交通流分配分解
交通配流的发展阶段
路网上的拥挤性、路径选择的随机性、交通需求的动态性是 同时存在并交互作用的,其机理是纷繁复杂的。 真正地符合路网实际情况,还有更重要更基本的交通需求的 时变性(即动态性)需要反映出来。 需要一种交通流分配方法能够将路网上交通流的拥挤性、路 径选择的随机性、交通需求的时变性综合集成地刻画反映出 来,这是研究交通问题的学者一直积极探索的问题。
交通阻抗(交通费用)
交通阻抗或者称为路阻是交通流分配中经常提到的概念, 也是一项重要指标,它直接影响到交通流路径的选择和流 量的分配。 道路阻抗在交通流分配中可以通过路阻函数来描述。 所谓路阻函数是指路段行驶时间与路段交通负荷,交叉口 延误与交叉口负荷之间的关系。
交通网络上的路阻(费用),应包含反映出行时间、出行 费用、安全、舒适程度、便捷性和准时性等等许多因素。 经过大量的理论分析和工程实践,人们得出影响路阻的主 要因素是时间,因此出行时间常常被作为计量路阻的主要 标准。 交通阻抗有两部分组成:路段上的阻抗、节点处的阻抗。
Wardrop提出的第二原理:
在系统平衡条件下,拥挤的路网上交通流应该按照平均或 总的出行成本最小为依据来分配。
Wardrop第二原理,在实际交通流分配中也称为系统最优 原理(SO,System Optimization)。
第一原理主要是建立每个道路利用者使其自身出行成本 (时间)最小化的行为模型,而第二原理则是旨在使交通 流在最小出行成本方向上分配,从而达到出行成本最小的 系统平衡。
容量限制-迭代平衡分配
增量加载和迭代平衡分配形式的原理基本是相同的。但增量 加载方法事先无法估计迭代次数及计算工作量,对于较复杂 的网络,可能会因为个别路段的迭代精度无法满足要求而使 迭代进入死循环,出现算法不收敛的情况。 美国联邦公路局对这一算法进行了改进: 事先设定一个最大迭代次数N(N>4) 当前迭代的阻抗值为前两次阻抗值的加权值
分配形态\分配方式
固定路阻
变化路阻
单路径 多路径
全有全无方法 静态多路径方法
容量限制方法 容量限制多路径方法
全有全无分配方法(all-or-nothing)
将OD交通量T加载到路网的最短径路树上,从 而得到路网中各路段流量的过程。 第1步:初始化,使路网中所有路段的流量为0, 并求出各路段自由流状态时的阻抗; 第2步:计算路网中每个出发地O到每个目的地D 的最短路径; 第3步:将O、D间的OD交通量全部分配到相应 的最短径路上。
交通流分配 (Traffic Assignment)
交通流分配是本课程的重点和难点之一。最优化理论、图论、 计算机技术的发展,为交通流分配模型和算法的研究及开发 提供了坚实的基础,通过几十年的发展,交通流分配是交通 规划诸问题中被国内外学者研究得最深入、取得研究成果最 多的部分。
本章主要讲述交通流分配的基本概念、基本原理和基本方法, 交通流分配的非平衡分配、平衡分配的模型和算法等内容。
第二个原理作为一个设计原理,是面向交通管理工程师的。
在实际交通中,人们更期望交通流能够按照Wardrop第一 原理,即用户平衡的近似解来分配。
例子:
设OD之间交通量为q=2000辆,有两条路径a与b。路径a行 驶时间短,但是通行能力小,路径b行驶时间长,但通行能 力大。假设各自的行驶时间(分钟)与流量的关系是:
:路段 上的阻抗; :零流阻抗,即路段 上为空静状态时车辆自由行驶所需 要的时间; :路段 上的交通量; :路段 的实际通过能力,即单位时间内路段实际可通过 的车辆数; :在美国公路局交通流分配程序中,这两个参数的取值分别 为 0.15、4。也可由实际数据用回归分析求得。
节点阻抗
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型式,信号控制系统的配时,交叉口 的通过能力等因素有关。
平衡流解即取最后四次迭代的路段流量的平均值。
第1步:初始化。令 ,用全有全无方法将OD矩阵 加载到交通网络上,得到路段流量 ,设置迭代次数n=1。 第2步:计算 。 ,
第3步:加权平滑。计算 其中权值0.75和0.25是由经验得到的。
第4步:网络加载。根据路段的阻抗值 ,用全有全无方法将 OD矩阵加载到交通网络上,得到路段流量 。
交通配流的发展阶段
在1977年,对交通流分配理论研究最积极、活跃的美国加州 大学伯克利分校的Daganzo教授及麻省理工学院的Sheffi教授 提出了随机性分配的理论。 随机性分配的前提是认为出行者对路段阻抗的估计值与实际 值之间的差别是一个随机变量,出行者会在“多条路径”中 选择,同一起迄点的流量会通过不同的径路到达目的地。 随机性分配理论和方法的提出,在拟合、反映现实交通网络 实际的进程中又推进了一大步。
令n=1 。
第2步:计算、更新路段费用:
第3步:用全有全无分配法将第n个分割OD交通量 到最短经路上。得到每条路段上的流量 。 第4步:计算 。 分配
第5步:如果n=N,则结束计算。反之,令n=n+1返回第2 步。
当分割数 N=1 时便是全有全无分配方法,当 N 趋向于无穷 大时,该方法趋向于平衡分配法的结果。 优点: 简单可行,精确度可以根据分割数N的大小来调整;实践 中经常被采用,且有比较成熟的商业软件可供使用。 缺点: 与平衡分配法相比,仍然是一种近似方法;当路阻函数不 是很敏感时,会将过多的交通量分配到某些通行能力很小 的路段上。
基 本 概 念
交通流分配的几种模式
(1) 将现状 OD 交通量分配到现状交通网络上,以分析目前交 通网络的运行状况,如果有某些路段的交通量观测值,还可 以将这些观测值与在相应路段的分配结果进行比较,以检验 模型的精度。
(2) 将规划年 OD 交通量预测值分配到现状交通网络上,以发 现对规划年的交通需求来说,现状交通网络的缺陷,为交通 网络的规划设计提供依据。 (3)将规划年OD交通量预测值分配到规划交通网络上,以评 价交通网络规划方案的合理性。
将OD交通量分成若干份(等分或不等分);
循环地分配每一份的OD交通量到网络中;
每次循环分配一份OD交通量到相应的最短路径; 每次循环均计算、更新各路段的行驶时间,然后 按更新后的行驶行驶时间重新计算最短径路;
下一循环中按更新后的最短径路分配下一份OD 交通量。
第1步:初始化。分割OD交通量: =
T:信号周期长度; :进口道有效绿灯时间与信号周期长度之比,即绿信比; Q:进口道的交通流量;
X:饱和度,X=Q/S ,S为进口道通过能力。
交通平衡问题
Wardrop提出的第一原理定义: 在道路的利用者都确切知道网络的交通状态并选择最短径路 时,网络将会达到平衡状态。在考虑拥挤对行驶时间影响的 网络中,当网络达到平衡状态时,每个 OD对的各条被使用 的径路具有相等而且最小的行驶时间;没有被使用的径路的 行驶时间大于或等于最小行驶时间。 这条定义通常简称为Wardrop平衡,在实际交通流分配中也 称为用户均衡(UE, User Equilibrium)或用户最优。
就是将预测得出的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路网中 的各条道路上去,进而求出路网中各路段的交通 流量、所产生的OD费用矩阵,并籍此对城市交通 网络的使用状况做出分析和评价。
路径1
O
路径2
D
路径n
D
O
交通配流的发展阶段
最初的交通流分配研究,多采用全有全无方法。 该方法处理的是非常理想化的城市交通网络,即假设 网络上没有交通拥挤,路阻是固定不变的,一个OD 对间的流量都分配在“一条径路”,即最短径路上。 但对于既有的城市内部拥挤的交通网络,该方法的结 果与网络实际情况出入甚大。
概
述
两种机制相互作用直至平衡:
一种机制是:各种车辆试图通过在网络上选择最佳行驶路线 来达到自身出行费用最小的目标; 另一种机制是:道路上的车流量越大,用户遇到的阻力即对 应的行驶阻抗越高。
用一定的模型来描述这两种机制及其相互作用,并求解网络 上交通流量在平衡状态下的合理分布,即交通流分配。
交通配流
误占有较大的比重,特别是在交通高峰期间,交叉口 拥挤阻塞比较严重时,交叉口延误将超过路段行驶时间。
1958年英国TRRL研究所的F.V. Webster 等人根据排队论理论, 提出了一个计算交叉口延误的模型。该模型中主要包括两部分: 一部分是车辆到达率为固定均值时产生的正常相位延误即均匀 延误; 另一部分是车辆到达率随机波动时所产生的附加延误。
路段阻抗
出行时间与流量的关系比较复杂,可以广义地表达为:
即路段a上的费用Ca 不仅仅是路段本身流量的函数,而且是整 个路网上流量V的函数。
对于公路网而言,由于路段比较长,大部分出行时间是在路 段上而不是在交叉口上,费用和流量的关系可以简化为:
即路段的费用只与该路段的流量及其特性相关。
美国道路局(BPR—Bureau of public road)开发的函数,被称 为BPR函数:
交通流分配的基本数据
(1)表示需求的OD交通量。在拥挤的城市道路网中通常 采用高峰期OD交通量,在城市间公路网中通常采用年平均 日交通量(AADT)的OD交通量; (2) 路网定义,即路段及交叉口特征和属性数据,同时 还包括其时间—流量函数; (3)路段阻抗函数。
从交通流分配的特点来说,可以分为两类: 交通工具的运行线路固定类型和运行线路不固定类型。 线路固定类型有公共交通网和轨道交通网,这些是集体 旅客运输; 线路不固定类型有城市道路网、公路网,这一般是指个 体旅客运输或货物运输,这类网络中,车辆是自由选择 运行径路的。
交通配流的发展阶段
在1952年,著名交通问题专家Wardrop提出了网络平衡分配 的第一、第二定理,人们开始采用系统分析方法和平衡分析 方法来研究交通拥挤时的交通流分配。
确定性的平衡配流:其前提是假设出行者能够精确计算出每 条径路的阻抗,从而能作出完全正确的选择决定,且每个出 行者的计算能力和水平是相同的。 现实中出行者对路段阻抗的掌握只能是估计而得。对同一路 段,不同出行者的估计值不会完全相同,因为出行者的计算 能力和水平是各异的。