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第1篇一、实验背景与目的随着城市化进程的加快，交通拥堵问题日益严重，如何优化交通流分配成为提高城市交通效率的关键。
本实验旨在通过构建交通流分配模型，对某一区域的道路网络进行模拟分析，探究不同交通流分配方法对交通拥堵的影响，为城市交通规划和管理提供理论依据。
二、实验数据与工具1. 实验数据：本次实验选取某城市中心区域的道路网络数据，包括道路信息、交通需求、道路容量等。
2. 实验工具：采用Python编程语言，利用网络分析库（如NetLogo、NetworkX等）进行实验模拟。
三、实验方法与步骤1. 数据预处理：对原始数据进行清洗、整理，确保数据的准确性和完整性。
2. 构建交通网络模型：根据道路信息，构建道路网络图，包括节点、边、权重等。
3. 选择交通流分配方法：本次实验主要采用以下三种方法：（1）最短路径法：基于最短路径原则，将交通需求分配到路网中。
（2）用户平衡法：假设所有用户都清楚网络状态，最终没有用户能够单方面改变策略使自身成本更低。
（3）系统最优法：在理想条件下，按照平均或总出行成本最小为依据进行交通分配。
4. 模拟分析：利用NetLogo或NetworkX等工具，对三种方法进行模拟分析，对比不同方法下的交通拥堵情况。
5. 结果分析：对模拟结果进行统计分析，比较不同方法对交通拥堵的影响，总结实验结论。
四、实验结果与分析1. 最短路径法：在模拟过程中，最短路径法容易导致部分路段交通流量过大，导致拥堵现象。
2. 用户平衡法：用户平衡法在模拟过程中，能够较好地平衡各路段交通流量，降低拥堵程度。
3. 系统最优法：在理想条件下，系统最优法能够实现交通流量最优分配，降低整体出行成本。
五、结论与建议1. 用户平衡法在本次实验中表现出较好的效果，能够有效降低交通拥堵程度。
2. 建议在实际交通规划和管理中，充分考虑用户出行需求，采用用户平衡法进行交通流分配。
3. 针对拥堵路段，可采取以下措施：（1）优化道路网络，提高道路通行能力。
V 为网络节点集，即：道路交叉点；A 为路段集，即：道路交通量—人的个数—OD 矩阵,a C a A ∈：路段a 的通行能力()a a t x ：路段a 的阻抗，a x 为流量，通常以时间记，假设仅与路段a 有关系统最优是系统规划者所期望得到的一种平衡状态，其前提是所有网络用户必须互相协作，遵从网络管理者的统一调度，所以是计划指向型分配准则。
出行者的出行决策过程是相互独立的，路网上的交通流的状态是出行者独立选择的结果。
出行者必然转向费用较小的路径.其结果，路网上的交通量分布最终必然趋于用户平衡状态。
所以，用户平衡状态最接近实际的交通状态。
Wardrop 准则的提出标志着网络流平衡分配概念从描述转为严格刻画，不但假设司机都力图选择阻抗最小的路径，而且还假设司机随时掌握整个网络的状态，精确计算每条路径的阻抗，还假设了司机的计算能力与水平是相同的。
在这些假设条件下进行的配流被称为确定性配流，得到的用户平衡条件被称为确定性平衡条件，简称UE 条件。
User Equilibrium System Optimal rs k rs a f q ∑=且0rsk f ≥（rs k f —O-D 对r-s 之间路径k 上的流量）rs q 等于连接rs 之间各路径上的路段的交通量的总和。
,rs rs a k a k r s k x f σ=∑∑∑（,rs a k σ—如果弧a 在连接O-D 对r-s 的路径k 上，其值为1，否则为0）路段a 上的流量等于通过a 的路径上分配到a 上的交通量的总和。
1.目标函数本身并没有什么直观的经济含义或行为含义。
2. 没必要直接求解用户平衡条件方程组，平衡状态可以由求解等价都极小值问题得到。
3.模型的解关于路段流量唯一，关于路径流不唯一 4. 等价性与唯一性证明略Frank-Wolfe 算法对f(X)在X 0处的一阶泰勒展开得(0)(0)(0)()()()()T f X f X f X X X =+∇-将f(X)近似表达成线性函数，则规划模型可近似化为下列线性规划模型: (0)(0)(0)min ()min ()()()()T Z X f X f X f X X X AX B ==+∇-=等价于线性规划 (0)m i n ()()T Z X f X XA X B=∇= 由上式可求得一组最优解X -，该方法认为(0)X 与X -的连线为最速下降方向，然后根据下列一维极值间题(0)(0)min [()]f X X X λ-+- 求得的0λ为最优步长。
