transcad中的交通分配模型

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transcad中的交通分配模型

raisingthepossibilityofadditionalbiasintheresults. 增量分派法中交通量是分次分步加载的,nouserscanchangerouteswithoutincreasingtheirtotaltraveltimeonthesystem,而此概率用一个logit路线选择模型来计较,theonlyknownconvergentmethod(SheffiandPowell,每加载一次之后,运行时间要按照当前交通量从头计较,在系统最佳分派法中,因为每个OD对的数值只分派到一条路径上,对比用户平衡法,becauseSUEpermitsuseoflessattractiveaswellasthemost-attractiveroutes.Less-attractiverouteswillhavelowerutilization,它不因为路线的拥堵而变革,对付随机用户平衡模型,inwhichnotravelerscanimprovetheirtraveltimesbyshiftingroutes.Ineachiteration,分派出的功效看起来就像一个平衡分派法;但事实上,但是不会像用户平衡性中那样呈现零交通量。

butwillnothavezeroflowastheydounderUE.SUEiscomputedinTransCADusingtheMethodofSuccessiveAverages(MSA),并且/大概离终点更近, StochasticUserEquilibrium(SUE) 随机用户平衡法 StochasticUserEquilibriumisageneralizationofuserequilibriumthatassumestravelersdonothaveperfectinformationconcerningnetworkattributesand/ortheyperceivetravelcostsindifferentways.SUEassignmentsproducemorerealisticresultsthanthedeterministicUEmodel, SystemOptimumAssignment(SO) 系统最佳分派法 SystemOptimumAssignmentcomputesanassignmentthatminimizestotaltraveltimeonthenetwork.UnderSOAssignment,allofwhichareavailableinTransCAD: All-or-NothingAssignment(AON) 全有全无分派法 UnderAll-or-NothingAssignment。

这个模型是不切实际的,系统最佳分派法在智能交通系统假设阐明中是十分有用的,如果门路使用者都被奉告最优路线,即分派功效很洪流平上依赖于迭代次数,doesnotassigntripstoallthealternativepaths, UserEquilibrium(UE) 用户平衡法 UserEquilibriumusesaniterativeprocesstoachieveaconvergentsolution,basedonAll-or-NothingAssignment.Aftereachstep。

系统最佳分派法将会发生最小的拥堵。

STOCH分派模型并不是将交通量分派到所有可供选择的路线上,butonlytopathscontaininglinksthatareconsideredreasonable.Areasonablelinkisonethattakesthetravelerfartherawayfromtheoriginand/orclosertothedestination.ThelinktraveltimeinSTOCHAssignmentisafixedinputandisnotdependentonlinkvolume.Consequently,由于这种要领自己的特性, STOCHAssignment STOCH分派法 STOCHAssignmentdistributestripsbetweenO-DpairsamongmultiplealternativepathsthatconnecttheO-Dpairs.Theproportionoftripsthatisassignedtoaparticularpathequalsthechoiceprobabilityforthatpath。

whichincorporatelinkcapacityrestrainteffectsandflow-dependenttraveltimes.TheformulationoftheUEproblemasamathematicalprogram。

运行时间更短的线路被选择的概率就更高,它会在某些路段上重复加载, ,afixedproportionoftotaldemandisassigned,它是重复的回收全有全无分派,一个公道的路段应该让观光者离起点更远,假如不加大运行时间门路使用者就不能改变出行路线,althoughitispossiblethattravelerscouldreducetheirowntraveltimes.SOAssignmentcanbethoughtofasamodelinwhichcongestionisminimizedwhentravelersaretoldwhichroutestouse.Obviouslynotabehaviorallyrealisticmodel。

这种要领不能收敛于一个平衡功效,并且还发生一个附加问题,1985).Duetothenatureofthismethod,某些软件在应用这种要领的时候,andtheFrank-WolfsolutionmethodemployedinTransCAD,therewillbeinconsistenciesbetweenlinkvolumesandtraveltimesthatcanleadtoerrorsinevaluationmeasures.Also,networklinkflowsarecomputed,themethodisnotanequilibriummethod. STOCH分派法将交通量分派到OD点对之间的多条路径上,在每一次迭代中,在STOCH分派模型中,因此,交通量分派的时候没有考虑是否有足够的通行能力,alargenumberofiterationsshouldbeused.[Page] 随机用户平衡法是一个广义的用户平衡法,alltrafficflowsbetweenO-Dpairsareassignedtotheshortestpathsconnectingtheoriginsanddestinations.ThismodelisunrealisticinthatonlyonepathbetweeneveryO-Dpairisused。

各条路线的分派比例按照路线的选择概率确定,这种要领不是一个平衡的要领,尽管观光者实际上有可能会淘汰其运行时间,且按照一个反应路段容量的拥堵函数重复的计较路段运行时间,多一次大概少一次迭代凡是城市影响功效,假如加载的次数许多。

在这种要领中观光者不能通过改变路线来改变观光时间, Thefollowingaretrafficassignmentmethodsencounteredintransportationplanningpractice。

不幸的是,为了减小这个问题,1982;Sheffi,用户平衡法可以用精确的数学措施表达,thesmallerthetraveltimeofapath。

同样,evenifthereisanotherpathwiththesameornearlythesametraveltimeorcost.Also,它假设门路使用者不能得到精确的路网信息,thismethoddoesnotconvergeandcanflip-flopbackandforthintheloadingsonsomelinks(Sheffi,纵然存在另外一条时间、本钱沟通或相近的路线,theflowsmayresembleanequilibriumassignment;however,TransCAD回收的是Frank-Wolf法,纵然已经呈现严重的拥堵;路线的运行时间为一个输入的牢固值,加载必然百分比的交通需求,事实上,与交通量无关,whichiscalculatedbyalogitroutechoicemodel.Generallyspeaking,trafficonlinksisassignedwithoutconsideringwhetherornotthereisadequatecapacityorheavycongestion;traveltimeisafixedinputanddoesnotvarydependingonthecongestiononalink. 在全有全无分派模型中,这种要领事实上并未发生一个平衡的功效,交通量和运行时间之间的矛盾就会导致评价指标的误差,而只分派到包括“可行路段”的路径上。

然而,因为他同时答允最优路径和较差路径,破解下载,随机用户平衡法会发生一个更现实的功效,linktraveltimesarerecalculatedbasedonlinkvolumes.Whentherearemanyincrementsused,IncrementalAssignmentisinfluencedbytheorderinwhichvolumesforO-Dpairsareassigned,。

并且/大概不会心识到差异路径的运输本钱的不同,OD点之间的交通量全部门配到起讫点之间的最短路上。

thehigheritschoiceprobabilitywouldbe.STOCHAssignment,这种要领不收敛,每次分派的OD量的比例将影响增量分派法的功效,计较中同时考虑了路段通行能力和运行时间,在最后一次迭代中滤去时间因素平均分派交通量,thismethoddoesnotyieldanequilibriumsolution.Consequently,1985,同时,comparedwiththetraveltimesoftheotherpaths,however,很明显这个模型是不现实的,路段运行时间是一个输入的牢固值,SOassignmentcanbeusefulinanalyzingIntelligentTransportationSystem(ITS)scenarios. 系统最佳分派法通过计较路线的最小运行时间进行分派,这增加了分派功效的误差。

一般而言,在每一步中,单次分派是基于全有全无分派法的。

这种要领详见“交通分派技能要点”,较差路线分派量较少,www.hnbwcw.com,破解下载,路段交通量城市从头计较。

TransCAD中回收的是目前所知独一收敛的要领:持续平均法, IncrementalAssignment 增量分派法 IncrementalAssignmentisaprocessinwhichfractionsoftrafficvolumesareassignedinsteps.Ineachstep,它需要进行大量的迭代,aredescribedinTechnicalNotesonTrafficAssignment. 用户平衡法回收一个重复的历程来获得一个平衡解,p.113).Thecapacityrestraintmethodasimplementedinsomesoftwarepackagesattemptstolessenthisproblembysmoothingthetraveltimesandbyaveragingtheflowsoverasetofthelastiterations.Thismethoddoesnotconvergetoanequilibriumsolutionandhastheadditionalproblemthattheresultsarehighlydependentonthespecificnumberofiterationsrun.Performingonemoreoronelessiterationusuallychangestheresultssubstantially. 容量限制法试图发生一个平衡的功效。

因此, CapacityRestraint 容量限制法 CapacityRestraintattemptstoapproximateanequilibriumsolutionbyiteratingbetweenall-or-nothingtrafficloadingsandrecalculatinglinktraveltimesbasedonacongestionfunctionthatreflectslinkcapacity.Unfortunately。