第08章 交通分配(2)
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第八章_交通分配

在交通分配理论中,以 Wardrop第一原理为基本 指导思想的分配方法比较多。国际上通常将交通 分配方法分为平衡分配和非平衡分配两大类。
对于完全满足Wardrop原理定义的平衡状态,则称 为平衡分配方法;
对于采用启发式方法或其他近似方法的分配模型 ,则称为非平衡分配方法。
【例题】
设OD之间交通量为q=2000辆,有两条径路a与b。径 路a行驶时间短,但是通过通行能力小,径路b行驶 时间长,但通行能力大。假设各自的行驶时间( min)与流量的关系:
ta t0[1 (Va / ca ) ]
零流阻抗
实际通行能力
2.节点处的阻抗
节点处的阻抗是指车辆在交通网络节点处主要指在交叉口处的 阻抗。交叉口阻抗与交叉口的形式、信号控制系统的配时、交 叉口的通过能力等因素有关。在城市交通网络的实际出行时间 中,除路段行驶时间外,交叉口延误占有较大的比重,特别是 在高峰期间,交叉口拥挤比较严重时,交叉口延误可能会超过 路段行驶时间。
1、交通小区划分 交通调查和规划前,需要先将规划区域划
分成若干交通小区。是进行现状OD调查和 未来OD预测的基础。 2、交通网络的组成 在城市交通规划中,主要对快速路、主干 道、次干转换
交通小区和网络确定后,需要将小区间OD量作用点转移到与该 小区质心比较靠近的交通网络节点上。
当饱和度较大 x>0.67 时,该公式不再适用
已有的城市道路交通分配理论一直忽略节 点阻抗这个问题,借用从城市间公路上获 得的行驶时间的BPR函数作为城市道路网上 的阻抗,只计算路段上的阻抗。
三、路径与最短径路
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OD点对之间,从发生点到吸引点一串连 通的路段的有序排列叫做这一OD点对之间的路径。一个OD 点对点之间可以有多条路径。
10 交通运输规划原理:第八章 交通分配预测(中)

阻抗为常数的多路径分配方法主要有两个:Logit方法和Probit方法。
第3节 非均衡分配法
4、阻抗为常数的多路径分配方法 4.1 Logit方法
设点对OD(r,s)之间每个出行者总是选择他认为阻抗最 小的路径k(称出行者主观判断的阻抗值为“感知阻抗”):
Pkrs Pr(Ckrs Clrs , l k )
容量限制多路径分配
第3节 非均衡分配法
1、全有全无法 1.1简介
(All—or—Nothing Assignment Method,简称0—1分配法)
是最简单的分配方法,该方法不考虑路网的拥挤程度,取路阻 为常数,即假设车辆的路段行驶速度、交叉口延误不受路段、交叉 口交通负荷的影响。每一个OD对的交通量全部分配到它们之间的最 短路径上,其它路径分配不到交通量。
6
v9
3
14
9
v7
1
9, v3
v10 10, v7
13, v9 v11
最短路径辨识
通过Dijkstra算法或矩阵迭代法得到最短路权矩阵后,还需要把每一 个节点对之间具体的最短路径寻找出来,将交通流分配上去,进而进行网 络的规划。
最短路径辨识采用追踪法:从每条最短路径的起点开始,根据起点到 各节点的最短路权搜索最短路径上的各个交通节点,直至路径终点。 算法思想:
最短路算法问题包含两个子问题:两点间最小阻抗的计算和两点 间最小阻抗路径的辨识,前者是解决后者的前提。许多算法都是将这 两个子问题分开考虑,设计出来的算法是分别单独求出最小阻抗和最 短路径。
在各类文献中,有关交通流分配最短路径的算法很多,如标号法、 矩阵迭代法、Floyd-Warshall法等。
最短路径算法- Dijkstra法
第3节 非均衡分配法
4、阻抗为常数的多路径分配方法 4.1 Logit方法
设点对OD(r,s)之间每个出行者总是选择他认为阻抗最 小的路径k(称出行者主观判断的阻抗值为“感知阻抗”):
Pkrs Pr(Ckrs Clrs , l k )
容量限制多路径分配
第3节 非均衡分配法
1、全有全无法 1.1简介
(All—or—Nothing Assignment Method,简称0—1分配法)
是最简单的分配方法,该方法不考虑路网的拥挤程度,取路阻 为常数,即假设车辆的路段行驶速度、交叉口延误不受路段、交叉 口交通负荷的影响。每一个OD对的交通量全部分配到它们之间的最 短路径上,其它路径分配不到交通量。
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v9
3
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v7
1
9, v3
v10 10, v7
13, v9 v11
最短路径辨识
通过Dijkstra算法或矩阵迭代法得到最短路权矩阵后,还需要把每一 个节点对之间具体的最短路径寻找出来,将交通流分配上去,进而进行网 络的规划。
最短路径辨识采用追踪法:从每条最短路径的起点开始,根据起点到 各节点的最短路权搜索最短路径上的各个交通节点,直至路径终点。 算法思想:
最短路算法问题包含两个子问题:两点间最小阻抗的计算和两点 间最小阻抗路径的辨识,前者是解决后者的前提。许多算法都是将这 两个子问题分开考虑,设计出来的算法是分别单独求出最小阻抗和最 短路径。
在各类文献中,有关交通流分配最短路径的算法很多,如标号法、 矩阵迭代法、Floyd-Warshall法等。
最短路径算法- Dijkstra法
第9章+交通需求预测的OD反推方法

和 2 用最大似然法求出,其出发点是使路段交通
量的发生概率最大。
* k 2 1 1 xa xa exp k 2 k 2 2 xa 2 xa
max
L
aA
a A
* k 2 1 1 xa xa exp k 2 k 2 2 X a 2 X a
(11.2)
取自然对数,
* k 2 1 1 xa xa k ln L ln 2 ln x a ln k 2 2 2 xa a A 2
1 k ln 2 ln X a 2 a A 2
5、静态方法和动态方法
推算所依据的预测交通量和欲推算的OD交通 量不随时间变化和随时间变化的方法 某种具体方法可以按上述各种分类归结为其中 某类方法,比如,某种方法可以是静态的、全 部的、比例分配的,有现存OD交通量可利用 的非结构化的方法。
三 由现存OD交通量推算现状OD方法(误差平 方和最小方法)
例题9-1
解
二、由路段交通量推算OD交通量方法分类 处理对象问题、补充信息的方法、确定推算解的依据 1、局部方法和全局方法 – 局部方法:是以分析单独的或少数几个交叉口及 道路区间的交通状况为目的,用于审核较小范围 的交通管理规划。 – 全局方法:是以大范围的网络交通流为对象,用 于推算和分析都市内部或都市之间的交通需求。
四
最大熵法
前提条件 – 起讫点间的径路选择概率事先给定; – 参考OD交通量和路段实测交通量已知。 原理 – 路段的计算交通量与参考交通量发生概率一 致的条件下,出现概率最大的OD交通量, 即为所求的解。
交通流分配2

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一、全有全无分配方法(All-or-Nothing Assignment Method,简称0-1分配法)
1、基本原理
不考虑路网的拥挤效果,取路阻为常数,每一个 OD 对的交通 量被全部分配在连接 OD 点对的最短径路上,其他径路上分配 不到交通量。 全有(all):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量。
3000
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二、增量分配法(Incremental Assignment Method,简称IA分配法)
分为两种:
容量限制—增量分配法 容量限制—迭代平衡分配法
增量分配法有两个优点:
• 变阻抗的交通流分配方法,近似的平衡分配方法。 • 易于编程;
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(一)容量限制—增量分配法
2、交通网络的组成
路段和节点。
五、交通小区与交通网络的对应
3、OD作用点和网络节点的对应与转换
基本原则:需要将小区间OD量作用点转移到与该小
区质心比较靠近的交通网络节点上。 两种方法:
1、一区单节点方法 2、一区多节点方法:
认为小区OD量的产生是“面”产生的结果,小区OD量
可能产生在路段的起点、终点或者是路段中的某一点。
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OD作用点和网络节点的对应与转换举例:
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第三节 非平衡分配方法
国际上通常将交通流分配方法分为平衡分配和 非平衡分配两大类。 一、非平衡分配方法 对于采用启发式方法或其它 近似方法的分配模型,则称为非平衡分配方法。 非平衡分配方法主要有: 全有全无分配方法 增量分配法 迭代加权法 二、平衡分配方法 对于完全满足Wardrop平衡原理 的分配方法,则称为平衡分配方法。 用户平衡分配模型 系统最优分配模型
一、全有全无分配方法(All-or-Nothing Assignment Method,简称0-1分配法)
1、基本原理
不考虑路网的拥挤效果,取路阻为常数,每一个 OD 对的交通 量被全部分配在连接 OD 点对的最短径路上,其他径路上分配 不到交通量。 全有(all):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量。
3000
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二、增量分配法(Incremental Assignment Method,简称IA分配法)
分为两种:
容量限制—增量分配法 容量限制—迭代平衡分配法
增量分配法有两个优点:
• 变阻抗的交通流分配方法,近似的平衡分配方法。 • 易于编程;
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(一)容量限制—增量分配法
2、交通网络的组成
路段和节点。
五、交通小区与交通网络的对应
3、OD作用点和网络节点的对应与转换
基本原则:需要将小区间OD量作用点转移到与该小
区质心比较靠近的交通网络节点上。 两种方法:
1、一区单节点方法 2、一区多节点方法:
认为小区OD量的产生是“面”产生的结果,小区OD量
可能产生在路段的起点、终点或者是路段中的某一点。
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OD作用点和网络节点的对应与转换举例:
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第三节 非平衡分配方法
国际上通常将交通流分配方法分为平衡分配和 非平衡分配两大类。 一、非平衡分配方法 对于采用启发式方法或其它 近似方法的分配模型,则称为非平衡分配方法。 非平衡分配方法主要有: 全有全无分配方法 增量分配法 迭代加权法 二、平衡分配方法 对于完全满足Wardrop平衡原理 的分配方法,则称为平衡分配方法。 用户平衡分配模型 系统最优分配模型
交通流分配

源于资源分配的研究
• 在1940年到1954年期间, Cowles Commission 是当时在数 理经济学以及运用数学规划来分析经济问题等方面最领先 的学术研究中心。Cowles的经济学家在经济科学方面共有 12名Nobel获得者,其中8位在1940~1954期间从事研究。
• “资源分配理论(Theory of Resources Allocation)‖研究开 始于1951年,由兰德公司(Rand Corporation )提供支持. • 研究小组在进行道路网络的有效性研究时,提出了“网络 均衡”。
• Duffin (1947) 表明一个半线性传导体的电 路网络有稳定的电流状态的关键在于定义 在每条导线上“传导体函数”的积分。 • Nash (1951) 提出了非合作关系下的博弈 论,UE可看作是它的一个特例。 • Wardrop (1952) 提出了两条准则,但没 有给出数学描述。
其它有关网络均衡研究 (Studies出版之后)
交通运输规划与设计
刘杨 liuyangits@
交通流分配
• 将预测获得机动车OD交通量,根据 已知的道路网描述,按照一定的规则, 符合实际地分配到,并据此对城市交通网 络的使用状况做出分析和评价。
第八章 交通流分配 (Traffic Assignment)
• 1955年12月27日,McGuire和Beckmann收到来信,信 上建议Studies将付印, 售价4美元。该书同时也被 Oxford大学出版社出版,售价32先令。到1959为止,该 书已被3次印刷。1959年,该书的西班牙版问世。
• 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
第八章 交通流分配(Wardrop平衡原理)

一道路网平衡状态的定义若所有道路使用者驾驶员都准确知道各条道路所需的行驶时间并选择行驶时间最短的道路最终被利用的各条道路的行驶时间会相等没被利用的道路的行驶时间更长
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)
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)
第八章 交通流分配(Wardrop平衡原理)

思考习题
Braess悖论
1
qod=6
o 1 : t1 ( x1 ) 50 x1
o d
2 d : t2 ( x2 ) 50 x2 o 2 : t3 ( x3 ) 10 x3 1 d : t 4 ( x 4 ) 10 x 4
2
2 1 : t 5 ( x 5 ) 10 x 5
t 3 ( x3 ) 50 0.01x3
t 4 ( x 4 ) 0.1x 4
解:利用用户均衡分配法和系统均衡分配法得, 径路1(路段1+路段2) ,径路2(路段3+路段4) 的交通量:
h1 300 , h2 300 (辆)
径路1(路段1+路段2) ,径路2(路段3+路段4) 的旅行时间:
1
qod 6 o 1 : t1 ( x1 ) 50 x1 2 d : t2 ( x2 ) 50 x2
d
o
o 2 : t3 ( x3 ) 10 x3 1 d : t4 ( x4 ) 10 x4 co1d co2d 83
2
(1)求解用户均衡条件下的各路段流量及出行成本
反映内容不一样
一般情况下,平衡结果不一样
小结
Wardrop第一、第二平衡原理
考虑拥挤对路网的影响 能够解决一些实际分配问题 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
Wardrop平衡原理也存在缺陷
思考习题
Braess悖论
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。
交通平衡
第八章 交通流分配(Wardrop平衡原理)解析

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
Wardrop第一平衡原理
ta=10+0.02qa
o
tb=15+0.005qb
d
q=2000
设OD间交通量为q=2000辆,有2条路径a和b。径路a行驶时间短, 但是通行能力小,径路b行驶时间长,但通行能力大。假设各自的 行驶时间min与流量关系如图所示,根据 Wardrop第一平衡原理 求径路a与b上分配的交通量。
t 3 ( x3 ) 50 0.01x3
t 4 ( x 4 ) 0.1x 4
解:利用用户均衡分配法和系统均衡分配法得, 径路1(路段1+路段2) ,径路2(路段3+路段4) 的交通量:
h1 300 , h2 300 (辆)
径路1(路段1+路段2) ,径路2(路段3+路段4) 的旅行时间:
2
(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 3ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ4
3
4
OD交通量: t13 600 辆
路阻函数:
t1 ( x1 ) 50 0.01x1 (分) t 2 ( x2 ) 0.1x2 (分)
不等!?
Wardrop平衡原理
Wardrop第一、第二平衡原理比较
相同点:基于网络平衡 优化目标不一样
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长沙理工大学交通运输工程学院
算法描述
0 n Step0:初始化。将每组 OD 交通量平分成 N 等份, 即使 qrs ,xa 0,a 。 qrs N 。同时令 n 1 n n1 Step1:更新路段行驶时间 t a t a ( xa ),a 。 n n Step2: 增量分配。 按 Step1 计算出的路段时间 t a , 用最短路分配法将 qrs qrs N 分配到网络中去,
分配算例: 试用二次加权平均分配法(MSA方法)求解下面的固定需求交 通分配问题(迭代2次)。
t1
t1 20 0.01x1
2
1
t2 16 0.1x2 q12 100
t2
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8.2.4 用户优化均衡交通分配模型(User Equilibrium Model) UE(用户均衡)的概念最早由Wardrop于1952年提出。User Equilibrium的基本假设有: 假设出行者都力图选择阻抗最小的路径; 假设出行者能随时掌握整个网络的状态,即能精确计算每条
8.2.3.2 容量限制最短路交通分配法 为克服最短路交通分配方法的缺陷,可采用容量限制最短路交通分 配方法,这种方法既考虑了路权与交通负荷之间的关系(即随着道 路上交通量的增大,行程时间也发生变化,即增大),同时也考虑 到了交叉口、路段的通行能力限制。 容量限制最短路交通分配法的原理如下:将原始的OD矩阵(n×n) 阶分成 k 个同阶的小OD矩阵,然后分 k 次用最短路分配模型分配 OD量,每次分配一个小OD矩阵,每分配完一个小OD矩阵,修正路 权一次(采用路段阻抗函数模型),再分配下一个小OD矩阵,直 到所有的小OD矩阵都分配完为止。 在具体应用时,视路网的大小选取分配次数k及每次分配的OD量比 例。实际常使用五级分配制,第一次分配OD总量的30%,第二次 25%,第三次的20%,第四次15%,第五次10%。 长沙理工大学交通运输工程学院
1 的分配交通量 xa ,令 n 1 。
n n Step1:更新路段行驶时间 ta ta ( xa ),a A。
n Step2:按照 Step1 中计算出的路段时间 ta 和 OD 交通量,执行一次 0—1 分配,得到一组附加交通
n 流量 { ya }。 n1 n n n Step3:计算各路段的当前交通量: xa xa ( ya xa ) , 0 1, A 。
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输入OD矩阵及网络几何信息 计算路权
计算最短路权矩阵
辩识各OD对之间的最短路线并分配该OD量 累加交叉口、路段流量 否 转入下一 OD点对
最后一OD点对? 是
输出各路段、交叉口总分配交通量 长沙理工大学交通运输工程学院
0-1分配算例:
下图所示的交通网络中,交通节点 1/3/7/9 为 A/B/C/D 四个交通区的作用 点。 四个交通区的出行 OD 矩阵如下表所示, 试用 0-1 法分配该 OD 矩阵。
A
4 . 20 4 4 .20 3 .93 7 4 . 20 8 4 .20 9 1 4 .20 3 .93 5 1 .96 6 4 . 20 2 4 .20 3
B
4 . 20
OD A B C D
A 0 200 200 500
B 200 0 500 100
C 200 500 0 250
D 500 100 250 0
相比之下,非均衡模型具有结构简单、概念明确、计算简便等优 点,因此在实际工程中得到了广泛的应用。非均衡模型根据其分 配手段可分为无迭代和有迭代2类,就其分配形态可分为单路径 与多路径2类。因此,非均衡模型可分为如下表所示的分类体系。
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非均衡模型的分类体系
分配手段 分配形态 单路径型 多路径型
无迭代分配方法 最短路分配(0-1 分配) 多路径分配
有迭代分配方法 容量限制-最短路分配 容量限制-多路径分配
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8.2.3 非均衡交通分配模型 8.2.3.1 最短路交通分配法(all or nothing traffic assignment model) 分配原理:每一OD对对应的OD量全部分配在连接该OD对的最 短路线上,其它道路上分配不到交通量。 分配步骤 计算网络中每个出发地O到目的地D的最短路线; 将该OD交通量全部分配最短路线上; 每分配完一对OD后进行流量迭加,直到最后一对OD分配 完毕。
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点对的OD量 否 转入下一 OD点对
最后一OD点对? 是 累计路段、交叉口分配交通量
最后一OD分表? 是
否
转入下一 OD分表
输出路段、交叉口分配交通量
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8.2.3.3 增量分配法(incremental traffic assignment model) 增量分配法是容量限制最短路交通分配法的进一步推广,又 称为比例配流方法。 分配原则 将原OD矩阵分成 N 等份,对每一个小矩阵用最短路分配 方法分配,完成以后,根据阻抗函数重新计算各条边的阻 抗(时间),然后再对下一个小矩阵进行分配,直到 N 个 矩阵分配完毕。
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8.2.3.4 二次加权平均分配法 (method of successive averages) 分配思路:该方法是一种介于增量分配法和均衡分配法之间的一 种循环分配方法。基本思路是不断调整已分配到各路段上的交通
流量而逐渐达到或接近均衡分配。在每步循环中,根据已分配到
如果道路用户都能准确知道各路线的行驶时间,并选择时间最短的 路线,最终两点间被使用的各条道路的行驶时间会相等;而没有被 利用的路线的行驶时间更长。这种状态称为:道路网的均衡状态。 由于在实际的交通分配过程中,有很多对OD,每一OD对间又有很 多条路线,且路线间有许多路段相互交织。由于这种复杂性,1952 年Wardrop提出了网络均衡的概念和定义后,如何求解均衡交通分 配成了运输研究者的重要课题。
C
D
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A
1
200 200 700
2
200 200
3
B
700 1000 1000 700
7
600 600
5
4
1000 1000
6
700 250 250 250 250
600 600
8 9
C
D
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0-1分配法的特点 计算简单; 是其它交通分配的基础; 出行量分布不均匀,全部集中在最短路上; 未考虑路段上的容量限制,有时分配到的路段交通量大于道 路的通行能力; 有时某些路段上分配到的交通量为0,与实际情况不符; 随着交通量的增加,未考虑到行程时间的改变。 长沙理工大学交通运输工程学院
每次的OD量分配率 分配次数 k 1 2 3 4 5 10
1 100 60 50 40 30 20
2
3
4
5
6
7
8
9
10
40 30 30 25 20
20 20 20 15
10 15 10
10 10
5
5
5
5
5
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输入OD矩阵及网络几何信息 分解原OD表为k个OD分表 确定路段行驶时间
n 1 n 1 n Step4:如果 xa 与 xa 相差不大,则停止计算, xa 即为最终结果;否则令 n n 1 转 Step1。
关于参数 由计算者自己确定,即可为常数,也可为变数。为常数时,普遍取 0.5 ,取变数时 普遍取 1 n 。
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第八章
交通分配(2)——基础模型
长沙理工大学 2016年4月
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本节主要内容:
交通分配与平衡 交通分配模型的分类 非均衡交通分配模型 用户优化均衡交通分配模型
系统优化均衡交通分配模型
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8.2.1 交通分配与平衡 由于连接OD对间的道路有很多条,如何将OD交通量正确合理地分 配O与D之间的各条路线上,是交通分配模型要解决的首要问题。 如果两点之间有很多条路线,而这两点之间的交通量又很少的话, 这些交通量显然会选择最短的路行走。随着两点间交通量的增加, 选次短路,,最后两点间的所有路线都有可能被利用。
n 得到一组附加交通流量 { ya }。 n n1 n Step3:累加交通流量,即 xa xa ya ,a。
Step4:判断终止条件。如果 n N ,停止计算,当前路段流量即是最终分配结果;如果 n N , 令 n n 1 ,返回 Step1。
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举例说明非均衡交通分配、均衡交通分配与随机交通分配。
1 O 2 D
q1 2000
t1 20
t2 15
1 O 2 D
q1 2000 t1 20 0.005x1 t2 15 0.01x2
长沙理工大学交通运输工程学院
均衡模型一般都可以归结为一个维数很大的凸规划问题或非线性 规划问题。理论上说,这类模型结构严谨,思路明确,比较适合 于宏观研究。但是,由于维数太大、约束条件太多,这类模型的 求解比较困难,尽管人们提出了一些近似方法,但计算仍很复杂, 实际工程中很难应用。
算例:
设下图所示交通网络的 OD 交通量为 200 辆 /h ,各路径的交通阻抗函数分别为
t1 5 0.1x1 、 t2 10 0.025x2 、 t3 15 0.025x3 ,试用 0-1 分配法、增量分配