DTA动态交通分配
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。
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。
vissim 动态交通分配操作步骤
vissim 动态交通分配操作步骤Vissim动态交通分配操作步骤Vissim是一种用于模拟和分析交通流的软件，可以帮助交通规划师和交通工程师研究和改进交通系统。
其中一个重要的功能是动态交通分配，它可以根据交通需求和路网情况，合理分配交通流量。
下面是Vissim动态交通分配的操作步骤：1. 导入路网数据：首先，需要将路网数据导入Vissim软件中。
这包括道路网络、交叉口、车道、信号灯等信息。
可以通过导入xml 或者其他支持的文件格式来完成。
2. 定义交通需求：在进行动态交通分配之前，需要定义交通需求，即确定特定时间段内的交通流量。
可以根据实际情况，设置不同的OD（origin-destination）需求矩阵。
3. 设置交通分配参数：在进行交通分配之前，需要设置相关的参数。
包括交通分配算法、收敛准则、迭代次数等。
不同的参数设置会影响交通分配结果，需要根据实际情况进行合理选择。
4. 进行交通分配：在设置好参数后，可以开始进行交通分配。
Vissim根据路网数据和交通需求，利用交通分配算法，计算出各个路段上的交通流量。
5. 分析交通分配结果：完成交通分配后，可以对结果进行分析。
可以通过查看交通流量、速度、延误等指标，评估交通分配的效果。
如果需要，还可以对结果进行可视化展示，以便更直观地理解交通流量的分布情况。
6. 优化交通分配：根据分析结果，可以对交通分配进行优化。
可以调整交通需求、修改路网设置、改变交通分配算法等，以改善交通系统的运行效果。
通过多次迭代优化，最终得到满意的交通分配结果。
7. 输出结果：最后，可以将交通分配结果导出为报告或者其他文件格式。
这样可以方便与其他人员共享交通分配结果，或者进行进一步的分析和决策。
需要注意的是，Vissim动态交通分配是一个复杂的过程，需要掌握一定的交通规划和交通工程知识。
在进行交通分配之前，需要对路网数据和交通需求进行充分的了解和分析。
同时，对交通分配参数的设置也需要具备一定的经验和技巧。
交通仿真课程中动态交通分配教学效果分析
交通仿真课程中动态交通分配教学效果分析作者：章立辉来源：《高教学刊》2019年第17期摘 ;要：交通仿真课程一般以微观交通仿真为主建立教学体系。
而微观交通仿真越来越难以满足不断增长的工程实践需求，因此对浙江大学研究生课程《交通仿真技术》进行教学改革，将动态交通分配及中观交通仿真的知识点融入到课程体系中。
为评价教学改革效果，对新课程体系实施前后，学生掌握动态交通分配相关知识进行课题测试。
文章给出两次测试具体结果，并采用T检验，对比两次测试的得分情况。
T检验所得p值远小于0.01，因此可以得出结论，新课程体系实施后学生对于动态交通分配及中观交通仿真相关知识掌握显著提高，置信度远高于99%。
关键词：动态交通分配;交通仿真;课程教学;效果分析中图分类号：G640 ; ; ; ; 文献标志码：A ; ; ; ; 文章编号：2096-000X（2019）17-0086-03Abstract： Traffic simulation courses are normally built based on microscopic traffic simulation. Due to its limitations， microscopic simulation becomes unable to accommodate the needs raised in field projects， thus， course reformation was performed to fuse teaching materials related to dynamic traffic assignment and mesoscopic traffic simulation. To evaluate the effect of the course reformation， tests on dynamic traffic assignment and simulation were carried out before and after the course reformation. This paper gives the results of the two tests， and applies T-tests to compare the two groups of scores students obtained in the tests. The p-values in the T-tests are all far smaller than 0.01， so， conclusions can be drawn that students did gain knowledge about dynamic traffic assignment and mesoscopic traffic simulation through the new course study.Keywords： dynamic traffic simulation; traffic simulation; course teaching; evaluation一、概述课程《交通仿真技术》为浙江大学交通工程相关专业研究生的核心课程。
《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。
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。
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。
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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0D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FIF0(first-in-first-out) 规则, 文章指出当网络扩展为多个终点时,FIF0 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FIF0 规则。
Jayakrishan 和Tsai等(1995)改进了Jan son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。
Mahmasan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。