4道路交通网络分析

路段路阻函数
常用模型 美国联邦公路局路阻函数模型 回归路阻函数模型
t t0[1 (V / C) ]
容量限制分配方法优缺点
优点—— 路权可以更新，考虑了路权与交通负荷的关
系，比较符合实际 缺点—— 每一次OD分表仍采用最短路分配
3 多路径交通分配
多路径概率交通分配
改进模型与Dial模型的区别？
m
P(r, s, k) exp t(k) / t / exp t(i) / t i 1
P(k) exp( Tk ) / exp( Ti )
i
1、有效路段和有效路线的引入 2、参数的改进，可以稳定在3～3.5之间
例：已知节点1到9之间的交通量为1000，用改进 的多路径分配方法求解路段分配到的交通量。
、分配手段
形态 单路径型
无迭代分配 最短路(全有全无)分配
有迭代分配 容量限制分配
多路径型
多路径分配
多路径--容量限制分配
根据分配形态和分配手段将分配方 法分为：
1、最短路（“全有全无”）分配 2、容量限制分配 3、多路径分配 4、容量限制－多路径分配
“网络加载”（Network Loading)
有效路线: 由有效路段组成 有效路线长度: L(I-j,s)=d(I,j)+Lmin(j,s)
等于有效路段的路段加上有效路段终点离出行 目的地的最短路权
改进的多路径交通分配模型
m
P(r, s, k) exp t(k) / t / exp t(i) / t i 1
第四章 道路交通网络分析 （核心——交通分配）
交通网络分析研究在特定的外部环境（道路基础设 施、交通管理措施、交通控制方案等）和交通需求 （不同交通方式的OD表）条件下道路交通流的分布 情况。（交通供给与交通需求的综合作用）
从宏观角度看，我们所看到的道路交通流量是 交通需求在既有道路系统和交通管理系统条件下 的具体表现； 从微观角度看，道路交通流量是大量出行者对 出行路径选择的结果。
输入O-D矩阵及网络几何信息 计算路权
计算最短路权矩阵
辩识各O-D点对间的最短路线并分配该O-D量
累加交叉口及路段交通量
最后一O-D 点对?
否
是
输出各路段及交叉口总分配交通量
转入下一 O-D点对
最短路交通分配优缺点？
优点—— 原理简单、计算简便 缺点—— OD出行量全部集中于最短路，其他路线分配
20 哪些路径能分配到流量？ 10 各条路径分配多少流量？
40 10
30
30+10
出行量T(A--B) = 40+30+20+10
20+40
B
交通分配方法
交通分配的原理 模拟出行者对出行路径的选择
交通需求量
交通网络
道路交通流分布
（OD表）
（路段、交叉口 交通量等）
“网络加载”（Network Loading)
A1
4.20
2
4.20
B
3
4.20
4
1.96
3.93 5
4.20
1.96
6
4.20
3.93
4.20
4
找A-D之间的最短路（A-D出行量500）
课堂练习
假设C-B之间的OD为500， 用最短路算法分配C-B之间的OD， 并写出A-D、C-B分配叠加后路网上各路段的流量
最短路交通分配方法框图
多路径分配方法步骤
1、从起点开始逐个判别与之相邻的有效路段 2、计算有效路线长度 3、计算有效路段分配率 4、计算有效路段分配量 5、转入下一个节点 （前提：该节点上游的所有节点均已分配完毕）
课堂练习
写出路段5-8之间分配流量的计算公式
注：先写出路段2-5之间分配流量的计算公式
多路径与单路径相比的优点
什么是网络交通分配？ 就是把各种出行方式的OD矩阵按照一定的 准则分配到交通网络中的各条道路上，求 出各路段（交叉口)的交通流量及相关的 交通指标，为交通网络的规划设计与评价 提供依据。
每一OD对之间有很多条路径，如何将OD量正确、合理 地分配到这些路径上？这是交通分配问题的核心。
40+20
A
30+10
P=0.3
30
P=0.5 50
A
B
20
P=0.2
T=100
Dial概率分配模型
P(k) exp( Tk ) / exp( Ti )
i
假设从交通区1到2比较可行的线路有三条：
1－2－3 1－4－3
P(k) exp( Tk ) / exp( Ti )
i
1－5－3
交通区1到2之间的出行量为1000辆
1 最短路交通分配
又称“全有全无”分配（All or Nothing,简称AON)： 利用 AON网络加载机制模拟平衡分配的最简单形式 其思路——？ 取路段阻抗（路权）为常数，然后仅执行一次AON网 络加载过程
最短路交通分配原理
在分配中，取路权（两交叉口间的出行 时间）为常数
假设车辆的路段行驶车速、交叉口延误 不受路段、交叉口交通负荷的影响
每一O-D点对应的O-D量被全部分配在 连接该O-D点对的最短线路上
最短路交通分配
出行量 T(A--B)=100辆
A
100
100 100
B
目标?
——寻找最短路！
最短路算法——？ 《道路交通工程系统分析》
Dijkstra算法（标号法）
实例：已知交通节点1、3、7、9分别为A、B、C、D四个交通区 的形心，并给定交通区的OD矩阵，用最短路进行交通分配。
不到出行量，致使出行量分布不均匀
2 容量限制交通分配
分配原理？ -P90
将OD表分解成K个部分，逐次加载，并逐次更新路权
分配次数K与 每次的 O-D量分配率（%）
K 分配次序 1 2 3 4 6 7 8 9 10 1 100 2 60 40 3 50 30 20 4 40 30 20 10 5 30 25 20 15 10 10 20 20 15 10 5 5 5 5 5
40
P3 0.3 3
A
B
P1 0.5 30 P2 0.2 6 P3 0.4 4
P1 0.2
27
12
P3 0.3 3
P2 0.4 12
0
总结
一般有迭代优于无迭代 无迭代适用非拥挤网络 有迭代适用拥挤网络（高峰小时）
作 业—— P99 第四章 复习思考题第5题
优点—— 克服了单路径分配中流量全部集中于最短路
的不合理现象，使得各条可能的路线都能分 配到交通量 考虑了出行者在复杂交通网络中选择出行路 径的随机因素
4 容量限制 － 多路径 交通分配
容量限制--多路径交通分配
T=100 = 60 + 30 + 10
33
P1 0.3
18
P2 0.4 12
道路交通流分布是出行者对出行路径选择的结 果，出行者对出行路径选择的分析主要是通过 网络交通分配来实现的。
交通分配可以归纳为问题形式：
已知：1.道路交通网络（有向图表示形式）； 2.路段特性函数（即路段阻抗函数）； 3. OD矩阵。
求解：道路网络中各路段（交叉口）的交通量及 阻抗值。 Sheffi Y. Urban transportation networks: equilibrium analysis with mathematical programming methods. Englewood Cliffs: Prentice-Hall Inc,1985
交通分配方法按分配形态来分：
单路径 多路径
单路径型
A
100
出行量 T(A--B)=100辆
100 100
B
多路径型
40+20
20
A
30+10
10
40 10
30
30+10
出行量T(A--B) = 40+30+20+10
20+40
B
交通分配方法按分配手段来分：
无迭代 有迭代
无迭代（一次加载）
出行量 T(A--B)=100辆
A
100
100 100
B
有迭代分配方法
K 分配次序 1 2 3 4 6 7 8 9 10 1 100 2 60 40 3 50 30 20 4 40 30 20 10 5 30 25 20 15 10 10 20 20 15 10 5 5 5 5 5
交通分配方法分类
求三条路线上分配到的交通量？
5 5
如下两条路线是否可行？
1-2-4-3 1-4-5-3
答案：可行
那么对于复杂网络如何确 定可行路线的总体？
是否可采用按照路段和节点逐个判别的方式来求解交通 分配问题呢？
怎样判断哪些路段和节点能够分配到交通量？ 怎样确定路段和节点的分配概率？
r
i
j
s
有效路段： Lmin(j,s) <= Lmin(I,s) 路段的终点j比讫点i更靠近出行目的地s