基于基准测试的道路交通分配算法比较

简要介绍双共轭Frank-Wolfe算法、交叉口通行能力计算分配算法、动态用户均衡分配算法和基于仿真的动态分配算法4种交通分配算法的原理和实现过程.以广州东站周边地区为例,构建了基于PTV VISUM软件的测试平台.从分配算法的效率、收敛性和分配结果等方面进行评价分析,并开展以双共轭Frank-Wolfe算法为参照的基...     

基于离散时间序列OD量的动态交通分配方法

为了更确切地描述离散时间动态交通分配问题中各离散时段分配时的路网阻抗特性、更合理地反映各时段分配过程中出行者的出行行为,提出了一种基于消散周期OD量和差额OD量、分阶段分配的梯阶分配思想,它考虑了各离散时段分配前路网既有剩留交通量对后继离散时段OD用户出行选择的影响,更符合实际. 通过融合相继平均法,设计了梯阶分配算法,并据此对数据结构做了适应性补充. 示例路网下新算法与相继平均算法的数值模拟结果表明,新算法分配结果能够更为客观真实地反映现实交通中的动态现象,仿真度更高.
最后给出了梯阶分配思想在现实中的应用.     

动态交通控制—交通分配组合模型的求解算法研究

介绍了动态交通控制-交通分配组合模型(DTCA),在此基础上研究了动态交通控制-交通分配组合模型算法,即DTCA算法,并通过计算机编程根据所给算法思想求解了一个设有交通控制信号的简单网络,并通过对算例结果的相关数据分析,说明了动态交通控制-交通分配组合算法的合理性。     

面向客流分配的城市轨道服务网络构建算法与实现

介绍了服务网络概念之后,提出了城市轨道交通面向客流分配的服务网络构建要求、构建思想和具体构建算法.该算法可对任意路网、开行方案均确定的城轨系统构建相应的满足客流分配基本要求的服务网络,进而为客流分配提供计算基础.将该算法应用于具体研究前需根据相关要求进行一定调整.为证明该算法的有效性,开发客流分配程序.基于北京市2008年地铁线网和列车开行方案构建出相应的服务网络,并对从票务数据抽取的某日实际客流进行分配,分配结果与实际相符.     

基于转向的Logit交通分配算法

为避免交通分配中传统的网络扩展法在处理转向延误时的缺陷,通过分析网络基本要素节点、路段和转向之间的拓扑关系,借鉴Dial算法的基本框架,设计了一个基于转向的Logit交通分配算法。该算法以源点至路段的含转向延误的最短路径长度为依据处理各条路段,正向计算转向权重,反向分配路段流量和转向流量。算法计算结果与Logit路径流量和Dial算法数据相一致,该算法可直接求解既满足Logit路径选择概率又考虑转向延误对交通分配影响的路段流量和转向流量模式,而且Dial算法是其在转向延误为零时的一个特例。     

大规模道路交通量分配的节点分配算法

针对传统的多路径-容量限制分配算法速度慢,效率低下,且在大规模交通路网中难以应用的缺陷,本文提出其简化算法——节点分配算法,通过将讫点相同的OD对进行列的合并,每次批量分配讫点相同的所有OD对,来加速分配过程,同时考虑道路阻抗在道路流量变化时的修正,将OD矩阵分成k个子矩阵分k次进行分配,每次分配一个OD矩阵,分配一次,路阻修正一次。最后给出算例并分析了此方法的效果与优势。     

基于Memetic算法的机场停机位分配问题研究

通过对航空器使用停机位的特性分析,建立了一种停机位分配模型,并采用Memetic算法和贪婪算法分别对航空器停机位占用次序和占用时间进行了仿真模拟,最后以浦东机场实际数据为原型,通过与遗传算法比较,验证了Memetic算法在停机位分配应用中的可行性和高效性.     

对多路径交通分配的节点分配算法的讨论

针对文[1]中的多路径交通分配的节点分配算法存在的问题进行了讨论，提出了合理的修正方法，该方法需要路径的列举。最后给出了修正方法的应用实例并与Dial算法进行了比较。     

Logit多路径分配模型及其求解算法研究

通过对多路径Logit分配模型及经典的Dail算法的研究,并针对kgit分配模型及Dail算法的缺陷,提出的一种改进的kgit模型及相应改进的Dail算法,对交通分配及速度求解速度都有非常重要的意义。     

对多路径交通分配的节点分配算法的讨论

针对文[1]中的多路径交通分配的节点分配算法存在的问题进行了讨论,提出了合理的修正方法,该方法需要路径的列举.最后给出了修正方法的应用实例并与Dial算法进行了比较.     

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城市交通系统是一个复杂的大系统,针对交通流的不确定性,本文基于动态规划思想提出了交通流预测与分配的方法。考虑路段容量对交通分配的影响,建立了路网流量预测和分配模型。为了保持并充分利用传统网络模型的性质和特征,引入惩罚函数,将容量约束条件转换到目标函数中,使模型符合传统均衡网络流结构。将凸规划法作为一个子过程植入惩罚函数,得到模型的求解算法。控制策略上采取预测控制、反馈校正和滚动优化的方式。最后,通过算例分析,进一步阐述模型和算法的应用,验证算法的有效性。为交通流预测和分配提供一定的参考。     

基于增强拉格朗日乘子法的容量制约交通分配问题研究(英文)

传统的交通分配问题(TAP)没有容量的限制,但是事实上,路段和网络都有其自身的容量限制。传统的用户均衡网络模型允许分配的交通流量结果超过其容量,这显然是不合理的。首先,介绍了起点算法的基本原理及其有效的实现,并运用一个算例网络进行交通分配;然后,运用增强拉格朗日乘子法针对具有容量限制的该网络重新进行交通分配,并将两种结果进行比较。实验结果表明:增强拉格朗日乘子法具有良好的运算性能和效率,并且更具有实际意义,能够更加合理的运用到实际的交通分配问题中。     

基于稳定匹配的路径选择行为研究

为了证明是否能用双边匹配理论研究出行者路径选择行为,构建了以出行者和路径为主体的二部图,从图论的角度证明了所构建二部图的稳定匹配是路径选择的最终结果,且稳定匹配存在纳什均衡,可以用来分析出行选择行为. 在综合考虑出行者阻抗和路径影响的基础上,建立了不考虑流量和通行能力影响与考虑流量和通行能力影响的两类多目标优化模型,使用线性加权法转化为指派模型,利用匈牙利算法进行求解. 结合数值算例说明所建模型的正确性和合理性. 算例结果表明,两类模型的路径选择结果均满足用户均衡原理,可以在此方法的基础上建立对应的交通分配模型.     

基于稳定匹配的路径选择行为研究

为了证明是否能用双边匹配理论研究出行者路径选择行为,构建了以出行者和路径为主体的二部图,从图论的角度证明了所构建二部图的稳定匹配是路径选择的最终结果,且稳定匹配存在纳什均衡,可以用来分析出行选择行为. 在综合考虑出行者阻抗和路径影响的基础上,建立了不考虑流量和通行能力影响与考虑流量和通行能力影响的两类多目标优化模型,使用线性加权法转化为指派模型,利用匈牙利算法进行求解. 结合数值算例说明所建模型的正确性和合理性. 算例结果表明,两类模型的路径选择结果均满足用户均衡原理,可以在此方法的基础上建立对应的交通分配模型.     

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.     

车辆调度问题的改进表上作业法

在分析车辆调度问题特征的基础上,应用运输问题伏格尔法的思想,设计了求车辆初始分派的表上作业法,在分派过程中处理车辆容量约束,并应用闭回路法或位势法对派进行优化,算法中车辆数目可动态调整。用实例进行分析,最后对算法的适用性及进一步应用进行了讨论。     

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.     

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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，已经发展成为求解线性网络流问题的综合算法。应用分析对比法进行研究．介绍了拍卖算法，分析了其特点，与常用的标号设定算法和标号修正算法进行了对比。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，并且便于程序化．通过各种途径对基本算法进行改进、加速，可使计算速度提高数倍。拍卖算法可以快速求出多个起点和一个终点以及一个起点和多个终点的情况，适应不同分配算法的需求。在交通分配中，只要根据需求选择不同的起点集和终点集即可，不必求得所有节点对之间的最短路，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。     

Application of Auction Algorithm for Shortest Paths to Traffic Assignment

Auction algorithm is a new and simple algorithm for finding shortest paths in a directed graph proposed by Prof. Bertsekas, whose application has been extended to solve a variety of linear network flow problems. In this paper, auction algorithm for shortest paths is introduced and its characteristics are analyzed. The paper compares the auction algorithm with other algorithms widely used such as label-setting algorithm and label-correcting algorithm. The auction algorithm is particularly applicable to parallel computation and to the solution of a large-scale sparse network, which precisely meets the requirements of the traffic assignment. The algorithm is easy to program. Through a variety of measures the basic algorithm can be improved and speeded up and the computation speed can be increased by several times. The auction algorithm can be adopted in various traffic assignment methods. It can be used efficiently in the case of multiple origins and a single destination, and a single origin and multiple destinations. Different origin sets and destination sets are determined in accordance with the requirement of the traffic assignment. It is not required any more to find the shortest paths connecting any node pairs, so a lot of computation can be avoided and the computing time can be reduced by the use of the auction algorithm in the traffic assignment. Auction algorithms can thus be broadly applied in the transportation fields.