[发明专利]一种考虑出行者决策惯性的逐月动态拥堵收费方法

说明书

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。

技术领域

本发明涉及道路拥堵收费技术领域，具体涉及一种考虑出行者决策惯性的逐月动态拥堵收费方法。

背景技术

道路拥堵收费是目前缓解城市中心区交通拥堵问题最有效的经济手段之一，其关键在于确定一个合理的拥堵收费模式。而传统的道路拥堵收费是以静态的交通分配理论作为研究基础，其更多关注的是出行者出行选择行为产生的最终均衡状态，不考虑对未来交通演化所造成的影响。而交通流的逐日动态演化模型可以模拟网络交通流的动态演化过程，相比交通分配模型更能够反映网络中交通流的时变性与随机性。

传统意义上的交通流逐日动态演化模型通常假设：出行者每天都会根据当天的交通状况重新进行路径选择，选择目标出行路径的决策过程包括评估不同路径的出行成本并根据一定的准则选择合适的出行路径。然而，在现实中，每个人都有一定程度的心理惯性，一些出行者(尤其是通勤者)并不习惯每天都做这样的决策，因为他们认为这是一个无聊且耗费脑力的过程，他们可能连续几天都会使用相同的路径而不做任何评估。因此，传统模型的假设与实际情况并不完全相符。

并且目前的逐日动态收费理论是通过利用每天观测到的路段流量，来制定后一天拥堵收费模式，最终使整个系统演化到最优状态，但这样的收费方法需要每天都改变拥堵收费费用，这样做容易引起出行者的反感，并且会影响拥堵收费方法的连续性以及工程上的可行性。

发明内容

发明目的：本发明提供一种方法连续性好且工程上的可行性高的逐月动态拥堵收费方法。

技术方案：本发明提供考虑出行者决策惯性的逐月动态拥堵收费方法，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：

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；

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；

根据步骤3.1-3.4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，Ω_i为范围参数；