都会交通体系规划_10交通分派方式_www.hg28.com|www.hg318.com 

移动版

www.hg28.com > www.hg28.com >

都会交通体系规划_10交通分派方式

  城市交通系统规划_10交通分派方式_城乡/园林规划_工程科技_专业材料。城市交通系统规划_10交通分派方式

  前讲回首 ? 交通分派根本 ※ OD矩阵的单元转换为交通量或运量单元 ※交通收集笼统化——邻接目次表 ※阻——段行驶时间取交叉口耽搁之和 交通流分派问题= 收集下的径选择问题 ? 第十讲 交通分派方式★ ? ? ? 10.1 均衡分派方式 10.2 非均衡分派方式 10.3 分派方式的选择 10.1 均衡分派方式 收集均衡:假设从一个OD对的出行者都选择统一条径 (它正在起头时是最小的),则这条径上就会发生拥堵 而导致上升,曲到它不再是最好的径。此时,部门出 行者将选择其它径,不外被选择的径也会随流量上升而 添加。出行者就如许不竭衡量、不竭点窜出行方案,曲 至这些径上的流量分布达到某种程度的不变,即所谓的 均衡形态。 ? Wardrop均衡道理 ? Wardrop(1952)对以上均衡现象进 行了阐发,提出了关于交通收集均衡的第 一道理和第二道理,奠基了交通分派的基 础。 Wardrop第一道理 ? 正在出行者都切当晓得收集形态,并老是 选择使本人的行驶时间最小的径时,收集将 会达到均衡形态:每个OD对间各条被利用的 径具有相等并且最小的行驶时间;没有被使 用的径的行驶时间大于或等于最小行驶时间。 用户均衡(Users Equilibrium,UE)模子 Wardrop 第一均衡道理道理理论上合理,现实求解很是坚苦。 Beckmann(1956)等价数理最优化模子(有束缚非线性最优 化问题) Wardrop第二道理 正在系统均衡前提下,拥堵网上的交通 流该当按照所有车辆的平均或总的出行成本最 小为根据来分派。 ? ? 第一道理反映了用户选择线的一种原则。按 照第一道理分派出来的成果是网上用户现实 径选择的成果。而第二道理则反映了一种目 标,即按照什么样的体例分派是最好的。 系统最优(System Optimum,SO)模子 简单UE问题的求解 例 ? 求解下图收集中的用户均衡分派成果。 ? 解: q=x1+x2=5 2+x1=1+2x2=1+2(5-x1)=11-2x1 径流量:x1=3,x2=5-x1=2 段:t1=5, t2=5 UE模子求解的Frank-Wolfe算法 ? ? ? Frank和Wolfe于1956年起首提出用于求解 线性束缚的二次规划问题的一种线性化算法,通 常称为Frank-Wolfe算法。该方式属于可行标的目的 法的一种,它通过求方针函数正在当前可行解处的 线性迫近函数(而不是方针函数本身)的极小点 来确定可行下降标的目的。 LeBlance等人(1975) 将Frank-Wolfe算 法使用于交通分派UE模子的求解,成为均衡交通 分派模子求解的尺度算法。 SO模子通过简单的变换可转换为UE模子, 同样可用Frank-Wolfe算法求解。 10.2 非均衡分派方式 ? 交通收集均衡模子是一个维数大、束缚多的NLP 问题。正在1975年由LeBlanc等将Frank-Wolfe算 法用于求解UE模子获得成功之前,良多学者一曲 正在切磋用模仿和近似的方式求解交通均衡分派问 题;即便正在此之后,因为受限于复杂的问题规模 和其时相对掉队的计较机手艺,研究UE分派的近 似算法仍然是交通分派中的一个主要课题。 由此获得了有别于寻求UE分派最优解的一些算 法,凡是称其为非均衡分派算法。这些算法正在一 定程度上是对实正的均衡分派算法的近似或者特 殊化。 ? 功课 如图所示的交通收集,从A到B有两条径1、2,两条 径上的交通函数别离为: 径1: t1=15+0.005x1 径2: t2=10+0.02x2 现从A到B有3000辆车,别离用以下方式进行交通流分派: (1)UE分派方式 ? 10.2 非均衡分派方式 最短(全有全无)分派 容量分派 多径分派 容量——多径分派 10.2.1 最短交通分派 正在分派中,取权(两交叉口间的出 行时间)为,即假设车辆的段行驶车 速、交叉口耽搁不受段、交叉通负荷 的影响。每一OD点对应的OD量被全数分派 正在毗连该OD点对的最短线上,其他道 上分派不到交通量。 最短交通分派 出行量 T(A--B)=100辆 A 100 100 100 B 10.2.2 容量分派方式 容量分派是一种动态的交通分派方式,它考 虑了权取交通负荷之间的关系,即考虑了交叉 口、段的通行能力,比力合适现实环境。 容量分派有: (1)容量——增量加载分派 (2)容量——迭代均衡分派 1、容量——增量加载分派 先将OD表中的每一个OD量分化成K部 分,即将原OD表分化成K个OD表,然后分 K次用最短分派模子分派OD量,每次分 配一个OD分表,而且每分派一次,权修 正一次,权采用阻函数批改,曲到把K 个OD分表全数分派到收集上。 容量交通分派 出行量T(A--B) = 40+30+20+10 A 40+20 20 10 30+10 40 10 30 30+10 20+40 B 分派次数K取每次的OD量分派率(%) 分派次序 1 100 60 50 40 30 20 2 3 4 5 6 7 8 9 10 K 1 2 3 4 5 10 40 30 30 25 20 20 20 20 15 10 15 10 10 10 5 5 5 5 5 2、容量——迭代均衡分派 先假设收集中各段流量为零,按零流量计较权,并 分派整个OD表,然后按分派流量计较权,从头分派整个OD 表,最初比力新分派的段流量取原分派的段流量,新计较 的权取原计较的权,若两者比力接近,满脚迭代精度要求, 则遏制迭代,获得最初的分派交通量。若不克不及满脚迭代精度要 求,则按照新分派的流量从头计较权,从头分派,曲到满脚 迭代精度。 10.2.3多径交通分派方式 1、分派模子 ? 出行者但愿选择最短、出行者正在选择出行线 时带有随机性,因而,各出行线被选用的概率 可用LOGIT径选择模子计较。 P(r , s, k ) ? exp[? ? ? t (k ) t ] ? ? exp?? ? ? t ?i ? t ? i ?1 m P(r,s,k)—OD量T(r,s)正在第k条出行线上的分派 率;t(k)—第k条出行线的权;t—各出行线 的平均权,θ—分派参数;m—无效出行线条 数。 Dial算法 ? ? ? 1971年Dial发了然一个算法,可以或许正在收集上无效 地实现Logit模子,但它并不需要求解毗连OD点 对的所有径的选择概率和交通量。该算法具有 下列特点: (1)认为道操纵者不是正在起点就决定选择哪 条径,而是正在出行过程中的每一个节点都做一 次关于下一步选择哪条段目标地的选择。 即实正选择的不是径,而是段 (2)道操纵者正在一个节点处选择段时,并不 是以该节点为起点的每个段都考虑,只要那些 “无效段”才可能被选择到。 ? ? 使用本模子时,起首必需确定每一OD点 对(r,s)的无效段及无效出行线。 无效段—[i,j]为段起点j比段起点i 更接近出行起点s。 无效径:若是毗连OD对的某条径所 包含的每条段都是无效段,则该径 是一条无效径。 每一OD点对的出行量只正在它响应的无效 出行线长进行分派。 本模子能较好地反映径选择过程中的最 短要素及随机要素。 多径概率交通分派 P=0.3 30 P=0.5 50 T=100 B A P=0.2 20 五、容量——多径分派 该方式考虑了权取交通负荷之间的关系 及交叉口、段通行能力的,使分派 成果愈加合理。 包罗:多径——增量加载分派、多 径——迭代均衡分派 容量--多径交通分派 T=100 = 60 + 30 + 10 ? 33 P 1 ? 0.3 18 P 2 ? 0.4 ? 40 30 P2 ? 0.2 6 P3 ? 0.3 12 3 4 3 A P 1 ? 0.2 P 1 ? 0.5 P3 ? 0.4 B P3 ? 0.3 ? 27 12 P2 ? 0.4 12 10.3交通分派方式的选择 方式 最短法 容量法 求解 简单 较简 单 精度 低 较高 合用范畴 没有拥堵效应的收集 拥堵效应较显著的收集 多径法 多径-容量 法 均衡分派法 较复 杂 较复 杂 复杂 较高 高 高 拥堵效应不显著的收集 拥堵效应显著的收集 拥堵效应显著的收集

(责任编辑:admin)