｓｐａｃｉａｌａｐｐｌｉｅｄ ｔｏｍｅａｓｕｒｅ ｊａｍ ｇｒｏｗｔｈ ａｎｄ ｄｉｓｐｅｒｓａｌ．Ｔｈｅ ｅｆｆｅｃｔ ｏｆ ｓｔｏｐｌｉｎｅ ｗｉｄｔｈ ａｓｓｉｇｎｍｅｎｔ，ｌｅｎｇｔｈ ｏｆ ｔｈｅ ｃｈａｎｎｅｌｉｚｅｄ ａｒｅａ，ｉｎｃｉｄｅｎｔ ｐｏｓｉｔｉｏｎｏｎｊａｍｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄ ｄｉｓｓｉｐａｔｉｏｎ ｈａｓ ｂｅｅｎ ｓｔｕｄｉｅｄ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ，ｖｅｈｉｃｌｅｔｏ ｄｅｖｅｌｏｐｔｏ ｔｈｅａｓｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆｔｒａｆｆｉｃ ｊａｍｍｏｖｅｍｅｎｔｃｏｎｔｒｏｌｂａｎｓａｒｅ ｔａｋｅｎｔｅｍｐｏｒａｒｙｔｒａｆｆｉｃ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｍｅａｓｕｒｅｓｊａｍｓｔｒａｔｅｇｉｅｓｗｈｉｃｈ ａｒｅｃｏｍｂｉｎｅｄ ｗｉｔｈ ｌｉｎｅａｒ ｃｏｎｔｒｏｌ ａｎｄ ａｒｅａ ｃｏｎｔｒ０１．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄ ｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ ｗｉｔｈ ａｐｐｒｏｐｒｉａｔｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＣａｎ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ ｃｏｎｔｒｏｌ ｊａｍ ｄｉｓｓｉｐａｔｉｏｎ．ｏｎ ｃｒｏｓｓ（３）Ａ ｄｙｎａｍｉｃ ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃｒｏｕｔｅ ｃｈｏｉｃｅｍｏｄｅｌ ｂａｓｅｄｎｅｓｔｅｄｌｏｇｉｔ ｍｏｄｅｌｉｓＶｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｔｈｅ ｄｙｎａｍｉｃ ｎｅｔｗｏｒｋ ｔｒａｆｆｉｃ ｆｌｏｗ ｍｏｄｅｌ ｂａｓｅｄｔｈｅＯｉｌＣＴＭ ｉｓｕｓｅｄ ｔｏ ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅ ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃｕｓｅｒｐｒｏｂｌｅｍ ｏｆｃｏｎｇｅｓｔｉｏｎ ｂｏｔｔｌｅｎｅｃｋ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｕｎｄｅｒｄｙｎａｍｉｃｅｑｕｉｌｉｂｒｉｕｍ（ＤＳＵＥ）ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ．Ａｖｅｒａｇｅ ｊｏｕｒｎｅｙｃｒｉｔｉｃａｌ ｓｔａｎｄａｒｄ ｆｏｒ ｄｅｆｉｎｉｎｇ ｃｏｎｇｅｓｔｉｏｎｖｅｌｏｃｉｔｙ ｉｓ ｅｍｐｌｏｙｅｄ ｔｏ ｅｓｔａｂｌｉｓｈ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｂｅｔｗｅｅｎｂｏｔｔｌｅｎｅｃｋ．Ｔｈｅｔｒａｆｆｉｃｄｅｍａｎｄ ａｎｄｂｏｔｔｌｅｎｅｃｋ ｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｓ ｈｉｇｈｌｉｇｈｔｅｄ．Ｆｕｒｔｈｅｒｍｏｒｅ，ｔｈｅ ｐｒｏｃｅｓｓ ｏｆ ｂｏｔｔｌｅｎｅｃｋａｒｅｇｒｏｗｔｈ ａｎｄ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｉｎ ｔｈｅ ｎｅｔｗｏｒｋ （４）Ｓｉｇｎａｌ ｃｏｎｔｒｏｌ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｒｅｉｌｌｕｓｔｒａｔｅｄ．ａｎｄｒｅａｓｏｎａｂｌｅ ｒｏａｄ ｃｈａｎｎｅｌｉｚａｔｉｏｎ ａｔ ｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎｓｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｏｆｕｒｂａｎ ｔｒａｆｆｉｃｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ，ａｎｄｔｈｅ ｅｑｕｉｌｉｂｒｉｕｍ ｏｆｏｎｅｏｆ ｔｈｅ ｍｏｓｔ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｃａｐａｃｉｔｙ ｏｆ ｅａｃｈ ｆｌｏｗｓｏｌｕｔｉｏｎｓ ｔｏ ｄｅｐｒｅｓｓ ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｓｔｒａｆｆｉｃ ｊａｌｎｓ．Ｔａｋｉｎｇｔｈｅｔｈｅｏｂｊｅｃｔｉｖｅ。ａ ｍａｘ．ｍｉｎ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｔｏ ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅ ｆｉｘｅｄ ｔｉｍｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓ．Ｆｕｒｔｈｅｒｍｏｒｅ，ｔｈｅ ｍｏｄｅｌ ｉｓ ｐｌａｎ ｍｅｔｈｏｄｓ ａｎｄ ｄｙｎａｍｉｃ ｔｉｍｉｎｇ ｐｌａｎｆｏｒｍｕｌａｔｅａｅｘｔｅｎｄｅｄｔｏｃｏｍｂｉｎｅｄ ｐｒｏｂｌｅｍ ｏｆ ｓｉｇｎａｌ ｃｏｎｔｒｏｌ ａｎｄ ｃｈａｎｎｅｌｉｚａｔｉｏｎ ａｔ ｒｏａｄ ｅｘｉｔｓ．Ａ ｓｏｌｕｔｉｏｎｔｏ ｓｏｌｖｅ ｔｈｅ ｃｏｍｂｉｎｅｄ ｍｏｄｅｌ．Ｕｎｄｅｒａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｉｓ ａｌｓｏ ｐｒｏｐｏｓｅｄｄｙｎａｍｉｃ ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ ｃｏｎｔｒｏｌｕｓｅｒｅｑｕｉｌｉｂｒｉｕｍ ｔｒａｆｆｉｃｃｏｎｄｉｔｉｏｎ，ｔｈｅｖａｌｉｄｉｔｙｏｆ ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄｓｉｇｎａｌｍｅｔｈｏｄ ａｎｄｃｈａｎｎｅｌｉｚａｔｉｏｎ ａｐｐｒｏａｃｈ ｉｓ ｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｄ．Ｉｎ ａｄｄｉｔｉｏｎ，ｃｏｎｇｅｓｔｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ ｃｏｎｇｅｓｔｉｏｎ ｂｏｔｔｌｅｎｅｃｋ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ａｒｅ ｃａｒｒｉｅｄ ｏｕｔ ｆｏｒ ｔｈｅ ｔｒａｆｆｉｃ ｎｅｔｗｏｒｋ ｗｉｔｈ ｏｐｔｉｍａｌ ｃｏｎｔｒ０１．（５）Ｔｕｒｎｉｎｇ ｒｅｓｔｒｉｃｔｉｏｎ ｉｓｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ｌｏｗｅｒ ｃｏｓｔ ｒｅｓｔｒｉｃｔｉｏｎｓｏｎｅｏｆ ｔｈｅｃｏｍｍｏｎｅｓｔｔｒａｆｆｉｃ ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ ｍｅａｓｕｒｅｓ ａｎｄａｎｔｒａｆｆｉｃ ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｍｅｔｈｏｄ ｉｎ ｕｒｂａｎ ｔｒａｆｆｉｃ ｎｅｔｗｏｒｋ。Ｒｅａｓｏｎａｂｌｅ ｔｕｒｎｉｎｇｃａｎｂｅａｐｐｌｉｅｄｔｏ ａｌｌｅｖｉａｔｅ ｎｅｔｗｏｒｋ ｗｉｄｅ ｔＯｔｒａｆｆｉｃ ｃｏｎｇｅｓｔｉｏｎ．Ｉｎ ｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ａ ｂｉ－ｌｅｖｅｌｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ ｍｏｄｅｌ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄｃｏｎｓｉｄｅｒｓ ｎｅｔｗｏｒｋ ｔｒａｆｆｉｃｆｏｒｍｕｌａｔｅ ｔｈｅｕｐｐｅｒ ｌｅｖｅｌｔｕｒｎｉｎｇ ｒｅｓｔｒｉｃｔｉｏｎ ｄｅｓｉｇｎ ｐｒｏｂｌｅｍ ｗｈｉｃｈｄｙｎａｍｉｃｓ．Ｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍ ｉｓ ｔｏ ｍｉｎｉｍｉｚｅｔｈｅ ｔｏｔａｌ ｔｒａｖｅｌ ｃｏｓｔａｎｄ ｔａｋｅ ｓｉｇｎａｌ ｃｏｎｔｒｏｌ ａｎｄ ｒｏａｄ ｃｈａｎｎｅｌｉｚａｔｉｏｎ ｉｎｔｏ ａｃｃｏｕｎｔ ｆｒｏｍ ｔｈｅ ｐｏｉｎｔｓ ｏｆ ｔｒａｆｆｉｃ ｍａｎａｇｅｒｓ， ａｎｄ ｔｈｅ ｌｏｗｅｒ ｌｅｖｅｌ ｐｒｏｂｌｅｍ ｉｓ ｔｏ Ａｐｒｅｓｅｎｔ ｔｒａｖｅｌｅｒｓ’ｒｏｕｔｅｓｏｌｖｅ ｔｈｅｃｈｏｉｃｅ ｂｅｈａｖｉｏｒ ｂａｓｅｄ ｂｉ－ｌｅｖｅｌｏｎＤＳＵＥ ｔｈｅｏｒｙ． ｍｏｄｅｌ?ｇｅｎｅｔｉｃ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｄｅｓｉｇｎｅｄ ｔｏｐｒｏｐｏｓｅｄｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓ ｉｎ ｃｏｎｇｅｓｔｅｄ Ｃｏｒｎｐｕｔａｔｉｏｎａｌ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｏｐｔｉｍｉｚｅｄ ｔｕｒｎｉｎｇ ｒｅｓｔｒｉｃｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋ ｎｏｔ ｏｎｌｙＣａｎｉｍｐｒｏｖｅｎｅｔｗｏｒｋ ｃｏｌｌｅｃｔｉｖｅ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ，ｂｕｔ ａｌｓｏＣａｎｒｅｄｕｃｅ ｔｈｅ ｓｃａｌｅ ｏｆｎｅｔｗｏｒｋ ｃｏｎｇｅｓｔｉｏｎ ｂｏｔｔｌｅｎｅｃｋｓ ｒｅｍａｒｋａｂｌｙ．ｒｏａｄＫＥＹＷＯＲＤＳ：Ｕｒｂａｎｃｏｎｇｅｓｔｉｏｎ；Ｃｏｎｇｅｓｔｉｏｎ ｄｉｓｓｉｐａｔｉｏｎｃｏｎｔｒｏｌ；Ｃｅｌｌ ｃｈａｎｎｅｌｉｚａｔｉｏｎ；ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ ｍｏｄｅｌ；ＣｏｎｇｅｓｔｉｏｎＴｕｒｎｉｎｇ ｒｅｓｔｒｉｃｔｉｏｎｂｏｔｔｌｅｎｅｃｋ；Ｓｉｇｎａｌｃｏｎｔｒｏｌ；ＲｏａｄＣＩ。ＡＳＳＮｏ：Ｕ４９１．２目录中文摘要………………………………………………………………………………．．ｉｉｉＡ】ＩＩＳＴＲＡＣＴ………………………………………………………………………………………………ｖ １ １．１ １．２绪论………………………………………………………………………………………………．１ 论文的选题背景及意义……．：………………………………………ｌ 交通拥堵概述………………………………………………………．．３１．２．１ １．２．２ １．２．３ １．３交通拥堵的概念及空间特征……………………………………３ 交通瓶颈的概念…………………………………………………４ 交通拥挤状况及拥堵瓶颈的界定………………………………４国内外研究现状……………………………………………………．．５１．３．１ １．３．２ １．３．３动态交通分配问题的研究现状…………………………………５ 交通拥堵传播规律的研究现状…………………………………６ 交通拥堵传播控制方法的研究现状……………………………８１．４ ２ ２．１ ２．２ ２．３论文的主要研究内容及结构………………………………………．．９ 基于改进的元胞传输模型的网络交通流传播模型………………………１３ 引言………………………………………………………………………………………．１ ３ 元胞传输模型的发展及应用现状…………………………………１ ３ 元胞传输模型………………………………………………………１ ６２．３．１ ２．３．２ ２１３．３ ２．３．４ ２．３．５ＣＴＭ的路段模型………………………………………………１６ 交通流观测中的回滞现象……………………………………．１ ８ 考虑回滞现象的ＣＴＭ路段模型……………………………一１９ ＣＴＭ的节点模型………………………………………………２１ 网络交通流仿真的基本步骤…………………………………．２３２．４交通拥堵的评价方法………………………………………………２４２．４．１ ２．４．２ ２．４．３ ２．４．４ ２．４．５路段走行时间和路径走行时间的计算方法…………………．２４ 拥堵规模………………………………………………………．２５ 拥挤延迟………………………………………………………．２５ 平均瞬时速度…………………………………………………．．２６ 平均行程速度…………………………………………………．２６２．５ ３ ３．１本章小结……………………………………………………………２７ 突发事件下道路交通拥堵传播规律的研究………………………………２９ 引言…………………………………………………………………２９３．２网络交通流传播模型………………………………………………．．３０３．２．１ ３．２．２ ３．２．３基本假设………………………………………………………。３０ 变量说明………………………………………………………．．３ｌ模型………………………………………………………………………………３２３．３模拟结果及讨论……………………………………………………．３３３．３．１ ３．３．２ ３．３．３ ３．３．４仿真参数的确定………………………………………………．．３３ 模拟结果………………………………………………………．．３５ 其它车流转弯比例下的模拟…………………………………。４ｌ 已有结果的比较………………………………………………．．４３３．４ ４ ４．１ ４．２ ４．３ ４．４本章小结……………………………………………………………．４４ 突发事件下道路交通拥堵消散控制策略的研究…………………………．４５ 引言…………………………………………………………………．．４５ 拥堵消散控制策略回顾……………………………………………．．４５ 新的拥堵消散控制策略……………………………………………．４７ 仿真结果及分析……………………………………………………．５１４．４．１ ４．４．２线禁行控制与面禁行控制策略………………………………．．５ｌ 菱形禁行控制策略……………………………………………．．５５４．５ ５ ５．１ ５．２本章小结……………………………………………………………．５９ 基于元胞传输模型的交通拥堵瓶颈的识别…………………………………．６１ 引言…………………………………………………………………．６１ 动态交通分配模型…………………………………………………．６２５．２．１ ５．２．２ ５．２．３ ５．２．４动态用户最优模型……………………………………………．．６２ 动态随机用户均衡模型………………………………………．．６４ 阻抗函数………………………………………………………．．６５ 动态交通分配模型的求解方法………………………………．．６６５．３交通拥堵瓶颈识别…………………………………………………．６８５．３．１ ５．３．２模型参数的确定………………………………………………．．６８ 模拟结果及分析………………………………………………一７２５．４ ６ ６．１ ６．２本章小结……………………………………………………………。７７ 城市交通信号控制与渠化方法相关问题研究……………………………．７９ 引言…………………………………………………………………．．７９ 交叉口信号优化配时方法…………………………………………．８０６．２．１ ６．２．２固定的信号配时方法…………………………………………．．８０ 动态的信号配时方法…………………………………………．．８１６．２．３ ６．３ ６．４信号配时和动态随机用户均衡问题…………………………．．８３信号优化控制与道路出口渠化的组合模型………………………８４ 组合模型的求解方法………………………………………………８５６．４．１ ６．４．２ ６．４．３优化道路出口渠化……………………………………………．８５ 组合模型的求解算法…………………………………………．．８６ 组合模型和动态随机用户均衡问题…………………………．８６６．５算例分析……………………………………………………………８７６．５．１ ６．５．２ ６．５．３动态信号控制方法的应用效果………………………………．８７ 信号优化控制与道路渠化……………………………………．９ｌ 优化控制条件下的拥堵瓶颈识别……………………………．９２６．６ ７ ７．１ ７．２本章小结……………………………………………………………．９６ 考虑动态交通流的转弯禁限设计问题……………………………………９７ 转弯禁限设计问题概述……………………………………………９７ ＴＲＤＰ的双层规划模型……………………………………………．９８７．２．１ ７．２．２下层动态随机路径选择模型…………………………………．９８ 上层优化问题…………………………………………………．９９７．３双层规划问题的求解算法………………………………………．．１ ００７．３．１ ７．３．２ ７．３．３ ７．３．４下层动态随机路径选择问题的求解…………………………１００ 上层问题的求解方法…………………………………………１０１ ＴＲＤＰ的遗传算法设计………………………………………１０２ ＴＲＤＰ双层规划模型的遗传算法……………………………１０３７．４数值算例…………………………………………………………．．１０４７．４．１ ７．４．２ ７．４．３模型参数设置…………………………………………………１０４ 结果及分析……………………………………………………１０４ 扰动分析………………………………………………………１ ０７０８７．５ ８ ８．１ ８．２本章小结……………………………………………………………１结论与展望……………………………………………………………………１１１ 研究总结……………………………………………………………１１ １ 研究工作展望………………………………………………………１１２参考文献………………………………………………………………………………。１１５ 作者简历………………………………………………………………………………………………．．１２５ 独创性声明…………………………………………………………………………．１２７ 学位论文数据集……………………………………………………………………１２９
论文使用的符号及变量说明口：交通网络中的一个路段； 交通网络的路段集合； 进入节点，的路段集合； 交通网络中的一个路段； 离开节点，的路段集合； 第后个时段从ＯＤ对∽ｓ）间出发的车辆经由第ｐ条路径的出行阻抗；Ａ：４：ｂ：蜀：ｃ；（Ｊ｜｝，ｆ）： ６孑（七，ｆ）：ｃ；（尼，ｆ，ｇ，ａ，ｙ）：第ｋ个时段从ＯＤ对（厂，ｓ）间出发的车辆经由第Ｐ条路径的理 解出行阻抗； 采用转弯禁限方案Ｙ、信号配时方案ｇ、渠化方案仅时，第ｋ 个时段从ＯＤ对驴，ｓ）间出发的车辆经由第Ｐ条路径的出行阻 抗； 第ｋ个时段所有车辆在网络上产生的总拥挤延迟；ｄ群 （（第ｋ个时段路段ａ的第ｆ个元胞上的所有车辆产生的拥挤延迟； 研究时段内所有车辆产生的拥挤延迟： 幼砷Ｄ易 节点卜一个信号周期的绿灯损失时间（如信号全红时间和相位切换的损失时间）；鬈 （Ｄ第ｋ个时段，ＯＤ对∽ｓ）间的第Ｐ条路径的车流出发率； ＝｛，ｆ。ｒｓ（后）：Ｐ∈Ｐｒ，，，－∈Ｒ，ｓ∈Ｓ，ｋ∈Ｋ）；Ｐ（ｆ研．彰妇 所．影，０第七个时段内ＯＤ对（‘ｓ）间的交通需求； 节点，的第，个相位的有效绿灯时长； 相位，的最短有效绿灯时间； 相位，的最长有效绿灯时间； ＝｛ｇ？：／∈Ｊｔ，，∈Ｎ）； 交通网络； 第尼个时段内节点，产生并经由路段ｂ的车辆数； 路段上的一个元胞； 渠化区的元胞数量； 交叉口的一个相位； 节点Ｚ的相位集合，相位数量为Ｉ／，ｌ； Ｄ，，．，以七 一个时段；一ｇＧ扩（所有时段构成的集合，Ｉ 交通网络中的一个节点； 路段口的长度； 为路径Ｐ的长度；Ｋ １为时段数量；Ｋ，厶‘ｍ交通网络中的一个节点： 交通流预测时考虑的信号周期数量；＾起点，．和迄点ｓ间所有出行者构成的集合； 遗传算法的最大迭代次数； 第ｋ个时段元胞ｆ上的车辆数；。吩∥矿 ∥Ｍ旷施删相加第ｋ个时段路段ａ出口渠化区内属于车流去向（口，６）的车辆数； 第ｋ个时段路段以的第ｆ个元胞上以路段ｂ为下一个路段的车 辆数； 路段口上在ｋ时段以节点，为讫点的到达车辆数： 交通网络的节点集合；Ｍ俨 啊Ⅳ删啊第ｋ个时段元胞ｆ的最大承载能力； 第ｋ时段路段口出口渠化区划分给车流方向（口，６）的子区域的 最大承载能力； 第ｋ个时段元胞ｆ在车流密度为见。时元胞上对应的车辆数；‰‰第ｋ个时段元胞ｆ在车流密度为成，时元胞上对应的车辆数； 交叉概率； 变异概率；脚删儿办办㈣ 弛哆（尼，ｆ，ｇ，ｕ，ｙ）：出行者ｚ的出行路径； 第ｋ个时段内ＯＤ对∽Ｊ）间出发的车辆选择第Ｐ条路径的概 率； 采用转弯禁限方案ｙ、信号配时方案ｇ、渠化方案伐时，ＯＤ 对∽ｓ）间第ｋ个时段出发的出行者选择路径Ｐ的概率； 遗传算法的种群大小； 交通流量； 路段最大交通流量； 路段ａ出口的最大通行能力： 路段ａ出口分配给车流方向（口，６）的饱和流率； 第ｋ个时段元胞ｉ的流入率；嚣ｇ荨矿删埘㈣第ｋ个时段元胞ｆ的最大流率； 第ｋ个时段元胞ｆ的最大流入量；元胞ｆ在时段ｋ的接收能力； 路段ａ的第ｆ个元胞在时段ｋ的接收能力；譬群矽 譬群酽 ∞㈣㈣Ｊ路段ａ的第ｆ个元胞对应车流方ｌｆｉ－］（ａ，６）在时段ｋ的接收能力； 一个讫点： 路段的饱和流量； 路段由于路障的受限流量； 交通网络的讫点集合： 交通网络的系统总阻抗； 元胞ｆ在时段ｋ的发送能力； 路段ａ的第ｆ个元胞在时段ｋ的发送能力；墨掣酽 墨掣垆哆 ０％ｓ阳∞㈣ ，㈣路段ａ的第ｆ个元胞对应车流方向（口，６）在时段ｋ的发送能力；时间；第七个时段内ＯＤ对∽ｓ）间出发的车辆经由第Ｐ条路径所需要 的走行时间； 研究的时间段； 节点，的信号周期： 平衡条件下流量与密度之间的函数关系；‰路段ａ在第ｋ个时段的流入率； ＝｛“。（尼）：ａ∈Ａ，ｋ∈Ｋ）；嘬 丁乃％∽ｕ∽ 缸ＯＤ对（ｒ，ｓ）间第Ｐ条路径第ｋ个时段出发且在第ｔ个时段进入 路段ａ的车流率； 路段ａ在考察时间段丁内的平均行程速度；死订 一％一“考察时间段丁内网络考察区域内的平均行程速度； 激波的速度；础ＤＫ一％矿路段ａ在时段ｋ的平均瞬时速度； 第ｋ个时段整个网络的平均瞬时速度；似∽㈣歹 Ｄ―ｙ，考察时段内整个网络的平均瞬时速度： 空问位置； 第ｋ个时段路段ａ上的车辆总数；．加Ｄ石石∽一在考察时段Ｔ内，路段ａ∈Ａｔ流入路段ｂ∈Ｂｔ的车流总量；ｆ＇ｘ曲（后）： 殳曲（尼）：ｙｕ： Ｙ：第ｋ个时段路段ａ去往路段ｂ的车流量； 第ｋ个时段路段ａ往路段ｂ的车流量的预测值； Ｏ－１变量，如果实施禁限措施∥，则ＹⅣ＝１，否则ｊ，Ⅳ＝０； ＝｛Ｙ。：∥∈Ｆ）； 第ｋ个时段元胞ｆ的流入量； 第ｋ个时段内路段ａ出口渠化区内属于车流方向（口，６）的流出量；Ｙ，（尼）： Ｙ４６（尼）：ｙ尹（后）：第ｋ个时段路段ａ的第ｆ个元胞以路段ｂ为下一个路段的流入量；第ｋ个时段节点Ｚ产生并流入路段ｂ的车辆数；∥。ｋ第ｋ个时段路段ａ末尾元胞丸的流出量，即该路段的流出量； 一个出行者； 路段ａ划分给车流方向（口，６）的停止线宽度比例； 路段ａ分配给车流方向（口，６）的最小停止线宽度比例； ＝｛口“６：ａ∈Ａｔ，ｂ∈马，Ｚ∈Ⅳ）； 表示渠化区分配给直行方向的停止线宽度比例； 表示渠化区分配给左转方向的停止线宽度比例； 表示渠化区分配给右转方向的停止线宽度比例； 路段ａ对路径Ｐ的分担系数； 时段长度；ｏ一１变量，如果路段口在路径Ｐ上则ｏｒ；＝１，否则琵＝０；艿．∞㈣ｚ扩磕仅％吼％露万晖脚０．１变量，如果出行者第ｋ个时段从起点，．出发经由路径Ｐ去往迄点ｓ的途中在时段ｔ驶入路段口，则吆（ｆ）＝１；否则，鼹（ｆ）＝０；《（尼）：矽”：第后个时段ＯＤ对以ｓ）间出发的车辆经由第ｐ条路径的理解出 行阻抗的随机组成部分； 路段ａ上将驶入路段ｂ的车辆所占的比例； 直行方向的车流比例； 左转方向的车流比例； 右转方向的车流比例； 车流去向（口，６）的能力负荷； 交叉口的能力负荷； ＣＮＬ模型的嵌套程度： 备选的转弯禁限措施集合；九： 丸： 九：①”： ①，：，，： Ｆ：ｒｌ”：车流去向（口，６）由于车辆转弯而导致的流出能力的折减系数； ｋ时段路段ａ往路段ｂ的车流比例： 算法迭代终止参数； 第ｋ个时段元胞ｆ的车流状态，如果Ｏｉ（ｋ）＝０表示第ｋ个时段 元胞ｆ的车流为自由流，否则该时段该元胞的车流为拥挤流；缈曲（Ｊｊ｝）：Ｋ：辞（尼）：掣（尼）： 掣６（足）： 以：第ｋ个时段路段ｇ第ｆ个元胞的车流状态； 第ｋ个时段路段ｇ第ｆ个元胞对应车流方向（口，６）的车流状态； 路段ａ的元胞数； 转弯禁限措施，表示如果禁限措施∥∈Ｆ被采用，则路段ａ，，上 的车辆禁止驶入下游路段ｂｏ；∥＝［％，％】：ｙ：自由流条件下的车流速度； 第ｋ个时段内ＯＤ对（，，Ｊ）间出发的车辆的最小出行阻抗； 第ｋ个时段内ＯＤ对（‘ｓ）间出发的车辆的理解最小出行阻抗； 离差参数，它表明了出行者的路径选择行为对走行时间的敏感 程度： 交通流密度； 拥挤流向自由流转变的临界车流密度； 自由流向拥挤流转变的临界车流密度； 路段阻塞密度； 获取最大流量的临界密度； 第ｋ个时段元胞ｆ上的车流密度；万”（后）： 君”（七）：秒：，肛．ｐ几 乃‰枘霄Ｏ．１变量，表示车流去向与信号相位之间的关系，如果路段ｄ流入路段ｂ的车流受相位／控制，则％ａ６＝１，否则ｏ－；６＝０；％第ｋ个时段进入路段ｄ的车辆在该路段上的平均走行时间； 出行者ｚ在路段ｄ上的实际走行时间，如果ｇ萑Ｐ，则ｒ？＝０； 自由流条件下路段ｄ的走行时间； 路段ｇ在考察时间段丁内的平均行程时间； 单位走行时间的出行费用； 交叉口朋勺第，个相位的能力负荷参数； 交叉口，的第．，个相位在时段ｋ的相位能力负荷参数；埘《乞 万．彰一悯一悯缈Ｑ交叉口，的第．，个相位在时段ｋ的相位能力负荷参数的估计 值； 交通拥挤时车流波的反向传播速度； 可行的路径流量集合；等（后）：Ｏ．１变量，如果出行者ｚ在ｋ时段内驶入路段ａ，则￡（后）＝１； 否贝０孝？（尼）＝０；芎；ｂ：Ｏ．１变量，表示车流去向（吼６）是否受信号控制，如果路段ａ流入路段ｂ的车流受信号控制则嚣６＝１，否则劈６＝０；％：０．１变量，表示转弯禁限措施与路径关联关系，如果路段ａ。和路段６Ⅳ都在连接，．和ｓ的路径Ｐ上，则％＝１，否则嚣＝０；可行的路段流入量集合；少：ＯＤ需求系数； Ｏ．１变量，如果出行者ｚ选择路径Ｐ并选择ｋ时段出发则ｆＺ：（克）：ｆ￡：（ｋ）＝ｌ，否则ｆＺ：（尼）＝０。１绪论１．１论文的选题背景及意义城市交通系统足城市繁荣、有序和高速发展的主要支撑条件之一。然而，现代城市在快速发展过程中遇到了日益严重的交通问题，严重影响着城市的经济建 设和运转效率，给人们的工作和生活带来了种种不便与损害。当前，城市人口和 机动车保有量的激增引发了城市交通需求的快速增长，但落后的交通系统已经成 为制约城市可持续发展的主要瓶颈，城市交通拥堵及其伴生的环境污染与交通安 全等问题已引起整个社会的广泛关注。对于出行者而言，交通拥堵导致出行时间 增加，出行费用增高，出行质量下降；对于交通管理者而苦，交通拥堵造成道路 运营费用增高，交通网络低效；从社会的角度来看，交通拥堵不仅引发了一系列 的环境问题，如空气污染、噪音污染，而且容易诱发交通事故。 白２０世纪５０年代以来，随着城市机动车数量的快速增加，城市道路交通拥 堵逐步加剧，随之交通拥堵引起的一系列问题逐步得到了人们的真正重视。世界 各国学者在交通流理论、交通需求预测、交通规划与管理、交通控制、交通模拟 与仿真、智能交通系统等方面做了大量的理论研究与应用工作（Ｓｈｅｆｆｉ，１９８５；Ｃｈｅｎ， １９９９，Ｙａｎｇ和Ｈｕａｎｇ，２００５；陆化普和黄海军，２００７）。然而，现有的研究成果还 不足以充分准确地模拟和阐释交通拥堵现象的形成过程，对城市交通拥堵问题的 解决还存在相当大的局限性和被动性。 当前的交通规划与管理的众多措施是在对城市交通流的形成、发展和运行规 律尚不清楚的情况下进行的，表现为：（ａ）对交通需求与供给互动的内在机理（承 载力）知之甚少；（ｂ）对交通拥堵的形成及在路网上传播与消散的规律认识基本空 白；（ｃ）对路网结构，出行方式和具体交通管理与控制措施等到底能缓解多少交通 拥堵的研究严重缺乏；（ｄ）当前缓解交通拥堵的各种管理与控制措施主要是靠观察 各种现象来进行的，是经验性的。交通拥堵的形成机理和传播规律等问题不能及 时解决，就如同老中医，方法可能很灵，但为什么灵却不知道。实践经验和教训 表明，如果缺乏先进的理论指导，单纯依靠“头痛医头，脚痛医脚”的管理方式 来解决城市道路交通拥堵问题，不仅成本高昂而且效果有限。 拥堵产生的根源有很多种，归纳起来主要有三类（Ｗｒｉｇｈｔ和Ｒｏｂｅｒｇ，１９９８）： （１）暂时性的路障。非Ｊ下常情况下的交通拥挤是由特殊事件引起的，如突然 性的严重交通事故、车辆抛锚或社会治安事件等引起，往往事发地点没有规律可循，且可能持续时间较长，如不及时疏导，可能会引起严重的交通拥堵，甚至可 能造成网络局部的交通瘫痪。 （２）网络本身永久通行能力不足。通常，这类交通拥堵是由于道路线形不佳、 道路由宽变窄、道路标志不明显等因素严重影响车辆通行速度而造成的。 （３）需求在网络中一个特定地区的随机波动（如如大型活动、节假日出行等） 或是驾驶员驾驶行为的不规则性，导致排队延伸及后溢。 本论文主要研究第一类和第二类原因造成的交通拥堵。不同条件下产生的交 通拥堵在传播和消散等交通动力学行为上具有相似的特性，这决定了可以采用一 致的方法描述交通拥堵在城市交通网络中的传播过程。建立交通流在网络上的传 播模型是研究交通拥堵传播和消散的基础性工作。由于复杂的交通行为受信息、 价值标准、判断准确性以及理性程度的综合影响，交通流在网络上的动力学传播 过程变得十分复杂。因此，构建既考虑出行者的路径选择行为又能体现网络的拥 堵传播效应的网络交通流传播模型就显得十分重要。本论文拟采用动态随机交通 分配模型描述出行者的路径选择行为，利用元胞传输模型（ＣｅｌｌＴｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎＭｏｄｅｌ，简称ＣＴＭ）模拟车流在路网上的传播，分析交通拥堵的传播规律。 突发事件是造成城市道路交通拥堵的一个非常重要的因素，一旦发生通常会 形成道路通行能力的瓶颈，并产生车辆拥挤排队现象。如果突发事件处理得不够 及时，交通拥堵可能会扩散并导致网络范围内的大面积交通拥堵；严重时可能导 致城市交通瘫痪，从而给人们的工作和生活带来种种不便与损害。同时，突发事 件的发生在时间和空间上的不可预知性也极大地增加了拥堵预防与控制的难度。 因而，非常有必要构建拥堵传播模型与模拟方法，揭示路网交通拥堵的形成机理 与传播过程；进一步研究突发事件下城市交通系统的组织优化与控制策略，形成 应对突发事件的应急预案，优化现有城市交通资源以提高应对突发事件的能力。 拥堵瓶颈是交通拥堵传播的一种重要的表现形式。在研究交通拥堵传播规律 的同时，有必要对城市交通网络中的拥堵瓶颈进行识别。城市交通网络中大多数 交通堵塞都与交通瓶颈有关，它是交通问题产生的源头，是影响交通畅通的关键 因素。网络拥堵瓶颈的出现与发展是交通需求不断增长的结果。研究交通网络拥 堵瓶颈的识别方法，分析瓶颈的产生与交通需求增长之问的互动关系，了解瓶颈 在网络中的分布，对于加深对交通拥堵传播规律的认识，及时治理和消除交通拥 堵，预防拥堵瓶颈的形成，以及制定合理的交通需求管理政策具有重要的指导意 义。 城市交通系统是一个复杂、开放、随机、动态、自适应和具有突变特性的系 统。研究城市交通拥堵传播规律和消散机理的根本目的在于指导整个城市路网的 交通设计、管理和控制，寻求缓解和预防交通拥堵的有效方法。通过探索城市交２通拥堵产生的深层次原因，全面深入地研究城市交通需求和交通流的形成机理， 探明各类交通瓶颈的生成和传播过程，寻找交通拥堵的内在根源并揭示其演化规 律，可以为制定科学的城市交通规划、建立先进的智能化城市交通系统和发展有 效的交通管理控制策略和技术奠定坚实的理论基础。 交通拥堵是一系列城市交通问题的突出表现，缓解和预防交通拥堵是我国城 市发展的当务之急，关系到我国城市的可持续发展。对交通拥堵的预防与控制涉 及到城市交通需求形成机理、道路交通流理论、城市网络交通流理论、城市交通 系统的时空演化复杂性、城市交通系统的组织优化与控制等多个分支学科，对它 的研究能促进交通工程与控制科学、系统科学、管理科学与计算机工程等众多其 他学科的交叉融合。探索道路交通拥堵传播规律是预防和缓解城市交通拥堵的基 础性工作，对于指导交通组织优化与控制以及应急处理等具有重要的理论意义和 应用价值，以及进一步对拥堵传播控制方法的研究对于抑制拥堵的传播扩散和加 快拥堵的消散具有十分重要的理论与实际意义。１．２交通拥堵概述１．２．１交通拥堵的概念及空间特征交通拥挤是指某一时段道路系统局部产生的车辆排队和延误等现象。目前为 止，国际上还没有形成对于交通拥挤（堵）的统一定义。日本确定道路拥挤长度 ｌｋｍ以上或拥挤时间１０ｍｉｎ以上为交通拥挤；美国将车速为２２ｋｍ／ｈ以下的不稳 定车流称为拥挤车流。我国公安部则对拥挤路口给出了定义：车辆在无信号控制 的交叉路口的车行道上受阻且排队长度超过２５０ｍ，或车辆在信号控制的交叉路口 ３次绿灯显示时问内未通过路口的状态定义为拥挤路口。 一般而言，严重交通拥堵现象的形成与传播过程可以分成以下三个阶段：首 先，拥堵最初发生在路网的关键部位，或者仅在某些路段或交叉口相互独立地出 现交通堵塞；随后，交通拥堵在网络上进行传播蔓延，影响到路网的其他区域； 最后，由于得不到及时有效的控制，就很有可能在路网结构中形成拥堵闭环 （ｇｒｉｄｌｏｃｋ），导致大范围交通瘫痪。交通拥堵在网络中的空间分布归纳为三种类 型（谈晓洁等，２００３）： （１）点拥堵。指交通拥堵发生在一个独立的交叉口，只对与其相连接的几条 路段产生影响，而未影响到与其相邻的交叉口，表现为一个或多个路段拥堵，但 相互独立。（２）线拥堵。指由于交通流量的激增（如流量高峰期）或者由于局部交通堵 塞未得到及时解决，而使得拥堵在相互关联的路段上蔓延，并主要分布在一条城 市主干道上，表现为多个路段拥堵，且相互影响，形成线状主干道为主的拥堵。 （３）面拥堵。指交通拥堵分布于相互关联的路段，从而构成区域性交通拥堵， 表现为多个路段拥堵相互关联，形成区域性的拥堵或堵塞。拥堵闭环是一种典型 的面拥堵现象。１．２．２交通瓶颈的概念交通瓶颈是指道路交通网络中通行能力达不到当前交通需求要求的路段断面 或区域。交通瓶颈的最显著特征就是瓶颈处容易产生拥挤排队，造成出行延误， 诱发交通拥堵，恶化城市交通环境。交通瓶颈的存在可以是静态的，如道路出入 口、转弯处、宽度减少处等；同时它也可以是动态的，如道路上慢车、交通事故、 交通需求突然加大等突发事件造成拥挤排队而引起的移动交通瓶颈。本文研究的 瓶颈主要指拥堵瓶颈，即交通网络中交通状况恶劣、平均行程速度低、拥堵严重 的路段，这类瓶颈的形成本质上是交通需求不断增长的结果，过量的交通需求使 得交通负荷过大，道路的某些区域（如出入口）由于通行能力不适应而产生拥挤 排队；严重时，会形成交通拥堵，进而快速传播并造成网络区域性交通瘫痪。当 前人们对交通瓶颈的研究主要集中在典型交通瓶颈处车流特性分析，如Ｄａｇａｎｚｏ 和Ｌａｖａｌ（２００５）以及Ｎｉ和Ｌｅｏｎａｒｄ（２００５）研究了道路汇合瓶颈处的交通特性， Ｎｅｗｅｌｌ（１９９３）对高速公路瓶颈处排队进行了研究，Ｇａｚｉｓ和Ｈｅｒｍａｎ（１９９２）以及 Ｎｅｗｅｌｌ（１９９８）对移动瓶颈进行了建模分析。Ｊｉａｎｇ等（２００２）、Ｊｉａ等（２００４）以 及贾斌等（２００７）对高速公路出入口匝道这一典型的交通瓶颈进行了研究。这些 工作主要着眼于瓶颈处的微观交通特性，对于交通瓶颈处的道路规划、动态交通 事故管理、动态车流组织具有很重要的实际价值。然而，目前对于网络中拥堵瓶 颈的形成机理却鲜有研究，特别是随着交通需求的不断增长，网络瓶颈的识别手 段欠缺。有必要就交通需求对路段交通状况的影响、拥堵瓶颈的规模及分布与需 求的关系、网络总体性能随需求变化的规律等方面进行深入的研究。１．２－３交通拥挤状况及拥堵瓶颈的界定瓶颈处易于产生交通拥堵，引起交通滞留现象，增加出行者行程时间，降低 行程速度。本论文利用车辆在道路上的平均行程速度来衡量交通状况的优劣程度， 并进一步对交通网络中的瓶颈加以鉴定。参照我国公安部《城市道路交通管理评４价指标体系２００５）（见网页ｗｗｗ．ｃｅｉｎ．ｇｏｖ．ｃｎ），采用城市主干道上机动车的平均行程 速度对城市道路交通的拥挤状况按如下标准界定： （１）畅通，城市主干道上机动车的平均行程速度不低于３０ｋｍ／ｈ；（２）轻度拥挤，城市主干道上机动车的平均行程速度低于３０ ｋｍ／ｈ但高于２０ｋｍ／ｈ；（３）拥挤，城市主干道上机动车的平均行程速度低于２０ ｋｍ／ｈ但高于１０ （４）严重拥挤（拥堵），城市主干道上机动车的平均行程速度低于１０ｋｍ／ｈ；ｋｍ／ｈ。根据这一标准，只需要计算各路段的平均行程速度，就可以对路段交通状况 加以界定。当路段平均行程速度低于某一临界值无时，认为该路段存在拥堵瓶颈。１．３国内外研究现状 动态交通分配问题的研究现状１．３．１随着世界范围的大城市交通拥堵的逐步加重，智能交通系统（ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍ，简称ＩＴＳ）作为先进的现代交通管理和控制系统己在很多国家得到大力开发和广泛应用。它已成为缓解城市交通拥堵的重要工具，并成为当 前交通领域的研究热点。动态交通分配（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｔｒａｆｆｉｃ Ａｓｓｉｇｎｍｅｎｔ，简称ＤＴＡ） 理论是ＩＴＳ项目中最重要的关键技术基础之一（Ｆｌｏｒｉａｎ等，２００１；任华玲，２００４）。 ＤＴＡ模型可以用于生成动态用户均衡的交通网络环境，而研究均衡交通环境下的 交通拥堵传播可能更有利于揭示交通拥堵的传播规律。 城市动态交通配流理论经历了３０多年的发展，世界各国的学者进行了多方面 的理论与应用研究。从对出行者路径选择行为的假定来看，ＤＴＡ模型可以分为两 类：反应型和预测型，或称为瞬时（Ｉｎｓｔａｎｔａｎｅｏｕｓ）的ＤＴＡ模型和理想（Ｉｄｅａｌ） 的ＤＴＡ模型。反应型模型或瞬时的ＤＴＡ模型指出行者根据当时的交通状况选择 当时成本最低的路径，这也是实际生活中出行者的真实行为体现。由于城市交通 状况有很强的时变特性，这类模型可能会使得相同ＯＤ对和相同出发时间的出行 者在不同的时刻到达目的地。Ｗｉｅ等（１９９０）、Ｂｏｙｃｅ等（１９９５）、Ｌａｍ和Ｈｕａｎｇ（１９９５）、 Ｒａｎ等（１９９３）、Ｋｕｗａｈａｒａ和Ａｋａｍａｔｓｕ（１９９７）提出的模型都属于这一类。预测 型模型或理想的ＤＴＡ模型指出行者根据一段时间的交通状况来决定最佳行驶路 径，即最佳路径是在体验到的实际行驶成本基础上决定的。这类模型取得最优解 时可以保证相同ＯＤ对和相同出发时问的出行者在相同的时刻到达目的地。 Ｂｅｒｎｓｔｅｉｎ等（１９９３）、Ｆｒｉｅｓｚ等（１９９３）、Ｋｕｗａｈａｒａ和Ａｋａｍａｔｓｕ（１９９３）、Ｓｍｉｔｈ（１９９３）、 Ｈｅｙｄｅｃｋｅｒ和Ａｄｄｉｓｏｎ（１９９６）、Ｓｍｉｔｈ和Ｗｉｓｔｅｎ（１９９５）、Ｗｉｅ等（１９９５）、Ｒａｎ和Ｂｏｙｃｅ（１９９６）、Ｃｈｅｎ等（２００１）、Ｃｈｅｎ和Ｈｓｕｅｈ（１９９８）、Ｌａｎ和Ｍｉａｏｕ（１９９９）、 Ｇａｒｔｎｅｒ和Ｓｔａｍａｔｉａｄｉｓ（１９９８）、Ｔｏｎｇ和Ｗｏｎｇ（２０００）、Ｈｕａｎｇ和Ｌａｍ（２００２）提 出的模型可以归于这一类。 依据出行者对交通信息的掌握程度，ＤＴＡ模型可以划分为动态用户最优（Ｄｙｎａｍｉｃ ＵｓｅｒＵｓｅｒＯｐｔｉｍａｌ，简称ＤＵＯ）模型和动态随机用户均衡（ＤｙｎａｍｉｃＳｔｏｃｈａｓｔｉｃＥｑｕｉｌｉｂｒｉｕｍ，ＤＳＵＥ）模型。大多数预测型的ＤＴＡ模型试图满足ＤＵＯ条件，这一条件要求同一ＯＤ对问的出行者具有相同且最小的实际出行阻抗。这一均衡 条件可以推广到动态随机路径选择模型中去（Ｃａｓｃｅｔｔａ和Ｃａｎｔａｒｅｌｌａ，１９９１； Ｖｙｔｈｏｕｌｋａｓ，１９９０ａ，１９９０ｂ）。事实上，所有出行者完全掌握出行信息是不可能的， 他们都有自己的理解阻抗。因而，ＤＳＵＥ条件可以定义为，均衡条件下没有出行者 可以通过单独改变路径来降低自己的理解出行费用。Ｇａｏ和Ｃｈａｂｉｎｉ（２００２）提出 了一个基于政策的随机ＤＴＡ模型，并采用启发式算法去求解模型。Ｈａｎ（２００３） 采用确定型的排队模型描述ＤＳＵＥ分配问题。Ｌｉｍ和Ｈｅｙｄｅｃｋｅｒ（２００５）利用ｔ幻ｇｉｔ 模型研究了考虑出发时间选择的ＤＳＵＥ问题，并采用了基于路径的方法进行求解。 ＤＴＡ模型的研究方法可以分为两大类（ａ）计算机模拟方法和（ｂ）解析方法。Ｙａｇａｒ （１９７１）提出了第一个基于计算机模拟的动态网络交通流分配模型。该模型满足 Ｗａｒｄｒｏｐ用户最优原则，考虑了随时间变化的需求以及排队的形成。Ｂｒａｓｔｏｗ（１９７３） 提出了另一个ＤＵＯ问题的计算机模拟模型。在他的模型中，随时间段为常值的需 求函数通过流量一密度关系转换为随距离分段为常值的函数。此外，Ｍａｈｍａｓｓａｎｉ 和Ｐｅｅｔａ（１９９３）、Ｍａｈｍａｓｓａｎｉ等（１９９２）、Ｊａｙａｋｒｉｓｈｎａｎ（１９９２）的模型也是基于 计算机模拟的模型。基于计算机模拟的交通配流模型在每一次迭代配流中对出行 者的路径选择行为进行模拟。这类模型的优点在于相对容易地将交通控制等措施 集成进来，可用来评价ＩＴＳ项目中交通信息服务、路径诱导效果等。其缺点是模 型的分析能力差，无法从模型本身分析其解的收敛性以及分析精度等；解析方法 构建的ＤＴＡ模型通常应用于动态交通分析，然而为了保证其解具有较好的性质（存 在性、唯一性），一般这类模型都具有比较强的假设条件（Ｐｅｅｔａ和Ｚｉｌｉａｓｋｏｐｏｕｌｏｓ， ２００１；高自友和任华玲，２００５）。１．３．２交通拥堵传播规律的研究现状随着城市化进程的加快，交通拥堵问题逐步成为我国大城市关注的焦点问题 之一。不少学者针对不同城市的特点提出了缓解交通拥堵的方法（樊晓珂，２００７； 欧筑新，２００６：张冠军和化存才，２００７）。然而，这些方法更为注重交通实践经验， 缺乏对道路交通搠堵形成机理及传播规律的科学认识，这使得实际交通管理中对６交通拥堵的预防与控制存在一定的盲目性。 交通管理与控制的对象是全体交通参与者，更具体一些，是全体交通参与者 的交通行为，其主要对象是交通流。重视并加强城市交通流理论和方法的基础研 究，特别是城市交通拥堵传播规律与消散控制策略的研究对提高交通管理与控制 水平极为重要。目前交通流理论的研究主要集中在以下两个层面： （１）道路交通流微观层面 道路交通流理论（ＬＷＲ模型、跟驰模型、元胞自动机）自从上世纪５０年代开 始发展至今已经有了比较成熟的理论体系，并被广泛应用于捕捉激波、排队形成 与消散、相变等行为（Ｄｅｂａｓｈｉｓｈ等，２０００；Ｍａｅｒｉｖｏｅｔ和Ｍｏｏｒ，２００５；贾斌等， ２００７）。ＬＷＲ理论是Ｌｉｇｈｈｉｌｌ和Ｗｈｉｔｈａｍ（１９５５）以及Ｒｉｃｈａｒｄｓ（１９５６）彼此独立 地提出的，他们的工作丌创了交通流连续模型的研究。之后，车辆跟驰模型（Ｇａｚｉｓ 等，１９６１；Ｂａｎｄｏ等，１９９５）和元胞自动机模型（Ｎａｇｅｌ和Ｓｃｈｒｅｃｋｅｎｂｅｒｇ，１９９２； Ｂｉｈａｍ等，１９９２）相继被提出并应用于微观交通流的模拟当中。网络局部（单一路 段或单一交叉口）交通拥堵的形成和消散规律是道路交通流理论研究的主要内容 之一。 （２）网络交通流宏观层面 城市交通网络平衡分析是网络宏观层面研究交通拥堵传播规律的基础理论。 Ｗａｒｄｒｏｐ（１９５２）提出交通网络平衡概念并形成了用户平衡（ＵＥ）的思想，但很长 一段时间内没有一种严格的模型可求出满足这种平衡准则的交通流分配方法。 Ｂｅｃｋｍａｎｎ等（１９５６）提出了一种满足Ｗａｒｄｒｏｐ准则的数学规划模型，正是这一数 学规划模型奠定了交通流分配问题的理论基础。Ｌｅｂｌａｎｃ等（１９７５）将Ｆｒａｎｋ．Ｗｏｌｆｅ 算法应用于求解该模型，使得交通分配问题的研究取得重大进步。静态交通网络 平衡理论被应用于网络设计问题（Ｌｅｂｌａｎｅ，１９７５；Ｇａｏ等，２００５；Ｚｈａｎｇ和Ｇａｏ， ２００７），网络信号控制（Ｇａｏ和Ｓｏｎｇ，２００２；Ｃｉｐｒｉａｎｉ和Ｆｕｓｃｏ，２００４；Ｙｉｎｇ等， ２００７），探讨各种交通措施对减缓交通网络拥挤的效果。此外，动态交通分配（Ｌａｍ 和Ｈｕａｎｇ，１９９５；Ｌａｍ等，１９９６；Ｌａｍ和Ｙｉｎ，２００１）、道路收费理论（Ｙａｎｇ和 Ｌａｍ，１９９６）从系统的角度考虑缓解城市交通拥堵。 道路交通流的相关理论虽然能够较好地在局部区域（如单一路段，道路汇合 处）捕捉激波、排队形成与消散等交通现象；然而，却不能刻画拥挤排队在交通 网络上的传播（如排队后溢至上游路段）和消散。相反，网络交通流的相关研究 结论有利于加深人们对交通系统整体性的认识，但该方法过于强调网络总体的拥 挤效应，该方向的研究往往忽略了网络中拥挤排队的形成以及拥堵传播和拥堵消 散等现象。因而，从网络微观层面研究交通拥堵的传播和消散就显得很有必要。 这一层面，通常把道路交通流的相关理论引入到网络交通流的研究中去，体现拥７挤网络条件下的物理排队（Ｌｏ，１９９９ａ；Ｌｏ和Ｓｚｅｔｏ，２００２；Ｓｚｅｔｏ和Ｌｏ，２００４）。 微观道路交通流理论与宏观网络交通流理论相结合将成为揭示交通拥堵在网络上 的传播规律的有效方法。道路交通流的引入有利于描述拥挤排队的后溢，体现拥 堵传播的动态特性；而网络交通流理论的引入则有利于刻画人们的交通行为，更 真实地揭示交通拥堵传播与出行者路径选择行为之间的互动关系。 拥堵传播模型的构建方法主要包括解析模型和仿真模型。解析方法往往需要 相对严格的假设条件，即对实际的交通进行大量简化，这可能导致计算结果与事 实符合得不好。而模拟方法运用起来更为灵活，它可以适应各种复杂的交通环境。 Ｗｒｉｇｈｔ和Ｒｏｂｅｒｇ（１９９８）通过对网络以及交通流特性的简化建立了一个事故条件 下交通拥堵传播的静态解析模型，他们的工作有利于人们深入理解拥堵问题，为 拥堵传播的控制提供了思路和方法。然而，由于他们的模型与现实中的交通行为 具有很大的差距，这种静态解析模型既不能体现交通流的动态特性也不能反映出 行者的动态路径选择行为，该方法根本不能真实地刻画交通拥堵的传播规律。因 而，有必要在他们的工作基础上研究更为准确的模型以反映多路段间交通流的动 态影响。计算机模拟对于研究拥堵传播更为有效，且该方法相比于解析方法更容 易应用于拥堵的控制当中。因为采用计算机模拟的方法能够比较方便地通过调节 仿真模型的形式和参数来适应交通环境的变化。其中，二维元胞自动机以及ＣＴＭ 是两类比较有前景的仿真模型。 Ｂｉｈａｍ等（１９９２）首次提出了城市网络交通的二维元胞自动机ＢＭＬ模型。该模 型是城市交通的一个最简化模型，它仅保留了城市交通的一些基本特征，比如相 互垂直的两个方向上的车流同时运行，并且彼此之间不能重叠。ＢＭＬ模型可以模 拟出车流的自由运行状态到堵塞状态的转变过程。Ｃｈｕｎｇ等（１９９５），Ｓａｋａｋｉｂａｒａ等 （２０００），Ｗａｔａｎａｂｅ（２００３）在ＢＭＬ模型的基础上研究了交通拥堵的形成与控制。 现有的ＢＭＬ模型及其改进模型主要应用于规则网络的交通模拟，它们最大的缺陷 在于不能够描述出行者在路网上的路径选择行为，这也降低了该类模型在交通仿 真中的真实性。１．３．３交通拥堵传播控制方法的研究现状研究拥堵的传播机理，掌握拥堵的消散规律是缓解和控制拥堵的基础。常见 的城市交通拥堵控制方法主要包括交叉口信号控制、车道分配、转弯禁限、道路 收费、交通诱导等。一般而言，对拥堵的控制方法可以划分为两类：局部控制和 系统控制。局部控制方法通常以网络的一部分（如单个路段、单个交叉口）为对 象，通过优化运用局部交通资源来提高该区域的交通性能。Ｔｒｏｕｔｂｅｃｋ年１］Ｋａｋｏ（１９９９）、Ｈａｒｗｏｏｄ等（１９９９）、Ａ１．Ｍａｄａｎｉ（２００３）等提出的控制方法可以归结到 这一类型。局部控制方法的最大缺陷在于，尽管局部交通性能得到了改善，却有 可能导致交通系统总体性能的下降。相反，系统控制的方法把交通网络看成是一 个系统，强调系统总体性能的提升。Ｙａｎｇ和Ｙａｇａｒ（１９９５）、Ｌｏ等（２００１）、Ｇａｏ和 Ｓｏｎｇ（２００２）、Ｚｈａｎｇ和Ｇａｏ（２００７）等提出的方法可以归结为系统控制方法。这些 方法主要被应用于道路网络设计问题（Ｌｅｂｌａｎｃ，１９７５；Ｇａｏ等，２００５；ＺｈａｎｇＳＵＧａｏ， ２００７），网络信号控制（Ｃｉｐｒｉａｎｉ和Ｆｕｓｃｏ，２００４；Ｙｉｎｇ等，２００７），道路收费问题（Ｙａｎｇ 和Ｌａｍ，１９９６）等。以上提到的方法属于交通拥堵的静态控制策略，可以在一定程 度上起到抑制交通拥堵传播的作用，但很难达到动态控制交通拥堵消散的目的。 一般而言，突发事件下的交通拥堵可以归结于第一类交通拥堵。在过去的十 多年内，Ｍｉｄｄｌｅｓｅｘ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ的研究小组采用理论解析和计算机仿真相结合的方 法揭示了交通拥堵在理想的单行道格子网络内的传播特征（Ｒｏｂｅｒｇ，１９９４，１９９５；Ｒｏｂｅｒｇ和Ａｂｂｅｓｓ，１ ９９８；Ｒｏｂｅｒｇ－Ｏｒｅｎｓｔｅｉｎ等，２００７；Ｗｒｉｇｈｔ和Ｒｏｂｅｒｇ，１ ９９８；Ｗｎ出和Ｒｏｂｅｒｇ－Ｏｒｅｎｓｔｅｉｎ，１９９９）。Ｒｏｂｅｒｇ（１９９４，１９９５）提出了一个仿真模型，该模型从事故条件下拥堵形成的全局过程出发，探索了一系列控制拥堵消散的策 略。Ｗｒｉｇｈｔ和Ｒｏｂｅｒｇ（１９９８）提出了一个简单的解析模型去刻画事故条件下的交 通拥堵的增长，并探讨了道路渠化区的长度以及停止线宽度的划分对拥堵形成的 影响。Ｒｏｂｅｒｇ和Ａｂｂｅｓｓ（１９９８）采用仿真模型研究了交通拥堵的诊断和处理方法。 Ｗｒｉｇｈｔ和Ｒｏｂｅｒｇ－Ｏｒｅｎｓｔｅｉｎ（１９９９）提出了有关交通拥堵的简易模型和在理想的矩 形格子网络上控制拥堵的策略。Ｒｏｂｅｒｇ－Ｏｒｅｎｓｔｅｉｎ等（２００７）研究了很多其它的策 略，一旦发生拥堵，这些策略可以用于预防网络中出现拥堵闭环，以及促进拥堵 的消散。这些策略的核心是在网络中的特定位置设置禁行措施。１．４论文的主要研究内容及结构实测观察法和计算机仿真是揭示交通拥堵传播规律的两种主要手段（Ｒｏｂｅｒｇ和Ａｂｂｅｓｓ，１９９８）。然而，利用实测观察的方法研究拥堵传播受到很多因素的制约， 例如：（ａ）网络上大范围而又完备的数据采集非常昂贵；（ｂ）很难从少量相似或不同 的拥堵传播案例中分析出一般化的结论；（ｃ）实测观察方法不利于对拥堵传播进行 灵敏度分析；（ｄ）在现实中不可能对一给定的拥堵传播案例进行拥堵控制策略的实 验。随着计算机技术和交通科学的发展，目前计算机仿真成为了研究交通拥堵传 播的最主要手段。 本论文拟采用计算机仿真的方法，分别探讨第一类（暂时性的路障）和第二 类（网络本身永久通行能力造成的瓶颈）原因产生的交通拥堵的形成机理，并对９提出的拥堵消散方法进行实验验证。如图１．１所示，本论文研究内容的结构安排共 分为八章。第一章绪论部分介绍选题背景、选题意义、交通拥堵的概念、目前国 内外的研究现状、以及本论文的主要研究内容等。第二章利用改进的元胞传输模 型构建了网络交通流的传播模型。第三章和第四章着眼于第一类交通拥堵的研究， 分别探讨了突发事件下交通拥堵传播规律和突发事件下拥堵消散的控制策略。第 五章引入Ｃｒｏｓｓ－Ｎｅｓｔｅｄ Ｌｏｇｉｔ（简称ＣＮＬ）模型构建了基于动态随机用户均衡的动 态交通分配问题，得到交通拥堵传播的研究环境。该章构建的基于ＤＳＵＥ的网络 交通流传播模型，主要应用于分析第二类交通拥堵。在拥堵传播模型的基础上研 究拥堵瓶颈的识别方法，探究瓶颈的形成、演化及其在网络上的分布。第六章和 第七章分别从信号控制、道路渠化、转弯禁限措施的应用等多个角度构建了第二 类交通拥堵的消散方法。其中，第六章研究道路的渠化以及信号控制对交通拥堵 传播的影响，提出优化道路渠化以及信号控制的方法；第七章以基于动态交通流 的城市转弯禁限问题为对象，研究该交通措施下拥堵传播的优化控制方法。第八 章给出了结论及展望。；厂―磊西荔丽面磊磊赢图１．１论文结构安排Ｆｉｇｕｒｅ １．１Ｔｈｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆ ｔｈｅ ｔｈｅｓｉｓｌＯ本论文研究的主要内容包括以下几个部分： （１）利用改进的ＣＴＭ构造网络交通流传播模型 构建合理的网络交通流传播模型是研究交通拥堵传播的基础性工作。本论文 在Ｄａｇａｎｚｏ（１９９５）的工作基础上利用ＣＴＭ构造网络交通流的传播模型，该模型 包括ＣＴＭ的路段模型和ＣＴＭ的节点模型。在路段模型中考虑交通流的回滞现象， 在节点模型的构造上考虑信号控制以及路段出口的渠化，避免了把交叉口处理成 发散和会聚等情形；对车辆进行离散化处理，解决原始模型容易导致车流分支过 于精细，影响计算机存储及运算效率等问题。并在ＣＴＭ的基础上，提出交通拥堵 的评价指标体系。 （２）突发事件下道路交通拥堵传播规律 把ＣＴＭ推广应用于研究突发事件下的交通拥堵传播。与单行道构成的网络相 比，本论文采用的双向矩形格子网络更符合实际情况。采用拥堵规模和拥挤延迟 两个指标去描述拥堵的增长和消散。利用计算机仿真分析道路渠化区长度、停止 线宽度的分配、事故位置以及路段长度等因素对交通拥堵形成和消散的影响。此 外，还着重分析拥堵闭环现象及其形成的原因。 （３）突发事件下道路交通拥堵消散控制策略 依据交通拥堵传播的空间结构特征，利用车辆禁行这一临时性的交通管制措 施，分别制定了单线禁行控制、多线禁行控制、面禁行控制和菱形禁行控制等四 种策略应对交通拥堵的传播。针对道路出口渠化不合理引起的拥堵闭环，还提出 了线禁行控制和面禁行控制相结合以及线禁行控制与菱形禁行控制相结合的策 略。采用仿真手段验证提出的拥堵控制策略的有效性。 （４）交通拥堵的瓶颈识别 鉴于研究均衡条件下重复性交通拥堵的传播更具有实际意义，本论文还利用 ＣＮＬ模型构建了动态随机路径选择模型来获得近似的ＤＳＵＥ交通环境，利用路段 平均行程速度进行网络拥堵瓶颈的识别。城市交通网络中的瓶颈是制约网络总体 交通性能的关键点，而对网络瓶颈的有效识别是预防交通拥堵，改善网络交通条 件的基础。利用构建的网络交通流传播模型，通过模拟不同需求水平下交通流在 网络上的演化过程，来研究网络各基本单元（路段）的交通性能以及网络的总体 性能，以识别出交通网络中拥堵瓶颈所在，探究网络拥堵瓶颈的形成过程。 （５）信号优化控制与道路出口渠化 交叉口信号控制与道路出口渠化都是城市交通优化组织的重要组成部分。以 均衡交叉口各流向的能力为目标，分别建立固定信号配时方法、动态信号配时方 法、信号配时和渠化的组合优化方法。以ＤＳＵＥ交通环境为背景验证提出的优化 控制方法的有效性。此外，还对优化控制后的交通网络进行交通拥堵瓶颈的识别。（６）转弯禁限措施的优化应用 转弯禁限措施是缓解城市交通拥堵的一种低成本的有效方法。本论文研究动 态交通条件下的转弯禁限设计问题，并采用一个双层规划模型去描述该问题。双 层规划模型的上层以系统总阻抗最小为目标，同时考虑交叉口的信号优化配时以 及道路出口的渠化；下层采用ＣＮＬ模型描述出行者的动态随机路径选择行为。依 据模型的特点，设计了遗传算法去求解该模型。采用数值算例分析转弯禁限措施 对网络总体性能的改善。１２２基于改进的元胞传输模型的网络交通流传播模型２．１引言ＣＴＭ是一个模拟拥堵传播的有效工具，它可以模拟不同条件下（信号控制、事故）的交通流传播。交通流在网络上的传播主要体现在路段上的传播以及路段 之间（节点）的传播，而研究交通流传播模型的难点在于节点处交通流传播模型 的建立。Ｄａｇａｎｚｏ（１９９５）把交叉口转化为发散和汇聚等情形来处理；另外，也有 很多研究以ＬＷＲ模型为基础建立交叉口模型，给出了节点的动态均衡模型和最优 模型，！ｔｌＣｏｃｌｉｔｅ等（２００５）、Ｈｅｒｔｙ和Ｋｌａｒ（２００３）、Ｌｅｂａｃｑｕｅ（２００３，２００５）以及Ｊｉｎ 和Ｚｈａｎｇ（２００４）等。本章在上述工作的基础上，考虑了交叉口处路段的出口渠化 以及信号的控制，利用ＣＴＭ构造了网络交通流传播模型，该模型中的节点模型避 免ＴＤａｇａｎｚｏ（１９９５）对交叉口的近似处理。在ＣＴＭ的模拟过程中记录车辆的运行 信息，以便于计算时变的路段走行时间和路径走行时间。 本论文采用ＣＴＭ构造的网络交通流传播模型主要由路段模型和节点模型两部 分构成，其中节点模型考虑了信号控制以及路段出口的渠化，这样就不需要再把 交叉口处理成发散和会聚等情形来分别处理（Ｄａｇａｎｚｏ，１９９５；Ｌｏ，１９９９ａ；Ｌｏ和 Ｓｚｅｔｏ，２００２）。原始的ＣＴＭ把车流看成可压缩流体，在交通流传播的模拟过程中需 要记录每个时刻的车流路径及其进入路段的时间，这样容易导致车流分支过于精 细，影响计算机存储及运算效率。当网络规模比较大时，这一缺点尤为突出。为 了克服这一缺陷，本文将车流进行离散化处理，以单个车辆为最小单位，在模拟 过程中记录每个车辆的走行路径及其进入各路段的时间。下面先介绍一下ＣＴＭ的 发展及应用现状，然后给出改进的ＣＴＭ网络交通流传播模型。２．２元胞传输模型的发展及应用现状ＣＴＭ是对宏观动力学模型ＬＷＲ模型的离散化近似，是一个“与流体力学模拟模型相一致”的模型。它首先由Ｄａｇａｎｚｏ（１９９４）提出，被用于模拟高速公路的交通 流，之后Ｄａｇａｎｚｏ（１９９５）又将该方法推广到网络交通的模拟。ＣＴＭ能够清晰地描 述排队的物理效应，可以较好地模拟出激波、排队形成、排队消散、以及多路段 问的相互影响等交通动力学特性。Ｄａｇａｎｚｏ（１９９９）对ＣＴＭ进行改进并得到了滞后 的ＣＴＭ（Ｌａｇｇｅｄ ＣＴＭ，简称ＬＣＴＭ）。与ＣＴＭ不同的是，ＬＣＴＭ采用非凹的流量一密度基本图，且具有更高的计算精度。由于ＬＣＴＭ计算相对复杂且需要更多的计算 存储空间，目前对ＬＣＴＭ的应用还不多见。最近，Ｓｚｅｔｏ（２００９）研究发现ＬＣＴＭ在 计算过程中可能产生车流密度小于零或超过阻塞密度的不切实际的现象。他通过 对发送和接收函数的修正，改进了ＬＣＴＭ。改进的ＬＣＴＭ不仅克服了原有模型不切 实际之处，并且在不降低计算效率的前提下提高了模型的精度。Ｂｏｅｌ和Ｍｉｈａｙｌｏｖａ （２００６）采用ＣＴＭ构建了一个实时模拟高速公路交通流的组合随机模型，该模型 可以进行在线流量估计、动态路径选择和匝道控制，适合于不同拓扑结构的高速 公路网络。 由于ＣＴＭ计算简单，收敛速度很快，在理论研究和实际中都得到了广泛的应 用。当前，ＣＴＭ主要被应用于：（１）优化信号控制Ｌｏ（１９９９ｂ，２００１）利用ＣＴＭ把车流传播转化为一系列混合整数约束，进而把 动态信号优化控制问题转化为混合整数规划问题。该方法把动态交通需求看作输 入变量，利用数值收敛逼近建立了交通流动力学模型。该模型可以体现ＬＷＲ模型 的大部分特征，包括交通信号产生的时走时停运动波。由于模型需要大量的数值 计算，且求解过程繁琐，Ｌｏ研究的交叉口处只有直行车辆。不久，Ｌｏ等（２００１） 提出了一种新的交叉口动态信号控制方法（ＤｙｎａｍｉｃＩｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎ Ｓｉｇｎａｌ ＣｏｎｔｒｏｌＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ＤＩＳＣＯ），该方法采用遗传算法计算得到区域性的优化配时方案。研 究表明，该方法能够降低车辆在红绿灯前的等待延迟。他们丌发了相应的软件 ＤＩＳＣＯ，并在香港安装和试验，结果表明ＤＩＳＣＯ比ＴＲＡＮＳＹＴ的实时控制系统更能 合理地调节交通流。Ｃｈｏｗ和Ｌｏ（２００７）在ＣＴＭ的基础上提出了一种新的信号控制 对物理排队的灵敏度分析方法，该方法有助于在信号优化控制问题的求解过程中 寻找下降方向，其算法ＬＬＬｏ等（２００１）的算法具有更快的收敛速度。 （２）动态交通分配 Ｚｉｌｉａｓｋｏｐｏｕｌｏｓ（２０００）利用ＣＴＭ的特性将交通流在网络上的传播改写成一组 线性方程，进而把单起讫点的动态系统最优配流（ＳｙｓｔｅｍＯｐｔｉｍａｌＤＴＡ，简称ＳＯ．ＤＴＡ）问题描述为线性规划问题。为了更加准确地模拟网络交通流特性，Ｌｏ 和Ｓｚｅｔｏ（２００２）在引入ＣＴＭ的基础上，利用变分不等式（ＶａｒｉａｔｉｏｎａｌＩｎｅｑｕａｔｉｏｎ，简称ＶＩ）构造了一个基于ＣＴＭ的动态路径选择模型。Ｓｚｅｔｏ和Ｌｏ（２００４）把该模型 进行推广，给出了弹性需求条件下同时考虑路径选择和出发时间选择的ＤＴＡ变分 不等式模型。Ｓｚｅｔｏ和Ｌｏ（２００５ａ）提出了一个非均衡的ＤＴＡ模型，并采用ＣＴＭ仿真 得到阻抗函数。连爱萍等（２００７）利用基于路段的ＣＴＭ进行模拟，给出了一种计 算实际路段出行阻抗的方法，并构造了基于路段变量的动态用户最优变分不等式 模型。１４（３）动态网络设计 Ｗａｌｌｅｒ和Ｚｉｌｉａｓｋｏｐｏｕｌｏｓ（２００１，２００６）研究了随机需求条件下的动态连续道路 网络设计问题。他们以ＳＯ．ＤＴＡ模型为基础，运用ＣＴＭ描述车流传播，采用一个机 会约束和两阶段线性规划建立了网络设计问题的模型。该模型只适用于连续网络 设计问题，而不能应用于离散网络设计问题。Ｗａｌｌｅｒ等（２００６）考虑了系统最优和 时变需求条件下的连续网络设计问题。他们利用ＣＴＭ描述车流传播，把ＤＴＡ模型 描述为线性规划问题，并以此为网络设计问题构建了一个解析模型。 Ｋａｒｏｏｎｓｏｏｎｔａｗｏｎｇ和Ｗａｌｌｅｒ（２００６）借助ＣＴＭ构建了一个线性双层规划模型去描述 动态连续网络设计问题，在其下层模型中考虑多起点、单一讫点的用户最优ＤＴＡ 问题，并针对该模型提出了两个解析算法。研究结果表明双层规划模型比单层规 划模型更令人满意。Ｋａｒｏｏｎｓｏｏｎｔａｗｏｎｇ和Ｗａｌｌｅｒ（２００７）提出了一个基于ＤＴＡ的连 续网络设计问题的最优化模型。该模型嵌入了ＣＴＭ，并考虑了双层目标和远期ＯＤ 需求的不确定性。 （４）动态交通模拟 Ｋｉｍ（２００２）利用修正的ＣＴＭ速一密关系，实现了交通系统的在线控制。他认 为输入／输出元胞不存在流量的更新机制，故没有流量．密度关系，而通过考察上、 下游元胞的速度关系和流量关系可以共同确定速度．密度关系。Ｇｏｍｅｓ和Ｈｏｒｏｗｉｔｚ （２００３，２００４）利用ＣＴＭ分析了高速路匝道控制的非线性模型的稳定性，通过求 解线性规划得到匝道控制问题的全局最优解。Ｍｕｉｉｏｚ等（２００３，２００４）利用半自动 方法校正ＣＴＭ中的参数，对线圈探测器得到的数据进行最小二乘拟合，估计高速 公路上特定区域的自由流速度、激波速度和堵塞密度。尚华艳等（２００７）将ＣＴＭ 应用到可变信息板（Ｖａｒｉａｂｌｅ Ｍｅｓｓａｇｅ Ｓｉｇｎ，简称ＶＭＳ）的位置确定中，通过在不 同元胞上设置ＶＭＳ，考察交通系统内所有车辆总出行时间的变化，进而找到ＶＭＳ 的最佳位置。尚华艳（２００８）把ＣＴＭ与实时交通信息的研究相结合，进行了ＶＭＳ 选址问题、ＶＭＳ内容设计、交通流的演化、出行者的路径选择等一系列的研究。 （５）其他应用 Ｔｕｙｄｅｓ（２００５）利用修正的ＣＴＭ模型和线性规划方法模拟了网络中的火灾逃 生行为。Ｔｕｙｄｅｓ着重研究了发生火灾时，如何进行网络供给管理和需求管理，以 及考察了火灾逃生时网络交通流的演化、系统最优条件下的能力可逆性以及出行 者的路径选择行为。Ａｓａｎｏ等（２００８）采用ＣＴＭ构造了一个考虑多方向的行人流模 型，并制定了一些行人路径选择的策略。Ｄｉｘｉｔ季ＦＩＲａｄｗａｎ（２００９）借助ＣＴＭ研究了 飓风来临之前人员疏散问题，探讨了各讫点人员撤离时刻表的制定，疏散路径安 排以及疏散目的地的选择等相关问题。２．３元胞传输模型在一个具有多个起点和多个讫点的交通网络Ｇ＝（Ⅳ，么）中，定义Ⅳ为网络节点的集合；４为网络边的集合；Ｒ和Ｓ分别为起点和讫点的集合；口＝（，，ｍ）是衔接节 点，和节点ｍ的路段；如图２．１所示，４为进入节点，的路段集合；马为离开节点 ，的路段集合。研究的时间段［Ｏ，Ｔ］被离散成ｌ Ｋ＝｛霓：ｋ＝ｌ，…，Ｉ Ｉ）．万为时段长度，有艿ｌ 型的网络交通流传播模型。Ｋ Ｋ １１１ Ｋ１个小时段，所有时段构成集合Ｔ。下面详细介绍基于元胞传输模图２．１Ｆｉｇｕｒｅ ２．１网络节点（交叉口）示意ｌ璺ｌＡ ｓｋｅｔｃｈ ｏｆ ａ ｇｅｎｅｒａｌ ｎｏｄｅ ｉｎ ｎｅｔｗｏｒｋ２．３．１ＣＴＭ的路段模型ＬＷＲ理论是Ｌｉｇｈｈｉｌｌ和Ｗｈｉｔｈａｍ（１９５５）以及Ｒｉｃｈａｒｄｓ（１９５６）彼此独立提出 的，他们的工作开创了交通流连续模型的研究。根据ＬＷＲ理论，交通流满足下述 连续性方程：豢＋警：ｏ和ｇ：Ｕｅ（ｐ） 瓠８ｔｌ（２．１）这里，ｑ代表交通流量，Ｐ代表密度，Ｘ、ｔ分别为空间位置和时间，Ｕ。为平衡条 件下流量与密度之间的函数关系。（２．１）式的前一项为守恒方程，它描述了没有出入 匝道的路段上交通流的守恒规律。对于连续性方程（２．１），Ｌｉｇｈｔｈｉｌｌ和Ｗｈｉｔｈａｍ （１９５５）以及Ｎｅｗｅｌｌ（１９９３）分别给出了该模型的不同解法。Ｄａｇａｎｚｏ（１９９４，１９９５） 在假设路段上的交通流量ｇ与密度Ｐ有如下关系（见图２．２）的基础上，构造了 ＣＴＭ，从而简化了这些解法： ｑ＝ｍｉｎ｛ｖｐ，ｑ。。。，ｃｏ（ｐｊ―ｐ）｝，０≤Ｐ≤Ｐｊ（２．２）式中，ｙ，ＣＯ，ｑ。瓤，Ｐｊ分别表示自由流速度，交通拥挤时车流波的反向传播速度， 最大交通流量以及阻塞密度。 ＣＴＭ把路段划分为多个等距的小段（元胞），并将时间离散化。元胞长度取自 由车流在一个时间步长万内走行的距离。为了模型描述方便，定义如下变量：１６ＤｅｎｓｉｔｙＰｊｐ图２．２Ｆｉｇｕｒｅ ２．２ＣＴＭ的状态方程Ｔｈｅ ｓｔａｔｅ ｅｑｕａｔｉｏｎ ｏｆＣＴＭｎ（尼）： 垠（后）： 口；（尼）： ｙ；（尼）：第ｋ个时段元胞ｆ上的车流密度； 第ｋ个时段元胞ｉ上的车辆数； 第ｋ个时段元胞ｆ的流入率； 第ｋ个时段元胞ｆ的流入量； 第后个时段元胞ｉ的最大流率； 第ｋ个时段元胞ｉ的最大流入量； 第ｋ个时段元胞ｚ的最大承载能力。ｑｉ，ｍａｘ（后）： Ｄ似）：Ｍ（尼）：由（２．２）式可以得到ｋ时段元胞ｆ一１流入元胞ｉ的车流量为： Ｙｉ（ｋ）＝ｑｉ（尼）万＝ｒａｉｎ｛ｖｐｉ―Ｉ（尼）万，ｑｌ，ｍａｘ（七）万，ｃｕ（ｐ，一ｎ（尼））万）（２．３）由元胞上的车辆数与密度的关系有ｎｉ（后