目录
摘 要 I
ABSTRACT II
第一章 文献综述 1
1 选题背景 1
2 选题意义 1
3 国内外文献综述 1
3.1 共享拼车问题近年的研究方向 1
3.2 拼车模型中成本函数的确定 2
3.3 拼车模型的构建 2
3.4 对于拼车模型算法的设计 3
3.5 小结 3
4 研究内容 3
5 本文结构 3
第二章 符号、假设及问题陈述 5
1 拼车网络的约束条件 5
1.1 拼车网络的基本约束条件 5
1.2 乘车匹配的约束条件 5
1.3 基于OD的供求关系的约束条件 6
2 出行成本分析 6
2.1 旅行时间成本 6
2.2 不便费 7
2.3 拼车价格和补偿费 7
2.4 杂项费用 8
2.5 补贴 8
3 总结 9
第三章 数学模型 10
1 模型的构建 10
2 数学模型解的存在性及唯一性的证明 12
第四章 算法设计 15
1 投影法 15
2 结合列生成的并行自适应投影方法 16
第五章 数值实验 17
1 实验参数设定 17
2 实验数值结果 18
3 各项参数敏感性分析 19
3.1 时间价值系数敏感性分析 19
3.2 不便系数敏感性分析 20
3.3 定价系数敏感性分析 20
3.4 基准价格与出行成本敏感性分析 21
第六章 结论与展望 23
1 结论 23
2 未来展望 23
参考文献 24
致 谢 26
多模式服务下共享拼车的网络用户均衡问题的研究
摘 要
共享拼车是缓解城市交通拥挤问题的重要措施之一。本文研究基于乘客数量不同的多模式拼车出行下的共享拼车用户均衡 *51今日免费论文网|www.51jrft.com +Q: ^351916072# 
问题。将出行角色分为独行司机，乘客分别为1人和2人的拼车司机和拼车乘客五个角色，考虑出行成本最低，构建了数学模型，建立了变分不等式并进行算法设计和数值实验。在问题陈述方面，本文明确给出了多个乘客参与拼车的乘车匹配约束，以此将实际乘客数量及车辆座位数纳入了考虑。在出行成本方面，特别考虑了拼车公司基于OD的定价策略并根据供需关系的变化进行波动，更加符合实际。在算法设计上，采用了结合列生成的自适应投影方法，计算效率更高。数值实验的结果表明，共享拼车不仅降低了旅客的出行成本，而且降低了有意绕行的费用。同时对于模型各参数进行敏感性分析，为拼车公司的定价策略提供参考，便于获得更高的收益和交通效率。
引言
第一章 文献综述
1 选题背景
许多城市都发生了严重的交通拥堵，造成了巨大的经济损失。根据2016年的交通指数纽约的司机在繁忙时间比在交通不拥挤的情况下多出35%的时间。在最拥挤的城市里，交通拥堵几乎是高峰时间的两倍。政府部门已提出并实施了各种旅行需求管理工具，以缓解拥挤。由于土地资源有限，在管理交通挤塞的同时，为通勤人士提供各种负担得起和方便的交通服务，是十分重要的。此外，必须发展可持续和有效的运输系统，以满足旅客的旅行需要。
2 选题意义
拼车是减少汽车拥有量，缓解交通拥堵的有效城市交通供需管理政策之一。关于共享拼车在网络上的数值仿真的研究能够确定共享拼车在出行成本和时间上带来的效益，并且进一步研究分析其中各项参数对拼车效益的影响，为拼车公司的定价策略提供参考，以获得通行时间和出行费用的最高效益，有效缓解交通拥挤。而考虑多种拼车服务模式下的用户均衡拼车模型更加贴合实际，能够得到更可信的结果，使关于定价策略的决策更准确。
拼车系统的最终目的是将拥有相同产地、目的地或部分路径的旅客聚集到一辆车中，以减少汽车的使用，从而改善车辆的使用。有多个参与者参与拼车服务，即独行司机、拼车司机、骑手和跨国公司。拼车司机为骑手提供拼车服务，而独行司机则自己驾驶，没有任何骑手。拼车公司起到搭车代理的作用，它将骑行者和拼车司机配对，并向骑行者收取分担车费，对拼车司机进行补偿，并从差异中赚取利润。旅行者可以根据自己的旅行成本和效益评估，自由地在单人司机、共乘司机和骑手之间切换角色。因此，拼车价格和补偿的幅度将对供应(即共乘司机的数量)和需求方(即乘客人数)产生重大影响，从而影响到拼车服务的可持续性和盈利能力。例如，低的补偿可能使没有人愿意成为一名拼车司机，从而使拼车服务的供应不足。相反，较高的拼车价格会抑制拼车需求。如何确定适当的拼车价格和补偿，是跨国公司实现可持续拼车市场所面临的关键问题。
3 国内外文献综述
3.1 共享拼车问题近年的研究方向
在过去的几十年中，许多学者从不同的角度对拼车网络进行了研究。有关的研究课题包括晨间通勤问题(Liu，2017,Ma，2017)、旅行可靠性问题(Long，2018)，定价策略设计(Liu，2017,Wang，2018)，乘坐匹配算法设计(Masoud，2017)，以及用户平衡问题(Di et al，2018)。例如： Lee和Savelsbergh (2015)将专用司机纳入动态拼车系统，以提高服务水平。他们构建了一个整数程序，将骑手与专用的拼车司机或临时司机进行匹配，使用专用司机的总成本最低。 Stiglic et al. (2015)说明在拼车系统中引入接合点可以吸引更多的参与者，减少车辆的总行程。Wang et al.(2016)通过建立带时间窗的皮货和送货问题(PDPTW)，研究了出行时间和收费对最优路线的影响。Mahmoudi和Zhou(2016)构造状态时空网络来描述PDPTW中的时间约束。Liu(2017)提出了一种瓶颈模型，用于研究晨间通勤分车方案的定价方案设计。Ma(2017)针对单一瓶颈走廊，建立了连续时间动态分路模型，研究了晨间通勤问题与分路服务和动态停车收费的关系。Long(2018)提出了一个随机乘车共享模型，研究了出行时间不确定性对出行可靠性和旅客广义出行成本的影响及评估费用分担策略对拼车计划的影响。Wang(2018)建立了单通道网络中具有连续分布时间值的旅行者模式选择的变分不等式(VI)模型。Masoud(2017)讨论了点对点的拼车系统的特点，提出了一种有趣的搭便车匹配算法。Xu et al.(2015)给出了一个基于链路的互补问题。Di et al.(2018)进一步扩大了Xu et al.(2015)的工作考虑了拼车服务的网络设计问题。Arslan et al.(2019)探索利用专用驱动程序和临时驱动程序来获取交付任务的好处，方法是解决滚动框架中的拾取和交付问题。司机的停车意愿可以增加全系统的效益。该系统的成本效率是通过车辆总节省里程来衡量的，随着司机的停车意愿的增加而增加。

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