基于不同偏好的出行者路径选择行为研究

刘新民，鲁晓燕，孙秋霞

(1.山东科技大学 经济管理学院 山东 青岛 266590；2.山东科技大学 交通学院 山东 青岛 266590；3.山东科技大学 数学与系统科学学院 山东 青岛 266590)

基于不同偏好的出行者路径选择行为研究

刘新民1，鲁晓燕2，孙秋霞3

(1.山东科技大学 经济管理学院 山东 青岛 266590；2.山东科技大学 交通学院 山东 青岛 266590；3.山东科技大学 数学与系统科学学院 山东 青岛 266590)

从道路的静态(行驶距离)、动态(道路通行质量)两属性出发构建基于出行者路径选择偏好的出行费用函数，结合Logit改进模型，分析不同偏好下出行者路径选择行为的特点。算例表明：基于不同属性构建的出行费用函数可有效反映出行者偏好；考虑到路段重复因素的Logit改进模型可有效反映不同偏好对出行者行为的影响；改进模型更能反映真实的选择概率且计算简便。

交通运输工程；出行偏好；Logit改进模型；出行费用；路径选择

0引言

随着智能交通系统的完善，交通管理效率的提高，路径引导系统得到了极大地改善，出行质量明显提高。然而，出行者路径选择行为愈发复杂[1]，出行者需要在多条备选路径中挑选出对自己最有利的路径，该路径是对出行选择影响因素综合判断的产物，是出行者路径选择偏好的综合体现。其中，对于路径选择行为、路径选择行为偏好和路径选择行为分析方面的研究，是出行行为研究的重要领域和研究热点。

目前，Logit模型是较为常用的路径选择模型，它具有计算简单等特点。但是传统的多项Logit(MNL)模型因为存在IIA[2]特性而影响路径选择的结果，IIA特性主要表现在重复路段的问题上。针对重复路段的问题，有学者在原有模型的基础之上，提出了基于MNL的改进模型，比如C-Logit模型[3]，PSL模型[4]等。它们保留了原有的MNL模型的结构，在效用函数中添加特殊项来克服其缺点，有效地避免了路段重复的问题。这类改进的模型既继承了MNL模型计算简单的特性，又有效地克服其缺点，能够揭示出行者的路径选择偏好，在实践中得到了广泛的使用。

出行者路径选择影响因素的分析是路径选择偏好研究的基础和前提。目前，分析路径选择偏好的研究占据主流地位，W. DAAMEN等[5]研究了最短路径及个人属性等因素影响下的出行者路径选择行为。严海等[6]根据效用最大化理论，建立了改进的MNL模型和路径效用函数，研究影响行人在轨道车站换乘区域内路径选择的因素。W. DAAMEN等[7]分析了轨道车站乘客在不同情况下的路径选择变化情况。刘剑锋[8]、ZHANG Y等[9]分别基于MNL模型建立了城市轨道交通乘客的路径选择模型。

路径选择行为分析也是客流疏导和交通流分配的前提，对其研究具有重大的意义。笔者在已有文献的基础上，结合国内外出行行为分析结果，确定出行者路径选择的主要影响因素，基于静态(行驶距离)和动态(通行质量)两方面构建出行费用函数，进而分析不同偏好下出行者路径选择行为，以找出行者路径选择规律，开展有效的交通引导或管理，提高出行质量。

1基于选择偏好的出行费用模型

1.1理论基础

现有研究中，分析出行者路径选择行为的方法主要以传统的MNL模型为主。该模型计算简单，并且能够综合反映各个因素对出行者偏好的影响。但是，在出行者路径选择行为分析时，传统的模型因为IIA特性无法表达随机偏好，不能准确反映路径间的相互影响及出行者间的异质性[10]。

Ben-Akiva和Bierlaire提出了PS-Logit模型。PSL模型也是在MNL模型的基础上，添加了一个修正项。用来修正模型克服模型的IIA[10]特性。具体形式如式(1)：

(1)

1.2出行者路径选择行为的影响因素分析

1.2.1行驶距离

行驶距离是指出行者从出发点到目的地的路段长度，它与出行路径有关。当行驶速度一定时，通过的道路长度越长，所需要的时间越久。因此，出行者一般都选择最短路径以最短时间到达目的地。但是，由于最短路径中可能存在一定的交通状况(如交通拥堵、道路维修等)会延长通行时间，在此基础上，还要充分考虑路径上的交通质量。

1.2.2道路通行质量

道路通行质量是在指定的交通运行质量条件下所能承担交通的能力，由道路上车辆的行驶速度决定的。因为道路上的交通流时刻变化着，所以将会引起道路状况的变化，进而影响车辆的行驶速度。道路通行质量越大，车辆的行驶速度就越大。道路通行质量也可以作为判断道路拥挤程度的一个指标，道路交通拥挤，通行质量下降，车辆行驶时间越长，当拥堵严重时，可能会导致整个路网的瘫痪。根据道路通行质量属性可知，它是路径选择的重要影响因素。

因此，行驶距离和道路通行质量是影响路径选择的主要因素。行驶距离可以用时间来度量，距离越长，行驶时间越长；道路通行质量也可以用时间来衡量，通行质量越好，速度越大，行驶时间越短。考虑以上两个因素，将其作为路径选择影响因素的综合指标。

1.3出行费用函数的构建

路径选择是指出行者在多条备选可达路径中，按照自己的需求挑选出对自己最有利路径的行为。根据诱导系统的引导，到达目的地的路径有很多条，出行者根据自己的偏好选择不同的路径[11]。将出发点和目的地看成是一个OD对，该OD对之间有很多条路径，这就形成了带有节点和边的简单网络图。节点代表道路交叉口，边代表路段。在OD对之间所有路径的每一个路段都设置权值来衡量该路段的某些特征属性，将这些属性因子的权值组合构成相对应的路径选择出行费用C。针对诱导系统下的路径选择问题，笔者选取行驶距离和道路通行质量来构造路段上相应的权值。

1.3.1行驶距离

行驶距离是车辆通过道路所需要行驶长度，它可以表征出行者出行时间的消耗，对出行者路径选择有重要作用。节点之间的长度代表路段长度。L(i，j)表示节点i和j之间的距离。车辆行驶距离由道路长度决定，因此，构建路径长度函数如式(2)：

D(i，j)=L(i，j)，

(2)

由道路长度构造的函数表示道路的静态属性，只与道路本身条件相关，从道路建成以后，该指标就已经确定。

1.3.2道路通行质量

道路通行质量是道路的动态属性，反映道路的实时交通状况，道路通行质量越大，车辆行驶速度越大，相应的出行时间消耗越短，出行选择的概率也就越大。节点之间的路段通行质量由车辆可行驶速度决定，其构建函数如式(3)：

Q(i，j)=θV(n)+(1-θ)V(n+1)

(3)

1.3.3出行费用

由于D表示其行驶距离，Q表示其道路通行质量，为了计算路径出行费用，需要将D、Q进行标准化，处理如式(4)：

(4)

最后，基于路径选择偏好的出行费用C是由以上两个标准化处理后的权值所构成，如式(5)：

C(i，j)=αN+β/M，

(5)

2算例分析

2.1路网设计及初值

以一个简单的算例来表示出行者路径选择的过程。图1所示的简单网络中，节点代表道路交叉口，边代表路径长度。

图1交通网络结构Fig.1Graph of traffic network

根据以上网络结构图，给定路段长度和行驶在该路段的车辆数，可以计算出单位区间内的行驶速度，继而求出道路通行质量，路段交通相关属性如表1。

表1路段交通相关属性Table 1Related attributes of road traffic

2.2出行费用的测算结果

α，β是根据驾驶员的出行偏好所决定的，偏好不同，相应的取值也不相同。经过计算，得到各个路径的出行费用值，结果如表2。

2.3基于修正模型的选择概率测算与比较

经过计算，得到不同出行费用情况下的各个路径的选择概率，结果如表3。

表2路径出行费用Table 2Travel expenses of several paths

表3PSL模型下的路径选择概率Table 3Probability of path selection under PSL model

2.4结果分析

从图2的路径出行选择费用折线图可以看出，相同的出行偏好，因道路长度和通行质量不同，各个路径的出行费用不同。相同的路径选择，因为驾驶员的选择偏好不同，致使该路径的出行费用也就不同。在5种选择出行偏好中，当行驶距离比重占一半及以上时，关于偏好选择的路径费用趋势是一致的，说明，当通行质量比重占到50%时，出行者还是对距离的敏感程度较大。当通行质量占比重的一半以上时，部分出行路径的出行费用有了很大的变化。路径1-2-4-5-6和1-3-4-6因为出行偏好的不同，出行费用的波动性较大，是因为该路径上的行驶距离和道路通行质量两属性大小相差较大。如，1-2-4-5-6路径最长，而通行质量最小。

图2出行路径费用折线Fig.2Polygonal line of travel route cost

由图3可得，相同的路径选择，不同的驾驶行为选择偏好，路径选择概率不同。从图3的模型中可以看出，出行选择概率与出行费用恰好出现负相关的关系，出行费用的大小决定了出行选择概率。路径1-3-5-6的出行费用高于路径1-3-4-5-6，出行选择概率却高于路径1-3-4-5-6，是因为路径1-3-5-6中的路段3-5距离长(约占整条路径的54%)且通行质量高。

图3PSL模型下各偏好的出行选择概率Fig.3Probabilities of selection with different preferences under PSL model

图4PSL模型下各路径的出行选择概率Fig.4Route selection probatility of each path under PSL model

在不同的偏好下，路径1-3-4-6的选择概率与路径1-2-4-5-6的选择概率恰好相反。路径1-2-4-5-6和路径1-3-4-6在不同模型下的出行选择概率相差较大，是因为在OD对之间它们之间的重复路段较长。路径1-3-5-6的重复路段长度最小，在相同的出行偏好下，改进后的模型所计算的结果越相似。在所有线路中，1-3-4-6路径的出行费用最低，选择概率自然较高。而在改进的PSL模型中，相对于路径1-3-5-6，1-3-4-6被选择的概率较低，是因为改进的模型不仅考虑了路径选择的出行费用，还考虑了重复路段对其影响程度。

相同出行偏好、相同路径，各个模型的出行选择概率不同。改进后的PSL模型在不同偏好的情况下，各个路径选择概率相差甚小。路径1-3-4-5-6、1-3-4-6和1-3-5-6的出行选择概率随着道路通行质量比重的增加而减少，剩余路径的出行选择概率却随着道路通行质量比重的增加而增加。因为前3条路径的道路长度相对其它两条较短，在道路通行质量上，5条路径相差甚小。

另一方面，除了重复路径长短对路径有影响外，参数β0和λ的取值也在一定程度上影响了计算结果，在文中，两个参数均取值为1，如果将参数的取值从1改为0.5，相应的选择概率也会变小。在改进的模型中，路径最终选择概率是由路径出行费用和特殊的参数值共同决定的。

3结语

出行者从出发点到目的地，近距离的或者避开通行质量不佳的路段，快速、便捷、经济安全的到达目的地。笔者根据道路交通状况，从静态(行驶距离)和动态(道路通行质量)两个方面构建了出行费用函数。由于函数构建依赖于出行者自身主观判断因素的影响，所以给出5种最常见的静态和动态属性所占比例的情况，即行驶距离和道路通行质量对出行者的出行决策行为有不同的影响。由算例得到结论：基于不同属性构建的出行费用函数可有效反映出行者偏好，出行者路径选择存在一定的规律，考虑到路段重复因素的Logit改进模型可有效反映不同偏好对出行者行为的影响，改进模型更能反映真实的选择概率且计算简便。

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LIU Xinmin，LI Xiaojie，SUN Qiuxia.Study on effect of traveler’s proportion on road network under different information condition[J].JournalofSystemSimulation，2014，26(11)：2612-2617.

(责任编辑：朱汉容)

Traveler’s Behavior of Path Selection Based on Different Preferences

LIU Xinmin1, LU Xiaoyan2, SUN Qiuxia3

(1. School of Economics and Management, Shandong University of Science and Technology, Qingdao 266590, Shandong, P. R. China; 2. School of Traffic, Shandong University of Science and Technology, Qingdao 266590, Shandong, P. R. China; 3. School of Mathematics and Systems Science, Shandong University of Science and Technology, Qingdao 266590, Shandong, P. R. China)

From the static property (driving distance) and dynamic property (quality of road traffic), the travel cost function based on the preference of traveler’s route selection was established. Combined with the improved modelLogit, the characteristics of traveler’s behavior of path selection with different preferences were analyzed. Examples show that the travel cost function based on different properties can effectively reflect the traveler’s preferences. The improvedLogitmodel taking the repeated sections into account can effectively reflect the effects of different preferences on the traveler’s behavior. The improved model can better reflect the probability of selection truly and the calculation is simpler.

traffic and transportation engineering; travel preferences; improvedLogitmodel; travel expenses; path selection

U491.1+3

：A

1674-0696(2017)10-102-05

2016-06-27；

2016-08-29

国家自然科学基金项目(71371111；71471105)；山东科技大学科研创新团队支持计划资助项目(2015TDJH103)

刘新民(1965—)，男，山东莒南人，教授，博士生导师，主要研究方向为管理科学与工程、企业家理论等。E-mail:lxytt0806@163.com。

10.3969/j.issn.1674-0696.2017.10.17