交通流分配模型综述

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第八讲交通流分配

第八讲交通流分配
得到P标号的点进行下一步新的标号(第K步);考虑所有与节点i相邻且没
有标上P标号的点{j},修改它们的T标号:
Tk(j)=min[T(j),P(i)+dij]
式中, dij——i到j的距离(路权);
T(j)——第K步标号前j点的T标号。
在所有的T标号(包括没有被修改的)中,比选出最小的T标号Tk(j0):
在所有T标号中,节点6为最小,给节点6标上P标号,即
P(6)= T6(6)=4。

步骤7:节点6刚得到P标号。节点9与6相邻,且为T标
号,修改9的T标号:
• T7(9)=min[T(9),P(6)+d69]=min[∞,4+2]=6

在所有T标号中,节点7为最小,给节点7标上P标号,
即P(7)= T4(7)=4。
T5(8)=min[T(8),P(5)+d58]=min[∞,3+2]=5
在所有T标号中,节点3为最小,给节点3标上P标号,即
P(3)= T3(3)=4。
步骤6:节点3刚得到P标号。节点6与3相邻,且为T标号,
修改6的T标号:
T6(6)=min[T(6),P(3)+d36]=min[4,4+2]=4
Tk(j0)=min[Tk(j),T(r)]
式中, j0——最小T标号所对应的节点;
T(γ)——与i点不相邻点r的T标号。
给点j0标上P标号:P(j0)= Tk(j0),第K步标号结束。
步骤3 当所有节点中已经没有T标号,算法结束,得到从起点1到其它各点
的最短路权;否则返回第二步。
例题8.1
用Dijkstra法计算图7-1所示路网从节点1到各
② 小的道路交叉点不作节点考虑,而在与之

第八章 交通流分配(Wardrop平衡原理)解析

第八章 交通流分配(Wardrop平衡原理)解析


用户均衡(User Equilibrium, UE)

所有被使用的道路的行驶时间相等且等于最小行驶时间 其他未被使用的道路的行驶时间大于或等于最小行驶时间
Wardrop第一平衡原理
ta=10+0.02qa
o

tb=15+0.005qb
d
q=2000
设OD间交通量为q=2000辆,有2条路径a和b。径路a行驶时间短, 但是通行能力小,径路b行驶时间长,但通行能力大。假设各自的 行驶时间min与流量关系如图所示,根据 Wardrop第一平衡原理 求径路a与b上分配的交通量。
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:
2
(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 3ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ4
3

OD交通量: t13 600 辆
路阻函数:
t1 ( x1 ) 50 0.01x1 (分) t 2 ( x2 ) 0.1x2 (分)
不等!?
Wardrop平衡原理

Wardrop第一、第二平衡原理比较

相同点:基于网络平衡 优化目标不一样

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

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

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。

高速公路交通流建模综述_宫晓燕

高速公路交通流建模综述_宫晓燕

第2卷 第1期2002年3月交通运输工程学报Journal of T raffic and T ransportation Eng ineeringV ol.2 No.1Mar.2002收稿日期:2001-11-12作者简介:宫晓燕(1976-),女,山东淄博人,中国科学院博士生,从事数据挖掘和城市智能交通系统研究.文章编号:1671-1637(2002)01-0074-06高速公路交通流建模综述宫晓燕,汤淑明,王知学,陈德望(中国科学院智能控制中心,北京 100080)摘 要:交通流建模是智能交通自动控制、分析、设计、仿真和决策的前提,历来是交通工程界的一个重要的研究课题,分三条主线(宏观交通流模型、微观交通流模型、其它交通流模型)对交通流建模的发展做了详细介绍,并在文末提出了对交通流建模今后发展的展望。

关键词:交通流建模;宏观交通流模型;微观交通流模型中图分类号:U 491.112 文献标识码:ASurvey on freeway traffic flow modelingGON G X iao -y an ,T AN G Shu -ming ,W A N G Zhi -x ue ,CH EN De -w ang(Intelligent Contr ol &Sy stem Engineer ing Center ,Chinese A cademy of Sciences,Beijing 100080,China)Abstract :T raffic flow mo deling as the basis of traffic contro l 、traffic desig n 、traffic analysis 、traffic simulatio n and traffic control decision -making alw ays is the the resear ch focus in traffic eng ineer ing field.T his paper makes a detail introduction o f tr affic flow m odeling from three different aspects.Ex pectation on its development is also given.Key words :traffic flow mo deling ;macroscopic traffic flow model ;micro cosmic traffic flo w mo del Author resume :GONG Xiao-yan (1976-),fem ale,a dotoral student of Chinese Academ y of Sciences,eng aged in resear ch of data mining and intellig ent transportation sy stem. 城市高速公路交通流模型是描述交通流状态变量随时间与空间而变化、分布的规律及其与交通控制变量之间的关系的方程式。

第8章 交通流分配(基本概念)

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)

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。

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

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。

逐日动态交通分配模型综述

逐日动态交通分配模型综述

逐日动态交通分配模型综述作者:沈旻宇来源:《科技风》2016年第09期摘要:交通路网流量是由出行者的路径选择行为所决定,路径选择行为的每日更迭会导致交通流量的变化。

逐日动态模型在深刻理解网络流的波动演化过程以及用户均衡状态的可达性上具有重要作用。

因此,本文将以往逐日动态模型进行分类并进行相关介绍。

关键词:动态交通分配模型;逐日路径选择;综述在现实的交通路网中,由于外部因素的干扰以及网络自身的变化,交通流量总是随着时间在不停地变化。

在这种情况下,静态的交通分配模型就不足以描述交通流量的震荡演化过程,并且无法探究最后会达到何种形式的用户均衡(确定还是随机)。

在过去几十年中,为了深刻理解网络流的波动演化过程以及用户均衡状态的可达性,学者们在逐日动态模型的研究上做出了大量的工作。

逐日动态模型不仅是解释交通流量随“天”波动的有效工具,也提供了另一种计算用户均衡的方法。

回顾以往的文献,根据基于不同的更新策略,我们可以将基于路径的逐日动态模型分为基于流量更新与基于感知更新的分配模型两类。

1 基于路径的逐日动态模型1.1 流量更新模型以流量更新为基础的模型从网络流量的角度切入来描述系统的演化过程。

大多数以流量更新为基础的逐日动态模型采用了连续形式。

它的路径切换原则是基于每条路径的实际出行成本,并且最后的稳态(平衡状态)是DUE。

其中最为经典的模型主要有:1.1.1 比例切换调整过程Smith(1984)1.1.2 网络试错调整过程Friesz等(1994)1.1.3 投影动态系统Nagurney和Zhang(1997)Yang和Zhang(2009)等人将上述几个固定需求下的模型统一归结为“理性行为调整过程”(RBAP):随着时间的演化(天数),整个交通网络的整体出行成本在前一天的基础上降低。

除了上述这些平衡点收敛到UE的模型外,还有一些其他模型。

Jin(2007)在先进先出的规则下建立了FIFO逐日动态系统,其平衡状态不仅仅是DUE,而且是DUE的一个超集。

交通流分配

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

交通流文献综述

交通流文献综述

1.交通流理论发展及研究现状交通流理论研究是随着交通运输和汽车工业发展起来的变化规律的模型和方法体系。

总结一下交通流理论发展历程之初到现在,可分为以下三个代表性标志阶段:是研究其随时间与空间从上世纪30年代创立。

1)创始阶段1933年,金蔡首次论述了Poisson分布应用于交通流分析的可能性,随后亚当斯于1936年发表了数值例题,标志着交通流理论的诞生。

1947年,格林希尔治等人在有关交叉口的交通分析中采用了Poisson分布[1],这一时期的交通流理论基本上是概率论方法。

2)快速发展阶段50年代后,经济复苏以及汽车工业的发展,迅速增加了道路交通流量,交通流中车辆的独立性越来越少;交通现象的随机性随之降低,为适应这些新情况,研究人员不断提出各种新理论,交通流理论得到了飞跃。

1955年,著名的流体力学家莱特希尔和惠特汉发表了交通流理论的里程碑著作《论动力波》[2-3]。

1956年,理查德独立提出相类似的理论,这就是称之为LWR理论的运动学模型。

LWR模型的优点是数学上只有一个微分方程,易于求解,且能用所得的微分方程解来解释最基本的交通现象;但LWR始终假设交通流速度总是处于平衡态,因而对交通瓶颈不能准确描述,更不能解释交通的时走时停和自组织现象[4]。

3)稳步发展阶段70年代,世界经济再一次快速增长,交通流理论也得到了很好的发展。

1971年,Payne把流体动力学中的动量方程引入交通流中,结合LWR方程,推出了交通流动力学新模型,成为交通流动力学研究史上的另一篇经典著作。

[5]Payne 依照跟车理论,进一步将模型方程进行离散化,编写了第一个具有工程实际意义的计算机软件FREFLO程序。

[6]1975年,美国运输研究委员会编写了第一部交通流理论专著《交通流理论》,系统地阐述了这时期的理论研究成果。

1990年,加州大学阿道夫.梅.,又推出了另一部专著《交通流理论基本》,该书包括交通流理论研究的10个方面内容。

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。

交通流分配分解

交通流分配分解
交通配流的发展阶段
在1952年,著名交通问题专家Wardrop提出了网络平衡分配的第一、第二定理,人们开始采用系统分析方法和平衡分析方法来研究交通拥挤时的交通流分配。 确定性的平衡配流:其前提是假设出行者能够精确计算出每条径路的阻抗,从而能作出完全正确的选择决定,且每个出行者的计算能力和水平是相同的。 现实中出行者对路段阻抗的掌握只能是估计而得。对同一路段,不同出行者的估计值不会完全相同,因为出行者的计算能力和水平是各异的。
将OD交通量分成若干份(等分或不等分); 循环地分配每一份的OD交通量到网络中; 每次循环分配一份OD交通量到相应的最短路径;每次循环均计算、更新各路段的行驶时间,然后按更新后的行驶行驶时间重新计算最短径路; 下一循环中按更新后的最短径路分配下一份OD交通量。
第1步:初始化。分割OD交通量: 令n=1 。 第2步:计算、更新路段费用: 第3步:用全有全无分配法将第n个分割OD交通量 分配到最短经路上。得到每条路段上的流量 。 第4步:计算 。 第5步:如果n=N,则结束计算。反之,令n=n+1返回第2步。
交通配流的发展阶段
在1977年,对交通流分配理论研究最积极、活跃的美国加州大学伯克利分校的Daganzo教授及麻省理工学院的Sheffi教授提出了随机性分配的理论。 随机性分配的前提是认为出行者对路段阻抗的估计值与实际值之间的差别是一个随机变量,出行者会在“多条路径”中选择,同一起迄点的流量会通过不同的径路到达目的地。 随机性分配理论和方法的提出,在拟合、反映现实交通网络实际的进程中又推进了一大步。
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)。

交通流分配模型综述

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。

06 交通流分配

06 交通流分配

程度的稳定,即所谓的平衡状态。

可行路径v.s. 有效路径
实际的交通网络中,任意两点之间的可行路径数量往往非常庞大,而只有少数路径才是实际出行者会考虑选择的路径,可以称这类路径为“有效路径”。

动态交通分配(DTA )
Time=0 min Time=15 min Time=30 min Time=45 min Time=60 min Time=75 min Time=90 min Time=105 min Time=120 min Time=135 min
Direction of Travel
交通需求具有随时间变化的性质,这使得交通网络上的交通流具有动态的本质特性,这也决定了动态的交通模型能够更好地描述网络上的交通现象。

作为ITS 技术的理论基础,关于动态交通分配模型和算法研究成为交通领域的一个热点,相关理论的回顾和进展可以参阅高自友《城市动态交通流分配模型与算法》一书。

交通流分配

交通流分配
真正地符合路网实际情况,还有更重要更基本的交通需求的 时变性(即动态性)需要反映出来。
需要一种交通流分配方法能够将路网上交通流的拥挤性、路 径选择的随机性、交通需求的时变性综合集成地刻画反映出 来,这是研究交通问题的学者一直积极探索的问题。
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) 路网定义,即路段及交叉口特征和属性数据,同时 还包括其时间—流量函数;
(3)路段阻抗函数。
从交通流分配的特点来说,可以分为两类:
交通工具的运行线路固定类型和运行线路不固定类型。
线路固定类型有公共交通网和轨道交通网,这些是集体 旅客运输;
线路不固定类型有城市道路网、公路网,这一般是指个 体旅客运输或货物运输,这类网络中,车辆是自由选择 运行径路的。
(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。
交通流分配的基本数据
(1)表示需求的OD交通量。在拥挤的城市道路网中通常 采用高峰期OD交通量,在城市间公路网中通常采用年平均 日交通量(AADT)的OD交通量;
就是将预测得出的OD交通量,根据已知的道路网 描述,按照一定的规则符合实际地分配到路网中 的各条道路上去,进而求出路网中各路段的交通 流量、所产生的OD费用矩阵,并籍此对城市交通 网络的使用状况做出分析和评价。
路径1
O
路径2
D

文献综述_交通分配模型综述

文献综述_交通分配模型综述
2.4
随机用户均衡SUE是指这样一种交通流分布形态,在这个状态下,任何一个出行者均不可能通过单方面改变出行路径来减少自己的估计行驶阻抗。
研究随机用户均衡定义可知,在该均衡状态下,某个OD对之间所有已被选用的路径上,并不一定有相同的实际阻抗值,而只满足下述条件:
模型可描述为:
2.5
基本符号定义:
——起始节点r到终讫节点s总的OD流量;
符号标记定义如下:
——OD对 间第k种出行方式的吸引力;
——OD对 间第k种出行方式的期望理解阻抗;
考虑出行方式间相互影响时,路段阻抗函数可表示为
当假设出行方式之间的相互影响对称时,有

而且假设
模型可描述为:
2.7
车辆既是交通工具,又是交通障碍,而后者往往被人们忽视。下面的经验公式反映了两者之间的关系:
2.
基本符号定义:
:起讫点 间的OD交通量;
:路段a上的交通流量;
:路段a上的期望阻抗;
:路段口上的期望阻抗函数,因而 ;
:OD对 间的第k条路径上的交通流量;
:OD对 间的第k条路径上总阻抗;
:0-1变量,如果路段a在OD对 间的第k条路径上, =l,否则 =0;
N:网络中节点的集合;
L:网络中路段的集合;
总路径阻抗与路段阻抗的关系式为:
平衡分配模型可描述如下:
2.2
路网中所有用户共同决定其出行路线,使系统的总阻抗达到最小,这种状态称为系统最优状态。与用户平衡状态不同的是系统最优状态中用户可以通过单方面改变路线而达到改变路径阻抗的目的。
在考虑拥挤对路径阻抗影响的网络中,网络中的交通量应该按某种方式分配以使网络中交通量的总阻抗最小。出行者单方面改变其出行路线,不会改变系统总阻抗。

第八章 交通流分配(Wardrop平衡原理)

第八章 交通流分配(Wardrop平衡原理)
Wardrop第二平衡原理(System Optiminzation, SO)
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。
系统最优分配模型
min : Z ( X ) xata (xa ) a
s.t.

f
rs k

qrs
k

f
rs k

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;
ta (xa ) 路段a以流量为自变量的阻抗函数,也称行驶时间函数;
f
rs k
出发地为r目的地为s的OD间的第k条径路上的流量;
二、Wardrop平衡原理
SO实例
ta=10+0.02qa
o tb=15+0.005qb
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!
考虑拥挤对路网的影响 能够解决一些实际分配问题
Wardrop平衡原理也存在缺陷
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
思考习题
Braess悖论
1
qod 6
o 1 : t1(x1) 50 x1
o
2 d : t2(x2 ) 50 x2
Wardrop第一、第二平衡原理比较
相同点:基于网络平衡 优化目标不一样
UE:用户自身出行成本最小 SO:路网总出行成本最小
反映内容不一样
UE:道路使用者路径选择准则 SO:道路规划者系统总体追求目标
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华中科技大学研究生课程考试答题本考生菀荣考生学号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。

交通流分配模型最早要追述到Beckmann等[1]于1956年首先提出了满足Wardrop第一原则的交通流分配非线性规划模型。

LeBlanc等[2]用Frank-Wolfe 算法对该模型成功进行了求解,Smith和Dafermos分别提出了更为广义的非线性互余模型和变分不等式模型[3][4][5]针对城市单一交通方式的交通网络拓扑分析与数学模型已较为成熟,大多以图论为基础,而多方式交通网络模型的研究中比较具有代表性的路网模型有:基于图论的路网模型、基于GIS的路网模型、基于状态转移网络和基于超级网络的路网模型等。

菲等[6]将路网抽象为带转向的赋权有向图,通过将节点表示交叉路口和端点,边表示连接这些结点的道路,可以反映现实网络的空间位置关系,但不能反映不同交通方式的关联性。

陆峰等[7]建立了基于特征的GIS数据存储模型,将交通区域、交通特征、事件和事件点定为4个基本要素,将路径、路径段、联线与节点设置为四个复合要素,可以完整表达路网交通特征。

Lo等[8][9]将网络转为由状态网络和各方式子网络组成的网络模型,通过对每个OD对,将起点和终点之间所有可能路径上的状态用子网连接或换乘连接连在一起,可以完整地描述出行过程。

Wu等[10]通过在节点与线段对应实体的基础网络上,通过添加虚拟节点和虚拟路段,表示模式间的换乘关系,既能够表达网络的空间位置关系,又能反映不同交通方式间的关联性。

2静态和动态交通流分配模型2.1静态交通流分配模型对于静态交通流分配模型,分为确定性交通流分配模型和随机性交通流分配模型,确定性交通流分配模型又可以分为确定性用户最优模型和确定性系统最优模型,前者遵循Wardrop第一原理,后者遵循Wardrop第二原理。

2.2动态交通流分配模型至于动态交通流分配模型,其由来是因为静态交通流分配模型不能体现OD 需求矩阵随时间变化的起伏特征,分为数学规划模型、最优控制模型和变分不等式模型。

Merchant等[11]首次提出了动态交通流分配的概念,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、非凸的非线性规划模型。

Ho[12]推到了M-N模型最优解的充分条件,并提出了该模型的分段线性算法。

Carey[13]改进了M-N模型为非线性凸规划,并证明了模型解的唯一性。

之后,其又在1992年首次提出了动态交通流分配的FIFO(First-In-First-Out)规则[14],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,如不满足,则解不合理。

Jason[15]最早尝试建立用户最优的动态交通流分配模型,但模型部分假定违背FIFO原则,算法不够合理。

Liu[16]在Jason的基础上改进了模型,使其满足FIFO规则,但模型只是一种假想形式。

Ziliaskopoulos[17]引入元胞传输模型建立了一个系统最优DTA线性规划模型,按照细胞传播模型处理交通流的传播,而无须将路段出行时间函数作为路段交通流量传播的唯一工具。

Ukkusuri等[18]基于元胞传输模型建立了一个用户最优DTA线性规划模型,较Janson模型求解效率更高。

最优控制模型假定时间是连续变量,约束条件与数学规划模型类似。

Friesz等[19]建立了基于路段的最优控制模型,分析了单终点情况的系统最优(SO)问题和用户平衡(UE)问题,该SO模型可以看作是离散M-N模型的连续化,UE模型可看作是Beckman模型通过瞬间用户路径费用平衡的动态推广。

Dafemos[20]于1980年首先将变分不等式方法引入了静态交通平衡建模领域,变分不等式(VI)理论的基本思路是将动态交通流分配过程分解为网络加载和网络分配两个过程,最终通过求解一系列的线性规划来求解分配问题。

Friesz等[21]构造了一个连续时间的用户最优变分不等式模型。

2.3动态交通流分配仿真模型动态交通流分配仿真模型采用交通仿真软件复现交通流在交通网络中的运行状态。

其中,宏观模型以车辆整体流动为研究对象,从宏观上分析整个交通网络的交通流特性,能够描述网络流量、速度、密度之间的关系,如Diakaki等[22]的METACOR模型,适用于城市交通规划。

微观模型以个体车辆运动为研究对象,对单个车辆的跟驰行为、间距保持和换道选择等进行仿真,如Yang等[23]的MITSIM模型,能够精确地描述每一时刻每一辆车的驾驶行为和相互作用,适用于中小规模路网的交通模拟。

而中观模型介于前两者之间,以车辆群体为研究对象,既能解决宏观模型不能描述排队长度和延误等详细交通状态指标问题,又能避免微观模型不能描述OD对交通系统产生的影响等问题,如Balakrishna等[24]的DynaMIT模型,能够清晰地反映交通运行情况以及时变特征。

3公交网络3.1公交网络的复杂性研究关于公交网络的复杂性研究,Watts等[25]于1998年在Nature杂志上发表论文,建立了小世界网络模型,研究表明许多网络尤其是大型网络都具有小世界特性,即较大的聚类系数和较短的平均路径长度。

Barabasi等[26]于1999年在Science上发表论文,研究表明很多现实中的大型复杂的度分布属于无标度的幂律分布,即P(k)~k-λ,其中k为点度,λ为幂指数,取值区间为[2,3]。

吴建军等[27][28][29]运用复杂网络理论对市公交网络进行了复杂性研究,发现基于线路的公交网络具有无标度特性,基于停靠站点的公交网络具有小世界特性,并对公交网络进行了有效性和鲁棒性分析。

永洲[30]在分析公交网络复杂性的基础上,应用数值模拟的方法分析城市公交线路之间的合作与竞争关系,揭示了网络拓扑结构与其之间的关联性。

3.2公交网络生成研究关于公交网络生成的研究,分为逐条布线的线网设计方法和全局最优的线网设计方法。

Chua等[31]为揭示当时英国主要城市公交网络重新规划的程度和规划者使用的方法,进行了一次调查,根据调查结果,其将这些规划方法进行了定义,分为六类:规划手册法、市场分析法、系统分析法、交互式辅助图形系统分析法、启发式设计法、数学解析法。

王炜等[32][33]提出了一种“逐条布设、优化成网”的公交网络设计方法,以直达乘客量最大、总乘行时间最短、客流分布均匀等为目标,优化算法较为简便,避免了公交优化中普遍存在的“维数灾难”问题。

3.3公交网络优化问题研究关于公交网络优化问题的研究,Ceder等[34]提出一种使公交系统时刻表同步的模型,以发车间隔作为每条线路的变量,使不同线路的公交车同时到达换乘站点。

德川等[35][36]以居民公交出行时间最短为目标函数,以线路长度、非直线系数、乘客换乘系数、线路满载率等作为约束建立公交线网优化模型,并用免疫遗传算法进行了求解。

关于公交站间距优化问题的研究,Fernandez[37]较早提出一种专家系统设置公交站点的方法,以专家本人丰富的规划经验,并参考相关标准设置站点。

Ammons等[38][39]对站点设置的相关标准进行了研究,结果发现公交站间距一般取值围为200-600mm,部分城市区域可达800mm。

田春春[40]从宏观、中观、微观三个层面对公交停靠站进行了研究,在宏观层面综合考虑乘客、运营者和社会利益的情况下,以公交系统总成本最小为目标,建立了公交站间距优化模型,同时在中观和微观层面对站点选址和站型进行了讨论分析。

4结语交通流分配为交通管理与控制、动态路径诱导等提供了依据,正确且适宜的交通流分配模型,能够更好的再现实际的交通状态,并且对后期的具体城市交通规划、公交路线规划都有很大的作用。

交通流分配模型一直都是交通领域的研究热点。

近些年来,关于动态交通分配模型的研究有很多,相较于前期的静态交通分配模型,动态交通分配模型确实更加贴合实际交通情况。

但是在数据采集,及后期数据分析,不管是理论还是实际应用上都有很大问题。

相关的仿真技术及其应用也需要我们新一代的交通学子继续深入研究。

另外,本文提到的公交网络研究问题也与交通流分配模型息息相关。

现如今,城市越来越倡导绿色出行,即倡导大家尽量使用公共交通,或者自行车、步行等环保绿色的出行方式。

我认为,在之后文明环保绿色的概念渐渐深入人心之后,更多的人会自觉放弃驾驶机动车出行,从而在远距离交通中会更多的选择乘坐公交交通出行。

因此,公共交通线路,公共交通站点间距及相关优化问题在之后也会成为研究热点,并且交通流分配模型的研究中更多的考虑这些相关因素。

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