动态交通分配理论研究综述

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。     

大型活动中突发事件对交通流的时空影响

为了研究大型活动消散过程中交通流分布状况,分析了大型活动中突发事件对交通流分布的时空影响特征,总结了突发事件下常用的交通管制和疏导措施,将静态多路径交通分配方法与元胞传输模型(CTM)相结合,设计出了适合突发事件下的准动态交通分配方法.对一个小规模路网进行仿真,计算了突发事件下各交叉口节点的拥堵时刻,研究了路网拥堵的形成及消散的时空变化规律,并对两组不同管控方案下交通流疏散效率进行了对比.对比结果表明:不同控制方案下的路网在仿真时段内平均车辆延误分别为197、232 S·pcu-1,由该指标可以判断方案一优于方案二,因此,基于CTM的准动态交通分配方法可定量评价突发事件下交通组织方案的效果.     

基于蚁群算法的动态路径选择优化方法

为了确保城市路网交通流平稳运行和各路段交通流量合理分配,提出了一种基 于伪随机状态转移规则的动态路径选择优化方法.该方法首先计算路段上流量和路阻,利 用伪随机状态转移规则和路径、路段信息素更新规则,模拟了出行者在路网节点的择路 行为,实现了路径选择过程中静态先验知识、动态交通状态及路径选择随机性的综合.算 例结果表明,该方法能够体现不同 OD 需求下路径选择的叠加效果和时延效果,相对于 平衡分配法可获得更好的路网交通均衡性,对于时变路况环境下的路径诱导系统也具有 一定的应用价值.     

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交通流分配是交通规划的核心工作之一，而路网中有效路径的搜索又是进行交通流分配的基础。通过将交通路网中节点位置的确定性与交通出行中路径选取的有向性相结合，本文提出了一种有效路径的分层定向搜索算法，并结合博弈理论建立了新的交通流分配模型。新的算法合理的汲取了启发式配流的比例加载思想，并借鉴相继平均法思路解决了多起讫点对的配流问题。新算法具有模拟实际交通路径选择行为，并给出唯一路径流量的特征。文中用一个算例说明了该方法的有效性。     

突发灾害下交通控制与VMS协同技术

估计了可变信息板(VMS)的影响范围,构建了交通控制与VMS的协同一体化模型。通过VMS影响驾驶人的出行路径选择行为,引导路网交通流向最优交通流分布模式发展。通过交通控制调整交叉口信号参数,实现路网交通流的截流与分流,最终形成路网交通流最优交通分布模式。采用Frank-Wolfe均衡分配和遗传算法相结合对模型进行优化求解,利用Paramics API开发模型和算法。以Paramics软件为仿真平台,以山东省淄博市淄博新区为模拟路网,在路网突发灾害下对模型和算法进行了验证。验证结果表明:路网饱和度越大,构建的模型相对于Synchro模型,提高路网交通流运行性能指标的效果越明显,促进路网交通流稳定性的能力越强,越能均衡分配路网负载。当受灾交通流疏散完成80%,路网连线饱和度分别为不大于0.8,大于0.8且不大于1.0,大于1.0时,相比Synchro模型,构建模型的受灾交通流疏散时间分别减少11.55、21.84、25.64min,疏散速度分别提高25.98%、31.83%、20.16%。     

基于交通控制与诱导的准动态交通分配策略与算法研究

交通出行诱导系统下的路网动态交通分配是进行交通出行诱导方案分析、评价的基础。本文主要考虑交通控制与诱导信息对路段阻抗的影响和出行者对交通诱导信息的接受程度,给出了两种准动态交通分配的策略：修改了出行路径阻抗和改变了出行路径选择。并基于常规非平衡交通分配,通过OD需求量“全有全无”方法,实现了OD变需求影响下的多时段连续准动态交通分配。最后,通过示例路网,验证了所研究的分配策略与算法的正确性。     

关于诱导信息与路径选择的影响研究

交通诱导是解决交通拥挤的有效途径,其目标是通过调整出行者的出行路径。实现路网交通流的均衡分配。其中,诱导信息与出行者的路径选择行为是影响交通诱导成效的两个关键因素。文中通过探讨诱导信息与路径选择行为对交通流分布的影响,建立了诱导信息条件下出行者路径选择决策模型。并设计了相对应的求解算法,采用matlab程序进行仿真,并最后对结果进行分析。     

基于最小费用最大流算法的冲突车流分配

从最短路径角度研究交通分配问题,利用Dijkstra算法求解最短路径,根据道路容量和运行时间的限制,得出非冲突车流的优化路径,在此基础上假设冲突发生,采用设置优先通行规则与最小费用最大流算法相结合,实现有交通冲突情况下的交通流分配。     

基于两阶段行程时间的交通流分配理论

针对目前静态交通流分配理论难以处理网络流量演化的问题,给出了基于交通流 反λ 基本图的流量分配新模型.通过不断求解新模型更新路段交通状态,明确了利用静态交通 流分配模型分析网络交通流演变的具体方法.假设网络路段均处于自由流状态,通过求解得到 平衡路段流量,判断是否达到临界流量.将路段流量达到临界流量的路段设定为拥挤状态,重 新求解平衡流量,判断是否仍存在达到临界流量的路段.依据上述思路,直到新的模型无解或 无新的路段达到临界流量.本文通过定义网络不同级别的拥挤瓶颈,完成对网络流量演化的分 析描述.算例验证了新模型与方法的可行性.新理论提供了分析网络交通状态演变的新思路, 拓展了静态交通流分配理论.     

最短路拍卖算法在交通流分配中的应用

拍卖算法是由Bertsekas教授提出的一种求解有向网络图最短路径的新算法,并已经发展成为求解线性网络流问题的综合算法.本文首先介绍了拍卖算法,分析了其特点,并将其与常用的标号设定算法和标号修正算法进行了对比.深入分析了交通路网的特点和交通分配中最短路求解的特性.研究结果表明,最短路拍卖算法特别适合于并行计算和大规模稀疏网络的求解,符合现实路网的特点和交通分配的要求.最短路拍卖算法应用于交通分配能避免大量不必要的计算,大大节省计算时间,在交通领域具有广阔的应用前景.     

基于道路交通状态的随机用户平衡

运用随机用户平衡配流的基本思想和交通流理论，提出了道路交通状态的概念，以便讨论交通拥挤情况下的交通量分配问题．将道路交通状态定义为行程时间和道路拥挤度的线性加权和．假定在路网随机变化的情况下，出行者以行程时间和道路拥挤度最低为路径选择准则，建立了基于道路交通状态的随机用户平衡配流模型，并证明了模型的等价性和唯一性，给出了该模型的连续平均求解算法．一个小型网络的数值计算结果表明，该模型能反映出行者在随机路网中的路径选择行为．     

考虑出行者不同理性程度的拥堵交通流分配方法

为研究出行者感知偏好对交通分配结果的影响,本文构建了微观路径选择模型,提出拥堵条件下受路段通行能力限制的交通分配算法。引入出行者决策过程中的后悔和无差别化阈值,考虑出行时间和排队时间的心理感知差异,构建不同理性程度下的路径选择概率模型。在集计水平上,考虑当前路段及其上下游路段通行能力限制、路段车辆空间排队和溢出,提出路段车流量流入、流出的修正方法。采用增量加载分配方法,研究路段车辆的消散特性,再现了从个体路径决策到宏观路网状态的演化过程。基于Nguyen-Dupuis仿真网络,比较不同算法下各路段的拥堵车辆和各路段车辆流入、流出情况。结果表明：出行者个人偏好感知会显著影响拥堵路段的成本函数,是出行者路径选择的关键因素,但是出行者个人偏好对非拥堵路段的车辆流入、流出影响较小;考虑个体偏好的交通分配方法能降低路网的平均饱和度。本文提出的考虑有限理性的拥堵交通分配方法可应用于拥堵路网的交通诱导,有利于促进道路资源的合理利用。     

多方式条件下城市交通分配研究

随着城市综合交通体系的不断发展和完善,城市出行多方式化的特征日益突出.本文在充分考虑城市多方式交通网络结构特性的基础上,构建方式及路径联合选择模型,研究多方式条件下的交通分配方法.首先,基于随机效用最大化理论构建出行方式和路径联合选择的Nested Logit（NL）模型;其次,运用路段实测交通流数据标定道路混合交通流条件下的交通阻抗函数;最后,基于构造的多方式交通网络进行多方式交通分配,分析出行量在网络上的时空分布.结果表明,本文所提出的多方式条件下的交通分配方法,能够有效地描述城市多方式交通网络条件下的出行方式和路径选择行为,以及交通出行在交通网络上的时空分布规律,对于完善城市综合交通体系具有重要意义.     

基于多向堵塞的超点模型研究

在城市路网中,节点阻抗极大影响着路径选择及交通分配的结果.为弥补对节点转向阻抗研究的不足,优化路网流量分配,本文分析了已有节点结构模型,并在超点结构基础上,考虑节点转向的拥堵效应,完善对转向流量、阻抗等信息的记录,提出了转向堵塞后的路径选择方法,建立了基于多向堵塞的超点模型,并设计了求解算法.通过容量限制-增量加载的交通分配方法,演示了算例网络在考虑和不考虑节点转向阻抗下的流量分配过程,分析了网络中路径阻抗变化及路段、转向流量分布.结果表明：基于多向堵塞的超点模型可以有效地表达节点的转向阻抗变化,以及多向堵塞对于流量分配的影响,更符合实际中的交通分配.     

基于GA-BP神经网络算法和粗糙集理论的交通事故黑点模型

道路交通事故黑点的预测鉴别是改善道路交通安全状况最重要、最关键的一步,采用基于GA-BP神经网络算法与粗糙集理论相结合的方法建立交通事故黑点预测模型.分析天津市津围公路的交通事故统计数据,通过GA-BP神经网络算法建立静态单元,考虑静态道路状况,分析得出道路的事故黑点样本.考虑实时动态道路交通环境条件的影响,并利用粗糙集理论建立有效的交通道路事故黑点预测模型,2种理论的有机结合,减少糙杂繁冗的数据量,降低伪报警率,提高事故黑点的预报精度,并通过实例进行实证分析.     

基于GPS数据的出租车路径选择行为研究

出租车路径选择行为研究对于剖析城市交通流时空分布规律及交通流分配具有重要意义.基于北京市出租车调度系统采集的GPS（Global Positioning System）数据,本文首先通过旅程数据提取、地图匹配及双向扫除算法,构建车辆路径选择行为分析所需的RP（Revealed Preference）数据.其次,在综合考虑道路网络条件和交通条件对驾驶员路径选择行为影响的基础上,构建基于PSL（Path-Size Logit）模型的出租车多路径概率选择模型.案例分析结果表明,出租车驾驶员更倾向于选择旅行时间短、转向次数少、主干路和次干路比例较高的路径.同时,文中所提出的路径选择行为建模方法,对于提高GPS数据的使用价值具有积极的意义.