论文部分内容阅读
为了评价多方式诱导信息对综合交通网络中交通流分配的影响,通过构建基于出行链的概率型随机用户平衡模型,并设计内嵌Monte-Carlo模拟的MSA求解算法,研究多方式诱导下组合出行方式选择、出行链费用和出行链结构的变化。求解过程中,引入超级网络理论,并基于超级网络进行流量分配。研究结果表明：多方式诱导信息使公共交通模式分担率增加5.63%,得到网络总收益为196.254,说明多方式诱导信息对引导出行者减少使用小汽车有显著效果,也有助于降低出行链费用,简化出行链结构。