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 of

dynamic traffic assignment

122251104 Liu Jun jun

The class1203

Abstract: 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 algorithm

1 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。 因此要比较有效的解决城市交通拥挤问题不能单纯的依靠增加道路面积和长度，而要不断完善路网结构和加强交通现代化。因此如何高效合理地利用现有路网设施资源提高交通路网运营水平及其安全性使运输系统为经济发展提供更为有利的支持已成为目前政府急待解决的问题。信息作用下的动态交通配流问题是智能交通系统的核心理论内容和关键技术。本文介绍了三种动态交通分配模型。第一种是多用户动态交通分配算法，它可以用来解决城市交通拥挤及阻塞问题为出行者提供尽可能多的交通信息；第二种是基于多时段动态交通分配方法是基于时段划分的，它不仅反映不同时段交通量的变化规律，而且在分配过程中考虑路网中的交通阻抗，充分反映已有交通量对交通分配的影响。该模型能够反映交通网络的动态属性，从而为交通诱导提供必要的可用信息；第三种是一种新的模糊动态交通分配模型，采用模糊集合理论描述动态路段旅行时间和路径旅行时间，然后应用可变模糊截集的模糊图方法找出模糊最短路径集合，并计算出各条路径的隶属函数，最后采用C-LOGIT 模型实现网络加载。

2 基于多时段动态交通分配模型

2.1 模型描述

多时段动态用户配流模型，将所考虑的时段分为若干个时段，每个时段的交通流受前面时段的影响，并利用经典的Beckmann 解决UE 模型的方法，得出类似于UE 均衡条件。为了与静态UE 模型区别，本文模型称为动态UE 模型，该模型假设：①每个时段交通出行量已知；②每个路段上的路阻函数ta(x)已知(即路段运行时间与路段交通量z 有关)。

本文所建立的是动态多时段UE 配流模型，将所考虑的大时段[o ，T]分为m 个小时段t 1；t 2…，t m ,即 ∑t i m t=i =T ，

t i 即为第i 个时段，每个时段可相等，也可以不相等。本文所用的符号含义如下： A (k)为以节点k 为起点的所有路段集合；

B (k)为以节点k 为终点的所有路段集合；

q rs (t i )为在t i 时段，节点r 产生的流向s 的流量，q rs (t i )已知；

t a （q ）为路段a 流量为q 的广义行驶时间（即路阻函数），这种函数关系已知；

O a s (t i )为t i 时刻路段a 上流向终点s 的流出量；

x a (t i )为t i 时刻路段a 上的流量（交通分配量）；

O a (t i )为t i 时刻路段a 上的流出量；

O a (t i )=∑O a s (t i )s ；

e a （t i ）为t i 时段末路段a 上的流量；

f k rs （t i ）为t i 时段，分配在起点r 终点s 的第k 条路径上的流量；

δa,k rs ={ 1 a ∈k

0 a ∈k