基于LOGIT模型的动态交通分配研究
© 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net基于Logit模型的动态交通分配研究
温凯歌 曲仕茹
(西北工业大学 西安 710072)
摘 要 提出了一种基于Logit方法的交通分配模型,该模型是动态出发时间选择和随机用
户平衡的联合模型(DDSUE)。作为一种基于全路径的交通分配模型,在路径选择上,使用了Logit模型求出每条路径的选择概率;在出发时间选择上,采用路径通行能力和路径选择概率来联合确
定交通出发量,然后利用总交通出发量和路径选择概率求出每条路径上的驶入量。最后以一个实
际算例,并通过改变参数对结果进行了分析。
关键词 交通流分配;Logit模型;动态出发时间;随机用户平衡
中图分类号:U491 文献标识码:A
Abstract:ThispaperpresentedaLogit2baseddynamictrafficassignmentmodel(DTA).This
modelcombineddeparturetimewithdynamicstochasticuserequilibriumassignmentproblem(DDSUE).Inroutechoice,itcomputedtheproportionofeachpath,whichhadbeenchosenby
usingLogitmodel.Indeparturetimechoice,itdeterminedthedepartureflowbypathcapacityand
theproportionofeachpathwhichhadbeenchosen.Eachpathinflowhadbeencalculatedbyusing
thepathcapacitymultiplyingtheproportionofeachpathwhichhadbeenchosen.Finally,inthis
paperasamplehadbeengivenandsomeresultshadbeenanalyzedastheparameterchanged.
Keywords:dynamictrafficassignment;Logitmethod;dynamicdeparturetime;SUE
收稿日期:20052102240 引 言
动态交通分配(DTA)是智能运输系统(ITS)
的重要部分,其作用是在给定的交通需求和条件
下实时决定交通模式,主要应用在2个方面:①
实时交通控制和管理;②离线网络规划和政策评
估。DTA有2个主要组成部分:出行选择法则和
交通流传播[1,2]。笔者基于Logit模型探讨一种新
的出行选择法则,包括对出发时间和路线的选择。
在DTA中,交通阻抗是一项非常重要的指
标,在实际应用中,人们感知的道路阻抗只是对实
际阻抗的估计,估计值和实际值之间存在着一个
随机变量,相应地存在随机用户平衡问题,即任何
一个道路利用者均不可能通过单方面改变其路径
来降低其所估计的行驶时间来达到随机用户平衡
(stochasticuserequilibrium)[3]。假设所给出的
OD出行需求总量是固定的,在静态情况下,每个
时间段的出发量为一固定值。若每个时间段的出
发量不是固定的,而需根据当前的道路情况来确
定每个时间段的出发量,这种情况就是动态出发时间选择问题(dynamicdeparturetime)。同时考
虑动态路径选择(dynamicroutechoice)和动态出
发时间选择的随机用户平衡[4]。
1 Logit模型
Logit模型已广泛应用于静态交通分配[1,4],
笔者将Logit模型加以扩展,用以解决动态出发
时间选择和随机用户平衡两者的联合问题
(DDSUE)。
Logit方法是一种典型的概率随机分配方
法。设某OD点对(r,s)之间每个道路利用者总是
选择自己认为阻抗最小的径路k,此时称道路利
用者主观判断的阻抗值为“感知阻抗”,用Crsk表
示,用crsk表示径路的实际阻抗,则有
Crsk=crsk+Κrsk Πk,r,s(1)
式中:Κrsk为随机误差项,有E(Κrsk)=0。根据
Wardrop径路选择原则,第k条路被选择的概率为
Λrsk=Λr(Crsk≤Crsl) Πl≠k;Πk,r,s(2)
此时,径路的选择就是一个多项选择中挑选
效用最大的选择枝的问题,根据随机效用理论,假
定Κrsk相互独立,且服从相同的Gumbel分布(此
时,可用一个Κ表示所有的Κrsk)的条件下,径路k21交通与计算机 2006年第1期 第24卷(总第128期)
© 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net的选择概率为
Λrsk=exp(-Ηcrsk)∑
lexp(-Ηcrsk) Πk,r,s(3)
式中:Η为参数,与Κ的方差有关。可以证明Η=
Π26D(Κ)。式(3)即为Logit模型。
2 DDSUE模型
DDSUE模型包括动态出发时间选择和动态
出行路线选择,下面是DDSUE的数学模型。
首先列举出每OD对之间所有的有效路径,
确定每条路径的通行能力。假设第k条路径包括
m个路段,每条路段的通行能力为qi(i=1,2,…,
m)在该条路经上最小的路段通行能力将决定整
条路径的通行能力,因此取其中最小的路段通行
能力作为路径的通行能力
Qrsk=min{q1,q2,…,qm} Πk,r,s(4)
接着计算每条路径在当前时刻的行程花费。
设5a为每个路段的自由流行程时间;xrsk(t)为每
条路径在t时刻的总车辆数,则第k条路径在t时
刻的行程花费为
Crsk(t)=∑
a∈k5a+xrsk(t)Qrsk Πk,r,s(5)
求出路径的行程花费后,使用Logit方法计
算每条路径在时间t的选择概率[5]。
Λrsk(t)=exp(-Ηcrsk(t))∑
p∈Prsexp(-Ηcrsp(t)) Πk,r,s(6)
动态出发时间选择,则在每一个时间段所出
发的车辆数,要依据当前路网的交通状况来确定,
为了确保路径的使用效率达到最优,同时又不会
超过其通行能力,采用下面方法来确定出发量。
首先,根据每条路径的通行能力和根据其被
选择的几率来确定出交通出发量,然后选择其中
最小的一个作为当前时间的交通出发量。
frsk(t)=Qrsk∃tΛrsk(t) Πk,r,s(7)
则t时间段中,OD点对从r到s的交通出发量为
Frs=min{frsk(t)k∈Prs} Πk,r,s(8)
最后,在t时间段中,OD点对从r到s的第k
条路径的驶入量为[6]
ersk(t)=Frs(t)Λrsk(t) Πk,r,s(9)
式(9)则为最后的交通分配结果,经过有限次
迭代后
,使用公式(10)判断是否收敛[7]。∑
rs∑
k∈Prs∫T
t=0e(n)k(t)-e(n-1)k(t)dt
∑
rs∑
k∈Prs∫T
t=0e(n)k(t)dt
式中:Ε为收敛判断参数。如果式(10)条件满足,
则分配过程完成,否则,进行下一轮迭代。
3 算法步骤
下面是该算法的详细步骤。
步骤1 初始化。
①求出各OD点对之间的有效路径;②列举
出每对OD之间的所有有效路径;③使用式(4)
计算出每条路径的通行能力;④设置开始时间每
条路径上的驶入量为0;⑤确定开始时间段每
OD点对之间的出发交通量,设定迭代收敛判断
参数Ε;⑥设置迭代次数n=1,时间段m=1。
步骤2 动态随机网络加载。
①计算每条路径在第m时间段的行程花费;
②分别使用式(5)和式(6)计算每条路径的行程
花费和选择概率;③使用式(7)和式(8)计算出第
m时间段中每OD点对之间的出发量;④使用式
(9)计算出第m时间段中每条路径上的驶入量;
⑤判断,如果[(m×∃t)
步骤2,①。
步骤3 收敛判断。
如果公式(10)成立,算法结束,否则置:n=n
+1,m=1,转到步骤2,①。
4 实例分析
笔者给出一个计算实例,交通网络为不包含
回路的网路,如图1所示。图1中数字为每条路段
的阻抗,其中路段上为自由流行驶时间,s;括号内
数字为通行能力,vehs。假设起点为1,终点为9,
交通需求为1000单位,时间段长度∃t=15s,收
敛判断Ε=0.01,Logit模型中的参数Η可以取不
同的值。OD点对从1到9之间的所有有效路径,
一共6条,如表1所列。
当Η取不同的值时,OD点对从1到9的所有
路径之间在各个时间段出发的交通量不同,可从表
2中看出,Η值越小,每个时间段的出发量越大。
从表2～表
4可以看出,当Η=0.028时,总共
需花费6个时间段将总需求分配完毕,并且2和4
两条路径上被分配的交通量都小于5;当Η=0.01
时,总共需花费5个时间段将总需求分配完毕,231基于Logit模型的动态交通分配研究——温凯歌 曲仕茹
© 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net图1 交通网络图
表1 网络中从1到9之间的所有路径
编 号路 径11→2→3→6→921→2→5→6→931→2→5→8→941→4→5→6→951→4→7→8→961→4→5→8→9表2 各个时间段的交通出发量
Η值时间段123456 0.5 180 180 180 180 180 1800.028185.47188.12188.02188.02188.02188.020.01213.11216.4216.2216.21216.210.005234.59236.22236.15236.15236.15
表3 Η=0.028时每条路径在各个时间段的驶入量
路径编号时间段123456145 45 45 45 45 45 22.73654.05984.00994.01184.01174.0117345 45 45 45 45 45 42.73654.05984.00994.01184.01174.0117545 45 45 45 45 45 645 45 45 45 45 45
表4 Η=0.01时每条路径在各个时间段的驶入量
路径编号时间段12345614545454545216.55518.20118.10118.10718.10734545454545416.55518.20118.10118.10718.1075454545454564545454545
和4两条路径上被分配的交通量达到了18,由此
可见,Η值越大,则行程花费大的路径被选择的概
率越小,反之被选择的机会越大。
从分配的过程可以看出,在经过几个时间段的
分配之后,交通网络上的流量达到稳定饱和状态,
最后的出发量达到一个固定值。而行程花费最短的
路径,分配其上的交通流量始终等于它的通行能
力,这样就充分使用了道路资源,保证了路网的使
用效率达到了最大。
Lim提出了一个DDSUE模型[5],该模型使用了2层嵌套式Logit模型,分别确定出发时间和
路径选择,但Lim没有考虑到路段通行能力这个
基于Logit和MixedLogit模型的路径选择
基于Logit和Mixed Logit模型的路径选择
摘 要：为了探讨路况信息动态变化对出行路线选择行为的影响程
度，本文从出行者的角度出发，通过进行出行者路径选择调查，假定时间参数和费用参数为常数、费用参数服从正态分布和对数正态分
布，分别建立了出行路线选择的Logit模型和Mixed Logit模型，并
对解释变量影响路线改变倾向进行了量化分析。结果表明，Mixed Logit模型的最大似然值、优度比和命中率都高于Logit模型。出行者
对行程时间和时间信息动态变化的敏感程度十分接近，敏感度最高的是出行费用。个人属性中的年龄、驾龄和收入是影响路线选择行为的
最显著因素。
关键词：路径选择；动态路况信息；Logit模型；Mixed Logit模型 先进的交通信息服务系统（Advanced traveler information system ,
ATISA）在美国、欧洲和日本得到了广泛应用，它有助于引导出行者
合理选择出行路线，从而均衡交通流量，优化路网的通行能力。已有
研究表明，在路线选择方面，约有61.7%的出行者会在途中因路况信
息变化而转向另一路线。可变信息板（Variable message signs,VMS）可提供实时路况信息，比如：城市内部交通建设项目越来越多，项目
在施工时需要占用一定道路资源，这时，可变信息板就会提供道路占用信息，从而出行者就会对路径做出选择，选择另一行车路线。在交
通行为数据建模和分析上，普遍采用离散选择建模方法，其中应用最
广泛的是Logit模型，Logit模型要求具备非相关选择方案相互独立特
性（Independence from irrelevant alternatives , IIA特性），在研究出行
者交通行为选择方面具有较好的效果。 但是当选择方案特性比较相似时，为避免因IIA特性造成的偏差，
可以采用对数据没有独立性要求的 Mixed Logit模型，由于Mixed Logit模型的随机参数分布形式能够表达出行者个人偏好，因此更适
一种改进的Logit型多路径交通分配算法
第４６卷第５期 中山大学学报（自然科学版） ２００７年９月 ＡＣＴＡ ＳＣＩＥＮＴＩＡＲＵＭ ＮＡＴＵＲＡＬＩＵＭ ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＡＴＩＳ ＳＵＮＹＡＴＳＥＮＩ Ｖｏ１．４６ Ｎｏ．５ Ｓｅｐ． ２００７
一种改进的Ｌｏｇｉｔ型多路径交通分配算法
辛松歆，李军 （中山大学工学院，广东广州５１０２７５）
摘 要：提出了一种改进的基于拓扑遍历Ｌｏｇｉｔ型多路径交通分配算法。算法将基于拓扑遍历的最短路算法与 合理路径的选择相结合，有效减少了最短路的计算次数，提出了与经典Ｄｉａｌ算法的单步法计算工作量相等的算 法，改进了合理路径的定义并提高了计算精度。通过计算实例对不同算法的效率与合理性进行了比较。 关键词：交通工程；Ｌｏｓｉｔ型交通分配；Ｄｉａｌ算法；拓扑遍历；最短路径
中图分类号：Ｕｌ１６１２ 文献标识码：Ａ 文章编号：０５２９－６５７９（２００７）０５４３０２９．－０４
随机交通分配可以反映出行者对不同路径的认
识误差，分析出行者对不同路径的选择概率，从而 对出行者的路径选择行为进行分析。Ｐｒｏｂｉｔ型随机
交通分配模型目前只能用仿真的方法来进行，难以 获得出行者对不同路径的选择概率；而Ｌｏｇｉｔ型随
机交通分配模型由于存在分析算法，可以针对不同
要求进行有效的分析，特别是对出行者的动态选择 行为分析极为有用，因而得到了研究者广泛的重
视。文献［１］对基于Ｄｉａｌ算法 的Ｌｏｇｉｔ交通分 配方法进行改进，使其可以应用于动态交通分配
中，利用Ｄｉａｌ算法的高效性提高了动态交通分配 算法的效率。但因为Ｄｉａｌ算法缺陷的存在 Ｊ，限
制了Ｌｏｇｉｔ模型在实际中的应用。Ｂｅｌｌ、Ａｋａｍａｔｓｕ 等人提出了全路径Ｌｏｇｉｔ模型 ｊ，但模型求解效
率却比较低且不能保证收敛 ｊ。文献［７］通过改
进Ｄｉａｌ算法中计算顺序的不合理性并放松对“合
理路径”的定义，提出了一种基于拓扑遍历的
Ｌｏｇｉｔ交通分配算法。该算法通过拓扑遍历删除环 路中的特定路段来排除所有环路，并通过拓扑排序 确定结点计算顺序来计算路段权重和流量，大大提
一种新的路径生成式Logit交通分配算法
文章编号:100124098(2006)0220041205
一种新的路径生成式Logit交通分配算法Ξ
刘炳全,黄崇超
(武汉大学数学与统计学院,湖北武汉 430072)
摘 要:Logit方法是一种重要的非平衡交通分配方法,但由于需要路径枚举,限制了它在大型路网上的应用。
本文提出了一种新的路径生成式Logit交通分配算法。每次迭代中,利用Logit方法在已产生的路径集上进行
交通分配,并更新路段交通量及路段运行时间,然后在此基础上利用最短路算法求出新的最短路并更新路径
集,如此交替进行,直至不再产生新的最短路,最后完成交通分配。由于不需进行路径枚举,从而使本算法适
用于大型路网的交通分配。实际计算表明,该算法是有效和可行的。
关键词:Logit分配算法;最短路算法;多路径交通分配;交通分配
中图分类号:U491 文献标识码:A
1 引言
交通分配就是把各种出行方式的空间O2D量分配到
具体的交通路网上,它是城市交通规划的一个重要环节。
通过交通分配所获得的路段交通量,可以检验路网规划是
否合理。依据Wardrop第一、第二原理,通常把交通分配划
分为平衡分配和非平衡分配两大类。平衡分配模型数学表
示严谨,但模型求解相对比较困难。而非平衡模型具有结
构简单、计算方便等优点,特别是用于路网规划,精度也能
保证,因而在实际工程中得到广泛的应用。
非平衡交通分配就其分配形态而言,主要有单路径
(最短路)分配和多路径分配两大类。与单路径分配方法相
比,多路径分配方法克服了单路径分配中交通量全部集中
于最短路径上的缺陷,使所有可能的出行路径均可分配到
一定的交通量。Logit模型是常用的多路径分配模型[1-6],
但该分配模型需要首先对各O2D对之间的路径进行枚举,
这导致了其在大型路网上应用的困难。在对Logit多路径
交通分配算法的改进中,Dial于1971年提出的STOCH算
法是最基本的算法之一[7],随后很多学者对此算法进行了
扩展与改进[8,9],文献[8]、[9]提出的节点分配算法采用出
一种改进的Logit型多路径交通分配算法 2
一种改进的Logit型多路径交通分配算法
辛松歆;李军
【期刊名称】《中山大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2007(046)005
【摘 要】提出了一种改进的基于拓扑遍历Logit型多路径交通分配算法.算法将基于拓扑遍历的最短路算法与合理路径的选择相结合,有效减少了最短路的计算次数,提出了与经典Dial算法的单步法计算工作量相等的算法,改进了合理路径的定义并提高了计算精度.通过计算实例对不同算法的效率与合理性进行了比较.
【总页数】4页(P29-31,40)
【作 者】辛松歆;李军
【作者单位】中山大学工学院,广东,广州,510275;中山大学工学院,广东,广州,510275
【正文语种】中 文
【中图分类】U11612
【相关文献】
1.对多路径交通分配的节点分配算法的讨论 [J], 李志纯;熊轶
2.改进的Logit多路径分配模型及其求解算法研究 [J], 陈扶崑;吴中
3.一种新的无线Ad hoc网络中的多路径路由及流量分配算法 [J], 王辉;单剑锋;俞能海
4.多路径交通分配模型的改进及节点分配算法 [J], 王炜
5.一种新的路径生成式Logit交通分配算法 [J], 刘炳全;黄崇超 因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买
基于LOGIT模型和DDSUE模型的上海港集疏运系统路径流量优化
基于LOGIT模型和DDSUE模型的上海港集疏运系统路径流量优化
赵建华;赵渤
【摘 要】Path flow optimization problem is studied in port collection and
distribution system using Logit and DDSUE models to make a reasonable
path flow allocation among the main paths connected to supply region
and the target port. The whole process of dynamic allocation from the
catchment to the port is simulated at the premise of zero initial path flow
and timely passing road traffic data to the transporter, which demonstrates
the feasibility of the algorithm.%综合运用Logit模型和DDSUE模型,研究了上海港集疏运系统中的路径流优化问题,对连接货源地与目标港区之间的所有主要路径进行合理的流量分配,并在路径初始流量为零和港口管理者可以及时、准确地将城市道路交通数据传递给运输者的前提下,通过具体实例模拟了货物从货源地到港口的动态分配的整个过程,证明了算法的实用性.
【期刊名称】《大连交通大学学报》
【年(卷),期】2012(033)002
【总页数】4页(P28-31)
【关键词】Logit模型;DDSUE模型;集疏运;路径流量
【作 者】赵建华;赵渤 【作者单位】上海海事大学科学研究院,上海200135;上海海事大学科学研究院,上海200135
【正文语种】中 文
Logit多路径分配模型及其求解算法研究
２００８年第５期（总第１７７期） 交迥与安呈 改进的 ｉ ～～。。。—’ ～…～’ ’ —～ ； Ｌｏｇｉｔ多路径分配模型及其求解算法 Ｌ…～… 研究 陈扶皂，吴 中 （河海大学交通学院，江苏南京２１００９８） 摘要：通过对多路径Ｌｏｇｉｔ分配模型及经典的Ｄａｉｌ算法的研究，并针对 ｇｉｔ分配模型￣ＬＤａｉｌ算法的缺陷，提出的一种改进 的Ｌｏｇｉｔ￣及相应改进的Ｄａｉｌ算法，对交通分配及速度求解速度都有非常重要的意义。 关键词：交通分配；改进Ｌｏｇｈ￣型；Ｄａｉｌ算法 中图分类号：Ｕ４９１．１２３ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００２－４７８６（２００８）０５～００３５—０３ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ Ｉｍｐｒｏｖｅｄ Ｍｕｌｔｉ－ｐａｔｈ Ａｓｓｉｇｎｍｅｎｔ Ｌｏｇｉｔ Ｍｏｄｅｌ ａｎｄ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ＣＨＥＮ Ｆｕ—ｋｕｎ，ＷＵ Ｚｈｏｎｇ （Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ，Ｈｏｈａｉ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ ２１００９８，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｆｔｅｒ ｓｔｕｄｙｉｎｇ ｍｕｌｔｉ——ｐａｔｈ Ｌｏｇｉｔ ａｓｓｉｇｎｍｅｎｔ ｍｏｄｅｌ ａｎｄ ｔｈｅ ｃｌａｓｓｉｃａｌ Ｄａｉｌ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ａｎｄ ｉｎ ｖｉｅｗ ｏｆ ｔｈｅｉｒ ｄｅｆｅｃｔｓ，ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｐｒｅｓｅｎｔｓ ａｎ ｉｍｐｒｏｖｅｄ Ｌｏｇｉｔ ｍｏｄｅｌ ａｎｄ ｔｈｅ ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ ｉｍｐｒｏｖｅｄ Ｄａｉｌ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｉｔ ｉｓ ｏｆ ｇｒｅａｔ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅ ｔｏ ｔｒａｆｆｉｃ ａｓｓｉｇｎｍｅｎｔ ａｎｄ ｓｐｅｅｄ ｓｏｌｕｔｉｏｎ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｔｒａｆｆｉｃ ａｓｓｉｇｎｍｅｎｔ；ｉｍｐｒｏｖｅｄ Ｌｏｇｉｔ ｍｏｄｅｌ；Ｄａｉｌ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ 夺・夺・夺・夺・夺・夺・夺・夺・夺・夺・夺・夺・夺・夺・夺・夺・夺・夺．夺．夺．夺．夺．专．夺．夺．夺．夺．夺．夺．夺．夺．夺．夺．夺．夺．夺．夺．夺．６．夺．６．夺．６．６．６．６． 参考文献 ［１］１杨昀．梁桥先简支后连续设计方法的研究［Ｊ］．公 路交通科技，１９９８，（９）：５８—６７． ［２］傅东阳，房贞政，上官萍．高等级公路桥梁先 简支后连续结构体系研究［Ｊ］．福州大学学报，１９９７， （１２）：７５—７７． 【３】Ｍ．Ｊ．Ｎ．普瑞斯特雷，等．桥梁抗震设计与加固 ［Ｍ］．袁万城，等译．北京：人民交通出版社，１９９７． 【４］彭翠玲，张开银，涂扬志．简支转预应力连续 结构受力特性分析与比较ｌＪ］．交通科技，２００２，（６）： ４５－４７． 【５］上官萍，房贞政，付东阳．先简支后连续桥梁 结构体系的应用研究『Ｊ］．福州大学学报，２０００， （１０）：７７—８１． ［６】陈奉民，张丽娟．“先简支后连续”梁桥的设计 及应用［Ｊ］．公路交通技术，２００６，（２）：５５—６２． ［７］陈强，黄志义．先简支后连续结构体系的概念 及发展［Ｊ］．铁道建筑，２００５，（４）：１－３． 【８］徐岳，等．预应力混凝土连续梁桥设计［Ｍ１．北 京：人民交通出版社，２０００． 作者简介：杨智本（１９６９一），男，工程师，１９９３年毕业于云 南工业大学，获工学学士学位。 收稿日期：２００７—０９—０１
基于有效路径的多路径交通流分配
基于有效路径的多路径交通流分配
摘要：在城市道路交通网络中，任意起、讫点间的路径可能会有若干条，合理选取有效路径集合在随机交通分配中具有十分重要的地位。本文首先介绍Logit路径选择模型；然后依次介绍了改进的Dial算法和基于图的遍历算法两种有效路径搜索算法；最后通过算例分析，结果表明基于图的遍历算法比前种算法更为有效。
关键词：交通分配；多路径；有效路径
0 引言
作为城市交通需求预测的关键性步骤，交通分配将预测得到的起讫点间的交通量，按现有或规划中路网分配到具体的道路上，以实现对规划设计方案路网流量的预测，对于城市交通系统的优化管理和控制具有重要意义[1]。
1 Logit路径选择模型
该模型认为出行者在起讫点间众多路径中选用k路径的概率[2]为：
2 有效出行路径搜索算法
2.1 改进后的Dial算法
该算法认为路段(i,j)是否位于有效路径上，只需当S(i)>S(j)时，路段(i,j)即位于有效路径上[3]。
2.2 基于图的遍历算法 该算法认为如果OD间的路径k满足无环简单路径，且不允许走“回头路”；路径K上的路段(i,j)满足S(i)>S(j)；路径k的阻抗和最短路径阻抗的差值不允许超过规定阀值，即，则称路径k为有效路径[4]。
3 算例分析
图1所示，连线上数字为路段阻抗（最小行驶时间/h）,节点1至5的交通量为1200（辆/h）。
图1交通网络图
依据图1所示，可找出节点1至节点5的所有可行路径，并计算得出各路径阻抗，结果见表1。
表1节点1至5的所有无环简单路径和阻抗
路径编号 路径节点号 路径阻抗（h） 最短路节点号
1 ①-②-⑤ 26 ①-③-⑤
2
①-③-⑤ 21 3 ①-④-⑤ 51
4 ①-②-③-⑤ 25
5 ①-③-②-⑤ 28
按改进后Dial算法对有效路径的定义，有效路径为路径1、路径2、路径3、路径4。若按基于图的遍历算法，有效路径为路径1、路径2、路径4。
一种改进的Logit型多路径交通分配算法 3
第
46卷 第5期
2007年
9月中山大学学报(自然科学版)
ACTA
SCIENTIARUM
NATURALIUM
UNIVERSITATIS
SUNYATSENIVol1
46
No1
5
Sep1
2007
一种改进的
Logit型多路径交通分配算法3
辛松歆
,李 军
(中山大学工学院
,广东广州
510275)
摘 要
:
提出了一种改进的基于拓扑遍历
Logit型多路径交通分配算法。算法将基于拓扑遍历的最短路算法与
合理路径的选择相结合
,有效减少了最短路的计算次数
,提出了与经典
Dial算法的单步法计算工作量相等的算
法
,改进了合理路径的定义并提高了计算精度。通过计算实例对不同算法的效率与合理性进行了比较。
关键词
:
交通工程
;Logit型交通分配
;Dial算法
;拓扑遍历
;最短路径
中图分类号
:
U11612 文献标识码
:
A 文章编号
:
05292
6579(
2007)
052
00292
04
随机交通分配可以反映出行者对不同路径的认
识误差
,分析出行者对不同路径的选择概率
,从而
对出行者的路径选择行为进行分析。
Probit型随机
交通分配模型目前只能用仿真的方法来进行
,难以
获得出行者对不同路径的选择概率
;而
Logit型随
机交通分配模型由于存在分析算法
,可以针对不同
要求进行有效的分析
,特别是对出行者的动态选择
行为分析极为有用
,因而得到了研究者广泛的重
视。文献
[1]对基于
Dial算法[2]
的
Logit交通分
配方法进行改进
,使其可以应用于动态交通分配
中
,利用
Dial算法的高效性提高了动态交通分配
算法的效率。但因为
Dial算法缺陷的存在[3]
,限
制了
Logit模型在实际中的应用。
Bell、
Akamatsu
等人提出了全路径
Logit模型[3-5]
,但模型求解效
率却比较低且不能保证收敛[6]
。文献
[7]通过改
进
Dial算法中计算顺序的不合理性并放松对“合
理路径”的定义
,提出了一种基于拓扑遍历的
Logit交通分配算法。该算法通过拓扑遍历删除环
路中的特定路段来排除所有环路
基于综合运输网络的logit多路径分配模型的求解算法研究
基于综合运输网络的logit多路径分配模型的求解算法研究
摘要:在综合运输路网中增加虚拟的节点和虚拟路段,将交通方式间的转运(换乘)延误当做路段阻抗处理,通过使用现有的交通分配模型和算法去处理带有转向延误(换乘)的交通问题。
关键词:Dial算法 拓扑结构 转向延误
Abstract:Increasing the virtual nodes and sections in the
comprehensive transportation network, treating transshipment (change) as
road impedance processing, through the use of existing traffic distribution
model and algorithm to dealing with turned to delay (change) the traffic
problem.
Key words:Dial algorithm topological structure Turn delay
1 问题的提出
交通的分配是交通四阶段法的最后一步,但也是最关键的一步,如何将OD量准确的分配到路段上成为人们关注的对象。
在实现Logit随机网络模型加载的过程中,Dial算法是一种相当有效的算法,但是Dial算法无法正确的处理需要考虑转向延误(或转运费用)的OD加载工作,主要表现在:①无法考虑节点的延误函数对流量分配的影响②不需要路径枚举,但也无法直接得到节点的转运流量[1]。 Dial算法存在上述的不足,本质就是无法对节点的转向延误函数进行考虑,这在综合路网中体现在无法处理枢纽的转运延误(费用),为此任刚(2005)提出了基于转向的Logit型加载算法,既能考虑转向延误对流量分配的影响,又能求得转向流量,同时也避免了路径的枚举。
在本文之前就有论文在交通分配的过程中涉及到了转向延误[2][3],但是本文主要是从改造综合运输网络拓扑结构入手,在路网中增加虚拟的节点和虚拟路段,将方式间的转运或换乘延误当做路段阻抗处理,这样我们就可以通过使用现有的交通分配模型和算法去处理带有转向延误(换乘)的交通问题。
基于Logit模型的路径选择及交通流分配
第３４卷第１期 ２０１３年２月 大 连 交 通 ＪＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＤＡＬＩＡＮ 大 学 学 报 ＪＩＡＯＴＯＮＧ ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ Ｖｏ１．３４ Ｎｏ．１ Ｆｅｂ．２０１３
文章编号：１６７３—９５９０（２０１３）叭一００３１—０４
基于Ｌｏｇｉｔ模型的路径选择及交通流分配
周嘉男，何丹恒，罗霞
（西南交通大学交通运输与物流学院，四川成都６１００３１）米
摘要：从出行者的角度出发，根据出行者对路径的选择数据来对原有交通流量分配．给出运用Ｌｏｇｉｔ模 型进行路径选择调查的过程，研究出行者对诱导路径的选择结果．并以成都市某交叉口在施工条件下的 交通组织方案为例进行分析，证明该方法的可行性和有效性． 关键词：Ｌｏｇｉｔ模型；路径选择；交通流分配；交通组织 文献标识码：Ａ
ＩＪ ５ Ｊ茜
随着我国城市建设步伐的加快，城市内部交
通建设项目越来越多．项目在施工时需要占用一 定道路资源，故城市管理部门对该占用道路实行
交通管制措施，并需要将该路段原有交通流重新 分配¨。 ，较常用的思路是将路段原有车流在进入
该路段之前将其诱导至其它路段上．目前通常的
做法是根据同施工道路连通的其它道路的通行能 力、基础设施条件来确定诱导措施来进行分
流 ，而不是从道路使用者的角度出发，考虑出
行者ＯＤ（即出行起讫点）等条件进行诱导．为改 善这种状况，现从出行者的角度出发，根据出行者
对路径的选择数据来对施工路段原有的交通流量 诱导．Ｌｏｇｉｔ模型在研究出行者交通行为选择方面
具有较好的效果 ，故引用Ｌｏｇｉｔ模型来研究出行
者对诱导路径的选择，并给出运用该模型进行路
径选择调查的过程，进而根据不同路径被选择的 概率来重新分配交通量．
１问题的来源
现以双向六车道单方向施工为例来说明探讨
该问题的必要性．如图１所示，阴影部分为施工时 所占用路段，故该交叉口北进口道由双向通行变
更为只有由北向南通行．此时，原南进口道由南向 北直行的车辆不能进入原路段，故该部分车流必