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公开(公告)号：CN109325757B
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN201811212092.4
申请日：2018-10-12
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 现今关于拥挤收费和尾气污染收费的研究十分广泛，但是用以降低交通网络风险的安全收费却很少被关注。为此，本发明建立了一种全新的双层模型系统。在上层模型中，管理者最小化交通网的安全性能函数，并以此来设计收费模式。在下层模型中，出行者对于上层收费定价的行为反应，将通过一个带有反馈机制的四阶段顺序模型体现出来。为了求解上述的双层模型，本发明基于蒙特卡洛模拟、可行方向法、迭代加权法(MSA)、Frank‑Wolfe算法和Dijkstra算法，设计出了一种随机可行方向法。最后，本发明使用Nguyen‑Dupuis网络进行验证，结果表明所提方法和求解算法具有可操作性和有效性。对于将交通安全视为主要政策目标和评估指标的政策制定者而言，本发明的方法可成为一种宝贵的工具。
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公开(公告)号：CN109409950A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201811212091.X
申请日：2018-10-12
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明使用R语言实现了基于交通安全的最优收费定价软件，对于给定的交通网络和收费路段，可以计算出交通风险最低的收费模式。该软件具有以下特点：1)模型设计上，采用了一种全新的双层模型系统。在上层模型中，管理者最小化交通网的安全性能函数。在下层模型中，出行者对于上层收费定价的行为反应，将通过一个带有反馈机制的四阶段顺序模型体现出来。2)算法设计上，基于蒙特卡洛模拟、可行方向法、迭代加权法(MSA)、Frank-Wolfe算法和Dijkstra算法，设计出了一种随机可行方向法。3)程序设计上，采用了开源免费的R语言，易于掌握和传播，并且矩阵计算效率更高。本发明对规划人员和决策者评估道路收费策略具有重要的参考价值。
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公开(公告)号：CN109325757A
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201811212092.4
申请日：2018-10-12
Applicant: 东南大学
Abstract: 现今关于拥挤收费和尾气污染收费的研究十分广泛，但是用以降低交通网络风险的安全收费却很少被关注。为此，本发明建立了一种全新的双层模型系统。在上层模型中，管理者最小化交通网的安全性能函数，并以此来设计收费模式。在下层模型中，出行者对于上层收费定价的行为反应，将通过一个带有反馈机制的四阶段顺序模型体现出来。为了求解上述的双层模型，本发明基于蒙特卡洛模拟、可行方向法、迭代加权法(MSA)、Frank-Wolfe算法和Dijkstra算法，设计出了一种随机可行方向法。最后，本发明使用Nguyen-Dupuis网络进行验证，结果表明所提方法和求解算法具有可操作性和有效性。对于将交通安全视为主要政策目标和评估指标的政策制定者而言，本发明的方法可成为一种宝贵的工具。
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公开(公告)号：CN109409950B
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN201811212091.X
申请日：2018-10-12
Applicant: 东南大学
IPC: G06F8/20
Abstract: 本发明使用R语言实现了基于交通安全的最优收费定价软件，对于给定的交通网络和收费路段，可以计算出交通风险最低的收费模式。该软件具有以下特点：1)模型设计上，采用了一种全新的双层模型系统。在上层模型中，管理者最小化交通网的安全性能函数。在下层模型中，出行者对于上层收费定价的行为反应，将通过一个带有反馈机制的四阶段顺序模型体现出来。2)算法设计上，基于蒙特卡洛模拟、可行方向法、迭代加权法(MSA)、Frank‑Wolfe算法和Dijkstra算法，设计出了一种随机可行方向法。3)程序设计上，采用了开源免费的R语言，易于掌握和传播，并且矩阵计算效率更高。本发明对规划人员和决策者评估道路收费策略具有重要的参考价值。
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