Flow Shift from Urban Roads to Beltway Expressway under a Tradable Credit Scheme to Alleviate Urban Traffic Congestion
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, severe traffic congestion in urban areas has become a growing concern for many cities in China. While beltway expressways have been built to alleviate urban congestion by diverting traffic away from city centers, existing preferential access schemes have led to overuse of certain beltway links and a decline in service levels. This research is motivated by the need to develop an improved scheme that balances urban traffic relief and beltway service level maintenance. To benefit both the government and the beltway expressway company, we propose a tradable credit scheme (TCS) to shift some of the traffic burden from urban roads to the beltway expressway while maintaining its current service level. In order to determine an appropriate TCS, a biobjective bilevel programming model is introduced. The upper‐level model seeks to maximize the revenue of the beltway expressway company while minimizing the system travel time as specified by the traffic management department. The lower‐level model describes user travel behavior under given TCS and capacity constraints of beltway expressway links, represented as the generalized capacitated traffic assignment problem. Additionally, an NSGA‐II framework is designed to discover Pareto‐optimal TCSs. Within this framework, a gradient projection method is utilized within the augmented Lagrangian multiplier algorithm to solve the lower‐level problem and evaluate the fitness of the TCS. Numerical experiments demonstrate that implementing well‐designed tradable credit schemes can effectively alleviate urban traffic congestion, reducing system travel time by up to 1.6%, while simultaneously increasing the beltway company’s revenue by up to 300% compared to the base case without requiring government subsidies. The sensitivity analysis results indicate the insufficiency of the existing preferential access or toll‐free schemes on the beltway, highlighting the greater effectiveness of the integrated strategy proposed in this study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».