交通分配
第4章-8_交通分配方法-分配报告

k k 1 步 2、计算各路段阻抗: t a t a ( xa )
a
步 3、按全有全无分配法将各 PA 点对(i. j)的第 k 份出行分布量分配到它们之间的最
k 短路径上;并累加各路段从该步分配新得到的交通量,设为 wa , k k 1 k 步 4、令: xa xa wa ,
a 。
结构严谨,思路明确。但维数太大,约 束条件太多,求解困难。
2、非平衡模型
分配手段 无迭代分配方法 型态 单路径型 多路径型 最短路(全有全无) 容量限制分配 分配 多路径分配 容量限制——多路径 分配 有迭代分配方法
二、最短路(全由全无)交通分配法
在分配中,取路权(两交叉口间的出行时间)
为常数,即假设车辆的路段行驶车速、交叉口延
解: (1)确定各 PA 点对之间的最短路径,如表 2。 (2)将各 PA 点对的出行量全部分配到相应的最短路径上。 (3)累加各路段上的出行分配量,得最后分配结果。如图所示。 表 2 最短路径表
A P 1 3 7 9 3-1 7-4-1 9-8-5-2-1 7-4-5-2-3 9-6-3 1-2-3 1-4-7 3-2-5-4-7 0 9-8-7 1-2-5-8-9 3-6-9 7-8-9 0 1 3 7 9
(j s),
Vs i, j 0
弹性需求平衡分配模型
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。
T (i, j ) F t (i, j )
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。
组合分配平衡模型 在组合分配模型中,交通分配与出行分 布或方式划分为同步进行,并相互影响。 平衡分配模型特点
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。
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
交通平衡
【思考】Q小——车辆沿最短路径——随着Q增加——拥
堵——车辆选择最短、次短——Q继续增加——所有路径 都有被选择的可能。
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第一平衡原理
Wardrop第一平衡原理
如果道路使用者都确切知道网络的交通状态并试图选 择最短路径时,网络将会达到平衡状态。
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
(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 3
3 4
4
OD交通量:t13 600 辆
路阻函数:
t1 ( x1 ) 50 0.01x1 (分) t2 ( x2 ) 0.1x2 (分)
交通规划 第七章 交通分配

• Smock函数
• Overguard函数
• 英国交通部函数
• ……
(3) 交叉口阻抗延误函数
公路交叉口:阻抗比重较小,可以忽略; 城市道路交口:由于比重大,必须考虑。
•不分流向类:交叉口各个流向的阻抗基本相同,或
没有明显规律性流向差别,交叉口阻抗为常数。
tw
0 .9
T (1 -λ )2 2 (1 -λ X )
第七章 交通分配
主要内容
概述 非均衡模型 均衡模型 其他模型 思考与回顾
主题一
概述
主要内容
基本概念 交通网络的计算机表示 交通分配基本原理
一、基本概念
P202-
交通分配 交通阻抗 交通路径
1、交通分配
定义 基本数据 分配过程 分类
(1) 定义
交通分配(Traffic Assignment),又称交通 流分配,是把i、j交通区间的分布(OD)交 通量,按照一定规则,分配到道路网上各条 道路上,并计算各路段交通流量的过程。
3、路径
路段(Link)
交通网络图上,任何两个相邻节点间的交通连线。
路径(Route/Path)
任一OD对之间,出行者选择的一系列连通的有序路 段。(一对OD点之间可能有多条路径)
最短路径(The Shortest Path)
某OD对之间的所有路径中,总阻抗最小的那条路径。 (一个OD对之间可能有多条最短路径)
A:按照路网状态(是否均衡)分类
——平衡模型:用户平衡法、系统平衡法。 ——非平衡模型:最短路、概率多路径法等。
B:按照出行线路是否固定:
——线路固定:公交网、轨道网等。 ——线路不固定:道路网、公路网等。
C:按照分配目的分类
交通运输规划第八章交通分配

交通运输规划第八章:交通分配1. 引言交通分配是交通运输规划中的重要环节之一,旨在合理分配交通资源,提高交通效率,减少交通拥堵,并确保交通运输系统的可持续发展。
本章将介绍交通分配的背景、目标、原则以及具体实施方法。
2. 背景随着城市化进程的加快,交通需求急剧增加,交通拥堵问题日益突出。
为了解决这一问题,交通分配成为必不可少的环节。
通过合理分配交通资源,可以提高交通的运行效率,减少交通堵塞,促进城市发展和居民生活质量的提高。
3. 目标交通分配的目标是实现交通资源的合理配置,优化交通运输系统的运行效率,并确保交通系统的可持续发展。
具体目标如下:•提高交通运输系统的运行效率;•减少交通拥堵,缓解交通压力;•优化交通分配方案,提高交通服务水平;•降低交通事故发生率,提高道路安全性;•保护环境,减少交通对环境的影响。
4. 原则在进行交通分配时,应遵循以下原则:•公平原则:确保交通资源的公平分配,不偏袒任何一方利益。
•高效原则:提高交通运输系统的运行效率,尽可能减少通行时间。
•可持续发展原则:坚持可持续交通发展的理念,注重环境保护和资源的合理利用。
•综合考虑原则:在交通分配时,要综合考虑各种因素,包括道路容量、交通需求、路段状况等。
5. 实施方法在实施交通分配时,可以采用以下方法:5.1 交通流分配交通流分配是指根据交通需求和道路容量,将交通流量按照一定的规则分配到各个路段或交叉口。
可以采用的方法包括:交通矩阵分配、交通模型分配等。
5.2 车辆限制措施为了缓解交通拥堵,可以采取车辆限制措施,如限制高峰时段车辆通行、实施交通限行等。
5.3 公共交通优先通过优化公共交通线路、提高公共交通的服务质量,鼓励居民使用公共交通,减少私家车的使用,从而减少交通堵塞。
5.4 道路改建与建设根据交通需求和道路容量,合理规划道路改建与建设,提高道路通行能力,减少拥堵。
5.5 交通信号控制通过优化交通信号控制系统,合理控制交通流量,提高交通信号的配时方案,从而提高交通运行效率。
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
5
5
5
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
1
2
3
4
5
6
7
8
9
2
2
2
2
2
1
2
1
2
1
1
1
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。
交通规划-第八章分配交通量概要

14
二、非平衡分配方法
全有全无分配法(All-or-nothing Assignment Method) 不考虑交通量对路阻的影响,取路阻为常数。 分配思路:把OD交通量全部(all)分配到该OD对的最短 路径上,其余路径不分配任何交通量(nothing) 计算步骤 初始化,求出自由流状态下所有路段的阻抗; 计算各OD之间的最短路径; 将OD交通量全部分配到相应的最短径路上。 其他分配方法的基本子程序 每次改变路段上的交通量后,重新计算路段阻抗和最 短路径,(对一定的OD交通量)反复进行全有全无分配
q1
q2
21
三、平衡分配方法
Beckmann交通平衡模型:
min Z(x)
xa 0
ta
(
)d
a
subject to
k
f
rs k
qrs
f
rs k
0
各路段阻抗函数积分和最小化
交通流守恒:
各路径交通量之和等于OD交通量
路径流量非负
其中,路段交通量 xa
f rs rs k a,k
r sk
18
三、平衡分配方法
c1=5+0.1f1 q=f1+f2=100辆
路径1
用户平衡的模型化
c2=10+0.025f2
路径2
Wardrop第一原理:同一OD对间所有被利用路径的旅 行时间相等,且不大于其他未被利用路径的旅行时间
平衡条件
c1 min(c1, c2 ) c1 min(c1, c2 )
15
二、非平衡分配方法
增量分配法(Incremental Assignment Method) 考虑交通量对路阻的影响。 分配思路:逐次分配部分OD交通量,根据路网流动状 况,决定下次分配的最短路径 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的阻抗和 各OD对的最短径路 每份OD表均按全有全无法分配到相应的最短路径上
第4章-8 交通分配方法-分配

1 100 60 50 40 30 20
2
3
4
5
6
7
8
9
10
K 1 2 3 4 5 10 40 30 30 25 20
20 20 20 15
10 15 10
10 10
5
5
5
5
5
容量限制交通分配方法流程图
0 步 1、初始化。将 PA 分布矩阵分解成若干份(N 份)。令 k=1, xa 。 ( 0 路段a)
然后分K次用最短路分配模型分配OD量。
每次分配一个OD分表,并且每分配一 次,路权修正一次,路权采用路阻函数 修正,直到把K个OD分表全部分配到网 络上。
容量限制交通分配
出行量T(A--B) = 40+30+20+10
A
40+20 20 10
30+10
40
10 30 30+10 20+40
B
分配次数K与每次的OD量分配率(%)
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:
min f (v) f ij [ Vs (i, j )] f ij [V (i, j )],
i, j s i, j
s.t.
V ( j, k ) V (i, j ) T ( j, s)
s s k i
a
步 5、判定:k=N?若是,停止计算;否则令 k=k+1,返回到第 2 步。
Equilibrium )简称SO
交通分配方法 平衡分配法 如果分配模型满足WARDROP第一、 第二原理,则该方法为平衡分配法。
非平衡分配法
如果采用模拟方法进行分配称之为非
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
DIJKSTRA法(标号法) 算法思想: (1)首先从起点O开始,给每一个节点一个标号,分 为T标号和P标号;T标号表示从起点O到该点的最 短路权的上限;P标号是固定标号,表示O到该点的 最短路权。 (2)标号过程中,T标号一直不在改变,P标号不再 改变,凡是没有表示P标号的点,都标上T标号; (3)算法的每一步就是把某一点的T标号改变为P标 号,直到所有的 T标号都改变为P标号。即得到从 起点O到其他各点的最短路权,标号过程结束
2 [dij ] min[dik d kj ](k 1,2....,n)
式中 n --网络节点数 * --矩阵逻辑运算符号 dik,dkj --矩阵D的相应元素
最短路径辨识
追踪法:从每条最短路径的起点开始,根据 起点到各个节点的最短路权搜索最短路径上 的各个交通节点,直至径路终点。
2 Z 5h1 0.05 h12 10 h2 0.0125 h2 15 h3 0.0125 h32 3000
2.增量分配法 采用 2 等分。 (1) 第 1 次分配 全有全无分配法相同,径路 1 最短。
h1 100 , h2 h3 0, c1 5 0.10100 15, c2 10, c3 15
A
40+20 20 10
30+10
40
10 30 30+10 20+40
B
输入OD矩阵及网络几何信息 分解原OD表成K个OD分表 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
按最短路法分配每一OD点对OD量
最后一OD点对? Y 按最短路法分配每一OD点对OD量 最后一OD点对? Y 累加交叉口、路段交通量 N 转入下一 OD点对
⑨
D
终点 A 起点 A 0 B 200 C 200 D 500
B
200 0 500 100
C
200 500 0 250
D
500 100 250 0
解:(1)确定最短路线如表所示:
表 最短路线
OD点对 A—B A—C A—D B—A B—C B—D 最短路线节点号 1—2—3 1—4—7 1—4—5—6—9 3—2—1 3—6—5—4—7 3—6—9 OD点对 C—A C—B C—D D—A D—B D—C 最短路线节点号 7—4—1 7—4—5—6—3 7—8—9 9—6—5—4—1 9—6—3 9—8—7
2125
最短路和容量限制分配的小结
1.共同点
最短路(全无全有分配)和容量限制分配都是建立在最短路径的基础上。 说明出行者有网络中所有路径的出行时间的正确信息;并且能基于信息做
出正确路径选择决定,即属于确定性的路径选择行为。
2.区别 最短路径选择其路权是常数,即没有考虑通行能力限制和交通拥 挤的影响,是一种理想化的交通分配方法,尤其不适用于拥挤状 态下的交通网络的分配 容量限制交通分配方法其路权是网络中交通量和通行能力的函数, 即考虑了通行能力和交通拥挤的影响。
矩阵迭代法 算法思想 (1)借助距离(路权)矩阵的迭代运算来求 解最短路权的算法 (2)该方法能一次获得任意两点之间的最短 路权矩阵
算法步骤 (1)首先构造路权矩阵,矩阵给出了节点间只 经过一条边到达某点的最短距离 (2)对矩阵进行如下的迭代运算,便可得到经 过两步达到某一点的最短距离
2 D 2 D D [dij ]
静态多路径分配方法
由于交通网络的复杂性和路段上交通状况的 多变性,以及各个出行者主观判断的多样性, 某OD点对之间不同出行者所感知的最短路径 将是不同的、随机的,因此这些出行者所选 择的“最短路径”不一定是同一条,从而出 现多路径选择的现象.
多路径交通分配方法
分配模型 出行者在选择出行线路时带有随机性,因此,各出行线 路被选用的概率可用Logit路径选择模型计算。
(2)第 2 次分配
最短径路变为径路 2
h1 100 , h2 100 , h3 0, c1 5 0.10100 15, c2 10 0.025100 12.5 ,
c3 15
这时,结果接近于均衡解。目标函数为:
2 2 Z 5h1 0.05h12 10h2 0.0125 h2 15h3 0.0125 h3 500 500 1000 125
D
径路3
解: 1. 全有全无分配法 由路段费用函数可知,在路段交通量为零时,径路 1 最短。利用该方法的以下结果:
h1 200 , h2 h3 0, c1 5 0.10 200 25, c2 10, c3 15
因为, c 2 , c3 c1 25 ,所以,没有得到均衡解。 目标函数:
问题
出行者能否完全掌握网络中所有路径的出行时间的正确信息? 能否根据信息做出正确的路径选择决定? 1.出行者渴望选择出行时间最短的路径;——最短路因素
2.出行者不可能掌握网络中所有路径出行时间的正确信息;
3.出行者社会经济属性的不同,做出的决定也会有一定的差 别;——随机性的因素 由此引出了另一种非平衡算法——多路径交通分配方法
第三节 非均衡分配方法
非平衡分配按其分配方式可分为变化路阻和 固定路阻两类,按其分配形态可分为单路径 与多路径两类。
全有全无分配方法 全有全无分配法是将OD交通需求沿最短经路一次分 配到路网上去的方法,也被称为交通需求分配。顾 名思义,全有(all)指将OD交通需求一次性地全部 分配到最短径路上。全无(nothing)指对最短径路 以外的径路不分配交通需求量。 全有全无分配法应用于没有通行能力限制的网络交 通交通量分配等场合。在美国芝加哥城交通解析中, 首次获得应用。另外,后述增量分配法和均衡分配 法中频繁使用。
算法步骤: (1)初始化。给起点1标上P(1)=0,其余各点标上T 标号T1(j)=∞,表示从起点1到1的最短路权为0,到 其他各点的最短路权的上限临时值为∞。标号中括 号内数字表示节点号,下标表示第几步标号。 (2)设经过了(K-1)步标号,节点i是刚得到P标号 的点,则对所有没有得到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},修改它们的标号:
输入OD矩阵及网络几何信息 计算路权 计算最短路权矩阵
辨别各OD点对间的最短路线并分配该OD量 累加交叉口、路段交通量
最后一OD点对? N
转入下一 OD点对
Y 输出各路段、交叉口总分配交通量 最短路分配方法流程图
最短路径
最短路径算法是交通分配的最基本的算法, 几乎所有交通分配方法都要以它作为一个基 本子过程反复调用。 DIJKSTRA法(标号法) 矩阵迭代法 Floyd—Warshall法
P(r , s, k ) exp[ t (k ) t ]
500 500
⑥ 600
1000
700
1000 600
700
100 500 500 100
C
⑦
250 250
⑧
250 250
⑨
D
图 分配交通量(辆/h)
600
容量限制单路径分配方法
将 OD分布矩阵分成若干份(N 份),各份 比重由大到小,具体比重值可以人为任意确 定;从大份开始,每次取一份进行全有全无 分配,每次分配前根据前一次的分配结果用 走行时间公式修正各路段的阻抗值
分配次数K与每次的OD量分配率(%)
分配次数 K 1 2 3 1 100 60 50 40 30 20 2 3 4 5 6 7 8 9 10
4
5 10
40
30 20
30
25 20
20
20 15
10
15 10 10 10 5 5 5 5 5
容量限制单路径交通分配
出行量T(A--B) = 40+30+20+10
0 0 0
0 0 1 0 1 0
节点i 1 2 3 2 3 2 2 4 1 3 5 2 6
4
5 6 7
3
4 3 2
1 5 7
2 4 6 8 3 5 9 4 8
阻抗矩阵 邻接矩阵和邻接目录表都只能表达节点之间 是否相邻,而没能表达相邻节点之间交通线 路的阻抗。针对带阻抗的交通网络图可定义 阻抗矩阵: 其中,矩阵中的元素
算法思想 将OD交通量加载到路网的最短路径上,从而 得到各个路段流量的过程。 出行量 T(A--B)=100辆
A
100
100 100
B
计算步骤 (1)初始化,使路网中所有路段的流量为0, 并求得各路段自由流状态时的阻抗; (2)计算路网中每个OD点对的最短路径; (3)将OD间的交通量全部分配到相应的最短 路径上。
第六章 交通量分配(Traffic Flow Assignment)
第1节 概述 第2节 最短路径 第3节 非均衡分配方法
第一节 概述
径路1 径路2
O
D
径路n
D O
基本数据:
(1) (2) (3) 交通需求量 交通网络 路径选择 日单位、小时单位、连续体。 信号的有无,单向通行的有无,等。 确定型、不确定型。
算法步骤: 设某路径的起点是r,终点是s (1)从起点r开始,寻找与r相邻的节点i满足:
d ri Lmin (i, s) Lmin (r, s)
则路段【r,i】便是从r到s最短路径上的一段; (2)寻找与i相邻的一点j,使其满足
d ij Lmin ( j, s) Lmin (i, s)
输出结果为:
(1) (2) 路段、径路交通量:路网上“瓶径” ,不确定型行驶时间。 服务水平:道路网的规划、评价。
路径与最短路径 1)路段:交通网络上相邻两个节点之间的交通线路 称作“路段”。 2)路径:交通网络上任意一对OD点之间,从产生点 到吸引点一串连通的路段的有序排列叫作这对OD 点之间的路径。一对OD点之间可以有多条路径。 3)最短路径:一对OD点之间的路径中总阻抗最小的 路径叫“最短路径”