申请/专利权人：东南大学

申请日：2022-03-28

公开（公告）日：2023-10-27

公开（公告）号：CN114862439B

主分类号：G06Q30/0283

分类号：G06Q30/0283;G08G1/01

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.10.27#授权;2022.08.23#实质审查的生效;2022.08.05#公开

摘要：本发明公开了一种MaaS背景下考虑路径选择权的平台混合均衡定价方法，利用离散选择模型描述乘客对路径选择权的拥有状态，利用混合均衡分配模型对流量进行分配，在此基础上将离散选择模型和混合均衡分配模型有机结合，提出了平台定价策略、路径选择权、路网成本、平台收益之间的研究框架与计算结构；利用对角化算法，对模型进行求解；最后基于算例网络进行算例演示，结果证明了模型的合理性。本发明能够更好的刻画平台定价策略、路径选择权、路网成本、平台收益之间的定量关系，为MaaS时代下平台的科学定价提供了技术支持。

主权项：1.一种MaaS背景下考虑路径选择权的平台混合均衡定价方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，将交通运营平台管理范围内的城市路网抽象成有向图网络，获取路网中路段的交通需求；步骤2，根据每条路段的优惠折扣，生成平台的候选定价策略集合，构建平台路段基础定价原则，计算拥有路径选择权乘客和放弃路径选择权乘客的路段收费成本；步骤3，基于离散选择模型，根据当前平台定价策略和路网均衡状态建立路径选择权归属模型，判断当前路径选择权归属情况是否达到均衡，若达到均衡则进入步骤5，否则进入步骤4；步骤4，基于变分不等式建立UE-SO的混合均衡分配模型，基于混合均衡分配模型将交通需求分配至路网，得到混合均衡状态下的流量分布，并将均衡状态下的路网流量返回至步骤3更新路径选择权归属情况，当路径选择权归属情况稳定不变时，当前定价策略下路径选择权达到均衡，再求解混合分配模型达到路网混合均衡；步骤5，计算路网流量混合均衡与路径选择权归属情况均衡状态下的平台收益，并作为平台定价策略的评价指标，继续更新平台的定价策略，直至得到所有候选定价策略的评价指标，选出最优的平台定价策略；步骤1中的有向图网络用G＝N,A表示，其中N＝{n1,n2,…,nk}代表路网中的道路节点集合，A＝{a1,a2,…,al}代表路网中道路的集合；交通需求包括流量需求，流量需求用集合Q＝{q1,q2,…,qw,…,qW}表示，其中W表示所有起讫点OD对集合；所述步骤2包括：步骤201，将平台的候选定价策略集合表示为S＝{s1,s2,…,sJ}，其中λj表示平台折扣优惠服务，λj∈[0,1]，使λ以等步长从0变化至1，得到平台的候选定价策略集合S；步骤202，将基础定价表示为Mta，基础定价是基于路段计时收费，a是路网中的路段，a∈A，ta是路段A的时间阻抗，设平台定价与路段上的时间阻抗ta成正比关系，则有Mta＝ηta，其中η为相关系数；步骤203，在平台的第j种定价策略下，平台对路段a的收费表示为ga,j＝sjMta，放弃路径选择权的乘客M将享受平台的优惠服务，路段收费为：拥有路径选择权的乘客U不享受平台的优惠服务，路段收费为：所述步骤3包括：步骤301：根据路段收费确定乘客拥有路径选择权与放弃路径选择权的效用，其中乘客拥有路径选择权的效用表达式为： 式中，是出行OD对为w的乘客i拥有路径选择权的效用，ε为不确定项，θ为成本价值感知系数；为拥有路径选择权且出行OD对为w的最小成本，表达式为： 式中，是出行OD为w、拥有路径选择权的乘客选择路径p需要承担的成本，表达式为： 式中，为开关变量，判断OD对w中的路径p是否经过路段a，如果路径p经过路段a则δa,p＝1，否则δa,p＝0；为拥有路径选择权的乘客通过路段a需要承担的成本，表达式为： 式中，ρ为时间价值系数，va表示路段a上的交通流量；乘客放弃路径选择权的效用表达式为： 式中，是出行OD对为w的乘客i放弃路径选择权的效用；为放弃路径选择权且出行OD对为w的最小成本，表达式为： 式中，是出行OD对为w、放弃路径选择权的乘客选择路径p需要承担的成本，表达式为： 式中，为放弃路径选择权的乘客通过路段a需要承担的成本，表达式为： 步骤302，基于二项logit选择模型，在用户同质情况下，分别计算乘客拥有和放弃路径选择权的选择概率，表达式分别为： 式中，代表OD对w中乘客i拥有路径选择权的选择概率，代表OD对w中乘客i放弃路径选择权的选择概率；步骤303，根据乘客的选择概率，进行路径选择权的分配，确定路网中各OD交通需求中拥有路径选择权乘客需求以及放弃路径选择权的乘客需求；乘客拥有路径选择权数量表达式为： 平台拥有路径选择权数量表达式为： 式中，qw表示OD对w的总交通需求量；步骤304，判断当前路径选择权的分配情况是否达到均衡，定义间隙函数： 式中，λ表示当前平台折扣，k表示当前迭代次数，表示向量的L2型范数，表示向量的L1型范数，当即乘客放弃路径选择权的变化小于G0时，认为达到路径选择权的均衡状态，即平台在折扣λ下对路径选择权的最终竞争力，达到均衡后则进入步骤5，否则进入步骤4；所述步骤4包括：步骤401，拥有路径选择权的乘客选择路径时遵循UE原则，记为UE参与者U，拥有路径选择权的平台选择路径遵循SO原则，记为SO参与者M，基于变分不等式构建UE-SO的混合均衡分配模型，表达式为： 其中， 式中，Nta是平台所需承担的运营成本，设所需承担的运营成本与路段上的时间阻抗ta成正比关系，即Nta＝ξta，其中ξ为相关系数；和分别是路段a上拥有路径选择权和放弃路径选择权的可行流量解；和分别是达到混合均衡时路段a上拥有路径选择权和放弃路径选择权的均衡流量解，模型的路段均衡流量解ΩU是拥有路径选择权的流量vU可行解空间，ΩM是拥有路径选择权的流量vM可行解空间，和分别是路径p上拥有和放弃路径选择权的流量；δap为开关变量，判断路径p是否经过路段a，如果路径p经过路段a则δa,p＝1，否则δa,p＝0；WU为拥有路径选择权乘客所在OD对集合，WM为放弃路径选择权乘客所在OD对集合；步骤402，通过对角化方法求解UE-SO混合均衡分配模型：混合均衡分配模型中包括内外两个循环，内循环分别是UE和SO的交通分配问题，采用Frank-Wolfe算法，当进行UE分配时固定SO的路网流量，当进行SO分配时固定UE的路网流量；外循环考虑拥有路径选择权的乘客与平台的迭代反应，按照乘客和平台的顺序循环迭代，每个参与者收敛指数εr定义如下： 式中，Φ＝{U,M}，r为外循环迭代次数；通过求解混合均衡分配模型，得到路网流量解。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 东南大学 一种MaaS背景下考虑路径选择权的平台混合均衡定价方法

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