Schedule-based transit assignment describes congestion in public transport services by modeling the interactions of passenger behavior in a time-space network built directly on a transit schedule. This study investigates the theoretical properties of scheduled-based Markovian transit assignment with boarding queues. When queues exist at a station, passenger boarding flows are loaded according to the residual vehicle capacity, which depends on the flows of passengers already on board with priority. An equilibrium problem is formulated under this nonseparable link cost structure as well as explicit capacity constraints. The network generalized extreme value (NGEV) model, a general class of additive random utility models with closed-form expression, is used to describe the path choice behavior of passengers. A set of formulations for the equilibrium problem is presented, including variational inequality and fixed-point problems, from which the day-to-day dynamics of passenger flows and costs are derived. It is shown that Lyapunov functions associated with the dynamics can be obtained and guarantee the desirable solution properties of existence, uniqueness, and global stability of the equilibria. In terms of dealing with stochastic equilibrium with explicit capacity constraints and non-separable link cost functions, the present theoretical analysis is a generalization of the existing day-to-day dynamics in the context of general traffic assignment.


翻译:日程安排公共交通分配模型描述了在公共交通服务中通过直接建立在交通时间表上的时间-空间网络对乘客行为的相互作用进行拥堵建模。本研究考察了基于日程安排的马尔可夫过渡分配模型中登机队列非常数空间交互作用的理论性质。当车站存在队列时,按照优先级,遵循车上已有乘客的流量确定载客流。在这种不可分离的链路成本结构和显式容量约束下,建立了一个均衡问题。使用网络广义极值(NGEV)模型,一种具有封闭形式的广义加性随机效用模型,以描述乘客的路径选择行为。给出了均衡问题的一组公式,包括变分不等式和不动点问题,从中导出了乘客流量和成本的日常动态。结果表明,可以得到与动力学相关的李亚普诺夫函数,并保证了均衡的存在性、唯一性和全局稳定性等理想的解决方案属性。就处理具有显式容量约束和不可分离的链路成本函数的随机均衡问题而言,本文中的理论分析是在一般交通分配的上下文中现有日常动态的推广。

0
下载
关闭预览

相关内容

多智能体顶级会议AAMAS2022最佳论文
专知会员服务
60+阅读 · 2022年5月15日
专知会员服务
18+阅读 · 2021年7月11日
专知会员服务
42+阅读 · 2020年12月18日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
专知会员服务
61+阅读 · 2020年3月4日
GNN 新基准!Long Range Graph Benchmark
图与推荐
0+阅读 · 2022年10月18日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
谷歌足球游戏环境使用介绍
CreateAMind
33+阅读 · 2019年6月27日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
综述 | 事件抽取及推理 (上)
开放知识图谱
87+阅读 · 2019年1月9日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月21日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月19日
VIP会员
相关VIP内容
多智能体顶级会议AAMAS2022最佳论文
专知会员服务
60+阅读 · 2022年5月15日
专知会员服务
18+阅读 · 2021年7月11日
专知会员服务
42+阅读 · 2020年12月18日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
专知会员服务
61+阅读 · 2020年3月4日
相关资讯
GNN 新基准!Long Range Graph Benchmark
图与推荐
0+阅读 · 2022年10月18日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
谷歌足球游戏环境使用介绍
CreateAMind
33+阅读 · 2019年6月27日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
综述 | 事件抽取及推理 (上)
开放知识图谱
87+阅读 · 2019年1月9日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员