The road congestion pricing policy is implemented to alleviate traffic congestion and improve the efficiency of the transportation system during peak hours. However, the negative land use effect caused by this policy could not be ignored. How to design the optimal congestion toll that can not only ensure its positive effect on the transportation system but also reduce its negative effect on land use is an urgent problem to be solved. Given this, this paper proposed a multi-objective bi-level programming road congestion pricing model based on the integrated land use and transportation model to optimize the regional average accessibility, regional average land use diversity, and regional total flow time. Since the proposed problem is NP-hard, this paper innovatively proposed an active learning optimization algorithm based on multi-objective Bayesian optimization, which improves the computation efficiency of the bi-level programming model by automatically finding the next sampling point (candidate solution) according to the probability information. An empirical analysis of Jiangyin City demonstrated the effectiveness of the proposed approach in coordinating the relationship between land use and transportation and alleviating the negative land use effect caused by road congestion pricing. Moreover, the algorithm proposed in this paper can also be used to solve other transportation-related black box problems with high computation complexity.

实施道路拥堵定价政策是为了缓解交通拥堵并提高交通高峰时段的运输系统效率。但是，这一政策造成的负面土地使用效应不容忽视。如何设计既能保证其对交通运输系统的积极影响，又能减轻其对土地利用的不利影响的最佳交通拥堵收费问题，是亟待解决的问题。鉴于此，本文提出了一种基于土地和运输综合模型的多目标双层规划道路拥堵定价模型，以优化区域平均可及性，区域平均土地利用多样性和区域总流时。由于提出的问题是NP难题，本文创新地提出了一种基于多目标贝叶斯优化的主动学习优化算法，通过根据概率信息自动寻找下一个采样点（候选解），提高了双层规划模型的计算效率。江阴市的一项实证分析表明，该方法在协调土地利用与运输之间的关系以及减轻道路拥挤定价所引起的土地使用的负面影响方面是有效的。此外，本文提出的算法还可以用于解决其他与运输有关的黑匣子问题，具有很高的计算复杂度。通过根据概率信息自动找到下一个采样点（候选解），从而提高了双层编程模型的计算效率。江阴市的一项实证分析表明，该方法在协调土地利用与运输之间的关系以及减轻道路拥挤定价所引起的土地使用的负面影响方面是有效的。此外，本文提出的算法还可以用于解决其他与运输有关的黑匣子问题，具有很高的计算复杂度。通过根据概率信息自动找到下一个采样点（候选解），从而提高了双层编程模型的计算效率。江阴市的一项实证分析表明，该方法在协调土地利用与运输之间的关系以及减轻道路拥挤定价所引起的土地使用的负面影响方面是有效的。此外，本文提出的算法还可以用于解决其他与运输有关的黑匣子问题，具有很高的计算复杂度。江阴市的一项实证分析表明，该方法在协调土地利用与运输之间的关系以及减轻道路拥挤定价所带来的负面土地利用效应方面是有效的。此外，本文提出的算法还可以用于解决其他与运输有关的黑匣子问题，具有很高的计算复杂度。江阴市的一项实证分析表明，该方法在协调土地利用与运输之间的关系以及减轻道路拥挤定价所引起的土地使用的负面影响方面是有效的。此外，本文提出的算法还可以用于解决其他与运输有关的黑匣子问题，具有很高的计算复杂度。