动态交通分配模型的文献综述
《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、引言随着城市化进程的加速和交通工具的多样化，交通系统的复杂性日益增加，动态交通分配问题愈发重要。
本文旨在探讨多种情形下的动态交通分配演化模型研究，以期为城市交通规划和管理工作提供科学依据。
本文首先介绍研究背景及意义，然后阐述国内外相关领域的研究现状和不足，最后提出本文的研究目的和内容。
二、研究背景及意义动态交通分配是现代交通工程学研究的重要领域之一，其核心思想是根据实时交通信息，将交通流合理分配到不同的道路和时间段上，以实现交通系统的最优运行。
随着城市交通网络的日益复杂化，以及智能交通系统的快速发展，动态交通分配问题变得越来越重要。
因此，研究多种情形下的动态交通分配演化模型，对于提高城市交通系统的运行效率、减少拥堵、降低能源消耗和环境污染等方面具有重要意义。
三、国内外研究现状及不足目前，国内外学者在动态交通分配领域进行了大量研究，取得了一定的成果。
然而，仍存在一些不足之处。
例如，现有模型大多关注单一情景下的交通分配问题，缺乏对多种情形下交通分配演化规律的研究；此外，现有模型往往忽略了个体出行者的行为差异和异质性，难以反映真实交通系统的复杂性。
因此，本文旨在研究多种情形下的动态交通分配演化模型，以弥补现有研究的不足。
四、研究内容与方法本文采用理论分析和实证研究相结合的方法，对多种情形下的动态交通分配演化模型进行研究。
首先，建立多种情形下的动态交通分配模型，包括不同时间段、不同交通状况、不同道路条件等情形；其次，通过数值模拟和实证分析等方法，对模型进行验证和优化；最后，将研究成果应用于实际交通系统中，评估其对城市交通系统的影响。
在具体研究过程中，本文将采用以下方法：1. 文献综述法：梳理国内外相关领域的研究成果和不足，为本文的研究提供理论依据。
2. 建模与仿真法：建立多种情形下的动态交通分配模型，通过数值模拟和实证分析等方法对模型进行验证和优化。
3. 实证研究法：将研究成果应用于实际交通系统中，收集相关数据，评估其对城市交通系统的影响。
1.1节文献综述
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[1][2]，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[3][4]，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[5][6]，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。
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[7]。
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。
描述交通流传播的约束条件主要包括:(1)流量演化方程;(2)流量守恒方程;(3)先进先出(first-in-first-out，简称FIFO)限制条件[8][9];(4)元胞传输模型[4][10]等。
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。
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。
《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、引言随着城市化进程的加速，交通问题日益突出，交通分配问题成为了城市交通规划和管理的重要研究领域。
动态交通分配模型是解决交通分配问题的重要工具之一，其能够根据实时交通信息对交通流量进行分配和预测。
本文将介绍在多种情形下动态交通分配演化模型的研究现状，包括研究背景、目的、方法以及研究成果等内容。
二、动态交通分配模型的背景与意义动态交通分配模型是城市交通规划和管理的重要工具之一，其能够根据实时交通信息对交通流量进行分配和预测。
随着城市交通网络的日益复杂化，传统的静态交通分配模型已经无法满足现实需求，因此动态交通分配模型的研究显得尤为重要。
该模型能够更好地反映交通流量的实时变化，为城市交通规划和管理提供更加准确的数据支持。
三、多种情形下的动态交通分配模型研究（一）基本动态交通分配模型基本动态交通分配模型是基于用户均衡原则的，即每个出行者都希望选择最短路径进行出行。
该模型通过建立道路网络流量模型、路阻函数以及优化算法等，对实时交通信息进行收集和处理，实现对交通流量的准确预测和分配。
（二）复杂情形下的动态交通分配模型随着城市交通网络的复杂化，出现了多种复杂情形下的动态交通分配模型。
例如，考虑多模式交通方式的动态交通分配模型、考虑多用户类型的动态交通分配模型以及考虑不确定因素的动态交通分配模型等。
这些模型能够更好地反映现实情况下的交通流量变化，为城市交通规划和管理提供更加准确的依据。
（三）演化模型研究演化模型是研究动态交通分配模型演化的重要手段之一。
通过对不同情形下的动态交通分配模型的演化过程进行研究，可以更好地理解模型的运行机制和优化方向。
同时，演化模型还可以用于评估不同模型的性能和适用性，为城市交通规划和管理提供更加科学的决策支持。
四、研究成果及展望目前，国内外学者在多种情形下的动态交通分配演化模型研究方面已经取得了一定的成果。
例如，有学者研究了多模式交通方式下的动态交通分配模型的演化过程，并提出了相应的优化算法；有学者考虑了多用户类型的实际情况，建立了更加贴近现实的动态交通分配模型；还有学者研究了不确定因素对动态交通分配模型的影响等。
交通工程毕业论文文献综述
交通工程毕业论文文献综述一、引言交通工程是研究和规划交通系统的学科，其研究内容涉及交通网络、交通运输管理、道路设计、交通流理论等。
随着城市化进程和交通需求的增加，交通工程的研究和应用变得越来越重要。
本文旨在对交通工程领域相关的文献进行梳理和综述，为交通工程毕业论文的撰写提供参考和指导。
二、交通系统规划与管理1. 交通规划与设计交通规划与设计是交通工程中的重要环节，其目的是通过科学的规划和设计手段来优化交通网络的配置和交通设施的布局。
在文献综述中，可以探讨交通规划与设计的方法、模型及其在具体案例中的应用。
2. 交通系统管理与控制交通系统管理与控制是指通过信息技术和通信工具来监测和调度交通流量，以提高交通网络的运行效率和出行体验。
文献综述中可以讨论交通系统管理与控制的关键技术，如交通信号控制、智能交通系统等，并介绍其在实际应用中的效果和局限性。
三、交通流理论与模型1. 交通流理论交通流理论研究交通流量的形成、演化和稳定特性，并通过建立数学模型来描述和预测交通流的行为。
在文献综述中，可以介绍交通流理论的基本概念和发展历程，以及不同交通流模型的优缺点。
2. 交通模型与仿真交通模型和仿真是交通工程领域常用的研究方法，通过建立交通系统的数学模型和仿真平台，可以快速评估不同交通管理策略的效果和影响。
在文献综述中，可以对交通模型和仿真技术进行综述，并结合具体案例分析其应用价值。
四、交通工程技术与应用1. 道路设计与交通安全道路设计是交通工程中的重要环节，合理布局和设计道路可以提高交通的运行效率和安全性。
在文献综述中，可以介绍道路设计的原则、方法和技术，以及交通安全管理的策略和措施。
2. 公共交通与出行行为公共交通是城市交通系统中的重要组成部分，其规划和运营对于解决城市交通拥堵和环境污染问题具有重要意义。
在文献综述中，可以探讨公共交通规划的原则和方法，以及出行行为对公共交通需求的影响因素。
五、结论本文对交通工程领域的相关文献进行了综述，围绕交通系统规划与管理、交通流理论与模型、交通工程技术与应用等方面进行了论述。
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。
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。
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。
《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：本文着重探讨在多种情形下动态交通分配演化模型的研究。
我们通过对不同情形下的交通网络特性进行分析，提出一个全面而复杂的模型来模拟动态交通分配过程。
本研究的目标在于提高交通网络的运行效率，优化交通流量的分配，以应对日益增长的城市交通压力。
一、引言随着城市化进程的加速，交通问题日益突出，尤其是在高峰期，道路拥堵、交通流量分配不均等问题日益严重。
为了解决这些问题，我们需要深入研究动态交通分配演化模型。
这种模型可以帮助我们理解交通流量的变化规律，预测未来的交通状况，从而优化交通网络，提高交通效率。
二、动态交通分配演化模型的构建1. 模型的基本假设和参数设定我们的模型基于以下几个基本假设：交通网络是连通的，交通流量的变化受到多种因素的影响，包括时间、地点、天气等。
我们设定一系列参数来描述这些因素，如道路的通行能力、交通流量的变化速率等。
2. 模型的构建过程我们采用多智能体模拟的方法来构建模型。
我们将道路网络中的每一个节点和路段视为一个智能体，每个智能体都有自己的属性和行为。
我们通过模拟这些智能体的交互和变化，来模拟整个交通网络的动态变化过程。
3. 模型的分类和比较我们的模型可以根据不同的情形进行分类，如正常情况下的交通分配模型、拥堵情况下的交通分配模型、恶劣天气下的交通分配模型等。
每一种模型都有其独特的特性和适用范围，我们通过对这些模型的比较和分析，可以更好地理解交通分配的演化过程。
三、多种情形下的动态交通分配演化模型研究1. 正常情况下的交通分配演化在正常情况下，交通流量较为稳定，我们可以使用线性规划等方法进行交通分配。
我们的模型可以模拟这种情况下的交通分配过程，预测未来的交通状况。
2. 拥堵情况下的交通分配演化在拥堵情况下，交通流量分配会发生变化，部分路段会出现拥堵现象。
我们的模型可以模拟这种变化过程，分析拥堵的成因和传播过程，从而为优化交通流量分配提供依据。
动态交通分配文献
动态交通分配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。
该问题不仅是城市交通控制和诱导的前提，而且是城市交通网络收费系统的基础。
更是城市交通系统规划和评估的关键。
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[1,2]。
动态交通分配仿真模型通过计算机模拟技术实现城市交通网络中所有用户的路径选择行为并完成网络中交通量分配。
第一个动态交通分配仿真模型是Yaga 与1971年提出，同时他还给出了该模型的求解算法。
自此之后Van Aerde、Mahmassani、Ben-Akiva和Jayakrishnan等人又分别给出了各种动态交通分配仿真模型及其相应的求解算法[3,4]。
在这些模型中以INTEGRATION、DYNASMART和DYNAMIC最为典型。
虽然动态交通分配仿真模型可相对容易地将交通控制等措施集成进来，且可用于评价ITS项目中交通信息服务、路径诱导效果等等，然而此类模型的分析能力较差，很难从模型本身分析出模型解的性能。
第—个动态交通分配数学规划模型是文献[5]中给出的M—N模型，该模型是一个离散时间、非凸的非线性规划，其K—T条件表明它符合动态系统最优准则。
白该模型提出之后。
Ho于1980年提出该模型的连续线性优化解法，并提出应用嵌套式分解算法在超立方并行计算机上求解的方法；Carey于1987年证明该模型满足线性无关的约束规格．并将其改进成为非线性凸规划模型。
因为M—N模型及其改进模型局限于多起点单一终点的简单网络。
所以研究者们开始考虑将其扩展到一般网络。
JansoⅡ于1992年提出一个一般网络上的动态交通分配多目标规划模型。
然而该模型的某些假设违反了先人先出(First In First Out)规则；之后该模型被改进成能够满足FIFO规则动态系统最优交通分配模型和动态用户最优交通分配模型。
《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。
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。
文献综述_交通分配模型综述
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
即
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。
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。
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。
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。
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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。
Ukkusuri和Wallerl(2008)[7]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模型更易于求解，但上述两个基于元胞传输模型的DTA模型均仅适用于单一起点的网络。
（2）最优控制模型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(1989)[8]基于路段的最优控制模型讨论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模型可以看作是Beckmann模型通过瞬间用户路径费用平衡的动态推广。
其他有代表性的最优控制模型有：Ran和Shimazaki(1989a、1989b)[9][10]基于路段的SO-DA T模型、Wie(1990)[11]考虑了弹性需求条件下的UE-DTA模型、Ran(l 993)[12]将路段驶入流量和驶出流量为控制变量的UE-DTA模型等。
（3）变分不等式方法变分不等式(VI)理论在DTA领域的成功应用为DTA问题的建模构造了一个通用的建模平台，如不动点、最优化以及互补性问题，能够处理更现实的交通问题。
VI模型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。
Dafermos(1980)[13]首先将变分不等式方法引入了静态交通平衡建模领域。
Drissi-Kaitoun(1992、1993)[14][15]通过时间、空间扩展网络技术直接将静态VI交通流分配模型扩展到动态VI交通流分配模型。
国内学者也利用VI方法对DTA问题进行探讨，周溪召(2002)[16]考虑了三种路径选择行为:选择固定路径、选择具有最短理解出行时间的路径、选择最小实际出行时间路径，在允许交通阻抗函数非对称的前提下，将三种路径行为综合表达为一个与之等价的VI模型。
任华玲和高自友(2003、2004、2007)[17][18]针对瞬时动态用户最优条件建立了一系列变分不等式模型，探讨了基于VI的动态用户最优基本模型与算法，并考虑了路段能力有限制、ATIS占有率等实际交通问题。
连爱萍等(2007)[19]将路段的元胞传输模型作为流量演进方程，构造了基于路段变量的动态用户最优VI模型，减少路段流量及流出率变量,从而减化了模型求解。
动态交通流分配仿真模型研究综述与动态交通解析分配模型相比，动态交通流分配仿真模型没有明确的数学表达式，没有严谨的解的性质，求解结果精确度不高，从学术的角度看并没有解析模型对学者有吸引力；但仿真模型具有有效的求解算法，能够直观地体现各影响因素之间的相互作用，适用于大型真实交通网络的交通分析，可用来评价交通管理措施、交通信息服务、路径诱导效果等。
另一方面，从实用角度看，解的收敛性和唯一性的要求在实际应用中并不是特别重要。
仿真模型能够高效的描述逼真的交通现实，因而具有很好的应用价值，常被称为面向应用的动态交通流分配模型或应用型模型。
根据应用层次的不同，DTA仿真模型可以分配三类：宏观(Macroscopic)模型、中观(Mesoscopic)模型和微观(Microscopic)模型。
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，适用于城市长期交通规划。
代表性的宏观模型与研究有：DYNAMIC(Yu,Van Aerde,1998)[20]、METACOR(Diakaki等，1997)[21]、METANET(Hegyi等，2005)[22]。
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，能够精准地描述每一时刻每一辆车的驾驶行为和相互作用，计算量大，适应于中小规模路网的交通模拟。
代表性的微观模型与研究有：CORSIM(Molina等，2005)[23]、MITSIM(Yang 等，1996)[24]、PARAMICS (Chu等，2004)[25]、VISSIM(Stevanovic等，2008)[26]。
中观模型介于宏观和微观两种模型之间,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。
因而，中观仿真模型在处理大中型路网的交通流分配问题中有着独特的优势，近年来受到广泛的关注。
中观模型的共同特点是：具有丰富的驾驶员路径选择模型，能够清晰地反应交通运行情况以及时变特征，代表性的模型与研究有DynaSinart(Jia等，2010)[27]、DynaMIT(Balakrishna等，2007)[28]、INTEGRA TION (Park等，2010 )[29]。
多模式交通研究综述在现有交通流分配中，一种交通方式出行行为被广泛研究，而对于城市规模越来越大的如北京、上海等国际都市，单一的交通方式已经无法满足居民的出行要求，其出行路径多数使用两种或两种以上的交通方式，这就衍生了组合出行的概念。
由于我国的交通建设正处于大力发展阶段，人们对组合出行的认识不够全面，现有研究也处于起步阶段。
多数组合出行构建的数学模型是静态的，其中利用变分不等式方法构建模型得到大多数的应用。
比如Fern ández et al(1994)[30]和Liu et al(2009)[31]都应用图论求解小汽车和地铁的组合出行，且都应用了F-W(Frank-Wolfe)算法，都没有给出解的性质；Florian etal(2000)[32]根据高斯-塞德尔迭代法对步行、小汽车、地铁、公交车四种交通方式组合出行建立了静态的变分不等式模型；Abdelghany(2001)[33]使用了超级网络的路网模型，对小汽车、公交车、地铁和高载量汽车的组合出行建立了动态解析模型；Wu and Lam(2002)[34]基于交通的弹性需求,分析步行和公交车的组合出行，使用了成本逼近法(CA)求解静态变分不等式模型。
相继平均法(MSA)在组合出行中应用较为广泛，黄海军(2006)[35]]、李红莲(2011)[36]、秦焕美等(2012)[37]都基于固定出行需求求解静态模型,其中黄和李也有研究弹性需求下的静态模型。
孟梦等(2013)[38]基于弹性需求在认为出行模式和路阻随机的条件下,分析交通均衡条件,构建变分不等式模型。
对MSA 进行优化得到连续权重平均法减少了迭代次数。
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