第１０卷第５期２０１０年１０月交通运输系统工程与信息ＪｏｕｒｎａｌｏｆＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＶｏＬｌＯＯｃｔｏｂｅｒＮｏ．５２０１０文章编号：１００９－６７４４（２０１０）０５－００１２．１０交通可靠性研究综述王殿海“”，祁宏生１，徐程１（１．吉林大学交通学院，长春１３００２５；２．浙江大学建筑工程学院，杭州３１００５８）摘要：多维、随机、动态是城市交通系统运行的本质特征，交通可靠性是将可靠性思想引入交通研究中，形成了分析复杂交通问题的一个重要方面．针对交通可靠性，学术界展开了大量的研究，从理论到实践，从模型到算法，交通可靠性研究已经形成了初步的分析框架，但是目前尚缺乏这一领域的综述性文献．本文从可靠性研究历程出发，综述了交通可靠性的概念、定义、基本理论和方法以及其在交通优化中的应用，最后对交通可靠性的研究进行了展望．关键词：交通工程；交通运行；可靠性；出行者行为文献标识码：Ａ中图分类号：Ｕ４９１ＲｅｖｉｅｗｉｎｇＷＡＮＧ（１．ＣｏｌｌｅｇｅＴｒａｆｆｉｃＲｅｌｉａｂｉｌｉｔｙＲｅｓｅａｒｃｈＨｏｎｇ．ｓｈｅｎ９１，ＸＵＣｈｅｎ９１Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈａｎｇｃｈｕｎ１３００２５，Ｃｈｉｎａ；Ｄａｎ—ｈａｉｌ”，ＱＩｏｆＴｒａｆｆｉｃａｎｄＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ，Ｊｉｌｉｎ２．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｉｖｉｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ，ＺｈｅｊｉａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ３１００５８，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｍｕｈｉ—ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ。ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ，ａｎｄｄｙｎａｍｉｃｅｓｓｅｎｔｉａｌｎａｔｕｒｅｏｆｕｒｂａｎｔｒａｆｆｉｃｏｐｅｒａｔｉｏｎ．蚴ｃｃａｕｓｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅｏｒｙｔｏｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｔｈｅｉｄｅａｏｆｔｒａｇｉｃｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｉｎｔｏｔｒａｆｆｉｃｒｅｓｅａｒｃｈａｎｄｉｓｉｍｐｏｒｔａｎｔｆｉｅｌｄｏｆｐｒｏｂｌｅｍｓ．Ｃｏｎｓｉｄｅｒａｂｌｅｒｅｓｅａｒｃｈｅｓｈａｖｅｂｅｅｎｃｏｎｄｕｃｔｅｄｆｒｏｍｍｏｄｅｌｔｏｔｒａｆｆｉｃｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ，ｃｏｖｅｒｉｎｇｆｒｏｍｂｌａｎｋｐｒａｃｔｉｃｅ，ａｎｄａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｔｈｅｒｅａｌｒｅａｄｙｅｘｉｓｔｓａ缸ｍｌｅｗｏｒｋｆｏｒｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙａｎａｌｙｓｉｓ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｆｒｏｍｆｅｗｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｒｅｖｉｅｗｌｉｔｅｒａｔｕｒｅｓｂｉｎｇｏｆｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｂｅｏｂｔａｉｎｅｄ．Ｔｈｅｇｏａｌｏｆｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｓｔｏｆｉｌｌｔｈｉｓｄｅｓｃｒｉ—ｏｆｔｒａ伍ｃｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｒｅｓｅａｒｃｈ．Ｂａｓｉｃｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎｓ，ｔｈｅｏｒｙ，ａｎｄｍｅｔｈｏｄｓａ舱ｄｅｐｉｃｔｅｄｔｏｃｏｍｐａｎｉｅｄ“ｔＩｌｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｔｍｍｃｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ．Ｉｎｔｈｅｌａｓｔｓｅｃｔｉｏｎ．ｔｈｅｆｕｔｕｒｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｔｍｍｃｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｒｅｓｅａｇｃｈＣＬＣｉｓｃｏｎｃｅｍｅｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｔｒａｆｆｉｃｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ；ｔｒａｆｆｉｃｏｐｅｒａｔｉｏｎ；ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ；ｔｒａｖｅｌｅｒｂｅｈａｖｉｏｒＤｏｃｕｍｅｎｔｃｏｄｅ：Ａｎｍｎｂｅｒ：Ｕ４９１１引言理者的目标．但是城市交通系统在运行时，常常受到随机因素的干扰，例如地震、洪水、恶劣天气、交通事件、交通事故…等，这些随机因素增加了出行者出行过程中的不确定性，降低了道路设施的通行能力，进而使得出行者的目的无法实现，并使城市城市交通系统是城市的生命线，承载着城市的日常运行，因此，一个稳定、高效的道路交通系统对城市至关重要．畅通、可靠的城市交通运行状态不仅是出行者实现出行目的的基础，也是城市交通管收稿日期：２０１０－０４－０７修回日期：２０１０－０７－２２录用日期：２０１０－０８－１０基金项目：国家重点基础研究发展计划（９７３）资助课题（２００６ＣＢ７０５５０５）．作者简介：王殿海（１９６２一），男，吉林大安人，教授，博士生导师．’通讯作者：ｗａｎｇｄｉａｎｈａｉ＠ｓｏｈｕ．ｃｏｒｎ万方数据第ｌＯ卷第５期交通可靠性研究综述１３交通系统整体的运行状态失稳．由于传统的分析框架中没有系统的考虑这种随机因素，无法分析这种情况下的交通系统口Ｊ，因此也无法提出有效的应对措施．可靠性是可靠性工程中的概念，而可靠性工程口１是工程学科中一个比较成熟的领域，被广泛的应用于通信网络或者计算机网络的设计、管理中．近年来，随着城市交通情况的恶化，交通运行状态和人们的期望偏离越来越大，这迫使人们从更高的角度看待交通问题．这种情形下，交通学者们将可靠性概念引入交通研究中，形成了一系列研究成果，参与者不仅包括理论研究人员，还包括众多的工程实践者．截止到目前，关于交通系统可靠性已经举办了四次国际会议．１９９９年，在澳大利亚悉尼召开了交通网络可靠性的研讨会，重点探讨了交通运输网络可靠性的内涵及研究内容等问题；２００１年在日本京都召开了第一次关于交通运输网络可靠性研究的正式国际会议；２００４年在新西兰召开了第二次关于交通运输网络可靠性研究的国际会议，此次会议共收录了４０篇这一领域的最新研究论文；２００７年在荷兰代尔夫特召开了第三次交通网络可靠性的国际会议，其涵盖的研究范围更加广泛．这几次学术会议的举办，有力地推动了交通可靠性研究的发展．在研究过程中，人们逐渐认识到交通供给和交通需求会不断受到外界的随机干扰；同时，由于出行者出行行为的不确定性，系统内部会存在一定的波动，二者叠加，使得城市路网交通运行呈现复杂、随机的动态特性．认识这种特性并且在进行路网管理、控制时考虑这种特性是保持交通运行顺畅的前提条件．一般而言，由于受到各种随机因素的影响，交通系统往往达不到其设计的理想运行状态，其组成部分（如交叉口或者路段）的实际通行能力和理想通行能力存在一定的偏差，围绕交通系统的建模，一些学者在传统的确定型交通系统模型基础上提出了随机退化系统Ｈ。６ｏ（ＤＴＳ，ＤｅｇｒａｄａｂｌｅＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＳｙｓ—ｔｅｒｎ）的概念，并提出了一些分析随机退化系统的框架．Ｃｈｅｎ等［＿７｜．将交通系统模型中的随机因素归纳为四种：路段通行能力的波动；交通需求的波动；路万方数据径选择行为中的感知误差以及路段行程时间的波动．ＮｉｃｈｏｌｓｏｎａｎｄＤｕＬ６ｏ通过（交通事件发生前后）交通需求和交通供给相互作用的分析，建立了一体化的均衡可靠性分析框架（图１（ａ））：受到随机因素影响的交通需求和交通供给相互作用，共同形成了最终的交通运行状态．设ｈ（Ｄ）和ｇ（Ｃ）分别表示交通需求和交通供给的分布，二者重叠的区域即为拥堵可能发生的区域（图ｌ（ｂ）所示）．随后这种分析框架被广泛的沿用¨·８－１１Ｊ．鉴于实际数据获取的困难，通常假设交通供给和交通需求及运行指标服从某一分布，交通供给（例如路段的通行能力）的波动采用的假设有均匀分布［１’６‘１２，１３］，交通需求的分布通常采用正态分布¨¨，行程时间概率分布采用的假３等．除了假设分布，一些学者利用实际数据估计了某些参数的分布情况，Ｂｒｉｌｏｎ【ｌ副通过交通需求来定义高速公路的通行能力，当流量低于通行能力时会正常运行，当流量高于通行能力时将产生时走时停的拥堵状态，因此通行能力为一概率分布，熊志华等１１刮通过拟合得出早高峰和午高峰时期行程时间服从正态分布而晚高峰时期行程时间分布服从ｂｅｔａ在上述可靠性分析框架下，学术界从可靠性的的影响、路网交通的可靠性优化三大方面．可靠性定义、指标及其计算方法在交通中，存在着一系列的可靠性定义及指标的，连通可靠性路网中的路段有两种状态：连通或的交通网络，而不适合分析日常运行情况．Ｎｉｃｈｏｌ—设通常为正态分布¨２ｌ、威布尔分布旧】、指数分布‘１４分布．很多方面对其进行了研究，大体上而言，可以分为交通运行可靠性概念及指标定义、可靠性对交通流２．１２．１．１可靠性定义及指标量化方法．交通研究者们最初关注的是路网连通可靠性，最初由Ｍｉｎｅ和Ｋａｗａｉ提出¨７１（或者“终端２研究现状可靠性”¨副）．连通可靠性是描述路网之间任意一对ＯＤ点在给定时刻连通的概率，当某一时刻ＯＤ对之间至少还存在一条路径时，则该ＯＤ对是连通者不连通．连线（路段）的通行能力不予考虑，因此，连通可靠性适合分析极端（例如地震）情况下ＳＯＩｌ等旧。指出，可靠性分析不应局限于重大的灾害，而应该扩展至日常的可靠性分析．鉴于连通可靠性在描述实时动态变化的路网交通的缺陷，学者１４交通运输系统工程与信息２０１０年ｌＯ月们又从出行者角度和系统的角度提出了行程时间可靠性‘１９３和路网容量可靠性‘７·驯．行程时间可靠性定义为出行者在给定的时段内到达目的地的概率‘１１’１９｜．路网容量可靠性‘７１定义为路网能够以一定的服务水平承担一定的交通需求（用ＯＤ来表达）的能力．Ｉ交通运行可靠性图１可靠性分析框架Ｆｉｇ．１Ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｆｒａｍｅｗｏｒｋ在交通运行可靠性定义下，存在着多种不同的指标．行程时间可靠性指标方面，可以分为缓冲时间…’２１】、统计型指标ⅢＪ、概率型指标‘８３等．缓冲时间是指为了保证到达目的地的概率足够大而提前出行的额外时间，需要预留的额外时间越大则路网越不可靠；统计型指标有９０％或者９５％位数等，如果式（１）中行程时间为路径行程时间，则式（１）描述的是路径行程时间可靠性．相应的还可以定义ＯＤ行程时间可靠性、路网行程时间可靠性．例如ＯＤ行程时间可靠性可以定义为所有路径行程时间可靠性的均值等．路网容量可靠性指标方面，根据其定义可以表示为＂ＪＲ（ｐ，）＝Ｐ（ｐ≥肛，）其中肼为给定的路网服务水平．很明显可以看出，当需求为０时路网１００％可靠而当需求为无穷大时，路网可靠性为０．由于行程时间可靠性和路网容量可靠性同为描述路网交通运行状态的关键指标，一些学者¨刮统计型指标适合于提供实时的出行者信息但不适合理论分析；概率型指标是用概率的形式表现行程时间能够满足一定条件的概率，设Ｃ和ｃｏ分别为路网运行在理想状态和随机退化状态，配（Ｃ）及扯（Ｃ。）表示两种状态下的行程时间，口为某一服务水平，则行程时间可靠性可以定义为０７１（２）固圈圈圈圈口行程时间可靠性路网容量可靠性连通可靠性图２可靠性指标体系Ｆｉｇ．２Ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｉｎｄｅｘｓｙｓｔｅｍｒ（９）＝Ｐ（鬻≤日），．，，１、（１）研究了二者之间的关系．万方数据第１０卷第５期交通可靠性研究综述１５基于三种基本的可靠性指标，学者们提出了一些高层次的指标．陈艳艳等∞啪１结合道路的服务水平提出了畅通可靠性的概念：车辆在路段或者交叉口能够以一定的服务水平通行的概率．李志纯等［９１提出计划可靠度和停车可靠度的概念，计划可靠度定义为某一时段出发的旅行者能够在预定时间内完成出行或者比预定时间早到某个时间范围的概率；停车可靠度定义为某一时段内出行者能够在预定时间内搜索到停车位的概率．其他一些次要的可靠性指标有交叉口清空可靠性旧７｜、轨道交通系统可靠性［冽、出租车运行可靠性‘驯、公交运行可靠性Ⅲ’等，可靠性指标的框架如图２所示．这些高层次的指标从不同的方面反映了交通系统的运行状态，但是采用的基本思想和行程时间可靠性以及路网容量可靠性相同，因此可以看作以上两个指标的扩展．２．１．２可靠性指标计算方法可靠性指标的计算方法和可靠性指标类型以及应用目的有关．连通可靠性的评价主要基于图论，利用最１ｊ，害ｒｊ集或者最小径集等对抽象的路网拓扑结构进行可靠性分析¨８｜．朱顺应【３划比较了几种经典的基于图论的可靠性计算方法，并应用树生长法对经典方法中的通路搜索进行了改进；张勇∞副考虑了路段失效的关联性，摒弃传统的故障树分析法，通过确定路网状态空间进而得到路网行程时间可靠性的值．得到路网交通运行可靠性的规律需要大量的数据【ｌ６｜，这也是为什么很多研究假设某些参数分布的原因之一［１，６’８’１２·１４］．为克服数据的挑战，学者们利用线圈检测器数据¨０１、ＧＩＳ数据¨刚或者ＳＰ调查等来获得可靠性计算所需的数据．Ｃｈｅｎ等¨ｏ］基于交通管理中心（ＴｒａｆｆｉｃＭａｎａｇｅｍｅｎｔＣｅｎｔｅｒ）的数据开发了ＧＩＳ数据库以及行程时间可靠性的计算过程：通过检测器数据估计点速度，再通过点速度获得路段的行程时间，在此基础上分析行程时间可靠性．Ｋｔｔｎｉｇ等【３３ｏ利用ｓＰ调查获取人们在出行过程中（方式选择、路径选择等）对可靠性的评估并用ＭＮＬ模型对方式选择和路径选择模型进行了拟合估计．当实际数据很难获得时，只能通过模拟仿真以万方数据及理论推导计算交通可靠性指标．很多学者瑚’３０］利用蒙特卡罗方法对交通进行仿真获取可靠性计算所需数据，仿真基本过程为Ⅲ］：确定交通流以及路网通行能力的分布；进行流量加载并执行平衡分配；获取分配之后的路网运行状态信息，通过若干步的模拟获得大量数据就可以计算交通可靠性指标．陈晓明等Ⅲｏ利用模拟软件ＶＩＳＳＩＭ对信号交叉口进行建模，模拟行人和非机动车对释放车流的影响，研究了信号交叉口的通行能力可靠性．Ｌａｍ等Ｌ３纠建立了交通流模拟器（ＴＦＳ，ｔｒａｆｆｉｃｆｌｏｗｓｉｍｕｌａ－ｔｏｒ），输入先验ＯＤ需求和检测器数据来估计路段流量和行程时间，再通过获取的行程时间数据估计可靠性．理论推导方面，一般根据建立的均衡分析模型¨６’驯，分析需求或者供给变动情况下的路网均衡配流之后的状态．Ｂｅｌｌ等分别提出两合作者的非合作零和博弈方法ｍ３和多方非合作博弈嘲１来评价路网的可靠性，在模型中假设有一个潜在的破坏者破坏出行者经过的路段代表随机波动的发生源，出行者和潜在破坏者经过博弈达到均衡．２．２交通可靠性和路网交通流的关系交通运行可靠性和路网交通流的关系体现在两个方面：一是可靠性对出行者行为的影响，面对路网的运行状态，出行者会调整自己的出行行为以顺利完成出行；二是对路网交通流的影响，大量出行者的出行行为集合在一起共同形成了最终的路网状态．前者是考虑可靠性的出行者行为建模问题，后者则主要是考虑可靠性的路网均衡配流，二者交叉发展，共同构成了路网可靠性均衡分析框架．２．２．１考虑可靠性的出行者行为模型鉴于交通系统运行的不可靠性，出行者为按时完成出行通常会调整自己的出行行为以抵消不可靠的影响，这一点已经被很多研究所证实口钆驯，同时，大量出行者的出行行为集合，共同形成了路网的可靠性状态．根据Ａｂｄｅｌ—Ａｔｙ的调查渊’…，５４％的被调查者把行程时间可靠性排在前两位．这种出行者的调整行为被称为风险规避行为（ｒｉｓｋ—ｔａｋ－ｉｎｇｂｅｈａｖｉｏｒ）Ｈ１Ｉ．考虑风险规避行为的主流方法是以传统出行行为（主要为出行时间、出行路径和停车等）研究为基础，考虑可靠性因素，在期望效１６交通运输系统工程与信息２０１０年１０月用框架内建立一系列新的出行者行为模型（不同的出行者面对风险所表现出来的行为不一样¨仉１２，捌，一般将路网中的出行者分为三种：风险偏好型、风险规避型、中性出行者）．出行时间建模方面，出行者考虑路网交通状态的波动，一般会预留一定的时间来抵消迟到的风险．为抵御迟到风险而预留的时间被表述为不同的形式且～般和路段状态的波动程度成正比口７｜，例如有效行程时间‘１１’３７，４３，４４ｌ、出行时间预算‘１·１２］、缓冲时间［２１３等．路径选择方面，除了行程时间、货币花费、安全舒适等影响路径决策外，还有行程时间可靠性，特别是对准点要求比较高的出行（例如工作出行）¨０Ｉ．传统的路径选择认为出行者选择行程时间最短的路径并考虑了出行者的感知误差，但没有考虑到路网本身的随机波动．考虑到路网本身的波动后，学者们在随机效用理论的框架内对出行者的效用进行了不同角度的建模分析．Ｃｈｅｎ等［１０’４０１．对路径选择模型按照（１）出行者是否获得完全信息（２）路网是否随机波动进行了分类．传统的用户均衡（ＵＥ）和随机用户均衡（ＳＵＥ）都没有考虑到路网的随机波动．ｋ等¨２３提出了出行时间预算的概念来描述出行者路径选择的决策，认为出行者由于不知道准确的行程时间因而会提前出发一段时间以规避迟到的风险，即出行预算被定义为［出行预算］＝［期望行程时间］＋［预留行程时间］．（３）用数学式表达为ｂ，＝Ｅ（瓦）＋ＡｃｔＬ（４）式中Ｅ（瓦）和盯Ｌ分别为行程时间的均值和方差，参数Ａ和准点到达的要求有关，如果迟到的惩罚越大，则Ａ应越大．校园内的问卷调查Ⅲ１的结果显示，出行目的（例如考试、演讲等）对Ａ的影响较大．不同于ｂ等‘垃］，Ｓｈａｏ等¨¨．认为不同的出行者的效用（有效行程时间）为平均行程时间和安全预留时间的和（Ｃ＝ｔ＋ｓ），对于某一个出行者会尽量保证按时到达目的地同时安全预留时间尽量小，用模型表示为ｍｉｎｃ＝ｔ＋ｓ（５）ｓ．ｔ．Ｐｒ［Ｔ≤ｃ］≥Ｐ万方数据不同的出行者的Ｐ不一样，如果Ｐ＝５０％则出行者不会预留一段行程时间抵抗路网波动可能带来的迟到．基于ｋ等¨２１．提出的行程时间预算概念，Ｓｉｕ等…．进一步考虑路网上存在两种出行者：通勤者和低频率出行者，低频率出行者随机分布在路网之中，是路网不可靠的根源，而通勤者需要考虑到行程时间及可靠性作出相应的路径选择．鉴于这种方法（即在平均行程时间基础上加上预留时间）需要知道路网波动的分布，Ｂｅｌｌ等ｍ’３７，拍】．提出了基于博弈论的出行者行为模型，在其分析框架中，出行者的路径选择行为是一个和潜在的破坏者（用来模拟路网的不可靠性）相互博弈的行为．另外，一些学者的研究显示，信息的提供会影响到出行者的路径选择，进而影响到路网的可靠性．例如刘海旭ｍ１通过模拟得出信息系统市场份额会提高路网的行程时间可靠性．Ｙｉｎ等Ｈ１１．提出了在路网不可靠情况下同时考虑出发时间和路径选择的方法，出行者在ｋ时段的出行费用形式为妒（南）＝１耻（＿｜｝）＋妒（艮）（６）式中肛（．｜｝）为行程时间；叩为单位行程时间的费用；９为迟到惩罚．出行者以出行费用最小进行出发时间和路径选择．鉴于交通运行可靠性对出行者行为的影响，一些学者对行程时间可靠性的货币价值进行了估计．Ｃｈｅｎ等¨０‘．估计的ＶＯＲ（ｖａｌｕｅｏｆｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ）均值为每小时２０．６３美元，而ＶＯＴ（ｖａｌｕｅｏｆｔｒａｖｅｌｔｉｍｅ）为每小时１２．８ｌ美元，显示出行者更倾向于选择稳定的路径．Ｌａｍ和ＳｍａｌｌＨ¨通过环形线圈检测器数据估计得出行程时间的货币价值为每小时２２．８７美元，而可靠性的货币价值对于男性为每小时１５．１２美元，对于女性为每小时３１．９ｌ美元，显示出不同的可靠性倾向．２．２．２可靠性均衡分析框架出行者通过实际出行获得路网状态的波动信息，并调整自己的行为，最终大量出行者在路网上形成一种均衡．学者们基于传统的均衡模型（用户均衡模型ＵＥ，系统最优ＳＯ，随机用户最优ＳＵＥ等），通过假设出行者同质［４¨或者不同质¨１１，建立了考虑可靠性的均衡分析模型．主要的可靠性均第ｌＯ卷第５期交通可靠性研究综述１７衡分析模型有以下几种：ＳＮ—ＳＵＥ、ＰＵＥ、ＲＵＥ、ＲＳＵＥ等．ＳＮ—ＳＵＥ（ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃｎｅｔｗｏｒｋ—ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃｕｓｅｒｅｑｕｉ－ｌｉｂｒｉｕｍ）是在传统的随机网络均衡（ＳＵＥ）基础上考虑了路网供需的波动；ＰＵＥ（ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃｕｓｅｒｅｑｕｉ－ｌｉｂｒｉｕｍ）是考虑了供需波动并给定可靠性水平下的路网均衡模型，ＲＳＵＥ是同时考虑了路网的随机波动和出行者的感知误差建立的均衡分析模型．Ｃｈｅｎ等【ｌＪ．认为ＤＴＡ（ＤｙｎａｍｉｃＴｒａｆｆｉｃＡｓ．ｓｉｇｎｍｅｎｔ）应该考虑路网本身的波动特性，在传统的两种均衡模型ＤＮ．ＵＥ（确定网络精确感知）和ＤＮ—ＳＵＥ（确定网络随机感知）基础上，提出了两种均衡模型：ＳＮ—ＵＥ（随机网络精确感知）和ＳＮ—ＳＵＥ（随机网络随机感知）．“ｕ［鹕１根据Ｃｈｅｎ等¨叫的分类提出了ＳＮ．ＳＵＥ的解析模型：ｒ（ｔ）一，“（￡）Ｐ”（￡）＝０（７）式中∥（ｔ）为ｏＤ对瑙之间路径ｐ的流量；巧（ｔ）为出行者选择路径ｇ的概率，表达为片（ｆ）＝Ｐ（Ｅ（ＤＷ（ｆ））＜Ｅ（ＤＵ？ｑ（ｔ））），Ｄ嵋（ｔ）为ｔ时刻路径Ｐ的效用，和行程时间有关，ＤＷ（ｔ）＝口。ｅｘｐ（ａ，＇ｐ‘）一口：，这里ｏｔ可以表示不同倾向的出行者．不同于“ｕ［邶］，ｋ等‘１３３提出ＰＵＥ均衡的概念：出行者选择行程时间变动小的路径，随着时间推移，出行者通过经验感知路网各条路径的行程时间波动并最终形成了均衡即为ＰＵＥ，当一个ＯＤ点对之间的路径满足以下两个条件时，则处于ＰＵＥ：①已经被利用的路径Ｐ上的平均行程时间瓦等于最小平均ＯＤ行程时间仃”（定义为连接该ＯＤ点所有路径的平均行程时间的最小值）；没有被利用的路径的平均行程时间大于仃”，即舡Ｅ（乙）一万”］＝０，Ｖｐ，ｒ，ｓ…层（咒）≥仃”，Ｙｐ，ｒ，ｓ②被利用的路径上的行程时间分布满足以下的可靠性条件：Ｐ（一占仃“≤瓦一仃”≤占７ｒ”）≥Ｐ（９）其中占和Ｐ是和运行状态有关的参量．由此可见．ＰＵＥ均衡和传统的用户均衡（ＳＵＥ）的区别在于两方面：考虑了供需的波动和给定了一定的可靠性水平，因此适合交通管理的分析．在ＰＵＥ均衡模型基础上，ｂ等【１２１．进一步考虑两种出行者：ＭＴ（ｒｅｃａｌｌｔｉｍｅ）出行者和ＨＲ（ｈｉｇｈｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ）万方数据出行者，后者会比前者倾向于更加可靠的路径，通过建立的行程时间预算的概念，建立了混合均衡模型．ＳｉｕａｎｄＬｏｕｌ建立的可靠性均衡模型同样利用了行程时间预算概念，不同的是其混合均衡模型中出行者包括通勤者（每天都出行）和低频率出行者，低频率出行者是路网需求波动的主要因素．Ｌａｍ等㈣］．基于路径偏好指数（Ⅳ）提出了ＲＵＥ的概念，Ｐ，为行程时间指数（”）和行程时间可靠性指数（尺，）的加权和，行程时间指数定义为Ｔ／＝ｌＯＯｅ叫∥旷¨，行程时间可靠性指数定义为ＲＩ＝ｌＯＯＰ（ｔ＜￡胁），式中，ｔ为行程时间，￡ｒ为自由流行程时间，靠和０，是预先确定的服务水平值．基于Ｐ，表达的ＲＵＥ模型为ｆ又ＰＩｉ—ＰＩ、＝０，、ｊⅣ，一Ｐ，≤０，Ｖ．ｆ（１０）∑Ｚ＝ｑ，式中Ｚ为路径．『的流量，ＰＩ＝ａ·ＴＩ＋（１一ｎ）·ＲＬ当尺，的权值为０（即ａ＝１）时候，则ＲＵＥ退化为ＵＥ．由于ＲＵＥ的行程时间预算概念没有考虑到出行者的感知误差，Ｓｈａｏ等…Ｊ．同时考虑出行者感知误差和风险规避行为，以有效行程时间为基础建立了ＲＳＵＥ（ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ－ｂａｓｅｄｓｔｏｃｈａｓｔｉｃｕｓｅＩ＇ｅｑｕｉｌｉｂｒｉｕｍ）模型，当出行者能够精确感知行程时间则ＲＳＵＥ退化成ＲＵＥ，进一步不考虑行程时间的随机波动则又退化成ＵＥ．除了以上几种主要的均衡模型外，一些学者针对不同的问题各自建立了相应的均衡分析模型，如Ｙｉｎ等【４１Ｊ．提出了同时考虑出发时间和出行路径的ＳＲＤ“ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓｒｏｕｔｅａｎｄｄｅｐａｒｔｕｒｅ－ｔｉｍｅｃｈｏｉｃｅ”均衡模型；考虑到路网交通系统是一个多方博弈的系统，Ｂｅｌｌ等陬３７’拍１．建立了博弈均衡分析模型，模型中利用一个潜在的破坏者随机地破坏路网，代表路网的随机波动，其中的出行者无法获知路网的破坏情况，而“破坏者”也无法获知出行者的路径选择，进而形成了均衡．２．３路网交通的可靠性优化鉴于交通可靠性对交通系统运行效率的影响，有必要在进行交通规划设计、运营管理以及控制时考虑到这种影响．基于传统的交通优化模型，一些学者相继提出了考虑可靠性的交通优化方法．１８交通运输系统工程与信息２０１０年ｌＯ月交通规划设计方面，以不同的可靠性为目标，学者们基于不同的网络平衡分配模型提出了不同的设计方法，例如ｂ等¨３｜．以路网承载能力最大为目标、Ｐａｒｋ啪１以行程时间可靠性为目标、陈艳艳等‘５¨以畅通可靠度为目标等，Ｙｉｎ和Ｉｅｄａ［５２３在研究过程中发现，Ｂｒａｅｓｓ悖论在可靠性为目标的路网设计中也存在．交通管理方面，可分为突发事件（如地震）下的交通管理和常态下的交通管理．Ｓｕｍａｌｅｅ等＂３｜．针对重大灾害情况，以路网流量最大为目标，设口为路网正常时候的交通需求，口为ＯＤ对之间允许通过交通流量的比例，取决于对路网施加的交通管理措施，则管理优化模型为ＭａｘＺ＝幻ｓ．ｔ．菇（口）≤Ｓ（１１）０≤０≤１式中髫为路径交通流量，Ｓ为路段通行能力约束，通过ＳＵＥ分配获得，而采用ＳＵＥ进行分配时路段通行能力因为发生灾害而产生一定的退化：新的通行能力以一定比例Ｂ退化为（１一Ｃ·口）Ｓ．另外，Ｙｉｎ和Ｍａｄａｎａｔ［川、Ａｎｄｏ和Ｔａｎｉｇｕｃｈｉ【５５｜、Ｆａｎ和Ｎｉｅ懈１等分别研究了常态下的交通管理问题．交通控制方面，针对供给如通行能力的随机变化ｍ］、需求如交叉口日间到达流量、到达交叉口的速度、车长等的随机变化，一些学者旧１以不同的可靠性为目标进行了控制策略的建模．３研究结论从上述研究来看，自２０世纪８０年代提出直到现在，交通可靠性已经取得了长足的进展．初步提出了可靠性的分析框架，并基于分析框架提出了若干可靠性指标，这些可靠性指标从不同的侧面描述了交通运行的可靠性．基于这些指标，人们又研究了出行者对交通运行可靠程度的反应以及路网交通流的演化情况．在此基础上研究了交通优化中的某些问题，取得了一些成果．由于城市化进程的加快，交通拥堵问题越来越突出，集中表现为其运行状态与人们（包括出行者和管理者）期望的偏差越来越大．交通拥堵是交通系统运行失衡的表征，实质为交通系统中各种矛盾的集中体现而通常表达为运行不可靠指标超过一万方数据定的限值．认识这种本质并保证一定的可靠性应是可靠性研究的重要任务之一．根据交通可靠性研究现状，其研究仍然存在着发展空间和现实需求，可以归纳为：（１）目前的可靠性指标是针对某一方面，或从出行者出发，或从管理者角度出发，或者针对公交系统，或者针对路网交通流，但是交通运行过程中，作为整体的交通需求以及作为整体的交通供给其内部是相互影响的，而目前的可靠性指标不能反映这种影响，针对交通系统的实际运行过程有必要提出更高层次的可靠性指标体系．（２）根据现有的可靠性分析框架，供需随机性是交通系统不可靠的来源，也是决定交通状态的基础，这是很多现有研究的出发点，但在对路网进行彻底改造的成本很大前提下，交通系统的结构优化对于可靠性研究来说更加重要，而这一点目前还没有被提及．（３）交通系统是一个以人为关键因素的系统，因此，人的行为对系统的可靠性有着重要的影响．虽然目前已经存在一些考虑可靠性的出行者行为模型，但要注意到人的行为是一个一系列的过程（是否出行、出发时间选择、出行方式选择、路径选择、停车行为等），且行为过程中的各个部分相互联系相互影响，因此，综合考虑人的行为对交通运行可靠性的影响应是下一步的重点研究方向．（４）目前交通可靠性研究整体上还是理论化，虽然有一些研究将可靠性研究和实际联系起来，但一定程度上缺乏数据的支撑以及工程应用背景，如何将可靠性有效地应用于交通实践中应是研究的最终目标．参考文献：［１］ＳｉｕＢＷＹ，ＬｏＨＫ．Ｄｏｕｂｌｙｕｎｃｅｒｔａｉｎ灯ａｎｓｐｏｒｔａｆｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋ：Ｄｅｇｒａｄａｂｌｅｃａｐａｃｉｔ）ｒａｎｄｓｔｏｃｈａｓｔｉｃｄｅｍａｎｄ［Ｊ］．ＥｕｒｏｐｅａｎＪｏｕｒｎＭｏｆＯｐｅｒａｔｉｏｎＭＲｅｓｅａｒｃｈ，２００８，１９１（１）：１６６—１８１．［２］ＧｏｏｄｗｉｎＰＢ．ＡｑｕＭｉｔｙｍａｒｇｉｎｉｎｔｒａｎｓｐｏｆｌ［Ｊ］．Ｔｒａｆ－ｆｉｃＥｎｇｉｎｅｅｆｉｎｇａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ，１９９２，３３（１２）：６６１—６６５．［３］ＳａｎｄｉｅｒＧＨ．Ｓｙｓｔｅｍｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｅｎｇｉｎｅｅｆｉｎｇ［Ｍ］．Ｅｎ—ｇｌｅｗｏｏｄＣｌｉｆｆｓ，ＮｅｗＪｅ娼ｅｙ：Ｐｒｅｎｔｉｃｅ—Ｈａｌｌ，１９６３．第１０卷第５期交通可靠性研究综述［４］ＤｕＺＰ，ＮｉｅｈｏｌｓｏｎＡ．Ｄｅｇｒａｄａｂｌｅｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎｓｙｓ－ｔｅｒｎｓ：Ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙａｎｄｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙａｎａｌｙｓｉｓ【Ｊ］．Ｔｒａｎｓｐｏｒ－ｒａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈＰａｒｔＢ：Ｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｉｃａｌ，１９９７，３１（３）：２２５—２３７．［５］ＤｕＺＰ，ＮｉｃｈｏｌｓｏｎＡＪ．Ｄｅｇｒａｄａｂｌｅｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎｓｙｓ－ｔｅｒｎｓ：Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ，ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙａｎｄｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙａｎａｌｙｓｉｓ［Ｒ］．ＣｉｖｉｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＤｅｐａｒｔｍｅｎｔ，ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣａｎｔｅｒｂｕｒｙ，１９９３．［６］ＮｉｃｈｏｌｓｏｎＡ，ＤｕＺＰ．Ｄｅｇｒａｄａｂｌｅｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎｓｙｓ·ｔｅｒｎｓ：Ａｎｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｅｑｕｉｌｉｂｒｉｕｍｍｏｄｅｌ［Ｊ］．Ｔｒａｎｓｐｏｒ－ｔａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈＰａｒｔＢ：Ｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｉｃａｌ，１９９７。３１（３）：２０９—２２３．［７］ＣｈｅｎＡ，ｅｔａ１．Ｃａｐａｃｉｔｙｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｏｆｒｏａｄｎｅｔｗｏｒｋ：ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙａｎｄｎｕｍｅｒｉｃａｌｒｅｓｕｌｔｓ［Ｊ］．ＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈＰａｒｔＢ：Ｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｉｃａｌ．２００２，３６（３）：２２５—２５２．［８］ＡＩ－ＤｅｅｋＨ，ＥｍａｍＥＢ．Ｎｅｗｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙｆｏｒｅｓｔｉｍａ－ｔｉｎｇｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｉｎｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋｓｗｉｔｈｄｅｇｒａｄｅｄｌｉｎｋｃａｐａｃｉｔｉｅｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＴｒａｎｓｐｏｒｔａ－ｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍｓ，２００６，１０（３）：１１７—１２９．［９］李志纯，等．随机动态交通网络可靠度分析与评价［Ｊ］．交通运输工程学报，２００８，８（１）：７００—７０６．［ｕｚＣ，ｅｔａ１．Ａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｆｏｒｓｔｏｃｈａｓｔｉｃａｎｄｄｙ，砌ｉｅｔｒａｎｓｐｏｒｔｎｅｔｗｏｒｋ［Ｊ］．Ｊｏｕｒ－ｈａｌｏｆＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＩｎｆｏｒｍａ－ｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２００８，８（１）：７００—７０６．］［１０］ＣｈｅｎＡ，ＲｅｅｋｅｒＷ．Ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｒｉｓｋｔａｋｉｎｇｂｅｈａｖｉｏｒｉｎｔｒａｖｅｌｔｉｍｅｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ［Ｒ］．ＣａｌｉｆｏｒｎｉａＰａｒｔｎｅｒｓｆｏｒＡｄｖａｎｃｅｄＴｒａｎｓｉｔａｎｄＨｉｇｈｗａｙｓ（ＰＡＴＨ），ＲｅｓｅａｒｃｈＲｅｐｏｒｔｓ：ＰａｐｅｒＵＣＢ—ＩＴＳ—ＰＲＲ一２００５－３．［１１］ＳｈａｏＨ，ＬａｍＷＨＫ，ＴａｍＭＬ．Ａｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ—ｂａｓｅｄｓｔｏｃｈａｓｔｉｃｔｒａｍｅａｓｓｉｇｎｍｅｎｔｍｏｄｅｌｆｏｒｎｅｔｗｏｒｋｗｉｔｈｍｕｌｔｉｐｌｅｃｌａｓｓｅｓｕｎｄｅｒｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙｉｎｄｅｍａｎｄ［Ｊ］．ＮｅｔｗｏｒｋｓａｎｄＳｐａｔｉａｌＥｃｏｎｏｍｉｃｓ，２００６，６（３—４）：１７３—２０４．［１２］ｋＨＫ，ＬｕｏＸＷ，ＳｉｕＢＷＹ．Ｄｅｇｒａｄａｂｌｅｔｒａｎｓｐｏｒｔｎｅｔｗｏｒｋ：Ｔｒａｖｅｌｔｉｍｅｂｕｄｇｅｔｏｆｔｒａｖｅｌｅｒｓｗｉｔｈｈｅｔｅｒｏｇｅ—ｒｉｓｋａｖｅｒｓｉｏｎ［Ｊ］．ＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈＰａｒｔＢ：Ｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｉｃａｌ，２００６，４０［９）：７９２—８０６．［１３］ｂＨＫ，ＴｕｎｇＹＫ．Ｎｅｔｗｏｒｋｗｉｔｈｄｅｇｒａｄａｂｌｅｌｉｎｋｓ：ｃａｐａｃｉｔｙａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｄｅｓｉ印［Ｊ］．ＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＲｅ—ｓｅａｒｃｈＰａｒｔＢ：Ｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｉｃａｌ，２００３，３７（４）：３４５—３６３．［１４］ＮｏｌａｎｄＲＢ．Ｃｏｍｍｕｔｅｒｒｅｓｐｏｎｓｅｓｔｏｔｒａｖｅｌｔｉｍｅ万方数据ｔａｉｎｔｙｕｎｄｅｒｃｏｎｇｅｓｔｅｄｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ：ＥｘｐｅｃｔｅｄｃｏａｔｓａｎｄｔｈｅｐｒｏｖｉｓｉｏｎｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＵｒｂａｎＥｃｏ－ｎｏｍｉｃｓ，１９９７，４１（３）：３７７—４０６．［１５］ＢｒｉｌｏｎＷＪ，Ｇｅｉｓｔｅｆｅｉｄｔ，ＲｅｇｌｅｒＭ．Ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｏｆｆｒｅｅ—ｗａｙｔｒａｆｆｉｃｆｌｏｗｓｔｏｃｈａｓｔｉｃｅｏｎｅｅｔｂｔｏｆｃａｐａｃｉｔｙ［Ｃ］／／Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ１６ｔｈＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＳｙｍｐｏｓｉｕｍＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎａｎｄＴｒａｆｆｉｃＴｈｅｏｒｙ，ＣｏｌｌｅｇｅＰａｒｋ，Ｍａｒ－ｙｌａｎｄ：Ｅｌｓｅｖｉｅｒ，２００５．［１６］熊志华．道路网行程时间可靠性基础理论与方法研究［Ｄ］．北京：北京交通大学，２００６．［ＸＩＯＮＧＺＨ．Ｓｔｙｄｙｔｈｅｏｒｙａｎｄｍｅｔｈｏｄｏｆｔｒａｖｅｌｔｉｍｅｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｂｏｕｔｒｏａｄｎｅｔｗｏｒｋ［Ｄ］．ＢｅｉｊｉｎｇＪｉａｏＴｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＢｅｉＪｉｎｇ，２００６．］［１７］ＭｉｎｅＨ．ＫａｗａｉＨ．Ｍａｔｈｍａｔｉｃｓｆｏｒｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙａｎａｌｙｓｉｓ［Ｍ］．Ｔｏｋｙｏ：ＡＢａｋｕＦａ—ｓｈｏｔｅｎ，１９８２．［１８］ＷａｋａｂａｙｎｓｈｉＨ．ＩｉｄａＹ．Ｕｐｐｅｒａｎｄｌｏｗｅｒｂｏｕｎｄｓｏｆｔｅｒｍｉｎａｌｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｏｆｒｏａｄｎｅｔｗｏｒｋｓ：ａｎｅｆｆｉｃｉｅｎｔｍｅｔｈ—ｏｄｗｉｔｈＢｏｏｌｅａｎａｌｇｅｂｒａ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮａｔｕｒａｌＤｉｓａｓ—ｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，１９９２，１４（１）：２９—４４．［１９］ＡｓａｋｕｒａＹ，ＫａｓｈｉｗａｄａｎｉＭ．Ｒｏａｄｎｅｔｗｏｒｋｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｃａｕｓｅｄｂｙｄａｉｌｙｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎｏｆｔｒａｆｆｉｃｆｌｏｗ［Ｃ］／／ｉｎＰｒｏ－ｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ１９ｔｈＰＴＲＣＳｕｍｍｅｒＡｎｎｕａｌＭｅｅｔｉｎｇ．１９９１．Ｂｒｉｇｈｔｏｎ．［２０］ＣｈｅｎＡ，ｅｔａ１．Ａｃａｐａｃｉｔｙｒｅｌａｔｅｄｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｆｏｒｔｒａｎｓ—ｐｏｒｔａｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＡｄｖａｎｃｅｄＴｒａｎｓｐｏｒｔａ·ｔｉｏｎ，１９９９，３３（２）：１８３—２００．［２１］ＦＨＷＡ２００６Ｔｒａｖｅｌｔｉｍｅｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ：Ｍａｋｉｎｇｉｔｔｈｅｒｅｔｉｍｅ，ＡｌｌｔｈｅＴｉｍｅｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｏｐｓ．ｔｈｗａ．ｄｏｔ．ｇｏｖ／ｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎｓ／ｔｔ＿ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ／Ａｃｃｅｓｓｅｄ２００６－０１．［２２］梁颖．城市交通系统畅通可靠性分析与优化［Ｄ］．北京：北京工业大学．［ＬＩＡＮＧＹ．Ｕｒｂａｎｔｒａｎｓｐｏｒｔａ－ｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｕｎｂｌｏｃｋｅｄｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｏｐｔｉｍｉｚａ－ｔｉｏｎ［Ｄ］．ＢｅｉｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．］［２３］梁颖，陈艳艳，任福田．城市路网畅通可靠性分析［Ｊ］．公路交通科技，２００５（１２）：１０５—１０８．［ＬＩＡＮＧＹ，ＣＨＥＮＹＹ，ＲＥＮＦＴ．Ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙａｎａｌｙｓｉｓｏｆｂａｎｒｏａｄｎｅｔｗｏｒｋｍｏｂｉｌｉｔｙ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｉｇｈｗａｙａｎｄＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ，２００５（１２）：１０５—１０８．］陈艳艳，梁颖，杜华兵．可靠度在路网运营状态评价中的应用［Ｊ］．土木工程学报，２００３，３６（１）：３６—４０．［ＣＨＥＮＹＹ，ＬＩＡＮＧＹ，ＤＵＨＢ．Ｔｈｅ印ｐｌｉｃａ－ｔｉｏｎｏｆｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｉｎｔｈｅｗａｄｎｅｔｗｏｒｋｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｅｖａｌ·ｎａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＣｈｉｎａＣｉｖｉｌＬＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＪｏｕｒｎａｌ，２００３，［２４］２０交通运输系统工程与信息２０１０年ｌＯ月３６（１）：３６—４０．］［２５］侯立文，蒋馥．基于路网可靠性的路网服务水平［Ｊ］．系统工程理论方法应用，２００３（０３）：９４１—９４５．［ＨＯＵＬＷ，ＪＩＡＮＧＦ．Ｓｔｕｄｙｒｅｌｉａｂｌｅｌｅｖｅｌｏｆｓｅｌｗｉｅｅｔｏｒｏａｄｎｅｔｗｏｒｋｂａｓｅｄｒｏａｄｎｅｔｗｏｒｋｒｅｌｉａｂｉｌｉ．ｔｙ［Ｊ］．ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ—ｔｈｅｏｒｙＭｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙＡｐｐｌｉ·ｃａｔｉｏｎｓ，２００３（０３）：９４１—９４５．］［２６］况爱武，黄中祥．随机供求下的道路服务水平可靠性［Ｊ］．系统工程，２００７（０６）：６１—６６．［ＫＵＡＮＧＡＷ，ＨＵＡＮＧＺＸ．Ｏｎｔｈｅｓｅｒｖｉｃｅｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｉｎｓｔｏ－ｅｈａｓｔｉｅｓｕｐｐｌｙａｎｄｄｅｍａｎｄ［Ｊ］．ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２００７（０６）：６１—６６．］［２７］ＬｏＨＫ．Ａｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｆｒａｍｅｗｏｒｋｆｏｒｔｒａｆｆｉｃｓｉｓａｌｔｒｏｌ［ｃ］／／ｉｎＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍｓ，ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎ．２００６．［２８］赵惠祥．城市轨道交通系统的运营安全性与可靠性研究［Ｄ］．同济大学，２００６．［ＺＨＡＯＨＸ．Ｓｔｕｄｙｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌｓａｆｅｔｙａｎｄｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｏｆｕｒｂａｎｔｒａｎｓｉｔｓｙｓｔｅｍ［Ｄ］．ＴｏｎｇＪｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２００６．］［２９］ＷｏｎｇＫＩ。ＢｅｌｌＭＧＨ．Ａｎｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｏｆｔａｘｉｓｅｒｖｉｃｅｑｕａｌｉｔｙ［Ｃ］／／ＴｈｅＳｅｃｏｎｄＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＳｙｍｐｏｓｉｕｍＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＮｅｔｗｏｒｋＲｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ，ＣｈｒｉｓｔｃｈｕｒｃｈａｎｄＱｕｅｅｎｓｔｏｗｎ，ＮｅｗＺｅａｌａｎｄ，２００４．［３０］刘海旭．城市交通网络可靠性研究［Ｄ］．西南交通大学，２００４．［ＬＩＵＨＸ．Ｓｔｕｄｙｔｈｅｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｏｆｕ卜ｂａｎｔｒａｓｎｐｏｒｔａｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｄ］．ＳＯｕｔｈＥａｓｔＪｉａｏＴｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２００４．］［３１］朱顺应，等．交通网络可靠度及其通路算法研究［Ｊ］．中国公路学报，２０００，１３（１）：９ｌ一９４．［ＺＨＵＳＹ．ｅｔａ１．Ｒｅｓｅａｒｃｈｔｒａ伍ｃｎｅｔｗｏｒｋｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙａｎｄｒｏａｄａｌｇｏｒｉｔｈｍ［Ｊ］．ＣｈｉｎａＪｏｕｍａｌｏｆＨｉｇｈｗａｙａｎｄＴｒａｎｓｐｏｒｔ，２０００，１３（１）：９１—９４．］［３２］张勇．考虑路段关联失效的路网行程时间可靠性估计［Ｊ］．土木工程学报，２００８（０８）．８７—９２．［ＺＨＡＮＧＹ．Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆｔｒａｖｅｌｔｉｍｅｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｉｎｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋｓｗｉｔｈｄｅｐｅｎｄｅｎｔｌｉｎｋｆａｉｌｕｒｅｓ［Ｊ］．ＣｈｉｎａＣｉｖｉｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＪｏｕｒｎａｌ，２００８（０８）：８７—９２．］［３３］ＫＯｎｉｇＡ，ＡｘｈａｕｓｅｎＫＷ．Ｔｈｅｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅｔｒａｍ卜ｐｏｒｔａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍａｎｄｉｔｓｉｎｆｌｕｅｎｃｅｔｈｅｃｈｏｉｃｅｂｅｈａｖ－ｉｏｕｒ［ｃ］／／ＳｗｉｓｓＴｒａｎｓｐｏｒｔＲｅｓｅａｒｃｈＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅ，Ａｓ－ｃｏｎ８＿－ＥＴＨＺ，ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ，Ｔｒａｆｆｉｃ，Ｈｉｇｈｗａｙ—ａｎｄＲａｉｌｗａｙ－Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２００２．［３４］陈晓明，邵春福，熊志华．混合交通信号交叉口的万方数据通行能力可靠度［Ｊ］．中国公路学报，２００８，２１（４）：９９—１０５．［ＣＨＥＮＸＭ，ＳＨＡＯＣＦ，ＸＩＯＮＧＺＨ．Ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｏｆｓｉｇｎａｌｉｚｅｄｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎｃａｐａｃｉｔｙｕｎｄｅｒｍｉｘｅｄｔｒａｍｅ［Ｊ］．ＣｈｉｎａＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｉｇｈｗａｙａｎｄＴｒａｎｓ—ｐｏｒｔ，２００８．２１（４）：９９—１０５．］［３５］ＬａｉｎＷＨＫ，ＸＵＧ．Ａｔｒａｆｆｉｃｆｌｏｗｓｉｍｕｌａｔｏｒｆｏｒｎｅｔ－ｗｏｒｋｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌｏｆａｄｖａｎｃｅｄｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ，１９９９，３３（２）：１５９—１８２．［３６］ＢｅｌｌＭＧＨ．Ａｇａｍｅｔｈｅｏｒｙａｐｐｒｏａｃｈｔｏｍｅａｓｕｒｉｎｇｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｒａｎｓｐｏｒｔｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｊ］．ＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈＰａｒｔＢ：Ｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｉｃａｌ，２０００，３４（６）：５３３—５４５．［３７］ＢｅｌｌＭＧＨ．ＣａｓｓｉｒＣ．Ｒｉｓｋ·ａｖｅｒｓｅｅｑｕｉｌｉｂｒｉｕｍｔｒａｆｆｉｃａｓｓｉｇｎｍｅｎｔ：蛐ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｇａｎｌｅｔｈｅｏｒｙ［Ｊ］．ＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈＰａｒｔＢ：Ｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｉｃａｌ，２００２，３６（８）：６７１—６８１．［３８］Ａｂｄｅｌ－ＡｔｙＭ，ＫｉｔａｍｕｒａＲ，ＪｏｖａｎｉｓＰ．Ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｎｇｅｆｆｅｃｔｏｆｔｒａｖｅｌｔｉｍｅｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙｒｏｕｔｅｃｈｏｉｃｅｕｓｉｎｇｒｅ·ｐｅａｔｅｄ－ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓｔａｔｅｄｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅｄａｔａ［Ｊ］．Ｔｒａｎｓ—ｐｏｒｔａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈＲｅｃｏｒｄ，１９９５，１４９３：３９—４５．［３９］Ａｂｄｅｌ·ＡｔｙＭＡ，ＫｉｔａｍｕｒａＲ，ＪｏｖａｎｉｓＰＰ．Ｕｓｉｎｇｓｔａｔ－ｅｄｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅｄａｔａｆｏｒｓｔｕｄｙｉｎｇｔｈｅｅｆｆｅｃｔｏｆａｄｖａｎｃｅｄｔｒａｆｆｉｃｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｄｒｉｖｅｒｓ’ｒｏｕｔｅｃｈｏｉｃｅ［Ｊ］．Ｔｒａｎｓ—ｐｏｒｔａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈＰａｒｔＣ：ＥｍｅｒｇｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ，１９９７，５（１）：３９—５０．［４０］ＣｈｅｎＡ，ＪｉＺ，ＲｅｅｋｅｒＷ．Ｔｒａｖｅｌｔｉｍｅｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｗｉｔｈｒｉｓｋ－ｓｅｎｓｉｔｉｖｅｔｒａｖｅｌｅｒｓ［Ｊ］．ＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈＲｅｃｏｒｄ：ＪｏｕｒｎａｌｏｆｔｈｅＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈＢｏａｒｄ，２００７。１７８３：２７—３３．［４１］ＹｉｎＹ，ＬａｉｎＷＨＫ，ＩｅｄａＨ．Ｎｅｗｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄｔｈｅｍｏｄｅｌｉｎｇｏｆｒｉｓｋ—ｔａｋｉｎｇｂｅｈａｖｉｏｒｉｎｃｏｎｇｅｓｔｅｄｒｏａｄｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｊ］．ＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈ，ＰａｒｔＣ，２００４，１２（３—４）：１７１—１９２．［４２］ＬｉｕＨＸ．ｅｔａ１．Ａｎａｎａｌｙｔｉｃａｌｄｙ．ａｍｉｃｔｍｆｆｉｃａｓｓｉｇｎ—ｍｅｎｔｍｏｄｅｌｗｉｔｈｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｅｔｒａｖｅｌｔｉｍｅｓａｎｄｐｏｒｃｅｐ－ｔｉｏｎｓ［Ｒ］．ＣｅｎｔｅｒｆｏｒＴｒａｆｆｉｃＳｉｍｕｌａｔｉｏｎＳｔｕｄｉｅｓ．Ｐａ．ｐｅｒＵＣＩ—ＩＴＳ—ＷＰ－０１—１４．２００１．［４３］ＵｅｈｉｄａＴ，ｌｉｄａＹ．Ｒｉｓｋａｓｓｉｇｎｍｅｎｔ：Ａｎｅｗｔｌ－ａ侬ｃａｓ—ｓｉｇｎｍｅｎｔｍｏｄｅｌｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｔｈｅｒｉｓｋｏｆｔｒａｖｅｌｔｉｍｅｖａｒｉ—ａｔｉｏｎ［Ｃ］／／Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆ１２ｔｈＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎａｎｄＴｒａｆｆｉｃＴｈｅｏｒｙ．１９９３．Ａｍｓｔｅｒｄ啪：Ｅｌｓｅｖｉｅｒ．［４４］ＨａｌｌＲＷ．Ｔｒａｖｅｌｏｕｔｃｏｍｅａｎｄｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ：Ｔｈｅｅｆｆｅｃｔｏｆｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙａｃｃｅｓｓｉｂｉｌｉｔｙ［Ｊ］．Ｔｒａｎｓｐｏｒｔａ－ｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈＰａｒｔＢ：Ｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｉｃａｌ，１９８３，１７（４）：第ｌＯ卷第５期交通可靠性研究综述２１２７５—２９０．［４５］ＬｕｏＸＷ．Ｄｅｇｒａｄａｂｌｅｔｒａｎｓｐｏｒｔｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｄ］．ＨａｎｇＫｏｎｇ：ＨｏｎｇＫｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏ－ｇＹ，２００４．［４６］ＳｚｅｔｏＷＹ．Ｏ’ＢｒｉｅｎＬ，Ｏ’ＭａｈｏｎｙＭ．Ｒｉｓｋ—ａｖｅｒｓｅｔｒａｆ［ｉｃａｓｓｉｇｎｍｅｎｔｗｉｔｈｅｌａｓｔｉｃｄｅｍａｎｄｓ：ＮＣＰｆｏｒｍｕｌａ－ｔｉｏｎａｎｄｓｏｌｕｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｆｏｒａｓｓｅｓｓｉｎｇｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｒｅｌｉ—ａｂｉｌｉｔｙ［Ｊ］．ＮｅｔｗｏｒｋｓａｎｄＳｐａｔｉａｌＥｃｏｎｏｍｉｃｓ，２００６，６（３－４）：３１３—３３２．［４７］ＬａｉｎＴＣ．ＳｍａｌｌＫＡ．Ｔｈｅｖａｌｕｅｏｆｔｉｍｅａｎｄｒｅｌｉａｂｉｌｉ—ｔｙ：ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｆｒｏｍｖａｌｕｅｐｒｉｃｉｎｇｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ［Ｊ］．ＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈＰａｒｔＥ：ｌＪ０９ｉｓｔｉｃｓａｎｄＴｒａｉｌｓ－ｐｏｒｔａｔｉｏｎＲｅｖｉｅｗ，２００１，３７（２—３）：２３１－２５１．［４８］ＬｉｕＨＸ．ｅｔａ１．Ａｎａｌｙｔｉｃａｌｄｙｎａｍｉｃｔｒａｆｆｉｃａｓｓｉｇｎｍｅｎｔｍｏｄｅｌｗｉｔｈｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃｔｒａｖｅｌｔｉｍｅｓａｎｄｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎｓ［Ｊ］．ＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈＲｅｃｏｒｄ：ＪｏｕｒｎａｌｏｆｔｈｅＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈＢｏａｒｄ，２００７，１７８３：１２５—１３３．［４９］ＬａｉｎＷＨ，ＺｈａｎｇＫＮ，ＬｏＨＫ．Ａｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ－ｂａｓｅｄｕ鸵ｒｅｑｕｉｌｉｂｒｉｕｍｍｏｄｅｌｆｏｒｔｒａｍｃａｓｓｉｇｎｍｅｎｔｉｎｃｒｉｔｉｃａｌＩｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅ［Ｍ］．Ａ．Ｔ－ＭｕｒｒａｙａｎｄＴ．Ｈ．Ｇｒｏｂｅｓｉｃ，Ｅｄｉｔｏｒｓ．２００７，ＳｐｒｉｎｇｅｒＢｅｄｉｎＨｅｉｄｅｌｂｅｒｇ：１５１—１７１．［５０］ＰａｒｋＭ．ｅｔａ１．Ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋｄｅｓｉｇｎｃｏｎｓｉｄｅｒ－ｉｎｇｔｒａｖｅｌｔｉｍｅｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ［ｃ］／／ｉｎＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＴｒａｎｓｐｏｒ－ｔａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍｓＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅ，２００７，ＩＴＳＣ２００７．ＩＥＥＥ．万方数据。２ｍ｜．［５１］陈艳艳，杜华兵，梁颖．城市路网畅通可靠度优化遗传算法［Ｊ］．北京工业大学学报，２００３．２９（３）：３３４—３３７．［ＣＨＥＮＹＹ，ＤＵＨＢ，ＬＩＡＮＧＹ．Ｏｐｔｉ—ｍｉｚｅｄｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆｕｒｂａｎｒｏａｄｎｅｔｗｏｒｋｂｌｏｃｋｅｄｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＢｅｉＪｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｙ，２００３，２９（３）：３３４－３３７．］［５２］ＹｉｎＹ．１ｅｄａＨ．Ｏｐｔｉｍａｌｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｓｃｈｅｍｅｆｏｒｎｅｔ—ｗｏｒｋｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ［Ｊ］．ＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈＲｅｃｏｒｄ：ＪｏｕｒｎａｌｏｆｔｈｅＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈＢｏａｒｄ，２００７，１７８３（２００２）：１—６．［５３］ＳｕｍａｌｅｅＡ，ＫｕｒａｕｅｈｉＦ．Ｎｅｔｗｏｒｋｃａｐａｃｉｔｙｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙａｎａｌｙｓｉｓｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｔｒａｆｆｉｃｒｅｇｕｌａｔｉｏｎａｆｔｅｒｍａｊｏｒｄｉｓ－ａｓｔｅｒ［Ｊ］．ＮｅｔｗｏｒｋｓａｎｄＳｐａｔｉａｌＥｃｏｎｏｍｉｃｓ，２００６，６（３—４）：２０５—２１９．［５４］ＹｉｎＹ，ＭａｄａｎａｔＳＭ．Ｄｅｖｅｌｏｐｉｎｇｏｐｔｉｍａｌｐｌａｎｎｉｎｇａｎｄｍａｎａｇｅｍｅｎｔｓｔｒａｔｅｇｉｅｓｆｏｒｒｏｂｕｓｔｈｉｇｈｗａｙｓｙｓｔｅｍ［Ｒ］．ＣａｌｉｆｏｒｎｉａＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ，２００５．［５５］ＡｎｄｏＮ，ＴａｎｉｇｕｅｈｉＥ．Ｔｒａｖｅｌｔｉｍｅｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｉｎｖｅｈｉｃｌｅｒｏｕｔｉｎｇａｎｄｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｗｉｔｈｔｉｍｅｗｉｎｄｏｗｓ［Ｊ］．Ｎｅｔ－ｗｏｒｋｓａｎｄＳｐａｔｉａｌＥｃｏｎｏｍｉｃｓ，２００６，６（３－４）：２９３—３１１．［５６］ＦａｎＹ，ＮｉｅＹ．Ｏｐｔｉｍａｌｒｏｕｔｉｎｇｆｏｒｍａｘｉｍｉｚｉｎｇｔｈｅｔｒａｖｅｌｔｉｍｅｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ［Ｊ］．ＮｅｔｗｏｒｋｓａｎｄＳｐａｔｉａｌＥｃｏ－ｎｏｍｉｅｓ，２００６，６（３—４）：３３３—３４４．交通可靠性研究综述
作者：作者单位：刊名：英文刊名：年，卷(期)：
王殿海， 祁宏生， 徐程， WANG Dan-hai， QI Hong-sheng， XU Cheng
王殿海,WANG Dan-hai(吉林大学,交通学院,长春,130025;浙江大学,建筑工程学院,杭州,310058)， 祁宏生,徐程,QI Hong-sheng,XU Cheng(吉林大学,交通学院,长春,130025)交通运输系统工程与信息
JOURNAL OF TRANSPORTATION SYSTEMS ENGINEERING AND INFORMATION TECHNOLOGY2010,10(5)
1.Fan Y;Nie Y Optimal routing for maximizing the travel time reliability[外文期刊] 2006(3-4)2.Ando N;Taniguchi E Travel time reliability in vehicle routing and scheduling with time windows[外文期刊] 2006(3-4)
3.Yin Y;Madanat S M Developing optimal planning and management strategies for a robust highwaysystem 2005
4.Sumalee A;Kurauchi F Network capacity reliability analysis considering traffic regulation after amajor disaster 2006(3-4)
5.Yin Y;Ieda H Optimal improvement scheme for network reliability 2007(2002)
6.陈艳艳;杜华兵;梁颖 城市路网畅通可靠度优化遗传算法[期刊论文]-北京工业大学学报 2003(03)7.李志纯 随机动态交通网络可靠度分析与评价[期刊论文]-交通运输工程学报 2008(01)
8.Al-Deek H;Emam E B New methodology for estimating reliability in transportation networks withdegraded link capacities[外文期刊] 2006(03)
9.Chen A Capacity reliability of a road network:an assessment methodology and numerical results[外文期刊] 2002(03)
10.Nicholson A;Du Z P Degradable transportation systems:An integrated equilibrium model[外文期刊]1997(03)
11.Du Z P;Nicholson A J Degradable transportation systems:Performance,sensitivity and reliabilityanalysis 1993
12.Du Z P;Nicholson A Degradable transportation systems:Sensitivity and reliability analysis[外文期刊] 1997(03)
13.Park M Transportation network design considering travel time reliability 2007
14.Lam W H;Zhang K N;Lo H K;A.T.Murray and T.H.Grubesic A reliability-based user equilibrium modelfor traffic assignment in critical Infrastructure 2007
15.Liu H X Analytical dynamic traffic assignment model with probabilistic travel times andperceptions 2007
16.Lam T C;Small K A The value of time and reliability:measurement from a value pricing experiment[外文期刊] 2001(2-3)
17.Szeto W Y;O'Brien L;O'Mahony M Risk-averse traffic assignment with elastic demands:NCPformulation and solution method for assessing performance reliability[外文期刊] 2006(3-4)18.Luo X W Degradable transport networks 2004
19.Hall R W Travel outcome and performance:The effect of uncertainty on accessibility[外文期刊]
1983(04)
20.Uchida T;Iida Y Risk assignment:A new traffic assignment model considering the risk of traveltime variation 1993
21.Liu H X An analytical dynamic traffic assignment model with probabilistic travel times andperceptions 2001
22.Yin Y;Lam W H K;Ieda H New technology and the modeling of risk-taking behavior in congested roadnetworks[外文期刊] 2004(3-4)
23.Chen A;Ji Z;Recker W Travel time reliability with risk-sensitive travelers 2007
24.Abdel-Aty M A;Kitamura R;Jovanis P P Using stated preference data for studying the effect ofadvanced traffic information on drivers' route choice[外文期刊] 1997(01)
25.Abdel-Aty M;Kitamura R;Jovanis P Investigating effect of travel time variability on route choiceusing repeated-measurement stated preference data 1995
26.Bell M G H;Cassir C Risk-averse user equilibrium traffic assignment:an application of game theory[外文期刊] 2002(08)
27.Bell M G H A game theory approach to measuring the performance reliability of transport networks[外文期刊] 2000(06)
28.Lam W H K;XU G A traffic flow simulator for network reliability assessment[外文期刊] 1999(02)29.陈晓明;邵春福;熊志华 混合交通信号交叉口的通行能力可靠度[期刊论文]-中国公路学报 2008(04)
30.Knig A;Axhausen K W The reliability of the transportation system and its influence on the choicebehaviour 2002
31.张勇 考虑路段关联失效的路网行程时间可靠性估计[期刊论文]-土木工程学报 2008(08)32.朱顺应 交通网络可靠度及其通路算法研究[期刊论文]-中国公路学报 2000(01)33.刘海旭 城市交通网络可靠性研究 2004
34.Wong K I;Bell M G H An evaluation of reliability of taxi service quality 200435.赵惠祥 城市轨道交通系统的运营安全性与可靠性研究 2006
36.Lo H K A reliability framework for traffic signal control 2006
37.况爱武;黄中祥 随机供求下的道路服务水平可靠性[期刊论文]-系统工程 2007(06)38.侯立文;蒋馥 基于路网可靠性的路网服务水平[期刊论文]-系统工程理论方法应用 2003(03)39.Sandler G H System reliability engineering 196340.Goodwin P B A quality margin in transport 1992(12)
41.陈艳艳;梁颖;杜华兵 可靠度在路网运营状态评价中的应用[期刊论文]-土木工程学报 2003(01)42.梁颖;陈艳艳;任福田 城市路网畅通可靠性分析[期刊论文]-公路交通科技 2005(12)43.梁颖 城市交通系统畅通可靠性分析与优化
44.FHWA 2006 Travel time reliability:Making it there on time,All the Time 200645.Chen A A capacity related reliability for transportation network[外文期刊] 1999(02)
46.Asakura Y;Kashiwadani M Road network reliability caused by daily fluctuation of traffic flow 199147.Wakabayashi H;Iida Y Upper and lower bounds of terminal reliability of road networks:an efficientmethod with Boolean algebra 1992(01)
48.Mine H;Kawai H Mathmatics for reliability analysis 198249.熊志华 道路网行程时间可靠性基础理论与方法研究 2006
50.Brilon W J;Geistefeldt;Regler M Reliability of freeway traffic flow a stochastic concept ofcapacity 2005
51.Noland R B Commuter responses to travel time uncertainty under congested conditions:Expectedcosts and the provision of Information[外文期刊] 1997(03)
52.Lo H K;Tung Y K Network with degradable links:capacity analysis and design[外文期刊] 2003(04)53.Lo H K;Luo X W;Siu B W Y Degradable transport network:Travel time budget of travelers withheterogeneous risk aversion[外文期刊] 2006(09)
54.Shao H;Lam W H K;Tam M L A reliability-based stochastic traffic assignment model for network withmultiple user classes under uncertainty in demand[外文期刊] 2006(3-4)
55.Chen A;Recker W Considering risk taking behavior in travel time reliability 2005
56.Siu B W Y;Lo H K Doubly uncertain transportation network:Degradable capacity and stochasticdemand[外文期刊] 2008(01)
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