动态交通流分配

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动态交通流分配

动态交通流分配浅析摘要：实现交通分配理论的交通分配模型可分为两大类：静态交通分配模型和动态交通分配模型，它们都有各自的优缺点。

静态交通分配模型假设交通需求和路段行程时间为常数或仅依赖于本路段上的交通流量，这对于交通量比较平稳、路段行驶时间受交通负荷影响较小的城市间长距离非拥挤的城市交通特性分析和路网规划是比较可行的。

而对于存在拥挤现象的城市交通网络,交通需求在一天之中变化甚大。

使得网络交通流的时空分布规律具有时变特性，从而导致路段行驶时间大大依赖于交通负荷的变化。

因此，在城市交通控制与管理中更需要考察路网中，交通流状态随空间与时间的演化过程，针对可能出现的拥挤和阻塞及时采取有效措施．确保城市交通系统平稳、高效地运行。

动态交通分配考虑了交通需求随时间变化和出行费用随交通负荷变化的特性，能够给出瞬间的交通流分布状态。

关键词：动态交通流分配定义现状意义存在问题The shallow analysis of Dynamic Traffic Assignment Abstract: the traffic assignment model of Traffic assignment theory can be divided into two categories: static and dynamic traffic assignment model for traffic assignment models, both of which have their own advantages and disadvantages. Static traffic assignment models assuming that traffic demand and link travel time is constant or only dependent on the traffic flow on this road, which is relatively stable for the traffic, roads and the traffic load less affected by the time the inter-city long distance non-urban traffic congestion characterization and network planning is more feasible. However, for there is congestion in the urban transport network., changes in traffic demand in the day are great, which makes the network traffic flow varies with time-varying spatial and temporal distribution of properties, resulting in roads and the time relied heavily on the traffic load changes. Thus, in urban traffic control and management of road, it is more significant to examine how traffic flow varies with space and tempo while studying the road network, and thus timely and effective measures can be taking for the congestion and obstruction., and that ensure that urban transport system operate smoothly and effectively. Dynamic traffic assignment included traffic demand changes over time and travel costs with the changing nature of traffic load, moreover, it can givean instant flow of traffic distribution.Key words: dynamic traffic assignment, definition, status quo, meaning, problems·0引言动态交通分配的这种功能使其在城市交通流诱导系统及智能运输系统的研究中具有举足轻重的作用。

城市动态交通流分配模型概述及展望

城市动态交通流分配模型概述及展望摘要：自该动态交通分配问题问题提出以来．研究者们给出了各种分配模型来描述它。

并且在城市交通控制与管理中也需要根据交通流状态随空间与时间的演化过程，针对可能出现的拥挤和阻塞及时采取有效措施．确保城市交通系统平稳、高效地运行。

动态交通分配考虑了交通需求随时间变化和出行费用随交通负荷变化的特性，能够给出瞬间的交通流分布状态。

关键词：动态交通流；分配；模型随着城市不断的发展，交通需求量也日益增加，单方面依靠增建交通设施以无法有效的解决城市交通的需求。

本文主要研究目标为建立实用的城市动态网络交通流分配模型，为缓解交通拥堵提供可靠的理论依据，为驾驶员提供可靠的动态道路交通信息。

1 动态交通流分配模型概述1.1动态交通流分配模型的定义及特征动态交通流分配即在交通供给状况以及交通需求状况均已知的条件下,分析其最优的交通流量分布模式,从而为交通控制与管理、动态路径诱导等提供依据[2]。

与静态交通流分配研究相比,动态交通分配模型在构造上有如下特征:1) 动态交通流分配可以对在时间、空间上都具有非定常特性的交通流作出描述。

2) 路段上交通状态量的时间变特性将通过交通量守恒准则或连续平衡方程式来描述。

1.2动态交通流分配（DTA)的分类静态交通分配模型以交通网络规划为目标,而动态交通分配模型则以道路网交通流为对象,以交通控制管理为目标。

动态系统最优原则是从道路交通管理者的意愿出发，根据不同的道路交通控制目的，有着不同的配流模式：1) 总出行时间最短；2) 总出行费用最少；3) 总出行距离最短；4) 总交通延误时间最短；5) 平均道路交通拥挤度最小等。

动态用户最优则根据出行者本身的意愿将现有道路交通状态下的动态交通需求分配到道路网中的交通流量分配原则：1)每个出行者出行时间最短；2)每个出行者出行费用最少；3)每个出行者出行行程最短；4)每个出行者交通延误时间最少；5) 每个出行者交通拥挤度最小等。

交通流分配模型综述

华中科技大学研究生课程考试答题本考生姓名陈菀荣考生学号M201673159系、年级交通运输工程系、研一类别科学硕士考试科目交通流理论考试日期2017 年 1 月10日交通流分配模型综述摘要：近些年，交通流分配模型已经广泛应用到了交通运输工程的各个领域，并且在交通规划中起到了很重要的作用。

本文对交通流分配模型研究现状进行了综述，并分别对静态交通流分配模型、动态分配模型以及公交网络进行了阐述和讨论。

同时对相关的交通仿真还有网络优化问题研究现状进行了探讨。

最后结合自身学习经验做出了一些评价和总结。

关键词：交通流分配；模型；公交网络0引言随着经济和科技的发展，城市化进程日益加快，城市也因此被赋予更多的工程，慢慢聚集大量的人口。

而人口数量的增加而直接带来的城市出行量增加，不管是机动车出行还是非机动车出行量都相较以前增加了很多，从而引发了一系列的交通问题。

因为在城市整体规划中，交通规划已经成为了十分突出的问题。

在整个交通规划过程中，交通分配在其中占有很重要的地位，为相关公交路线，具体道路宽度规划等都有很大作用。

1交通流分配及研究进程1.1交通流分配简介由于连接OD之间的道路有很多条，如何将OD交通量正确合理的分配到O 和D之间的各条路线上，是交通流分配模型要解决的首要问题。

交通流分配是城市交通规划的一个重要组成部分也是OD量推算的基础。

交通流分配模型分为均衡模型和非均衡模型。

1.2交通流模型研究进程以往关于交通流分配模型的研究多是基于出行者路径偏好的，主要有以Wardrop第一和第二原则为分配依据建立的交通分配模型，Wardrop第一原则假定所有出行者独立做出令自己出行时间最小的决策，最终达到纳什均衡的状态，此时的流量为用户最优解，在这种状态下，同一个起始点时间所有有流路径的通行时间相等，并且大于无流路径的通行时间；Wardrop第二原则假定存在一个中央组织者协调所有出行者的路径选择行为，使得所有出行者的总出行时间最小，对应的状态称为系统最优，此时分布的流量称为系统最优流。

基于Vissim仿真的动态交通分配

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｌｈｏｔｕｇｈｔｈｅｃｉｔｙｔｒａｉｃｆｔｈｅｏｒｙａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｍｏｄｅｌｒｅｌｆｅｃｔｓｓｏｍｅｏｆｈｅｔｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｈｅｔｄｙｎａｍｉｃｔｒａｆ￣ｃｆａｓｓｉｇｎｍｅｎｔ
ＬＩＬｉａｎｇ，ＦＡＮＧＴａｏ，ＷＡＮＧＴｉａｎ－ｔｉａｎ
（ＱｉｎｇｄａｏＵｒｂａｎＰｌａｎｎｉｎｇ＆ＤｅｓｉｇｎＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｑｉｎｇｄａｏ２６６０７１，Ｃｈｉｎａ）
ｉｎｔｈｅｆｏｒｍ，ｂｕｔｔｈｅｃｏｍｐｌｅｔｅｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎｏｆｔｒａｉｃｆｓｔａｔｕｓｉｓｎｏｔｔｕｒｅ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｂａｓｅｄｏｎＶｉｓｓｉｍｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆｄｙｎａｍｉｃｒａｔｉｃｆａｓｓｉｇｎｍｅｎｔｔｈｅｏｙ，ｒｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｔｈｅｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌｂａｓｉｓｏｆｍｉｃｒｏｓｃｏｐｉｃｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓｏｔｗａｆｒｅＶｉｓｓｉｍ，ａｎｄｈｅｔｕｓｅｏｆＶｉｓｓｉｍｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓｏｆｔｗａｒｅｏｒｆｓｅｃｔｉｏｎｄｙｎａｍｉｃｒａｔｉｃｆａｓｓｉｇｎｍｅｎｔｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ，ｇｉｖｅｓｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓｏｆｔｗａｒｅｉｎｈｅｔａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｄｙｎａｍｉｃｔｒａｉｃｆｌｆｏｗｒｅａｌ－ｔｉｍｅ，ａｃｃｕｒａｔｅ，ａｎｄｅｆｆｅｃｔｉｖｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ，ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｓｏｌｖｅｈｅｔｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｌｙｓｅｒｉｏｕｓｃｉｔｙｒｔａｉｃｆｃｏｎｇｅｓｔｉｏｎｓｔａｕｓｔｔｏｐｒｏｖｉｄｅｅｆｅｃｔｉｖｅｒｅｆｅｒｅｎｃｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄ：Ｄｙｎａｍｉｃｔｒａｉｃｆ；Ｃｏｓｔｆｕｎｃｔｉｏｎ；Ｖｉｓｓｉｍｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ

第8章交通流分配(基本概念)

dkj ---距离矩阵D中的元素。
25
矩阵迭代法例题
4、进行矩阵迭代运算（第m步）经过m步到达某一节点的最短距离为：
Dm= Dm-1 *D=[dmij] [dmij] =min[dm-1ik+dkj]
k=1,2,3„,n 式中：dm-1ik ---距离矩阵Dm-1中的元素；
dkj ---距离矩阵D中的元素。迭代不断进行，直到： Dm= Dm-1。即：
33
（1）Wardrop第一平衡原理
前提条件：准确完备的信息、理智的选择行为
结论：当网络达到平衡状态时，每个OD对的各条被使用的路径具有相等而且最小的行驶时间；没有被使用路径的行
驶时间大于或等于最小行驶时间。
路径1，q1=0
O
路径2， q2≠0
路径3， q3≠0
D
t1＞ t2=t3=tmin
5- 6-9
30
第2节交通流分配的基本概念
三、交通平衡问题
网络平衡：假设从一个OD对的出行者都选择同一条路（它在开始时是阻抗最小的），则这条路径上就会产生拥挤而导致阻抗上升，直到它不再是最好的路径。此时，部分出行者将选择其它路径，不过被选择的路径也会随流上升而增加阻抗。出行者就这样不断权衡、不断修改出方案，直至这些路径上的流量分布达到某种程度的稳定即所谓的平衡状态。
27
矩阵迭代法实际应用分析：
用该方法求解网络的最短路，能够一次获得n*n阶的最短路权矩阵，简便快速。
软件的开发比 Dijkstra方法节省内存，速度快。网络越复杂，该方法的优越性越明显。
28
最短路径辨识例题：
dri+Lmin(i,s)=Lmin(r,s)
例2：辨识出例1所求得的从节点1到节点9的最短路径。（P182）

交通流量分配模型的构建与分析

交通流量分配模型的构建与分析在现代社会，交通流量的分配对于城市的规划、交通管理以及居民的出行效率都有着至关重要的影响。

一个合理、准确的交通流量分配模型能够帮助我们更好地理解和预测交通状况，从而制定出更有效的交通策略。

交通流量分配模型的构建基础是对交通网络的清晰认识。

交通网络可以看作是由节点（如交叉路口）和路段（连接节点的道路）组成的复杂系统。

在这个系统中，车辆的流动受到多种因素的制约，如道路的通行能力、交通信号的控制、驾驶员的行为等。

为了构建交通流量分配模型，首先需要收集大量的交通数据。

这些数据包括道路的几何特征（如长度、宽度、车道数量）、交通设施的设置（如信号灯、标志标线）、交通流量的实时监测数据等。

通过对这些数据的分析，可以了解交通网络的基本情况，为模型的构建提供依据。

在模型的构建过程中，常用的方法有用户均衡模型和系统最优模型。

用户均衡模型假设每个出行者都试图选择最短的出行路径，以最小化自己的出行成本。

然而，在实际情况中，由于出行者对交通状况的了解有限，以及道路拥堵等因素的影响，并非所有出行者都能真正实现最短路径的选择。

系统最优模型则是以整个交通系统的总出行成本最小化为目标，通过合理分配交通流量来达到最优状态。

但这种模型在实际应用中往往难以实现，因为它需要对整个交通系统进行集中控制和优化，这在现实中是非常困难的。

除了上述两种基本模型外，还有一些基于随机用户均衡、动态交通分配等理论的模型。

随机用户均衡模型考虑了出行者在路径选择中的不确定性，认为出行者对路径的选择是基于一定的概率分布。

动态交通分配模型则能够更好地反映交通流量随时间的变化情况，适用于研究交通拥堵的形成和消散过程。

在构建交通流量分配模型时，还需要考虑到不同出行方式的影响。

除了私人汽车，还有公共交通（如公交车、地铁）、自行车和步行等出行方式。

每种出行方式都有其自身的特点和优势，对交通流量的分配也会产生不同的影响。

例如，公共交通的线路和站点设置会影响人们的出行选择，从而改变交通流量的分布。

交通流分配

Nguyen
1964 Johnson 1965
1967 Tomlin 1968 1969 Murchland
1971
1973 Evans 1974 Potts & Oliver 1975 Florian et al.
1977 Erlander
基于 Studies 的研究
• 一些年轻的研究者分析了固定需求的用户均衡问题，并提出和检验了求解算法
• ..\Ran, Bin.htm
第二节交通分配中的基本概念
• 一、交通流分配 • 二、交通阻抗 • 三、径路与最短径路 • 四、交通平衡问题
一、交通流分配
• OD交通量是两点之间的交通量，即从出发地到目的地之间的交通量。
• 一般的道路网中，两点之间(即O与D之间) 有很多条道路，如何将OD交通量正确合理地分配到O与D之间的各条道路上即是交通流分配要解决的问题。
Network Equilibrium Research
Based on Studies Fixed OD Flows
1956 Variable OD
Flows
1961 Walters
Almond
Dafermos Bruynooghe et al.
Netter Leventhal /LeBlanc
研究论文
• BMW共完成了8篇论文，从中可以看出他们研究的起点和方向。按照时间的顺序，他们是，
• Beckmann, Optimum Transportation on Networks, Aug 1951
• McGuire, Highway Capacity and Traffic Congestion, Jul 1952
源于资源分配的研究

第八章_交通分配.

这条定义通常简称为Wardrop平衡（Wardrop Equilibrium），在实际交通分配中也称为用户均衡 ( User Equilibrium ， UE) 或用户最优。没有达到平衡状态时，会有一些道路使用者通过变换路线来缩短行驶时间直至平衡。即，路段流量(拥挤)和出行费用同时为出行者所考虑的因素，是平衡形成的条件。
？？
1952 年， Wardrop 提出了交通网络平衡定义的第一原理和第二原理，奠定了交通分配的基础。

Wardrop提出的第一原理定义是：在道路的使用者都确切知
道网络的交通状态并试图选择最短路径时，网络将会达到平衡状态。在考虑路段流量对行驶时间影响的网络中，当网络达到平衡状态时，每个OD对的各条被使用的路径具有相等而且最小的行驶时间；没有被使用的路径的行驶时间大于或等于最小行驶时间。
第一节交通流分配中的基本概念第二节平衡分配法重点内容
第三节非平衡分配法重点内容
第四节随机分配法
第五节动态交通流分配法
第一节
基本概念
交通分配(assignment)相关概念
一、交通流分配定义
就是将预测得出的 OD 交通量，根据已知的道路网描述，按照一定的规则分配到路网中的各条道路上去，进而求出路网中各路段的交通流量，并据此对城市交通网络的使用状况做出分析和评价。
ta f (Va )

即路段的费用只与该路段的流量及特性相关，这个假定简化了对路段函数的建立和标定，以及交通流分配模型的开发。对于公路行驶时间函数的研究，既有通过实测数据进行回归分析的，也有进行理论研究的。其中被广泛应用的是由美国道路局 (Bureau of Public Road ， BPR) 开发的函数，被称为 BPR函数，形式为:

浅谈动态交通分配的三种模型以及算法

浅析多时段动态交通分配模型以及动态交通分配的算法班级：运输（城市轨道交通）1203班学号：********姓名：***指导老师：陈旭梅王颖浅析多时段动态交通分配模型以及动态交通分配的算法12251104 刘君君城轨1203班【摘要】动态交通分配问题是在已知城市交通网络拓扑结构和网络中时变的交通需求的前提下，寻求交通网络上各有向路段上时变的交通量的问题。

自该问题提出以来．研究者们给出了各种分配模型来描述它。

这些模型大致可分为四类：一、仿真模型；二、数学规划模型；三、最优控制模型；四、变分不等式模型。

与以上四种模型相比，从不同的角度来看，还可以分为其他模型，如基于多时段动态交通分配模型、多用户动态交通分配模型、基于模糊旅行时间的动态交通分配模型等。

本文讨论的就是基于多时段动态交通分配模型以及动态交通分配的算法。

【关键词】基于多时段动态交通分配模型；混沌蚁群算法；Analysis of multi-period dynamic traffic assignment model and algorithm ofdynamic traffic assignment122251104 Liu Jun junThe class1203Abstract: Dynamic traffic assignment problem is known in urban traffic network topology and network traffic in the time-varying demand under the premise of seeking transport networks to time-varying traffic problems on the road. Since the issue. Researchers presented various distribution models to describe it. These models can be roughly divided into four categories: first, the simulation model, second, the mathematical programming model; third, the optimal control model of four, and variation inequality model. Compared with the above four models, from a different perspective, can also be divided into other models, such as those based on multi-period dynamic traffic assignment model and multi-user dynamic traffic assignment models, dynamic traffic assignment model based on fuzzy travel time. Article these unconventional perspectives of dynamic traffic assignment model and algorithm of dynamic traffic assignment.Key words: dynamic traffic assignment model based on multi-period, chaos Ant Colony optimization algorithm1 引言城市化水平的高低是反映人类生活水平高低的一个重要指标，当前城市化水平不断提高随之产生的交通拥挤与堵塞问题也变得越来越严重，解决交通拥挤的直接办法是提高路网的通行能力，但无论哪个城市都存在可供修建道路的空间有限，建设资金筹措困难等问题。

DTA动态交通分配

(2005) 西安交通大学对具有排队的多模式动态交通分配问题及其相关应用进行研究。

本文对动态交通分配模型发展进行了介绍和总结，并详细讨论了模型中的路段动态函数、流量传播约束、FIFO等相关特性。

将单一交通模式的点排队路段动态模型扩展到多模式动态路段模型，并且证明了各种模式的路段行程时间函数合乎模式内的FIFO特性，以及在拥挤情况下各模式车辆的速度收敛特性。

将多模式随机动态同时的路径与出发时间选择平衡条件描述为变分不等式问题，提出了两个不同的算法用于求解变分不等式问题：算法一是基于路段的算法，这个算法给出了基于logit的同时的路径与出发时间选择的随机动态网络配载方法，并证明了这个方法的正确性；算法二是基于路径的启发式算法。

仿真试验验证了模型以及两个算法的有效性。

提出了多模式多用户动态交通分配模型，用于评估ATIS对不同模式出行者和交通系统的影响。

将每一模式的出行者分为两类：一类是装配ATIS的出行者，另一类是未装配ATIS的出行者。

由于所能获得的交通信息质量的差异，他们将遵循不同的动态用户平衡条件。

同时，每一种模式出行者在选择路径和出发时间时，不但考虑出行费用和进度延误费用的影响，而且还考虑油耗费用的影响。

将多模式多用户动态用户平衡条件描述为统一的变分不等式问题，利用对角化算法计算相应的平衡流量状态，并通过仿真试验验证了模型与算法的有效性。

使用nested-logit模型模拟ATIS的市场渗透率与服从率，模型的上层模拟了驾驶小汽车出行者的购买行为(市场渗透率)，底层主要描述了装配ATIS设备的小汽车出行者的服从行为(服从率)。

设计了固定点算法计算ATIS的平衡市场渗透率与服从率。

并在简单的路网上进行了仿真研究，结果证明算法与模型是正确和有效的。

提出了组合模式动态交通分配模型，模型中假设有两类出行者：一类是纯模式出行者，他们自己驾驶小汽车完成一次出行。

另一类是组合模式出行者，在其一次出行的第一部分是自己驾驶小汽车完成的，剩余部分是乘公交车完成的。

静态和动态交通分配-黄海军

于给定的一个 OD 对，对应的 Lagrange 乘子总是小于或等于所有路径的时间。显然，数学 ardrop 的UE 条件，在任意一个OD之间，规划问题的一阶条件确实描述了W 即：所有被使用了的路径具有该OD 对之间最小的时间。
黄海军
9
可以证明(1)的路段流量解是唯一的。目标函数(1a)相对于 x 是严格凸的，因为其 Hessian 矩阵
静态和动态交通分配: 模型与算法（Part 1—静态）
2007年博士生暑期学校材料黄海军（北京航空航天大学）
黄海军 1
回忆:
定义：从数学表达：
交通量分配(配流)
( tij ) → ( xa )
pij
∑ h
p
= t ij
(8)
x a = ∑ ∑ ∑ δ apij h pij
i j p
(9)
δ apij = {1,源自∂ 2 Z (x) ∂ (∂Z (x) / ∂xa ) ∂ta ( xa ) ′ = = = {ta ( xa ) 若 b = a; 否则为0} , ∂xa ∂xb ∂xb ∂xb
(8)
此式成立是因为我们这里不考虑路段之间的流量交叉影响。(7)又称为路段时间函数对流量的 Jacobian 矩阵。由于数学规划问题的可行域是由线性等式与非负约束条件构成的，它是凸的，所以(1)是严格凸规划问题，有满足 UE 原则的唯一路段流量解。该问题对于路径流量不是严格凸的，但，所以路径流量解不唯一。
n n 是当路段时间固定为 ta = ta ( xa ) 时，令网络总时间最小。显然，为所有 OD 对的需求执行
一次全有全无分配，就等于求解了问题(9)。用凸组合算法求解规划问题(1)的具体步骤如下（Sheffi, 1985）。

ok路网交通流动态分配模型分析

２００７年９月第９期城市道桥与防洪收稿日期：２００７－０７－１８作者简介：袁伟（１９６６－），女，天津人，高级工程师，从事道路桥梁工程设计工作。

路网交通流动态分配模型分析摘要：该文分析了交通流路网分配的概念及在交通控制与诱导中的作用，重点研讨了交通动态分配过程及分配模型，对于解决区域性交通适时控制与诱导问题，认为目前的动态交通分配的前提和结构均存在不可克服的障碍，建立智能交通系统（ＩＴＳ）是最好的解决方法。

关键词：动态交通分配；交通控制；交通诱导；ＩＴＳ中图分类号：Ｕ４９１．３文献标识码：Ａ文章编号：１００９－７７１６（２００７）０９－０００１－０２袁伟，朱兆芳（天津市市政工程设计研究院，天津市３０００５１）０引言交通分配是交通规划中的一个重要步骤，它是将调查得到的起迄点之间的出行分布数据（ＯＤ矩阵），按照一定的规则分配到路网中的各条道路上，从而推测各条道路上的交通量，并以此作为路网规划及设计的依据。

在交通分配中，ＯＤ矩阵是一致且确定的，不考虑其随时间的变化，因而称之为静态交通分配。

在交通规划理论趋于成熟后，人们将注意力更多的转向交通流的动态规划、控制与诱导，以“需求管理”的理念进行科学管理。

由于交通控制和诱导时间是适时的，所以ＯＤ矩阵的数据被视为变量，如果扩展到交通控制与诱导引入交通分配中，静态交通分配将变得无能为力了。

这就涉及到了交通动态分配问题，本文就动态交通分配模型进行讨论，同时也指出了其本质性的缺陷。

１动态交通分配的定义动态交通分配问题是在交通供给及交通需求状况均为已知的条件下，分析其最优的交通流量分布模式。

它考虑到交通的时变性，将时变的交通出行合理分配到不同路径上，以降低个人出行费用或系统总费用。

交通流的时变性包括以下几方面：（１）出行发生时间的变性。

即出行者在分析了道路的拥挤状况后，会调整出发的时间以避开高峰期，来减少路上的消耗时间。

（２）到达目的地时间的变性。

即提前或延后到达要视在路上的消耗的时间而定。

vissim 动态交通分配操作步骤

vissim 动态交通分配操作步骤Vissim动态交通分配操作步骤Vissim是一种用于模拟和分析交通流的软件，可以帮助交通规划师和交通工程师研究和改进交通系统。

其中一个重要的功能是动态交通分配，它可以根据交通需求和路网情况，合理分配交通流量。

下面是Vissim动态交通分配的操作步骤：1. 导入路网数据：首先，需要将路网数据导入Vissim软件中。

这包括道路网络、交叉口、车道、信号灯等信息。

可以通过导入xml 或者其他支持的文件格式来完成。

2. 定义交通需求：在进行动态交通分配之前，需要定义交通需求，即确定特定时间段内的交通流量。

可以根据实际情况，设置不同的OD（origin-destination）需求矩阵。

3. 设置交通分配参数：在进行交通分配之前，需要设置相关的参数。

包括交通分配算法、收敛准则、迭代次数等。

不同的参数设置会影响交通分配结果，需要根据实际情况进行合理选择。

4. 进行交通分配：在设置好参数后，可以开始进行交通分配。

Vissim根据路网数据和交通需求，利用交通分配算法，计算出各个路段上的交通流量。

5. 分析交通分配结果：完成交通分配后，可以对结果进行分析。

可以通过查看交通流量、速度、延误等指标，评估交通分配的效果。

如果需要，还可以对结果进行可视化展示，以便更直观地理解交通流量的分布情况。

6. 优化交通分配：根据分析结果，可以对交通分配进行优化。

可以调整交通需求、修改路网设置、改变交通分配算法等，以改善交通系统的运行效果。

通过多次迭代优化，最终得到满意的交通分配结果。

7. 输出结果：最后，可以将交通分配结果导出为报告或者其他文件格式。

这样可以方便与其他人员共享交通分配结果，或者进行进一步的分析和决策。

需要注意的是，Vissim动态交通分配是一个复杂的过程，需要掌握一定的交通规划和交通工程知识。

在进行交通分配之前，需要对路网数据和交通需求进行充分的了解和分析。

同时，对交通分配参数的设置也需要具备一定的经验和技巧。

基于离散时间序列OD量的动态交通分配方法

差额分配过程
第 i 时段路段 a 上的交通分配流量第 i 时段路段 a 上的交通阻抗
xa ( i) t a ( i) = ta ( xa ( i) )
Δxa ( i) t a ( x a ( i) + Δx a (D 流量
qrs ( i)
Δqrs ( i)
第 i 阶段 r - s 第 k 条路径上的分配流量
i =1
i =2
第 i 阶段路段 a 与 r - s 第 k 条路径的关联矩阵 ,当 a 位于 r - s 的路径 k 上则取 1 ,否则取 0
将网络节点分为od点和交叉口两大类其中交叉口不产生额外交通量同时对两类节点各自进行连续编号以方便编写计算程序od节点为交叉口不额外产生交通量考虑到对全天进行分配的计算量会非常大且无必要因此为了说明问题论文只对一天中的高峰时段进行了msa法及梯阶分配法的模拟模拟结果见表中抽取两个弧段的分配结果进行统计分析如图msa算法的分配结果中同一路段上各时段的交通量一直保持不变梯阶分配结果却能反映出交通量的动态性并能保证分配结果的精度梯阶分配法的交通分配结果能够反映出一天中特别是高峰期内交通拥挤逐步发展形成再到消散的变化过程更加符合实际仿真度更高msa算法分配视一天中的交通出行为均匀分布从而低估了高峰时段的交通出行量因而使得各路段的交通量分配值偏小进而弱化了甚至很难反映出高峰期内网络的拥挤状况
络上消散 ,即全部到达目的地所消耗的平均时间 ; OD 消散周期是指网络上某个 OD 对之间的所有车辆在网络上消散 ,即全部到达目的地所消耗的平均
时间. 很明显计算时使用 OD 消散周期的结果应该
会更加精确 ,本文使用的是全网 OD 消散周期. 离
散时段是为了将一天中的 24 小时分为若干个时段 Δt ,从而对每个时段各自进行交通分配而引入的. 消散周期 T 与离散时段Δt 之间的关系如下式 :

第六篇 vissim动态交通分配

第六篇动态交通分配6.1 动态交通分配介绍在前面的章节里，仿真车辆在路网中行驶的路径都是人为设置的，仿真中的“驾驶员”并没有机会自己选择从起点到终点的道路。

在非实时仿真、简单路网中这种模拟道路交通的方法是合适的。

但是，如果仿真的路网较大，路网中的车辆从起点到终点有多种不同的路径选择，同时要将车辆分布在这些路径上的话，前面使用的方法将不可能完成这种网络上的路径设置。

对一个给定了起迄点的出行需求矩阵，计算该矩阵在路网上的交通量分布的问题称之为交通分配，它是交通规划过程的一个基本步骤。

交通分配是所有驾驶员或交通使用者根据道路网情况，对出行路径进行选择的一种计算模型。

该模型必须帮助出行者首先找出一组可供选择的路径，然后根据计算方法对可选择的路径进行评价，最后描述出驾驶员如何根据这些评价进行路径选择。

交通规划中的交通量分配往往是静态分配。

“静态”是指出行需求（有多少车辆需要在路网中出行）和道路网络本身不随时间变化。

然而实际上的出行需求在一天中变化很大，并且道路网络的交通状况也随时间而变化，例如信号控制在一天不同时段发生变化。

考虑到这些随时间而变化的因素，VISSIM给出了动态交通分配的方法。

在VISSIM仿真模型中提出动态路径选择主要考虑以下两个方面：z即便在不考虑可替代路径的情况下，越来越大的路网也使得人工设置或建立所有起迄点间的路径变得不可能；z在评估各种交通控制方法和路网变化对出行路径选择的影响时，模拟真实的路径选择行为非常有意义。

6.2 动态交通分配的原则在VISSIM中动态交通分配是基于迭代仿真的思想。

即一个模拟路网不只是仿真一次，而是不断地重复仿真。

驾驶员根据前面仿真获得的出行时间（或出行费用）来进行本次仿真中的路径选择。

模拟这种“用户自学习过程”，必须完成下列任务：z必须找到起迄点间的路径。

VISSIM假定并非所有人都使用最佳路径，而是有一小部分人会使用那些次优路径；z驾驶员必须有某种对路径进行评价的方法，以便于进行路径选择。

VISSIM动态交通分配

）的组合。

©PTV China20089©PTV China需要建模的元素¾节点：抽象地定义交叉口¾停车场（类型：小区连接器）：是所有交通的出发地和目的地需要额外的路段和连接器来布置停车场路网的抽象化处理：¾通路（在两个节点之间或者一个节点内部每个分叉或者汇合的地方都必须框在一个节点在一个节点内部，只有一条连接节点间的道路©PTV China2008费用，又有以下3种费用类别：对于特定的车辆类别，可以关闭连接器比如只针对公交、行人开放©PTV China200815©PTV China 200816©PTV China 2008控制停车场选择模型的分布情况，一般不一定要考虑的。

动态交通分配模型的文献综述

动态交通分配模型的文献综述动态交通流分配解析模型研究综述由于静态交通流分配理论不能体现OD需求矩阵随时间变化的起伏特征，动态交通流分配理论应运而生。

自1978年Merchant和Nemhauser首次提出了动态交通流分配的概念以来，动态交通流分配理论因其在拥挤网络的典型应用受到众多学者的青睐。

动态交通流分配是将时变的交通出行合理分配到不同的路径上，以降低个人的出行费用或系统总费用。

按照建模方法的不同，动态交通流分配模型可以分为动态交通流分配解析模型和动态交通流分配仿真模型。

动态交通流分配解析模型可以分为三类:数学规划模型、最优控制模型和变分不等式模型。

（1）数学规划模型Merchant和Nemhauser(1978)[1]首次采用数学规划的方法来描述动态交通流分配问题，建立了一个离散时间的、非凸的非线性规划模型(记为M-N模型)。

在静态假定下，该模型可以转换为静态的系统最优分配模型。

Ho(1980)[2]推导了M-N模型最优解的充分性条件，并提出了该模型的分段线性算法。

Carey(1986)[3]改进M-N模型为非线性凸规划，并证明了模型解的惟一性。

上述模型均局限于多个起点、一个终点的简单网络。

Carey(l992)[4]首次提出了动态交通流分配的FIFO(First-In-First-Out)规则，指出当网络扩展为多个终点时，FIFO 原则必将导致模型解得可行域为非凸集合，如果不满足该原则，则模型解不合理。

FIIFO原则的提出使得DTA问题的数学规划建模遇到了困难。

Janson(1991)[5]最早尝试建立用户最优的动态交通流分配模型，但模型部分假设违反了FIFO原则,算法的数学性质也不足够好，有可能导致不符合实际交通情况的行为。

Ziliaskopoulos(2000)[6]引入元胞传输模型建立了一个系统最优DTA线性规划模型，不需将路段出行时间函数作为路段交通流量传播的唯一工具，而是按照细胞传播模型来处理交通流的传播，为动态交通流分配问题建模提供了一个新的思路。

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动态交通流分配浅析摘要：实现交通分配理论的交通分配模型可分为两大类：静态交通分配模型和动态交通分配模型，它们都有各自的优缺点。

而对于存在拥挤现象的城市交通网络,交通需求在一天之中变化甚大。

使得网络交通流的时空分布规律具有时变特性，从而导致路段行驶时间大大依赖于交通负荷的变化。

动态交通分配考虑了交通需求随时间变化和出行费用随交通负荷变化的特性，能够给出瞬间的交通流分布状态。

因而，研究动态交通分配理论．并将其应用于交通控制与管理是十分必要的。

同时，动态交通分配为交通流管理与控制动态路径诱导等提供了依据，也是智能交通系统的重要理论基础。

·1定义·1.1交通分配交通分配是交通规划中的一个重要步骤，它是将调查得到的起讫点之间的出行分布数据(OD矩阵), 按照一定的规则分配到路网中的各条道路上，从而推测各条道路上的交通量，并以此作为路网规划及设计的依据。

一系列的OD矩阵推算模型均建立在一个共同的假设之上，即网络交通满足平衡条件，及交通流在网络上的分配服从Wardrop第一、第二原理。

其推算模型是以分配的OD量总出行时间与观测的总出行时间最接近为目标函数然后进行求解·1.2动态交通分配动态交通分配问题是在交通供给状况以及交通需求状况已知的条件下分析其最优的交通流量分布模式。

它应既考虑到交通的时变性又应考虑到交通设施服务水平的时变特性。

将时变的交通出行合理分配到具有不同服务水平的路径上以降低个人出行费用或系统总费用。

交通流的时变性包括以下几方面：(1)出行发生时间的变性。

出行者在分析了道路的拥挤状况后会调整出发的时间以避开高峰期，来减少路上的消耗时间。

(2)到达目的地时间的变性。

提前或延后到达要视在路上消耗的时间而定。

(3)高峰期交通流的不均匀性。

消除了因静态模型将交通流视为均匀分布而低估的出行时间和拥挤程度。

(4)OD对之间的最短路径的时变性。

(5)拥挤点的时空变化特性。

拥挤是一个运动的“瓶颈”，不是固定的，而是时空变化·2动态交通流分配理论发展现状动态交通流分配理论从提出至今经过了20多年的发展，在理论研究和方法应用上都有了一定的进步，国内外在动态交通流分配领域的研究都在积极地进行当中。

国外在理论、方法和应用上的研究较之国内要超前，同时，无论国外还是国内在理论方面的研究成分居多，而在实际应用上还有待进一步发展。

总体来说，自动态分配概念提出至今，其研究仍然处于发展阶段。

主要原因是考虑了时间变动因素后，建立合适的数学模型和设计合适的算法变得十分困难。

纵观国内外对动态交通分配理论和方法的研究，从研究方法角度而言，可以分为数学规划建模方法、最优控制理论建模方法、变分不等式理论建模方法和计算机模拟方法等四种途径。

人们对于数学分析方法的探讨比较热烈和深入，而对于计算机模拟方法则很少问津。

(1)数学规划方法Merchant和Nemhauser于1978年第一个以数学规划方法对动态交通分配问题进行了开创性的研究，他们提出了用离散时间、非凸的非线性规划来表达的系统最优分配模型。

Ho在1980年为这个M—N模型提出了分段线性化算法，而后又提出了应用嵌套式分解算法在超立方并行计算机上求解的方法。

为了进行有效的最优性分析，1987年，Carey在M—N模型的基础上进行了改进，构造了一个非线性的凸规划模型。

上述各个阶段的模型为动态交通分配理论的发展带来了巨大的推动力，但是各模型的最大缺点是局限于多个起点和单个终点的简单网络，用于理论分析可以，但要应用到现实中多个起点和多个终点的城市交通网络，还需大量的研究和努力。

(2)最优控制理论1980年，Luque和Friesz提出了应用最优控制理论解决动态系统最优模型的新思想，他们将M—N模型改进成为一个连续时间的最优控制问题。

到1989年，Luque和Friesz等人研究了单个起点和单个终点的简单网络的最优控制理论模型。

随后，Wie，Friesz和Tobin在1990年，Ran和Boyce等人在1993年发表的文章中，建立的模型均采用了最优控制理论方法建模。

最优控制理论方法建立的模型具有易于分析的优点，但是对于Friesz和Wie等人提出的模型，目前仍然没有有效、成熟的求解算法。

(3)变分不等式(VI)Janson在1990年和1991年发表文章，提出了动态交通分配的多目标规划模型，之后Jayakfishnan 和Tski等人于1995年对该模型进行了改进，使其更加完善。

Friesz和Bemstein在1993年提出了动态系统最优的变分不等式模型。

这些模型极大地丰富了动态交通分配的研究方法，从不同角度为解决动态分配问题做出了有益的尝试。

(4)计算机模拟方法另外，Mahmasani和Peeta在1993年提出了一个计算机模拟的动态交通分配模型，考虑了随时间变化的交通需求以及交通拥挤条件下排队的形成等影响因素，但是该模型没有考虑小区OD数据到路段OD数据的转换，在路网阻抗的计算上采取了简化的方法。

·3动态交通流分配研究的意义纵观交通流分配理论研究的发展轨迹，从对路网描述的粗细、交通需求的反映、路径选择机制的刻画、路网阻抗模型的建立等等角度，一直都是处在不断克服发现的缺陷、弥补自身不足、自我完善发展的进程中。

在这一进程中，人们越来越强烈意识到进行动态交通流分配理论和方法研究的意义和迫切性。

·3.1动态分配是交通流理论自身发展，不断完善的需要（理论发展的趋势）交通流分配理论发展的过程中，人们往往把更多的注意力都投放在对“静态交通分配”理论与方法的研究攻关上。

静态交通分配家丁了在建模时间段内的交通需求是常数值，也就是家丁交通流分布形态是固定不变的。

可以说，静态交通流分配已经有了较成熟的发展，但是它并不是完美无缺的，仍然存在着有待解决的问题，甚至是严峻的问题。

这里所说的问题并不是求解方法存在的不足，而是问题就出在静态分配理论的前提条件的假设上。

因为，现实交通网络上的交通流不是固定不变的，而是具有在时间、空间上变化的时变性，交通流每天都变化着，同一天的不同时间也变化着，因此实际的交通流是动态的。

具体来说，主要表现为：(1)出行者出发、到达时间的时变性。

出行者根据道路的拥挤时间和程度，会调整出发时间，或者提前或者延后，尽量避开高峰，从而减少路途上的时耗。

(2)OD对之间的最短路径是时变的。

动态交通流分配