(完整版)DTA动态交通分配
动态交通流分配模型
动态交通流分配模型
李淑杰
【期刊名称】《交通世界》
【年(卷),期】2009(000)020
【摘要】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或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，
【总页数】2页(P114-115)
【作者】李淑杰
【作者单位】河北省石黄高速公路管理处
【正文语种】中文
【中图分类】U491.112
【相关文献】
1.路网交通流动态分配模型分析 [J], 袁伟;朱兆芳
2.动态交通流分配模型 [J], 李淑杰
3.多用户动态交通流分配模型及算法研究 [J], 何胜学;范炳全
4.路网交通流动态分配模型分析 [J], 范广利;朱兆芳
5.基于FlexSim仿真平台的动态交通流分配模型 [J], 张乐平
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交通分配
动态模型的分类
（1）根据描述交通流方法的不同，可将动态交通分配模型分为仿真模型和分析模型。
仿真模型中，交通流过程用仿真络的运行来代替，其路段特性，如费用、走行时间等通过计算机模拟的动态 络加载获得。基于分析的动态交通分配模型则是通过数学函数关系来描述路的动态特性。仿真模型从分析、模拟 出行者的出行选择行为出发，便于集成各种控制策略，分析各个控制策略的效用，同时，使用这种方法不必求出 各路段特性函数的具体形式，也不必对模型的参数进行辨识，这是其优点所在。但仿真模型分析能力差，不能从 模型本身分析其解的收敛性，以及模型的精度和灵敏度。因此基于仿真模型的动态交通分配模型更适于工程应用。 分析模型结构严谨、逻辑严密是其优点所在，但是分析模型为止仍然缺乏行之有效的算法。并且由于交通系统本 身的复杂性和不确定性使得无法用一个简单的数学形式来精确描述络的所有动态特性。在建立分析模型过程中， 还往往对模型本身附加了许多理解化的条件，所以分析模型还停留在理论研究阶段，更适用于学术探讨。
动态
动态交通分配是在交通供给情况以及交通需求状态已知的条件下，分析其最优的交通流量分布模式，通过一 定的控制手段和诱导策略在空间、时间尺度上重新合理配置人们已经产生的需求，从而使交通路得以高效运 行。
图1交通控制、诱导与分配之间的关系图图1为交通控制、诱导与分配之间的关系图:此图表明了动态交通分 配模型在交通诱导与控制中的位置。由图可以看出，动态交通分配为交通流管理与控制、动态路线诱导等提供了 依据，而交通与诱导则是动态交通分配的实现过程。交通控制通过改变路口的信号配时方案来改变车流的时间分 布；而动态路线诱导则通过信息提供、车载诱导系统等非强制性手段改变车流的空间分布。
动态模型分析简述
动态交通分配是在交通供给状况以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,从而 为交通流管理、动态路线引导等提供依据。因此，动态交通分配的首要前提是对每时每刻产生的出行需求用其分 布的正确把握，在确知动态时变交通需求的基础之上，再对其进行正确的分配。由于交通出行的目的性决定了OD 矩阵在动态交通分配中的重要作用，因此在分配中假定OD矩阵是可以获取的已知确定量。除了已知时变交通需求 以外，路结构和动态特性也是必需的。在动态交通分配模型中，出于模型建立和求解的需要，往往假定路段旅行 时间和路段流出率是路段流量的函数，还假定路段之中产生车辆发生在路段末端节点，路段之中吸收车辆发生在 路段始端节点，这样车辆的吸收与产生只发生在节点处，路段之中不吸收和产生车辆。
交通流分配
19586 Charnes & Cooper 1959 Charnes & Cooper
1963 Jorgensen
1965 1966
1968
Overgaard Jewell
Braess
除了 Studies之外的相关研究
Charnes and Cooper (1958) 按照总路段流的积分函 数形式，提出了固定需求下交通网络均衡配流模型。后 来，他们利用求解线性规划的方法，针对费用函数的分 段线性形式，给出求解小规模网络下的模型算法。
• 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
Studies出版之前有关 网络均衡的研究
Knight
1924
Duffin 1947
Nash Wardrop
Prager
1951 1952
1954
1956
相关研究
• Knight (1924) 描述了一个包含两条路径的路网中的均衡和有效性 条件，同时纠正了Pigou(1918)文中的一个错误。
• “Suppose that between two points there are two highways, one of which is broad enough to accommodate without crowding all the traffic which may care to use it, but is poorly graded and surfaced, while the other is a much better road, but narrow and quite limited in capacity. If a large number of trucks operate between the two termini and are free to choose either of the two routes, they will tend to distribute themselves between the roads in such proportions that the cost per unit of transportation, or effective returns per unit of investment, will be the same for every truck on both routes. As more trucks use the narrower and better road, congestion develops, until a certain point it becomes equally profitable to use the broader but poorer highway.”
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。
《多种情形下的动态交通分配演化模型研究》范文
《多种情形下的动态交通分配演化模型研究》篇一一、引言交通系统是城市生活的重要组成部分，而动态交通分配（Dynamic Traffic Assignment, DTA）模型的研究对理解和管理城市交通系统至关重要。
在现实生活中，交通状况的变化频繁且复杂，包括了交通需求的变化、路况的实时更新、驾驶者的路径选择等多元动态过程。
本文将对多种情形下的动态交通分配演化模型进行深入的研究。
二、动态交通分配的基本概念与模型动态交通分配模型主要研究的是交通网络中车辆在时间、空间上的分布和移动规律。
其基本模型包括交通需求预测、路径选择行为、交通流量分配等环节。
通过对这些环节的精确描述和预测，可以帮助我们理解交通系统的运行状况，预测未来交通拥堵的可能性，从而进行有效的交通管理和优化。
三、多种情形下的动态交通分配模型研究在现实中，城市交通状况的变化受多种因素影响，包括但不限于道路施工、事故、天气变化等。
因此，本文将研究多种情形下的动态交通分配模型，以适应各种复杂环境下的交通状况。
1. 突发事件下的动态交通分配模型：如道路施工或交通事故等突发事件会对交通网络产生重大影响，我们需要构建一种能够快速响应此类事件的动态交通分配模型，以便准确预测和调整交通流量的分布。
2. 不同交通需求下的动态交通分配模型：不同时间段、不同区域的交通需求是不同的，因此需要构建能够适应不同交通需求的动态交通分配模型。
3. 复杂路网下的动态交通分配模型：在复杂的路网结构中，车辆的路径选择会受到多种因素的影响。
我们需要研究在这种环境下，如何通过动态交通分配模型准确预测车辆的路径选择和流量分布。
四、模型的演化与优化对于动态交通分配模型的研究，不仅需要构建出能够适应各种情形的模型，还需要对模型进行持续的优化和改进。
这包括模型的参数调整、模型的复杂度控制、模型的实时性等方面。
我们可以通过引入先进的算法和技术，如人工智能、大数据分析等，来优化和改进动态交通分配模型。
动态交通分配理论研究综述
动态交通分配理论研究综述胡婷1，于雷1，2，赵娜乐1（1.北京交通大学交通运输学院城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室，北京100044；2.美国德克萨斯南方大学，美国休斯顿 77004）摘要：动态交通分配能反映路网交通流的拥挤性、路径选择的随机性、交通需求的时变性等典型交通流动态特征，比静态交通分配有着明显的优越性。
在简要介绍动态交通分配的重要组成要素的基础上，归纳总结动态交通分配区别于静态交通分配的六个典型特征：因果性、先进先出原则、路段状态方程、路段流出函数、路段特性函数和路段阻抗函数。
从路径选择准则、路径走行时间定义、出行者出行选择假定、动态网络交通流模型研究方法等四个方面对动态交通分配模型的分类进行综述性研究，分析不同模型的优缺点，并总结动态交通分配理论的未来研究方向，可为动态交通分配研究提供一定的参考。
关键词：动态交通分配；交通负荷；动态交通分配模型U491.123 ：A：1002-4786（2010）05-0006-05 DOI：10.3869/j.1002-4786.2010.05.0470 引言交通流分配是交通规划中的一个重要环节。
它将预测得到的OD交通量按照一定的规则分配到已知路网的各条路段上去，从而得到路网中各个路段的交通量和出行费用。
从交通流分配理论发展的整体上看，它经历了由静态交通分配(Static Traffic Assig-nment)到动态交通分配(Dy na-mic Traffic Assignment)两个历史阶段。
静态交通分配理论从提出至今已有五十余年，发展较为成熟。
静态交通分配理论提出的背景主要面对的是在城市交通规划领域的应用，其只需要反映平均的网络交通状态，并不需要详细描述交通流的动态交通特征。
然而，随着社会的发展，城市交通拥堵日益恶化，而解决交通拥堵的关键之一是对交通需求时变性进行刻画的方法掌握。
交通需求的时变性体现在OD 矩阵上则表现出随时间变化的起伏特征。
交通分配方法-分配
1、平衡分配法
固定需求分配法
对于系统优化，Dafermas提出固定需求的系统优化平衡模型：
弹性需求平衡分配模型
模型同固定需求分配模型，约束条件用上式替代。求解时将其转化为固定需求问题求解。
这类分配模型中，出行OD矩阵T在分配过程中是连续变化的，OD点对之间的出行量取决于出行时间。
组合分配平衡模型
添加标题
容量限制法存在的不足：
添加标题
其次，重复分配的方式，在理论上的依据不足，因为出行者对路网的交通需求乃为一次完成，而非经过数次不同的出行时间，才决定最后的路线。
添加标题
增量加载分配最大的优点是事先能估计分配次数及计算工作量，便于上机安排，只要分配次数选择适当，其精度是可以保证的。一般采用五级分配比较适宜。
5
5
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分配次序
K
分配次数K与每次的OD量分配率（％） 容量限制交通分配方法流程图
输入OD表及几何信息表
分解原OD表为n个OD表
确定路段行驶时间
确定交叉口延误
计算路权
确定网络最短路权矩阵
累计各路段、交叉口之分配交通量，输出路段、交叉口分配交通量及分配率矩阵
最后一OD对？
否
已到出行终点？
以某一有效路段终点j代替i
否
转入下一OD点对
是
是
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2
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例 试用多路径方法分配从节点①至节点⑨的出行量T(1,9)＝1000辆／h。分配网络如图所示，网络中数据为行驶时间。
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。
[计算机]道路交通流与网络交通流的研究现状与发展趋势_黄海军_终稿
![[计算机]道路交通流与网络交通流的研究现状与发展趋势_黄海军_终稿](https://img.taocdn.com/s3/m/93ddd76403768e9951e79b89680203d8ce2f6ab6.png)
道路交通流与网络交通流的研究现状与发展趋势黄海军北京航空航天大学经济管理学院摘要：黄海军，湖南望城县人，工学博士，教授，1986年在北航参加工作至今，曾经分别在香港理工大学、香港科技大学、英国Newcastle大学工作一至两年，主要研究领域为交通运输系统建模与分析、拥挤道路使用收费，1998年获国家杰出青年科学研究基金资助。
本文简要介绍了道路交通流与网络交通流研究的国内外研究现状，分析了该领域的发展趋势，对学科发展提出了若干建议。
关键词：交通流，连续模型，元胞自动机模型，网络均衡分配模型，交通规划与管理一、前言城市是经济、文化、政治活动的中心，城市交通系统是承载这些活动的基本构件。
我国城镇化的步伐越来越快，但落后的城市交通系统已经成为制约城市可持续发展的主要瓶颈，城市交通拥堵、交通环境污染和交通事故已经引起社会的广泛关注，成为全社会面临的老大难问题。
北京市、上海市中心区高峰期的道路平均车速不到20km/h，最低时仅为4km/h。
北京市机动车排放NO x、CO的分担率已经高达46％和63％，上海市机动车CO的排放分担率在1996年就高达61％。
科学地“诊治”城市交通“病”是我国社会、经济发展过程中提出的重大需求，是科学界义不容辞的责任。
“诊治”城市交通“病”的第一步应该是全面系统、深刻入微地研究城市交通需求和交通流的形成机理，机理清楚了，就可以从本质上发现交通拥堵、交通环境污染和交通安全事故的产生原因和规律，为科学地制定城市交通规划、设计和发展先进的交通管理与控制技术打下坚实的理论基础。
交通流是交通需求的实现结果，是交通需求在有限的时间与空间上的聚集现象。
由于涉及人车路三者之间的相互关系，交通流的形成过程是极其复杂的，其中蕴涵着大量的基础科学问题。
综合运用行为科学、交通工程和信息科学知识，用数学物理模型刻画人的出行决策、车辆跟驰和交通流量的网络分布，揭示城市交通流的自组织演变规律与拥堵突现轨迹，是交通流研究的核心内容。
基于Darl算法的动态交通分配初探
基于Darl 算法的动态交通分配初探刘道君河海大学交通学院，江苏南京（210098）E-mail ：anda_paper@摘 要: 本文提出了一种基于Darl 算法的交通分配模型，该模型是动态出发时间选择和随机用户平衡的联合模型。
在交通分配的路径选择上,运用了Darl 算法的“有效路径”搜索原理来确定路径上所有路段的权重，并根据这些权重求出每条路径的选择概率。
最后利用总的交通出发量和路径选择概率求出每条路径上的驶入量。
关键词：Darl 算法；交通分配；有效路径0 引言动态交通分配（DTA ）是智能运输系统（ITS ）的重要部分，其作用是在给定的交通需求和条件下实时决定交通模式，主要应用在2个方面：①实时交通控制和管理；②离线网络规划和政策评估。
DTA 有两个主要组成部分：出行选择法则和交通流传播。
笔者基于Darl 算法初探一种新的出行选择法则，包括对出发时间和路线的选择。
在DTA 中，交通阻抗是一项非常重要的指标，在实际应用中，人们感知的道路阻抗只是对实际阻抗的估计，估计值和实际值之间存在着一个随机变量，相应地存在随机用户平衡问题，即任何一个道路利用者均不可能通过单方面改变起路径来降低其所估计的行驶时间来达到随机用户平衡（SUE ）。
假设所给出的OD 出行需求总量是固定的，在静态情况下，每个时间段的出发量是固定值。
若每个时间段的出发量不是固定的，而需根据当前的道路情况来确定每个时间段的出发量，这种情况就是动态出发时间的选择问题（dynamic departure time ）。
同时考虑动态路径选择（dynamic route choice ）和动态出发时间选择的随机用户平衡。
1 Darl 算法[1]思想：搜索（走一步，看一步）确定路径：出行不是在起点时就决定通过哪条路径，而是从上一个节点选择下一个节点，根据路段变化选择下一个接点；选择的路段只从“有效路段”中选择。
注：“有效路径”就是上游节点比下游节点靠近起点，下游节点比上游节点更靠近终点。
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。
《交通分配》课件
未来交通分配的发展趋势
未来，交通分配将更加注重绿色、智能和高效，采用先进技术和创新理念， 建设更智慧、宜居的城市交通系统。
交通分配的经济与环境效益
合理的交通分配可以提高交通效率，降低交通成本，同时减少交通对环境的 负面影响，促进经济可持续发展。
给出交通分配策略的建议
1 优先公共交通
加强对公共交通的投入 和优化，提升公共交通 的服务质量和容量。
按照线性结构进行分配，如公交车站点的设置和地铁线路规划。
网络分配
将交通资源在网络中进行合理划分和分配，如道路网和交通信号灯的设置。
时间分配
根据不同时段的交通需求，进行时间上的分配调整，如高峰期交通流控制。
规划交通分配的过程
1
需求分析
2
分析不同区域和人群的交通需求，包
括出行目的地、出行时间和交通工具
2 管理措施
通过交通信号灯优化、 道路扩建等手段，缓解 交通瓶颈带来的问题。
3 差别收费
采取路段拥堵收费等差 别化收费措施，引导交 通流量调整和交通分配。
城市交通分配的新型技术手段
城市交通分配正在借助新技术手段进行智能化和信息化，如交通导航系统和 交通大数据分析。
交通分配与城市可持续发展
合理的交通分配对城市可持续发展至关重要，它可以降低交通拥堵、减少碳 排放、改善交通环境。
自行车分配
为城市规划和建设设置自行车 道并提供自行车租赁服务，鼓 励绿色出行。
公交分配
在交通繁忙地区增加公交车站 点和频次，提高公共交通的便 捷性。
地铁分配
合理规划地铁线路网和站点布 局，提供快速、高效的城市交 通服务。
交通分配的时间和空间特点
交通分配具有时间和空间特点，因地域、区域和时间差异，需灵活调整交通 资源的配置和分配。
交通规划分配交通量
一、基本概念
交通量分配旳作用 OD交通量 交通网络
现状
现状
作用
拟定分配模型参数 确认分配措施旳现状再现性
将来(预测)
现状
研究今后交通网旳建设方向 制定路网规划
将来(预测) 将来(预测) 对规划方案进行评价
现状
将来
4
一、基本概念
交通量分配旳准备工作 交通网络模型 节点属性：编号、坐标，发生吸引点，换乘节点等 路段属性： ➢ 编号、起点编号、终点编号； ➢ 长度、最高车速； ➢ 通行能力、路阻函数（QV特征）、车道数； ➢ 通行方向（单向、双向、禁行、禁止转向、限行） ➢ 高速/一般，收费费率；
15
二、非平衡分配措施
增量分配法(Incremental Assignment Method) 考虑交通量对路阻旳影响。 分配思绪：逐次分配部分OD交通量，根据路网流动情 况，决定下次分配旳最短途径 将OD表分为若干个份(等分或不等分)，每次分配一份 每份OD表分配前，重新计算路网上各路段旳阻抗和 各OD正确最短径路 每份OD表均按全有全无法分配到相应旳最短途径上
→ 将q旳水量加入容器中
有流量旳途径，阻抗(旅行时间)相同
→有水旳容器，水面高度相同
系统旳势能总和最小
E g
xa 0
ta
(
)d
min
a
24
三、平衡分配措施
系统优化分配旳模型化
Wardrop第二原理：道路上全部出行者旳总行驶时间最小
路段a旳总行驶时间：xa ta (xa )
系统优化分配旳模型
18
三、平衡分配措施
顾客平衡旳模型化
c1=5+0.1f1 q=f1+f2=100辆
《多种情形下的动态交通分配演化模型研究》范文
《多种情形下的动态交通分配演化模型研究》篇一摘要本研究以交通系统为背景，主要针对动态交通分配（DTA）问题进行了深入的模型演化研究。
随着城市化进程的加速，交通拥堵问题日益严重，因此，对交通分配模型的深入研究显得尤为重要。
本文首先概述了动态交通分配的基本概念和重要性，然后详细介绍了不同情形下的交通分配模型及其演化过程，最后对所建立的模型进行了仿真验证和效果评估。
一、引言交通分配是交通规划领域中一个重要的研究课题。
传统的交通分配模型通常假设交通流量是静态的，无法满足现实世界中动态变化的特点。
随着科技的发展和交通数据的积累，动态交通分配（DTA）问题受到了广泛关注。
本文着重探讨了多种情形下的动态交通分配演化模型，旨在为解决实际交通问题提供理论支持。
二、动态交通分配的基本概念与重要性动态交通分配（DTA）是指根据实时交通信息，将交通流量在不同时间、不同路网、不同车辆之间进行合理分配的过程。
它具有实时性、动态性和复杂性等特点。
在当今城市化进程中，交通拥堵已成为一个严重的社会问题，而DTA模型的研究对于优化交通流量、提高交通效率、减少拥堵具有重要意义。
三、不同情形下的动态交通分配模型及其演化过程1. 单一出行目的地的DTA模型：该模型主要针对单一出行目的地的交通分配问题，通过建立数学模型，分析不同路网的交通流量分布情况。
2. 多出行目的地的DTA模型：随着出行目的地的增多，交通分配问题变得更加复杂。
本部分研究了多出行目的地的DTA模型，探讨了不同出行目的地对交通流量的影响。
3. 考虑实时路况信息的DTA模型：本文还研究了考虑实时路况信息的DTA模型，通过实时获取路况信息，对交通流量进行实时调整，以实现最优的交通分配。
4. 考虑多种出行方式的DTA模型：本文还探讨了考虑多种出行方式的DTA模型，如公共交通、私家车、共享单车等，分析不同出行方式对交通流量的影响。
四、模型建立与仿真验证基于上述研究内容，本文建立了多种情形下的动态交通分配演化模型。
15.魏贺——轻量级动态交通分配仿真平台DTALite在交通规划领域的应用_以北京为例
American Association of State Highway and Transportation Officials, ASSHTO,
Standing Committee on Planning, AECOM, 2010.
11
B.解决方案
04.软件平台
DynaMIT，无迹卡尔曼滤波UKF、粒子滤波PF和同步扰动随机逼近算法SPSA
B.解决方案
05.DTALite_特点_Multi-Senarios Management
多场景管控方案：
可预测事件 1.施工区Workzone 2.可变信息版VMS 3.天气Weather 4.匝道控制Ramp Meter 5.广播信息Radio Message （D2D Learning）
不可预测事件 1.交通事故Incident 2.应急疏散区域Evacuation Zone （D2D Learning + Break）
邱建栋, 陈蔚, 宋家骅, 段仲渊, 赵在先. 大数据环境下的城市交通综合评估技术 [J]. 城 市交通, 2015, 13(3): 63-70.
准实时,在线 北京交研中心,缐凯等,DTALITE
通过对交通运行监测数据的动态模拟与反馈，结合动态OD更新 与动态交通分配对宏观模型层面的出行参数进行准实时标定。
02.广义路网容量计算
时间
17:00 16:00 15:00 14:00 13:00 12:00 11:00 10:00 9:00 8:00 7:00
d1 d2
物理网络
o
d1
(a) 不修建路段 (o,d2)
时空旅行弧 虚拟旅行弧
距离 d2
等待弧 起点
时间
17:00 16:00 15:00 14:00 13:00 12:00 11:00 10:00 9:00 8:00 7:00
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。
数学建模对智能交通的影响
数学建模对智能交通的影响城市交通的发展与面临的问题。
据国家统计，我国大部分客运依靠高速公路，货运的主要模式仍然是汽车运输，汽车的交通是我国经济发展的生命线。
但随着汽车运输量的增长，交通拥挤、能源消耗高、交通事故等问题也随之增加。
尽管引入了新的道路交通设施等方法，但远远不能满足新增车辆的交通需求。
如何利用现有的道路数量来缓解交通压力是交通面临的主要问题。
汽车社会造成的交通拥堵不仅将造成巨大的经济损失，而且汽车排放造成的环境污染也将对人们的生活产生巨大的影响。
据统计，中国车辆排放的氮氧化合物排放量占总排放量的30%,中国各大城市出现的空气污染部分原因也在此。
交通事故造成的人员伤亡和经济损失也是很大的问题，据统计，中国每年因交通事故死亡人数约万人。
由于交通问题日益严重，各地的交通部门从许多方面对城市交通系统进20行了改善。
传统的方法收效甚微，随着计算机技术的飞速发展，越来越多的城市开始发展出智能交通系统。
借助计算机通信以及电子信息技术，城市的智能交通正在给解决交通问题提供更多帮助。
计算机通信与电子信息技术在智能交通系统中的应用。
智能交通经过多年的普及和发展，目前已经建成了比较完善的智能化道路交通指挥系统，包括交通检测、交通信号控制、电视监控、交通违法检测系统等。
智能交通中计算机技术的应用包括了物联网技术、传感器技术、通信技术、GIS技术等。
物联网技术是将每一辆车、监控中心、路边传感器等集成在一起，形成一个通信的巨大网络。
物联网技术的主要作用是采集车辆实时信息，实现车与车、车与人的通信传输，还可以感知行驶环境，实现车辆之间的通信漫游，给交通管理部门提供车辆的加工处理信息。
传感器技术在智能交通中已经得到了广泛的应用，传感器具有体积小、能耗低等特点，在数据采集和信息传输上有很大的作用。
通过wifi网络、移动网络等可以将传感器采集的信息保存到服务器，进而对信息进行存储、汇聚、转发等操作，从而用于智能交通上。
传感器还可以利用摄像头、电子芯片等对车辆周围信息进行采集，并以文件、图片等格式传给服务器，实现智能交通的管理。
DTA模型文献综述
1.1节 DTA模型国内外研究现状DTA模型主要由两部分组成:用户路径选择行为准则(或动态网络交通流分配原则)(不考虑用户出发时间选择)和动态网络交通流量传播约束条件。
动态网络交通流分配原则主要有:动态系统最优原则和动态用户最优原则。
根据交通系统中用户不同的路径选择方式，DTA模型可分为:(1)DSO模型[L02005，chow2009]，其反映的用户路径选择方式为:在所研究的时段内，用户通过指挥中心或他们之间相互协调，选择使得整个交通系统总的旅行费用为最小的路径;(2)反应型动态用户最优（reactive dynamic user-optimal），简称RUDO)模型[Kuwahara2001，szeto2004]，其反映的用户路径选择方式为:在所研究的时段内，用户基于瞬时的旅行费用，选择使得自身达到目的地的总的瞬时旅行费用为最小的路径;(3)预测型动态用户最优(predictive dynamic user-optimal，简称PDUO)模型[肠ng2000，Hoogendoorn加04a，Hoogendoorn2004b]，其反映的用户路径选择方式为:在所研究的时段内，用户基于实际的旅行费用，选择使得自身达到目的地的总的实际旅行费用为最小的路径。
一般来说，交通系统如果没有足够的外部干预，交通主体之间很难形成协调达到某种整体最优;更多的情况是，用户凭借自身的经验或根据瞬时的交通信息作出判断，选择使得自身到达目的地的总的实际或瞬时旅行费用为最小的路径。
这是一种用户自主性质的路径选择，遵循了动态Wardrop用户最优(包括RDUO和PDUO)的最优路径选择准则。
当过多的用户按照自己的判断选择了某条路径，造成该条路径的交通负荷过大，从而拥挤就发生了。
因此，用户的路径选择作为影响交通流时空分布的主要因素，也是交通拥挤的主要成因[裴玉龙2002]。
网络交通流量传播约束就是要保证流量进入和离开路段以及保留在路段上的旅行时间与路段费用一致，它描述了车辆在交通系统中的行为是如何随时间变化的。
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(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。
使用nested-logit模型模拟出行者的复杂出行选择行为。
将各种不同的选择行为描述为一个变分不等式问题。
并给出了启发式算法求解相应的变分不等式问题。
最后，利用仿真研究验证了模型与算法的有效性。
交通分配：(2005)所谓交通分配是指按照一定的原则，将各OD (Origin-Destination)对间的出行量分配到具体的交通网络上去，从而得到各路段的交通量，以判断各路段的负荷水平。
近半个世纪以来，国内外学者对交通分配问题进行了大量的研究，提出了不少交通流分配模型与软件。
总体来看，这些模型可以分为两大类:平衡分配模型：遵循War drop用户最优(UO, User Optimum)准则或系统最优(SO, System Optimum)准则。
它们或者使得个别交通参与者的出行费用最低，或者使得交通网络上所有出行者的总出行费用最低。
非平衡分配模型：运用启发式解法或其他近似解法的分配模型则统称为非平衡分配模型，如全有全无分配模型、容量受限分配模型、多路径概率分配模型、随机分配模型和嫡分配模型等。
静态模型不能反映交通流的时变特性，相反，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。
DTA（Dynamic Traffic Assignment）所谓动态交通分配, 就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。
动态交通分配是在交通供给状况以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, 从而为交通流管理、动态路径诱导等提供依据。
交通供给状况：网络拓扑结构、网段特性、既定控制策略等。
交通需求状况：在每时刻产生的出行需求及其分布。
动态交通分配的意义建立在动态的交通流模型基础上的动态交通分配模型为解决交通控制与诱导问题提供了思路。
1、动态交通分配模型考虑了交通需求随时间变化的特性，以及路段特性(旅行时间)随时间变化的特性，动态交通分配能够给出瞬时的交通流分布状态，从而可以分析预测交通阻塞何时何地发生，并采取相应的对策。
2、动态交通分配模型可用于评价缓解交通拥挤的各种对策的有效性，如错时上下班，弹性工作制，以及对交通事故等紧急情况发生后交通流状态的预测。
3、动态交通分配模型是智能运输系统(ITS)的技术基础之一。
先进的旅行者信息系统(Advanced Traveler Information System, ATIS )的交通信息的提供以及路径诱导等，都基于该模型以正确地描述、预测交通流分布形态。
动态交通分配的目标：以均衡分配为依据，从而得以及时地采取适当的控制或诱导策略，改善交通流的时空分布，提高路网使用效率，使网络高效流畅地运行。
动态交通分配理论研究：2005年华中科技大学研究出了《基于计算机模拟的动态交通分配方法》。
它使用模拟技术进行动态交通分配的研究,该模拟模型按照Wardrop 用户平衡原理进行交通流分配,同时考虑了时变需求和车辆排队过程,并且在这几个方面都做了改进。
在交通需求部分,把OD 对之间的交通需求视为时间分段常数,反映了高峰和平峰不同时段的交通拥挤程度；在车辆排队过程方面,放弃了传统的把车辆看作是无体积的质点的排队论,提出了基于车流集散波理论和方法确定交叉口前车辆长度的理论,提高了路段阻抗函数的计算精度；在交通流分配部分,采用了改进的多路径交通分配方法,克服了原来算法速度慢、容量小、难以应用于超大网络的弱点。
新算法的快速和大容量,对于特大城市或大区域的交通规划、交通控制及交通诱导系统建设有很好的应用性。
动态交通分配分类：数学模型仿真模型：数学规划、最优控制、变分不等式一、数学规划方法Merchant 和Nemhauser(1978、1978)提出来离散的、非凸的非线性规划模型。
Kuhn-Tucker 条件表明该模型符合动态的War drop 系统最优原则。
在静态假定下,模型可以转换为静态的系统最优分配模型。
Ho(1980)提出了模型的分段线性化算法。
Carey(1986)解决了证明了在Merchant 和Nemhauser(1978)的文章中,M-N 模型的分析是基于模型满足正则条件的假设上的，并在1987 年将M-N 模型改进成为非线性的凸规划模型, 但模型的最大缺点是局限于多个起点、一个终点的简单网络。
Papageogious(1990)论述了动态交通分配的一些框架性问题,提出了一些新观点,但未提出具体模型。
Janson(1991)在静态交通分配的基础上提出了改进的动态交通模型,但其分配过程也是近似的,而不是均衡分配。
Carey(1992)提出动态交通分配的FIFO(first-in-first-out)规则,文章指出当网络扩展为多个终点时,FIFO 规则的这个性质使得动态交通分配的数学规划方法遇到了极大困难。
Janson(1992)提出了一个多目标规划模型,但是该模型的某些假设违反了FIFO 规则。
Jayakrishan 和Tsai 等(1995)改进了Janson 的多目标规划模型,使其满足FIFO 规则。
该模型利用改进的Greenshields 速度-密度关系,建立了单调递增的凸的路段费用函数。
Liu(1993)分析路段行走函数、路段流出函数和FIFO 规则的关系,提出了满足FIFO 规划的路段流出函数形式,并建立了动态系统最优和用户最优模型。
但此类方法也存在着许多不足,如对于一般网络缺乏一种有效的解法。
二、最优化控制方法Luque和Friesz(1980)提出一个应用最优化控制理论解决动态系统最优模型的新思想,将M-N 模型改进成为一个连续的最优控制问题,最优值条件由Pontryagain 极大值定理获得。
Ran 和Shimazaki(1989)、Ran 和Boyce 等(1993)、Friesz 和Luque(1989)、Wie 和Friesz 等(1990)的文章中建立的模型均采用了此种方法建模。
Ran 和Boyce等(1993)就是将一个连续形式的用户最优转化为一个离散的非线性规划问题求解,解法采用F-W 凸组合法。
Liu(1993)分析路段走行函数、路段流出函数与FIFO 规则的关系，提出了满足FIFO 规则的路段流出函数形式，并建立了动态系统最优和用户最优模型。
最优控制理论方法建立的模型具有易于分析的特点,这类模型通常在求解时被转化为离散时间形式的非线性规划、线性规划问题求解。
动态交通分配的最优控制模型是最优控制理论在交通领域的成功应用，其完备的理论体系为解决动态交通控制与诱导问题提供了清晰的思路。
到目前为止，最优控制模型仍然是应用最为广泛的模型，但最终缺乏一个行之有效的算法。
三、VI 模型除了数学规划模型和最优控制模型以外，近十年来研究较多的还有VI 模型。
Smith (1993 )采用了VI 理论建立了基于路径的动态路径选择模型，以及基于路径的出行时间和出行路径双重选择模型。
在基于路径的VI 模型基础上，Ran & Boyce(1994)建立了基于路段的用户最优路径选择VI 模型以及基于路段的用户最优出行时间和出行路径双重选择VI 模型。
VI (Variational inequality)模型的基本思路是将动态交通分配分解为网络加载和网络分配两个过程。
VI 模型的网络加载过程是基于路径的，因此用户在起点按照最小旅行时间原则选定好路径后，就不允许中途改变路径。
这样才能按照预计时间和预选路径将交通量迭加到路网中，进行下一步的均衡分配。
但是在动态交通中,随着路段流量的变化,用户的最小旅行时间是随时变化的,车辆在行驶过程中会不断改变路径,所以VI 模型不太适用于真实的交通网络,但它的网络加载和网络分配方法可以应用于计算机模拟技术上。
四、计算机模拟技术Yagar(1970、1971、1974) 提出了第一个计算机模拟的交通分配模型。
该模型满足wardrop 用户最优原则, 考虑了随时间变化的需求以及排队的形成。
Yagar(1970)也提出了一个具有启发性的动态系统最优模型的算法,该算法被vanAerde和Yaga(1988)改进。
Barstow(1973) 提出了另一个动态用户最优问题的计算机模拟模型。
在他的模型中, 随时间段为常值的需求函数通过流量-密度关系转换为随距离分段为常值的函数。
Mahmasani和peeta(1993 )J ayakrishnan(1992)的模型也是计算机模拟的模型。
计算机模拟的交通分配模型在每一次迭代分配中对出行者的行为假设进行模拟。
这类模型的优点在于相对容易地将交通控制等措施集成进来, 可用来评价I T S 项目中交通信息服务路径诱导的效果。