Braess悖论与交通系统流量分配优化模型
布雷斯悖论
在一个交通网络上增加一条路段后,这一附加路段不但没有减少交通延滞,反而所有出行者的旅行时间都增加了,这种出力不讨好且与人们直观感受相背的现象就是所谓布雷斯悖论。
最近一项新的研究认为,当交通流量很高的时候,新增一条路线并不会增加出行时间,因为人们都不会走那条新路线。
在交通繁忙的市区,建一条新路,分流拥挤的交通似乎是一个不错的想法,但根据布雷斯悖论,结果正好相反:对于出行的个体来说,往交通网络中增加一条新路线会增加他们所有人的出行时间(如果他们都想通过这条新路抄近道)。
这个理论是由迪特里希. 布雷斯于1968年提出,虽然不是一个严格的“悖论“,但针对我们日常生活的情况来说,却是一个非常反常识的发现。
然而,在过去几年里面,科学家们重新分析了布雷斯悖论,发现了如果交通流量进一步增加的话,悖论中提到的现象不会再出现。
科学家们推测,在更高的交通流量需求下,由于“群众的智慧”是无穷,新路不会再被使用。
现在,美国马萨诸塞州Amherst大学的教授安娜,则第一次证明了该假设。
她推导出的公式标明,交通需求量增加到一定程度会造成新路线的不再使用而不会增加出行时间。
换句话来说,就是布雷斯悖论仅仅适用于特定的交通需求量下。
尽管布雷斯悖论本身就是反常识的,那么在更高的交通流量需求下,此悖论的结果会消失掉则是更加反常识的。
纳格尼解释到,在交通需求更高的时候,人们通常会想,交通会更加拥挤,于是乎大家应该走走其他更多的路线来分流。
纳格尼说,也许这个结果可以由“群众的智慧”来解释解释。
研究普遍认为出行者的行为可以分成两类:第一类是用户自行优化,这类出行者会独立选择他们认为最优的路线;第二类是系统优化,存在一个中央控制器统一指挥交通。
仅仅当“用户自行优化”时(换句话说就是“自私”),布雷斯悖论和其相反结论才会发生。
但“自行优化“和”自私“结合到一起的时候,一个足够多的人群都在自行优化出行路线,那么所有出行者的的出行时间就被莫名其妙的全局优化了。
从布雷斯悖论得出的新观点—“少即是多”
从布雷斯悖论得出的新观点—“少即是多”布雷斯悖论:在一个交通网络上增设一条线路后,这一附加线路不但没有减少交通延滞.反而增加了出行者的行驶时间这是1999年NBA东部决赛的第二场比赛纽约尼克斯队对阵印第安纳步行者队。
比赛中,尼克斯队最佳球员帕特里克尤因(Patrick Ewing)突然跟腱撕裂,这对尼克斯队来说,在余下的几场比赛中似乎无望胜出。
然而,尼克斯队最终以4比2胜出,晋级NBA总决赛,大大出乎人们的意料。
毫无疑问,对这类体育赛事上的传奇,科学不能做出什么解释,或是因失去一名队友反而坚定了队员必胜心念,或是那些自认会轻取对手的心理作祟而削弱了斗志,或许还有更多的原因。
增加一条捷径对于司机来说,并不能减少整个行驶时间布雷斯悖论引出的思考根据新近出现的网络科学,人们有充足的理由解释,为什么有些系统在看似不利的情况下却比其他系统运行的好,这就是自然属性,即便是有悖常态。
那么,这能解释为什么尼克斯队在失去一名关键球员的情况下却能最终胜出?这是一个非常有意思的想法。
由于我们的世界正在不断地同网络交织在一起,物理学家就此对其他系统进行了各种反常理推测,从道路、电力、无线网络,到食物链以及与疾病相关的代谢系统等,都呈现出类似有悖常态的属性。
理论学家认为,如果我们对此进行细致地研究,完全有可能利用这些属性来减少交通堵塞、预防停电,甚至会改变与疾病抗争的方式。
要理解这一现象,我们必须从迪特里希布雷斯(Dietrich Braess)的研究入手。
布雷斯是德国波鸿鲁尔大学的数学家,二十世纪六十年代晚期,在一次寻找交通流的最佳解决方案时,他得出了一个惊人的发现:即简单的在公路网络上增加一条线路,反而会增加整体的运行时间。
这件事使他很迷惑,想知道这究竟是为什么?想象一下,假如有长短两条路连接A点和B点,长的一条是高速路(如果不考虑路上的车流),从A点到B点需用时10分钟;短的一条路较窄(车流增加后会拥挤和堵塞),通过这条路,一辆车需用时1分钟,两辆车2分钟,三辆车3分钟,以此类推。
交通流分配
源于资源分配的研究
• 在1940年到1954年期间, Cowles Commission 是当时在数 理经济学以及运用数学规划来分析经济问题等方面最领先 的学术研究中心。Cowles的经济学家在经济科学方面共有 12名Nobel获得者,其中8位在1940~1954期间从事研究。
• “资源分配理论(Theory of Resources Allocation)‖研究开 始于1951年,由兰德公司(Rand Corporation )提供支持. • 研究小组在进行道路网络的有效性研究时,提出了“网络 均衡”。
• Duffin (1947) 表明一个半线性传导体的电 路网络有稳定的电流状态的关键在于定义 在每条导线上“传导体函数”的积分。 • Nash (1951) 提出了非合作关系下的博弈 论,UE可看作是它的一个特例。 • Wardrop (1952) 提出了两条准则,但没 有给出数学描述。
其它有关网络均衡研究 (Studies出版之后)
交通运输规划与设计
刘杨 liuyangits@
交通流分配
• 将预测获得机动车OD交通量,根据 已知的道路网描述,按照一定的规则, 符合实际地分配到,并据此对城市交通网 络的使用状况做出分析和评价。
第八章 交通流分配 (Traffic Assignment)
• 1955年12月27日,McGuire和Beckmann收到来信,信 上建议Studies将付印, 售价4美元。该书同时也被 Oxford大学出版社出版,售价32先令。到1959为止,该 书已被3次印刷。1959年,该书的西班牙版问世。
• 2005年9月, WorldCat List of Records 的研究表明,全 世界373个图书馆收藏了Studies ,13个图书馆拥有该书 的兰德版本。7个图书馆拥有该书的西班牙版本。 • 2005年10月通过Web of Science 搜索发现,321篇文章引 用了Studies
Braess悖论
Braess 悖论1. Braess 悖论Braess 悖论是由数学家Dietrich Braess 在1968年的一篇文章中提出的,是指在个人独立选择路径的情况下,为某路网增加额外的通行能力(如增加路段等),反而会导致整个路网的整体运行水平降低的情况。
1997年,Pas 和Principcipio 在一篇论文中指出Braess 悖论不发生两种情 况 ,一种交通需求要求低,见式 (1):xn x n t t Q ββ+->3)(2 (1) 另一种则是交通需求过高,见式(2):xn x n t t Q ββ+-<)(2 (2) 其中,ij -从路段i 到路段j ;Q-出发点交通量,单位:pcu/h ;n t -为ij 路段上的自由时间,单位:s ;x t -为与相邻或相交道路的自由时间,单位:s ;n β-在第ij 个路段上的延误参数,4,15.0,==⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=γδδβγn ij ij n t C V ; ij V -在理想条件下,第ij 路上的最大服务交通量;ij C -在理想条件下,第ij 路上的基本通行能力,记为pcu/h/ln ;x β-在与第ij 个相邻或相交路段上的延误参数。
当Q 位于二者之间时,不会出现Braess 现象,即xn x n x n x n t t Q t t ββββ+-<<+-)(23)(2 (3) 当出现下面情况时,Braess 现象发生,xn x n x n x n t t Q t t Q ββββ+-<+->3)(2)(2或 (4) 以城市居住区交通微循环系统的道路与主次干道的交叉点作为行程的出发点,Q 可以通过观察得到,若Q 的值满足式(3),就表示不会出现Braess 现象,城市居住区交通微循环系统的开放对周边道路的通行没有造成影响。
若Q 值满足(4)式,就表示出现Braess 现象,城市居住区交通微循环系统的开放对周边道路的通行造成了一定的影响。
博弈与社会第一次作业
美国纽约郊外某公寓前,一位叫朱诺比的女子在回家途中遇刺。其间,尽管她大声求救,并 且至少有 38 位目击者看到了犯罪经过或听到了呼救,但竟没有一人拨打电话。本题将通过 一个博弈模型来对这个案例进行分析。
街道上的顾客可以决定在哪一家购买奶茶。购买后,他获得的效用为 10-Pi-tx(i=1,2)。
其中 Pi 是奶茶的价格,tx 是交通成本(这里,x 是他距离进行消费的奶茶店的距离,t 是单 位交通成本)。 (i)假设城管规定奶茶 GG 和奶茶 MM 的摊位位置(a 和 1-b)必须是固定的。这时,他们 只能通过价格战来争取消费者。请求出他们各自面对的需求曲线(也就是奶茶价格和销售量 的关系)。在均衡状态下,两人的价格、消费量和利润。 (ii)城管决定放松对摊位的管理。这样,为了争夺市场,奶茶 MM 和奶茶 GG 都可以改变 设摊地点(即他们可以选择 a 和 b)。在给定设摊地点后,他们再同时决定奶茶售价 P1 和 P2。 请问:在均衡时,两人选择的设摊位置各是什么?有人说,对于有缘人,无论是向左走,还 是向右走,他们终究总会在一起。在我们的故事中,这种说法对吗?
3、Braess 悖论 在交通规划中,增加道路建设往往被视为缓解交通拥堵的有效方法。但在 1968 年的一
篇论文中,数学家 Dietrich Braess 却提出了一个令人惊讶的观点,即:在个人独立选择路径 的情况下,为某路网增加额外的通行能力,有时非但不能缓解拥堵,反而会导致路网整体运 行效率的降低。本习题将向你介绍这一著名的悖论。
2、一锤定音?ຫໍສະໝຸດ 新一代“江南才子”唐伯狮、文征白和祝枝海参加由华府组织的绘画大赛,他们提交的
交通工程学第七讲交通流理论排队论模型跟弛模型与交通波模型
到来的“顾客”按 怎样的规定次序接受 服务,主要有3种制 式损失制、等待制、 混合制
同一时刻有多少服务 设施可以接纳顾客,为 每一顾客服务了多少时 间,服务时间为定长分 布、负指数分布、厄尔 兰分布
交通工程学第七讲交通流理论排队论 模型跟弛模型与交通波模型
5.3 排队论及其应用
3.主要数量指标 等待时间 :从顾客到达时起到他开始接受
员总是根据前方密度来调整车速
该式表明:观测车随交通流的加速度是密度梯度()的函数, 它从理论上证明了车流的加速减速与车流前方 当前方的()小于零,即前方密度趋于减小时,车流开始加速
交通工程学第七讲交通流理论排队论 模型跟弛模型与交通波模型
交通流从高流量高密度低速度区进入低流量 低密度高速度区。下游交通状态变好,波阵 面向下游传播,并不改善上游交通状态
交通流从高流量低密度高速 度区进入低流量高密度低 速 度区。波阵面向后 传播, 上游的交通状态 受影响变差,如前方 遇到障碍时的情况
交通流从低流量高密度低速 度区进入高流量低密度高速
度区。波阵面向后传播, 上游的交通状态有所 改善,如前方阻碍解 除时会出现这种状况
交通工程学第七讲交通 流理论排队论模型跟弛
模型与交通波模型
2020/11/8
交通工程学第七讲交通流理论排队论 模型跟弛模型与交通波模型
统计分布特征
本
排队论及其运用
章
主 要
跟驰理论
内
容
交通波理论
可插车间隙理论
交通工程学第七讲交通流理论排队论 模型跟弛模型与交通波模型
5.3 排队论及其应用
1.概 述
解这是一个M/M/1排队系统
因出入道存车辆为6辆,如果超过6辆的概率很小(通常 取小于5%),则认为合适,反之则不合适。
第八章 交通流分配(Wardrop平衡原理)
思考习题
Braess悖论
1
qod=6
o 1 : t1 ( x1 ) 50 x1
o d
2 d : t2 ( x2 ) 50 x2 o 2 : t3 ( x3 ) 10 x3 1 d : t 4 ( x 4 ) 10 x 4
2
2 1 : t 5 ( x 5 ) 10 x 5
t 3 ( x3 ) 50 0.01x3
t 4 ( x 4 ) 0.1x 4
解:利用用户均衡分配法和系统均衡分配法得, 径路1(路段1+路段2) ,径路2(路段3+路段4) 的交通量:
h1 300 , h2 300 (辆)
径路1(路段1+路段2) ,径路2(路段3+路段4) 的旅行时间:
1
qod 6 o 1 : t1 ( x1 ) 50 x1 2 d : t2 ( x2 ) 50 x2
d
o
o 2 : t3 ( x3 ) 10 x3 1 d : t4 ( x4 ) 10 x4 co1d co2d 83
2
(1)求解用户均衡条件下的各路段流量及出行成本
反映内容不一样
一般情况下,平衡结果不一样
小结
Wardrop第一、第二平衡原理
考虑拥挤对路网的影响 能够解决一些实际分配问题 用户很难确切知道路网的交通状态 用户通过估计时间选择最短路径 某些用户在路径选择上存在偏好
Wardrop平衡原理也存在缺陷
思考习题
Braess悖论
堵——车辆选择最短、次短——Q继续增加——所有路径 都有被选择的可能。
交通平衡
第八章 交通流分配(Wardrop平衡原理)
Wardrop第一平衡原理
UE实例
ta=10+0.02qa
o tb=15+0.005qb
10 + 0.02qa = 15 + 0.005qb qa + qb = 2000
qa ,qb≥0 qb = 0.8q-200 qa = 600, qb = 1400; ta= tb=22
d q=2000
Wardrop第x3
1 d : t4(x4 ) 10x4
2
co1d co2d 83
(1)求解用户均衡条件下的各路段流量及出行成本
思考习题
Braess悖论
1
qod=6
o 2
o 1 : t1(x1) 50 x1 2 d : t2(x2 ) 50 x2 d o 2 : t3(x3 ) 10x3 1 d : t4(x4 ) 10x4 2 1 : t5(x5 ) 10 x5
(2)求解用户均衡条件下的各路段流量及出行成本, 并与(1)的结果进行比较并试说明之。
2.Braess 奇论(Paradox) 奇论:为提高路网的服务水平而制定的交通政策,在用
户均衡状态下反而导致服务水平的下降。
2
1
2
1 3
3 4
4
OD交通量:t13 600 辆
路阻函数:
t1 ( x1 ) 50 0.01x1 (分) t2 ( x2 ) 0.1x2 (分)
结论: 因路网的结构不同,新线道路的建设反而恶化
道路原有的服务水平,这种现象在实际道路规划中 很有可能出现。
谢 谢!
0
xa 路段a上的交通流量;
ta 路段a的交通阻抗,也称行驶时间;
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。
交通流分配分解
增量分配法(incremental assignment method)
该方法是在全有全无分配方法的基础上,考虑了路 段交通流量对阻抗的影响,进而根据道路阻抗的变 化来调整路网交通量的分配,是一种“变化路阻” 的交通量分配方法。
增量分配法有容量限制-增量加载分配、容量限制迭代平衡分配两种形式。
容量限制-增量加载分配方法
基 本 概 念
交通流分配的几种模式
(1) 将现状 OD 交通量分配到现状交通网络上,以分析目前交 通网络的运行状况,如果有某些路段的交通量观测值,还可 以将这些观测值与在相应路段的分配结果进行比较,以检验 模型的精度。
(2) 将规划年 OD 交通量预测值分配到现状交通网络上,以发 现对规划年的交通需求来说,现状交通网络的缺陷,为交通 网络的规划设计提供依据。 (3)将规划年OD交通量预测值分配到规划交通网络上,以评 价交通网络规划方案的合理性。
Wardrop提出的第二原理:
在系统平衡条件下,拥挤的路网上交通流应该按照平均或 总的出行成本最小为依据来分配。
Wardrop第二原理,在实际交通流分配中也称为系统最优 原理(SO,System Optimization)。
第一原理主要是建立每个道路利用者使其自身出行成本 (时间)最小化的行为模型,而第二原理则是旨在使交通 流在最小出行成本方向上分配,从而达到出行成本最小的 系统平衡。
在城市交通网络的实际出行时间中,除路段行驶时间外,交 叉口延误占有较大的比重,特别是在交通高峰期间,交叉口 拥挤阻塞比较严重时,交叉口延误将超过路段行驶时间。
1958年英国TRRL研究所的F.V. Webster 等人根据排队论理论, 提出了一个计算交叉口延误的模型。该模型中主要包括两部分: 一部分是车辆到达率为固定均值时产生的正常相位延误即均匀 延误; 另一部分是车辆到达率随机波动时所产生的附加延误。
braess 悖论
在一个交通网络上增加一条路段反而使网络上的出行时间增加了,而且是所有出行者的出行时间都增加了,这一附加路段不但没有减少交通延误,反而降低了整个交通网络的服务水平,这种出力不讨好且与人们直观感受相背的交通网络现象就是人们所说的Braess 悖论现象。
现在来看看Braess 悖论。
我的例子使用了一个传统场景——汽车交通,但是我描述了这个悖论是怎样扩展到软件测试和其他情况的。
关于Braess 悖论的原始工作是Dietrich Braess 的“ über ein Paradox der Verkerh splannung ”(1968 )。
而我的例子,是基于我发现的几个例子,这几个例子对Mark Wainwright 的工作作出了贡献。
当时我不能亲自参加到Wainwright 的原始工作中。
Braess 悖论相当复杂,所以这里我给一个简化的、离散近似。
假设象图 5 中显示的一样有四个城镇——城镇A ,城镇B ,城镇C 和城镇D 。
连接任意两个城镇之间的每一条路都有一个关联成本,由图中与路相邻的方程给出。
成本是陆上汽车数的函数。
你能想象成本代表了在这条路上行驶所需要的时间,或者所需要的汽油,或者你们想要最小化的某些因素。
现在假设某一个早晨,有6 辆车从城镇 A 离开,每次一辆,目的都是城镇 D 。
汽车1 离开的时候,路上完全是空的。
该车可以从两条路径中选择:A-B-D 和A-C-D 。
A-B-D 的成本是[4(1) + 1] + [1 + 16] = 22 。
由于该图的对称性,路径A-C-D 的成本也是22 。
假设汽车1 选择了路径A-B-D 。
现在汽车2 准备离开了。
他看到汽车1 在路径A-B-D 上,因此知道了现在A-B-D 上的成本是[4(2) + 1] + [2 + 16] = 27 ,所以他选择了成本只有22 的路径A-C-D 。
汽车3 看到每条路径上都有一辆车,所以选择了成本是27 的路径A-B-D 。
基于博弈论的交通规划优化方案研究
基于博弈论的交通规划优化方案研究引言交通规划是现代城市发展的重要组成部分,它关系到城市运行的效率和居民的生活质量。
随着城市人口的不断增长和交通需求的不断增加,如何优化交通规划成为一个亟待解决的问题。
本文将通过运用博弈论的方法,探讨一种基于博弈论的交通规划优化方案。
一、博弈论简介博弈论是一种研究决策者在互动中做出选择的数学模型。
它可以用来分析决策者的策略选择和预测他们的行为。
在交通规划中,博弈论可以用来研究不同参与者在交通系统中的决策行为,以及他们之间的互动关系。
二、交通规划中的博弈论应用1. 交通拥堵问题交通拥堵是城市交通规划中的主要挑战之一。
通过博弈论的方法,可以分析不同车辆在道路上的决策行为,进而优化交通流量。
例如,可以通过建立一个交通流模型,将车辆视为博弈参与者,分析他们在选择路线和出行时间上的决策行为,从而提出合理的交通规划方案。
2. 公共交通系统优化公共交通系统是城市交通规划中的重要组成部分。
通过博弈论的方法,可以研究不同乘客在公共交通系统中的决策行为,以及他们对系统运行的影响。
例如,可以分析乘客在选择公交车或地铁等不同交通方式时的决策行为,进而优化公共交通线路和运营策略。
三、基于博弈论的交通规划优化方案研究可以分为以下几个步骤:1. 数据收集和分析首先,需要收集和分析相关的交通数据,包括道路拥堵情况、公共交通运行情况、乘客出行数据等。
通过对这些数据的分析,可以了解交通系统的运行状况和问题所在。
2. 建立博弈模型在数据分析的基础上,可以建立一个博弈模型来描述交通系统中不同参与者的决策行为。
模型可以包括参与者的策略空间、收益函数和决策规则等。
通过模型,可以分析参与者的最优策略和系统的均衡状态。
3. 优化方案设计基于博弈模型的分析结果,可以提出一些交通规划的优化方案。
例如,可以通过调整道路收费、优化公交线路、改善交通信号灯等手段,来减少交通拥堵和提高交通系统的运行效率。
4. 模拟和评估最后,可以通过模拟和评估来验证提出的优化方案的效果。
智能交通系统中的车流优化模型
智能交通系统中的车流优化模型智能交通系统是一种以智能化技术为核心,通过信息与通信技术实现交通管理、信息服务、交通控制和交通预测的一种现代化交通系统。
在城市化进程快速发展的当下,交通拥堵已经成为城市发展的重要问题之一。
针对这一问题,智能交通系统提供了一种解决方案,即通过优化车流模型,实现交通资源的合理利用和交通效率的提升,从而达到减缓交通拥堵的目的。
车流优化模型是智能交通系统中的一个核心概念,它通过建立数学模型和算法,对车流进行预测和优化,以实现交通资源的最优配置和道路交通流量的最大化。
下面将介绍几种常见的车流优化模型。
1. 基于交通流理论的微观模型交通流理论是研究交通运输中车辆在道路上流动规律的一门学科。
基于交通流理论的微观模型通过对车辆行驶过程的建模和仿真,分析车辆之间的相互作用,预测车辆行驶的速度和密度,并进行优化调整。
这种模型主要通过计算机模拟的方法,对车辆的加速、减速和换道等行为进行建模,并根据不同的交通状况进行优化调整,以最大限度地提高道路的通行能力和交通效率。
2. 基于路网拓扑的宏观模型路网拓扑模型是通过对城市道路网络的拓扑结构进行建模和分析,从而实现车流的优化调整。
这种模型主要通过分析交通网络中不同节点之间的联系和交通流量的分布,以及道路的容量和瓶颈等因素,进行优化调整。
通过对交通网络的拓扑结构进行改进和优化,提高道路的通行能力和交通效率,从而减缓交通拥堵的发生。
3. 基于智能控制的信号优化模型信号优化模型主要通过智能交通系统中的信号控制设备对交通信号进行优化调整。
这种模型主要通过对各个交通路口的信号相位和配时方案进行优化,提高交通信号的协调性和流畅性,从而减少车辆在路口的停车等待时间,减缓交通拥堵的发生。
通过引入智能控制技术,结合实时交通信息的反馈和分析,实现信号灯的智能调整和交通流量的最大化。
4. 基于智能导航的路径规划模型智能导航是一种通过利用全球定位系统(GPS)和地理信息系统(GIS)技术,结合实时交通信息和路况数据,为驾驶员提供最佳的路径选择和导航引导的系统。
交通网路的Bress悖论
题 目 城市交通网络中Braess悖论的分析与模型研究关 键 词 Braess 悖论;城市交通;交通拥堵指数;路阻函数;数据拟合;Matlab安徽财经大学 国际经济贸易学院 郑密摘 要本文建立了城市交通网络中Braess悖论的分析与研究模型,从总体上对北京二环路及以内的路况进行分析和研究,将非合作博弈情况下人们预期趋同的状况,与长期的路况相结合,建立一个可量化评判悖论产生的模型并用其检验北京二环路的交通拥挤状况是否存在Braess悖论,以便为交通网的合理改造提供支持。
然后我们引入GPS导航将问题一的非合作博弈下的静态博弈转化为问题三的非合作的动态博弈。
通过引入路阻函数作为最优路径的选择标准,以反映路段的行驶时间随着车流量的变化而改变的现象,在GPS导航系统的帮助下,随着交互式信息量的增加,人们可供选择的路径增多,且会更多的参照他人的行动,因此相对于原来拥堵的状况单位时间内车流量得以下降。
通过模型三的定义进而可知路段的行驶时间也下降,最终使拥堵指数下降,进而说明GPS导航系统改善了交通的拥堵状况。
对于问题一我们建立了路阻指标,目的是为了判断和比较路段的拥堵程度,为研究后面的问题提供尺度。
我们查阅了大量相关资料,发现关于交通拥挤指标大多是基于多因素的,但其他指标都可以以行驶时间为中心构建。
基于此,我们基于行驶时间构建交通拥挤指数。
采用统计分析为基础,将一年分为I个时期,一天分为J个时间段,根据统计数据确定每个路段、每个时间段的可接受行驶时间。
在第i时期的第j时间段内走完第k条路的可接受行驶时间为,然后和实际时间相比较,建立比较道路拥堵状况的关系表达式。
对于问题二,由于数据的匮乏,我们采取了理论与实际相结合的方式,即先构建理论路网模型,分析悖论产生的原因是均衡点在帕雷多最优解之外,然后根据北京二环及以内的路网特点,在二环内提取实际的典型的路网模型,利用有限数据,类比理论模型分析出的参数,建立一次函数以确认这段路的拥堵是否由于悖论引起。
Braess悖论及其对偶形式的博弈论分析
Braess悖论及其对偶形式的博弈论分析
姚婷;刘亮
【期刊名称】《交通科学与工程》
【年(卷),期】2007(023)003
【摘要】用博弈论的基本原理来分析Braess悖论及其对偶形式,提出了一种更直接更简洁的建模方法.首次提出了Braess悖论的对偶形式,通过建立Braess悖论的非合作博弈模型,可以得知:在车流量一定的情况下,增加路段有可能使路网中通行时间增加.同样,通过建立Braess悖论对偶形式的非合作博弈模型可知:在路网不变的情况下,增加车流量有可能使路网中通行时间减少,并详细分析了这种现象的特征及原因,提出了解决措施.
【总页数】4页(P56-59)
【作者】姚婷;刘亮
【作者单位】上海交通大学,安泰经济与管理学院,上海,200052;上海交通大学,安泰经济与管理学院,上海,200052
【正文语种】中文
【中图分类】U491.13
【相关文献】
1.Braess's Paradox的博弈论分析 [J], 鲁丛林;蔡宁
2.拥挤交通网络的Braess'悖论现象 [J], 赵春雪;傅白白;王天明
3.小区开放中的Braess悖论现象对道路交通能力的影响分析r——基于用户平衡
模型和系统最优模型的探究分析 [J], 苗艺源;胡曼姝;梁浩;李成博;赵逸萱
4.基于复杂网络的 Braess 悖论现象 [J], 刘巍;曾庆山
5.基于改进Braess悖论及阻抗交通流模型的小区公路开放研究 [J], 李艳伟; 何任杰
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城市交通路网中Braess悖论的浅析与改善.doc
城市交通路网中Braess悖论的浅析与改善摘要:交通网中存在着一种看似矛盾的Braess悖论现象,即在交通网络中增加一条道路反而会使所有人的出行时间都增加。
本文通过建立模型分析了Braess悖论产生的机理,即在假定的非合作网络中Nash平衡点并不是Pateto最优解。
进而选取北京市二环内一块路网进行了具体分析,以判断此处交通拥堵是否符和这一现象。
进一步,鉴于动态导航系统的广泛应用,当前的路网已不完全属于非合作网络,针对上述问题的解决,对GPS动态导航的机理及特点进行分析,将上述模型加以完善,利用GPS系统,在考虑用户知晓实时路况拥挤情况的情况下,寻求能够缓解Braess悖论现象的最优路径。
即促使交通流的分配达到Pateto最优,从而缓解拥挤现象关键词:Braess悖论 GPS动态导航Abstract:Transport network there is a seemingly contradictory phenomenon of Braess paradox, namely, an increase in the traffic network instead of a road trip of all time will increase. In this paper, modeling of the generating mechanism Braess paradox, namely, the assumption of non-cooperative Nash equilibrium network is not Pateto optimal solution. Then select a road network within the Second Ring of Beijing for a specific analysis to determine whether the break and traffic jams here this phenomenon.Further, given the extensive use of dynamic navigation system, the current road network has not fully belong to non-cooperative network for the solution to the problem of GPS navigation features and mechanism of dynamic analysis, the model will be improved by using GPS system, users and real-time traffic congestion aware of the situation, seeking to mitigate the phenomenon of Braess paradox optimal path. That is to promote the distribution of traffic flow to Pateto best to ease overcrowding .一.问题重述Dietrich Braess 在 1968 年提出了道路交通体系当中的Braess 悖论。
12Braess悖论与交通系统流量分配优化模型
12Braess悖论与交通系统流量分配优化模型Braess悖论与交通系统流量分配优化模型;刘奇志聂永革;(空军指挥学院,北京100081);摘要本文在分析Braess悖论现象的基础上,探讨;法,通过讨论可以使我们对交通泉统的管理有更深捌的;关越词交通景坑藏量优化模曩悍论;BraessParadoxandOptimalF;LhQizhi;(AirForceCommandNieYoagg;phen锄明onoBraess悖论与交通系统流量分配优化模型刘奇志聂永革(空军指挥学院,北京100081)摘要本文在分析Braess悖论现象的基础上,探讨了交通系统中流量的优化分配模型及求解方法,通过讨论可以使我们对交通泉统的管理有更深捌的认讽.关越词交通景坑藏量优化模曩悍论BraessParadoxandOptimalFlowModelonTrafficSystemLhQizhi(AirForceCommandNieYoaggeCollege,B嘶吨100D8I)phen锄明onofBmessparadox,discussedtIleopt0canAbstraetrealInthkpapswehaveanaIysedtheflowmodelmd“go矗thmOntrafficsystem,andbydiscu黯ingwehaveabetter曲der-5t∞di赡。
fKeywordsthemanagementoftraffictraffics”tem.system,叩thalflowmodel,paradox一、前言交通系统是整个社会体系的重要组成部分,随着经济的发展和汽车保有量的增加,交通拥堵已成为国内外大中城市常见的~个通病。
比如,近年来,日益严重的堵车问题已成了北京交通的难题。
造成交通拥堵的直观原因是城市道路建设速度赶不上机动车增长的速度。
即车与路的矛盾。
然而,如果车量不变,单靠扩充交通网络中道路的通行能力,就一定能缓解交通拥挤,减少交通阻塞吗?Braess交通悖论正是从这个角度向我们提出了值得深入研究的问题。
Braess悖论
Braess 悖论1. Braess 悖论Braess 悖论是由数学家Dietrich Braess 在1968年的一篇文章中提出的,是指在个人独立选择路径的情况下,为某路网增加额外的通行能力(如增加路段等),反而会导致整个路网的整体运行水平降低的情况。
1997年,Pas 和Principcipio 在一篇论文中指出Braess 悖论不发生两种情 况 ,一种交通需求要求低,见式 (1):xn x n t t Q ββ+->3)(2 (1) 另一种则是交通需求过高,见式(2):xn x n t t Q ββ+-<)(2 (2) 其中,ij -从路段i 到路段j ;Q-出发点交通量,单位:pcu/h ;n t -为ij 路段上的自由时间,单位:s ;x t -为与相邻或相交道路的自由时间,单位:s ;n β-在第ij 个路段上的延误参数,4,15.0,==⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=γδδβγn ij ij n t C V ; ij V -在理想条件下,第ij 路上的最大服务交通量;ij C -在理想条件下,第ij 路上的基本通行能力,记为pcu/h/ln ;x β-在与第ij 个相邻或相交路段上的延误参数。
当Q 位于二者之间时,不会出现Braess 现象,即xn x n x n x n t t Q t t ββββ+-<<+-)(23)(2 (3) 当出现下面情况时,Braess 现象发生,xn x n x n x n t t Q t t Q ββββ+-<+->3)(2)(2或 (4) 以城市居住区交通微循环系统的道路与主次干道的交叉点作为行程的出发点,Q 可以通过观察得到,若Q 的值满足式(3),就表示不会出现Braess 现象,城市居住区交通微循环系统的开放对周边道路的通行没有造成影响。
若Q 值满足(4)式,就表示出现Braess 现象,城市居住区交通微循环系统的开放对周边道路的通行造成了一定的影响。
非合作交通网络中的Braess悖论及其避免
悖论及其避免
董 菁,张 佐
(清华大学自动化系,北京looos4) 摘要:平衡交通流网络中存在一种看似矛盾的Bmess悖论现象,即在交通网络中增加一条通路反 而会降低网络性能。 本文分析了悖论产生的机理,指出Braess悖论的出现是由于非合作网络中Nash平衡点不在 Pareto边界上,并通过实例 分析说明交通规划时应该尽量避免设计出可能导致Braess悖论发生的路网结构,而对于现有交 通网络中存在的Pareto 悖论现象,可以通过控制和诱导等策略使交通流的分配达到Pareto最优,从而避免悖论发生。 关键词:Braess悖论;Pareto最优;交通规划;交通分配 中图分类号:U491.13 文献标识码:A
Key words:Braess Paradox;Pareto optimal;Tmfllc plan;Trafic assigrmaent
O 引言 1968年Dietrich Braess在他的一篇论文中提出在 平衡交通流网络中存在一种看似矛盾的现象,即某种 情况下,在交通网络中增加一条通路反而会增加网络 中所有用户的出行时间。这一违背常理的现象被称为 Braess 悖论。hnaott 和Small⋯ (1994), Bass_2 (1992),Calvert和Keady(1993),Yang和BeU (1998),Daganzo_4 (1998)等许多人在交通以及更广 泛的领域内对该现象进行了研究与讨论。Braess悖论 的出现本质上是由于非合作网络中的Nash平衡点不 在Pareto边界上,这种情况下,存在一种非平衡的流 量分布,使网络相对于平衡流量分布时某些用户的出
Characterizing and Avoiding Braess’S Paradox for Trafic Networks
Braess 悖论
2010年第三届ScienceWord杯
数学中国数学建模网络挑战赛
B题:Braess悖论
Dietrich Braess在1968年的一篇文章中提出了道路交通体系当中的Braess悖论。
它的含义是:有时在一个交通网络上增加一条路段,或者提高某个路段的局部通行能力,反而使所有出行者的出行时间都增加了,这种为了改善通行能力的投入不但没有减少交通延误,反而降低了整个交通网络的服务水平。
人们对这个问题做过许多研究,在城市建设当中也尽量避免这种现象的发生。
但在复杂的城市道路当中,Braess悖论仍然不时出现,造成实际交通效率的显著下降。
在此,请你通过合理的模型来研究和解决城市交通中的Braess悖论。
1第一阶段问题:
(1)通过分析实际城市的道路交通情况1(自行查询的数据需给出引用来
源),建立合理的模型,判断在北京市二环路以内的路网中(包括二环路)出现的交通拥堵,是否来源于Braess悖论所描述的情况。
(2)请你建立模型以分析:如果司机广泛使用可以反映当前交通拥堵情况的
GPS导航系统,是否会缓解交通堵塞,并请估计其效果。
1由于北京市的交通问题较具代表性,我们提供的城区图是北京市二环路地图。
每个时段的交通情况可由Google Map查到。
1
Figure1:北京市二环路地图,图中用蓝色线条标注了二环路的位置
2。
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12Braess悖论与交通系统流量分配优化模型Braess悖论与交通系统流量分配优化模型;刘奇志聂永革;(空军指挥学院,北京100081);摘要本文在分析Braess悖论现象的基础上,探讨;法,通过讨论可以使我们对交通泉统的管理有更深捌的;关越词交通景坑藏量优化模曩悍论;BraessParadoxandOptimalF;LhQizhi;(AirForceCommandNieYoagg;phen锄明onoBraess悖论与交通系统流量分配优化模型刘奇志聂永革(空军指挥学院,北京100081)摘要本文在分析Braess悖论现象的基础上,探讨了交通系统中流量的优化分配模型及求解方法,通过讨论可以使我们对交通泉统的管理有更深捌的认讽.关越词交通景坑藏量优化模曩悍论BraessParadoxandOptimalFlowModelonTrafficSystemLhQizhi(AirForceCommandNieYoaggeCollege,B嘶吨100D8I)phen锄明onofBmessparadox,discussedtIleopt0canAbstraetrealInthkpapswehaveanaIysedtheflowmodelmd“go矗thmOntrafficsystem,andbydiscu黯ingwehaveabetter曲der-5t∞di赡。
fKeywordsthemanagementoftraffictraffics”tem.system,叩thalflowmodel,paradox一、前言交通系统是整个社会体系的重要组成部分,随着经济的发展和汽车保有量的增加,交通拥堵已成为国内外大中城市常见的~个通病。
比如,近年来,日益严重的堵车问题已成了北京交通的难题。
造成交通拥堵的直观原因是城市道路建设速度赶不上机动车增长的速度。
即车与路的矛盾。
然而,如果车量不变,单靠扩充交通网络中道路的通行能力,就一定能缓解交通拥挤,减少交通阻塞吗Braess交通悖论正是从这个角度向我们提出了值得深入研究的问题。
Braess交通悖论原意是指:在交通网络中扩建道路,反而可能引起交通时间增加的现象。
这个现象。
听起来使人费解。
实际上.Braess悖论并不限于交通,在其它许多系统中(例如在经济系统、电路网络系统等)都有可能象运输系统一样产生相同的悖论行为。
1968年Braess悖论提出以后,有许多专家(Murchland(1970),Ffallk(1981)、Steinberg和Stone(1988)、Frank(1982)、Arnott和SmaU(1994)、P∞和Pdncipion(1997)、ClaudeM.Penehina(1997)等)对BraesS悖论从不同的角度进行过深入的研究。
但他们的研究多限于悖论的成因。
本文利用系统工程的方法,在分析悖论成因的基础上,提出交通系统流量分配优化模型并探讨了模型的求解方法。
二、问题描述一个交通系统可以概瞎地分为两个侧面,一是使用道路的主体,即通过道路系统的流618(包括需要运送的人员、物资及装载人员、物资的车辆)。
另一方面是承担交通流的客体。
即道路系统的状况,也就是哪些点之闻有道路相联,这些道路的质量如何。
二者之间还会相互作用,如通过某路段的通行能力可能会随流量的增大而变弱.道路系统可用网络圈G=(Ⅳ,A)表示,其中Ⅳ是结点集,A是弧(路段)集,为叙述方便,在一般情况下总假定两点之间没有相重的弧,即(A£Ⅳ×Ⅳ。
对于使用交通系统的主体而言,假设他们有一个出发点s和一个目的地t,而且有一定的运输量。
穿越网络的运输量构成了一个“流”。
所谓“流”是指定义在A上的一个非负函效,y(i.j)∈A,厶满足:1.对不是出发点和目的地的点而言,流入的量必须等于流出的量,即厶fi,一乙^JJ对于一切i∈N.i≠j,{≠t成立2.对出发点J,流出量等于总流量Q.同样,对目的地:,流入量也等于总流量Q。
即∑厶一∑厶一Q,,在这个网络上,假设对任一条弧(f,J)∈A,流量凡遵过它的时间为:t.J一口。
+8。
lfq其中b为路段(i,j)上的通行时间%为路段(i.j)上的自由交通时间.它是一个常数,体现了路段的长短;风为路段(f,J)上的耽误系数(即在路段(f。
j)上,每增加一个单位流量所增加的交通时间)它也是一个常数,体现了路段的质量.如何使用交通系统,用什么指标来度量交通系统的效率,站在不同的立场观察同题可以得出不同的结论。
但大致可分为四种情况.1.对于使用系统的个体而言,它总是希望自己能够尽快地通过网络,如果个体用户不能得到交通系统的变化信息,则总是选那些自由交通时间最短的路,即一般意义下的最短路。
2,如果所有用户都能了解交通系统中各路段的拥挤情况,允许个体自由竞争而不加任何限止,其结果是在从出发点到目的地的所有路上所花的时同都相等时,系统达到平衡。
3.对于整个系统的管理者而言,不能仅考虑某个个体通过网络的快慢,丽是考虑系统的整体效益,度量系统的效益可能有多种指标,一种常用的指标是全部流量通过网络花费的总代价。
驿U(,)=乙,iJo。
{lJ)e^其寺t。
J=啦|+e。
|f。
J4.用全部流量通过网络时所花费的总时间作为度量目标。
、-、即71(/)=max。
‘■点,,∈P【J)∈P其中P是从出发点到目的地的所有流量不为0的路的集合。
作为系统的管理者,总是希望兼顾3和4中两个指标,即总代价不要太大,总的通过时间不要太长。
619三、Bracss悖论的启示1968年,Braess用一个四边网络指出了悖论现象。
现在用本文给出的表达式叙述最初的示例。
假设有一个四边网络(如图1所示),出发点为s,目的地为t,从出发点到目的地有两条可能的路(5,p,f),(s,q,£)。
当增加一条新的路段(户,q)N,从出发点到目的地有三条可能的路和(j,P,£),(5,q,t)和(s,p,q,t)。
(如图2所示)户图1假设在路段(户,幻和(5,q)Jl,自由交通时间相等且为:~=%=50耽误系数相等为:卢,=艮=1在路段(5,p)和(q,‘)上,自由交通时间及耽误系数亦分别相等且为:d,,=d-=00q=8_=10又设从s到t的总流量Q=6在图1所示的网络上,假设个体知道全局信息,允许个体自由竞争,最终导致从出发点到目的地的两条路上花的时间相等,以此为条件求出各路段弧上的流量,知九f,=f,=f,=,,=鼍一3‘u1这时,总流量平均分配到路(s,P,t)和(s,q,t)l-,总代价为:U=}。
pt++f埘tM+f一,+j一,一498花的总时间为:丁=83当增加路段(p,q)后,设,a。
=lO,p。
一1,变为图2所示的五边网络。
仍假定自由竞争以三条路上的通过时间相等为条件求出各路段弧上的流量,知j一=,,=fM;号=2(Z),。
=f,=告Q=≮结果也是总流量平均分配到三条可能的路(s,P,£),(j,q,f)和(j,P,g,f)上。
这时,总代价为:U’=/jpfp+厶如+f.t。
+f,t4十,∥~=552所花总时间变为T’=92因此出现了在交通网中增修一条新的路段,反而引起通过时间延长的现象。
在图2的五边网络上,由于多了g(s,P,q,£),而对四边网络自由竞争而达平衡的结果而言(即(1)式的流),在这条路上的时间仅花t,p+£~+£。
=IOX3+10+0+IOX3=70.620这条路对使用个体而言,显然具有诱惑力,但是使用这条路的结果却食得其反。
自由竞争的结果是(2)式中的流,用户的通过时间都增加判92,使每个使用者都延误了通过时间。
Braess悖论是指,存在看起来省时间但不能用的路。
它是站在用户的立场上观察问题时出现的现象,也是允许用户自由竞争出现的结果。
这种现象指出单靠扩充道路的通行能力而改善交通状况的不合理性。
以往讨论Braess悖论的文章多是研究悖论出现的条件(即流量变化范围、道路参数之间的关系),但作为系统的管理者更关心的是如何提高系统的效益,下面讨论为了达到理想的效益指标,而应如何分配流量。
四、交通系统的流量分配优化问题从系统的管理者而言,流量的分配应使管理指标能达到最优值。
现在分别讨论这些模型。
1.总代价最小的单目标模型设对一个给定的交通网络G,当总流量为Q时,有二次规划问题rainU(n=∑‰其中tlj=%+岛^V(i,j)∈A,%和风为非负常数.∑f。
;∑凡(A)对于一切16N,i≠j,i≠t成立∑^,=∑厶=Ql。
≥§解二次规划(A)可以得到总代价最小的流,’及最小总代价u。
.2.总通过时间最少的单目标模型在网络G上考虑非线性规划问题:嘶川D2曲警。
荟产对于一切i∈Ⅳ.i≠5,诤钉成立其中to=al,+岛,丘,V(i,』)∈A,q和&为非负常数。
∑,j。
∑^j。
≥o(B)∑^;∑^,:QP是s到t的流量非0的路的集合。
这个非线性规划问题的最优值即为最小通过时间。
在一般情况下,求解最小通过时间所对应的非线性规划问题(B)比较困难.3.总代价最小和总时间最少舶双目标模型及解法根据上文的分析,交通流的最优指标有两个,即要求总代价小,总的通行时间少,对这个双目标问题,可以合并(A)(B)而给出形式化的描述,但直接求解是比较困难的。
由于问题(一)比较好解.因此我们先求解(A)得出总代价下界,然后逐步减少总通过对间,最后得出一个满意解,其求解步骤如下:621步骤l:求解二次规划(A),得到总代价下界c厂。
及F’流。
步骤2:对流,。
,在网络G上去掉那些流量为0的弧,得到一个新的网络G’,在G。
上可以找出从出发点j到目的地t所花时间最长的路P一及所花时间最短的路P。
,并算出通过尸。
旺的时间t—和通过尸田in的时间f血,£~即为总代价为u。
时所花的总通过时间丁(,’),£m为总代价为U’时最早到达终点的个体所花的时间。
如果f一=tm,则已求得最优解,停止。
否则,若管理者认为f一太长而需要改进,则执行步骤3。
步骤3:给出一个期望值;(£m<;<£~)则求解非线性规划问题:minu(,)=∑fqtlj其中to=ao+岛^,V(f,J)∈A,%和风为非负常数。
、1、1厶^=2J^对于一切i∈N,i@s,f≠£成立,,、’、_、乙}。
=乙j。
=QJJ。
…厶to≤tg一VpEP凡≥o步骤4:如果总代价值太大,或者(c)无解,则可用对分法调整;,重复执行步骤3,直到提出一个可以接收的总代价值和总时间值为止。
对最优解,’,当k=‰时,则正巧得出的解对两个目标函数(总代价和总时间)均达最优,这时T(f’)=‰=‰,如果丁(,)还能减少,则c,(厂)亦可减少,与,’是最优解相矛盾。
但这时如果在G上(而不是在G’上)存在一条路,在这条路上的时间要比f。
小,则这时便出现了Braess悖论现象。