隨機路網出行者路徑選擇管理研究

李勍

不確定性在生活中隨處可見，以目前的技術還無法準確預測未來。出行作為生活重要組成部分，也同樣受到生活中各種不確定因素的影響，未來時間的交通狀況總是難以獲知。

一、路網不確定性因素

實際交通出行中，路網受到供需和外在環境的影響，在很多方面表現出不確定性，眾多學者從不同的角度對路網中的不確定性進行了分析和研究。

黃中祥等給出了交通系統中不確定性的概念，并提出了不確定性問題的分類方法和如何處理該類問題的理論框架。Shao等將路網隨機性的來源分為內部因素和外部因素，交通需求的隨機波動是導致路網隨機性的內部原因，而交通供給的隨機波動是導致路網隨機性的外部因素。這兩部分因素共同作用，使得交通路網呈現出特有的隨機性，上述不確定性因素的綜合表現結果是行程時間的隨機變動。

二、行程時間不確定對出行者路徑選擇的影響

出行者路徑選擇的影響因素，首要被考慮的是路徑行程時間。實際上，除了行程時間之外，影響出行者路徑選擇的因素還有很多，如路徑的物理長度、相應的收費政策以及道路的擁堵情況等。Li等[3]研究表明，相對于預期行程時間的減少，出行者愿意付出更多的代價換同等比例的行程時間不確定性的減少。調查從實證的角度證明，大部分出行者是風險厭惡的。為了避免出現出行過程中可能遭遇的擁堵或者天氣等原因從而導致不能按時到達目的地這種情況，出行者會比預期行程時間提前出發，提高按時到達的可靠性。一般情況下，越是重要的出行，如考試、開會、面試等，出行者通常會選擇比平時提前出發，以防因交通擁堵等情況導致遲到。風險厭惡型出行者的行程時間可靠性提高帶來的滿足感要高于同等程度預期行程時間的減少。因此，眾多學者將行程時間可靠性引入出行者路徑選擇的規則中。

出行過程中，行程時間不確定性是交通供給和需求兩方面多種因素共同作用的結果。如，天氣、交通事故、大型團體活動等。

交通需求的變化會引起道路常發交通擁堵，對于熟悉路況的通勤出行者來說，根據出行經驗可以對其有相對準確的掌握。但是當不可料事件發生時，就會導致路段通行能力隨機變動，帶來期望之外的交通擁堵，這是風險厭惡型出行者不希望遇到的出行狀況。所以，需要準時到達目的地的出行者，如參加面試或考試，通常會比預估行程時間更早出門。在此種假設基礎上，學者們提出了一系列行程時間可靠性指標來描述出行者的路徑選擇規則。

三、基于隨機行程時間的路徑選擇規則相關研究及問題

基于隨機變化的行程時間進行路徑選擇時，常用的方法本質上可以分為兩大類。一類是隨機占優的方法，另一類是基于均值—方差分析的方法。這兩類方法既有區別又有聯系，各有所長，并不能簡單斷定哪一種方法更適合。

在給定不同的假設條件時，兩類方法都有各自的優勢和不足。

從應用角度來講，隨機占優方法需要知道路徑或者路段行程時間的詳細分布函數，并且每一個出行者都有具體的效用函數，所以隨機占優方法涉及到行程時間的分布擬合以及效用函數的參數估計，這就使得該方法在實際使用過程中較為繁瑣的計算過程，使用起來適用性較差。

從計算角度來講，基于均值—方差的方法計算起來則快捷方便。該方法只需要使用行程時間的兩個基本統計量，期望和方差，就可以構建可靠性評價指標。期望和方差是統計類指標，可以通過樣本計算獲得，過程方便簡單。因此，該方法計算簡單，適用性較強，近些年得到了廣泛使用。但是，該類路徑選擇指標，不能合理描述出行者的風險偏好程度，也有其應用局限性。

四、未來研究方向展望

基于期望效用理論、期望—標準差理論等不確定條件下出行者的路徑行為理論都存在不足，為了解決這類問題，建議出行者路徑選擇行為模型應從以下方面進行綜合考慮：

（1）結合出行者出行心理因素和行為因素，改進現有理論，提高模型適用性。隨著行為學和心理學發展，出行者非理性因素在路徑選擇行為中得到重視，應在模型中加以體現。

（2）提高模型的計算效率。大規模交通行為的研究對路徑選擇模型的計算效率提出較高要求。

（3）推進交通大網絡實證。交通監控設備技術發展，為交通出行研究提供大量數據，相關數據分析成為重要研究方向。（作者單位為北京交通大學，交通運輸學院）