动态交通分配UE求解与算法

科技与创新┃Science and Technology&Innovation ·40·2019年第03期文章编号：2095－6835（2019）03－0040－02用户均衡模型（UE）与随机用户均衡模型（SUE）在交通流分配阶段的适用性分析王晓璠（中铁第四勘察设计院集团有限公司，湖北武汉430063）摘要：“交通流分配”作为交通规划“四阶段法”的最后一个阶段，对公路项目交通量分析与预测的准确性起到至关重要的作用。

针对交通流分配的不同模型与实际交通量观测数据存在精度不高的问题，结合具体实例，在交通补充调查的基础上，比较了用户均衡模型（UE）与随机用户均衡模型（SUE）的分配精度。

从TransCAD软件的交通规划建模结果来看，应用后者的模型在基础路网上进行交通流分配较前者的模型在不同路段的分配精度上均有不同程度的上升。

这说明了随机用户均衡模型（SUE）更加具有适用性，也为今后相关报告的编制提供了实例验证和数据支撑。

关键词：交通规划建模；交通流分配；用户均衡模型；随机用户均衡模型中图分类号：U491文献标识码：A DOI：10.15913/ki.kjycx.2019.03.040作为国内外道路工程交通预测通行的方法，“四阶段法”已被国内公路项目“工程可行性研究”及“交通影响评价”等报告的编制广泛应用。

而“交通流分配”作为交通规划“四阶段法”的最后一个阶段，对公路项目交通量分析与预测的准确性起到至关重要的作用。

目前，国内大多公路项目工程可行性研究报告将用户均衡模型（UE）和随机用户均衡模型（SUE）作为“交通流分配”阶段的主要应用模型，将各交通小区间的OD数据分配到已知的道路网模型上。

而现有文献缺乏对上述两个模型对于路网真实交通流量情况模拟的准确性以及对未来年道路网交通量分析和预测的适用性分析。

本报告在对大量公路项目交通量观测和OD调查和数据分析的基础上，利用宏观交通规划和需求预测软件TransCAD建立路网模型，并分别利用上述两个模型进行交通流分配，将分配结果与道路网真实交通量数据进行对比分析，为公路项目交通量分析和预测所利用的模型比选提供参考。

浅析多时段动态交通分配模型以及动态交通分配的算法班级：运输（城市轨道交通）1203班学号：********姓名：***指导老师：陈旭梅王颖浅析多时段动态交通分配模型以及动态交通分配的算法12251104 刘君君城轨1203班【摘要】动态交通分配问题是在已知城市交通网络拓扑结构和网络中时变的交通需求的前提下，寻求交通网络上各有向路段上时变的交通量的问题。

自该问题提出以来．研究者们给出了各种分配模型来描述它。

这些模型大致可分为四类：一、仿真模型；二、数学规划模型；三、最优控制模型；四、变分不等式模型。

与以上四种模型相比，从不同的角度来看，还可以分为其他模型，如基于多时段动态交通分配模型、多用户动态交通分配模型、基于模糊旅行时间的动态交通分配模型等。

本文讨论的就是基于多时段动态交通分配模型以及动态交通分配的算法。

【关键词】基于多时段动态交通分配模型；混沌蚁群算法；Analysis of multi-period dynamic traffic assignment model and algorithm ofdynamic traffic assignment122251104 Liu Jun junThe class1203Abstract: Dynamic traffic assignment problem is known in urban traffic network topology and network traffic in the time-varying demand under the premise of seeking transport networks to time-varying traffic problems on the road. Since the issue. Researchers presented various distribution models to describe it. These models can be roughly divided into four categories: first, the simulation model, second, the mathematical programming model; third, the optimal control model of four, and variation inequality model. Compared with the above four models, from a different perspective, can also be divided into other models, such as those based on multi-period dynamic traffic assignment model and multi-user dynamic traffic assignment models, dynamic traffic assignment model based on fuzzy travel time. Article these unconventional perspectives of dynamic traffic assignment model and algorithm of dynamic traffic assignment.Key words: dynamic traffic assignment model based on multi-period, chaos Ant Colony optimization algorithm1 引言城市化水平的高低是反映人类生活水平高低的一个重要指标，当前城市化水平不断提高随之产生的交通拥挤与堵塞问题也变得越来越严重，解决交通拥挤的直接办法是提高路网的通行能力， 但无论哪个城市都存在可供修建道路的空间有限， 建设资金筹措困难等问题。

动态交通分配UE求解与算法
况志敏;黄永;唐钱龙
【期刊名称】《工程与建设》
【年(卷),期】2010(024)005
【摘要】动态分配模型,是通过最优方法得到模型的最优解,最优解与Wardrop用户最优原理的动态推广相一致,动态模型能够反映交通网络的动态属性,从而为交通诱导提供必要的可用信息,并结合算例分析了动态模型的实用性.
【总页数】3页(P599-601)
【作者】况志敏;黄永;唐钱龙
【作者单位】江西省公路机械工程局,江西,南昌,330006;江西省公路机械工程局,江西,南昌,330006;长沙理工大学,交通运输工程学院,湖南,长沙,410076;江西交通职业技术学院,路桥系,江西,南昌,330013
【正文语种】中文
【中图分类】U491.123
【相关文献】
1.一种改进投影算法求解排放约束下多用户交通分配均衡模型 [J], 熊伟;严新平
2.动态交通控制一交通分配组合模型的求解算法研究 [J], 周八益;李琰;周溪召
3.UE交通分配求解的C语言实现 [J], 韩晓龙;戈闻怡
4.基于量子进化算法求解动态交通分配模型 [J], 陈华程;范铁虎
5.基于合同模式交通分配模型和求解算法 [J], 张邻;杜文;向红艳
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动态交通分配模型设计动态交通分配模型设计摘要：动态分配模型，在分配过程中考虑路网中的交通阻抗，充分反映已有交通量对交通分配的影响。

该模型能够反映交通网络的动态属性，从而为交通诱导提供必要的可用信息。

关键词：动态分配最短路动态用户平衡引言交通流分配是交通规划中的一个重要环节。

它将预测得到的OD 交通量按照一定的规则分配到已知路网的各条路段上去，从而得到路网中各个路段的交通量和出行费用。

从交通流分配理论发展的整体上看，它经历了由静态交通分配到动态交通分配两个历史阶段[1]。

随着社会的发展，城市交通拥堵日益恶化，静态交通分配无法描述交通需求随时间变化的起伏特征。

于是，动态OD这一全新概念被提出来，基于动态OD的动态交通分配理论也应运而生。

1 动态交通分配的特性动态交通分配区别于静态交通分配最显著的特点就是在交通分配模型中加入了时间变量，从而把静态交通分配中的路阻和流量的二维问题转化为路阻、流量和时间的三维问题，动态交通分配模型在时变需求下处理路网的动态特性。

同时考虑了复杂的供需关系，因而由动态交通分配理论推导得到的交通流量分布能更好地反映路网中交通流的拥挤性、路径选择的随机性和交通需求的时变性。

时间变量的引入使得动态交通分配比静态交通分配具有更高的适用性和优越性。

在现有研究的基础上，将其与静态交通分配对比，总结出动态交通分配的典型特征包括：因果性、先进先出原则、路段状态方程、路段流出函数、路段特征性函数和路段阻抗函数。

2 动态交通分配的建模基础2.1 路段流出函数模型路段流出函数是动态交通分配理论中的关键之处。

在动态分配中，出行者路径选择原则确定后，其路段流入率自然确定。

而对于流出函数，有多种模型。

无论哪种模型，基本原则是路段流出函数的建立应该确保车辆按照所给出的路段走行时间走完该路段。

试想一辆车在某时刻进入某路段，那么在加上该路段走行时间的时刻应该离开该路段，如果路段流出模型没有达到这一要求，将陷入自相矛盾的境地[2]。

逐日动态交通分配模型综述作者：沈旻宇来源：《科技风》2016年第09期摘要：交通路网流量是由出行者的路径选择行为所决定，路径选择行为的每日更迭会导致交通流量的变化。

逐日动态模型在深刻理解网络流的波动演化过程以及用户均衡状态的可达性上具有重要作用。

因此，本文将以往逐日动态模型进行分类并进行相关介绍。

关键词：动态交通分配模型；逐日路径选择；综述在现实的交通路网中，由于外部因素的干扰以及网络自身的变化，交通流量总是随着时间在不停地变化。

在这种情况下，静态的交通分配模型就不足以描述交通流量的震荡演化过程，并且无法探究最后会达到何种形式的用户均衡（确定还是随机）。

在过去几十年中，为了深刻理解网络流的波动演化过程以及用户均衡状态的可达性，学者们在逐日动态模型的研究上做出了大量的工作。

逐日动态模型不仅是解释交通流量随“天”波动的有效工具，也提供了另一种计算用户均衡的方法。

回顾以往的文献，根据基于不同的更新策略，我们可以将基于路径的逐日动态模型分为基于流量更新与基于感知更新的分配模型两类。

1 基于路径的逐日动态模型1.1 流量更新模型以流量更新为基础的模型从网络流量的角度切入来描述系统的演化过程。

大多数以流量更新为基础的逐日动态模型采用了连续形式。

它的路径切换原则是基于每条路径的实际出行成本，并且最后的稳态（平衡状态）是DUE。

其中最为经典的模型主要有：1.1.1 比例切换调整过程Smith（1984）1.1.2 网络试错调整过程Friesz等（1994）1.1.3 投影动态系统Nagurney和Zhang（1997）Yang和Zhang（2009）等人将上述几个固定需求下的模型统一归结为“理性行为调整过程”（RBAP）：随着时间的演化（天数），整个交通网络的整体出行成本在前一天的基础上降低。

除了上述这些平衡点收敛到UE的模型外，还有一些其他模型。

Jin（2007）在先进先出的规则下建立了FIFO逐日动态系统，其平衡状态不仅仅是DUE，而且是DUE的一个超集。

60 表 2 O- D 对 (1, 9 3 (9, 1 2 交通运输系统工程与信息 2003 年 2 月(7, 3 2 Γ rs 表 3路段 a 1 (a 1 a 2 (a 3 2 a 3 (a 3 3 a 4 (a 3 4 a5 a6 a7 3 长度 3. 6 3 3. 6 4 4 4 3 路段 a8 a9 a 10 a 11 a 12 a 13 a 14 长度 3. 5 3. 6 4. 4 5 5. 5 5 5. 5 表 4方案 10 图 3交叉口 5 各相位上的绿信比用户 % 用户 % 35 用户 % 55 应用上述 D TCA 算法思想, 通过计算机编程, 可以求出本算例的相关结果. 如交叉路口各相位上的绿信比、三个 O - D 对所属的各条路径上的路径出行时间以及动态流率分配结果. 数据分析显示, 上述 D TCA 模型算法可以求出有意义的结果Λ这里我们给出交叉路口 5 各相位上的绿信比和 O - D 对 ( 1, 9 所属各条路径上的路径出行时间以及动态流率分配结果, 分别见图 3、 4、 5, 其中图 5 所表示的流率包括两类用户, 也即 2、 3 类用户Λ 从图 ( 3 我们可以发现, 在第 1～第 7 时间段, 两个相位的绿信比均为 0. 5, 在第 10 时间段后, 两个相位的绿信比稳定在大约 0. 4 和0. 6Λ 从图 ( 5 可以看出, 路径 2 的出行时间始终小于其他两条路径的出行时间, 因此 O - D 对 ( 1, 9 的第三类用户流率应该全部被分配到路径 2 上, 事实上程序运算所得出的结果也是如此Λ 图4O - D ( 1, 9 所属各条路径的路径出行时间 5结束语本文所给的算例虽然在一定程度上印证了 D TCA 模型算法的可行以及合理之处, 如果能根据 D TCA 算法思想编出通用的程序来解决比较复杂的路网, 然后再根据计算结果来进行相关分析, 那样应该有说服力Λ当然, 这样涉及的因素要复杂得多, 需要更多的资源投入, 不过也是我们前进的方向Λ 图 5O - D ( 1, 9 所属各条路径上的流率第1期动态交通控制- 交通分配组合模型的求解算法研究 61 参考文献 [ 1 ]周溪召 . 驾驶员实时动态路径选择行为组合模型 [M ]. 上海理工大学学报, 2002, 24 ( 2 : 109～ 112. [ 2 ] M. Ca ry. A con stra in t qua lifica tion fo r a dynam ic . T ran spo rta tion Sci2 traffic a ssignm en t m odel 20: 5558, ence, J anua ry- Feb rua ry 1987. [ 3 ] M. Ca ry. N onconcex ity of the dynam ic traffic a s2 signm en t p rob lem [J ]. T ran spo rta tion R esea rch, 1992, 26B ( 2 : 127- 133. [ 4 ] E. Ca scetta, A. N uzzo lo, F. R u sso, and A. V itet2 ta. A m od ified log it rou te cho ice m odel overcom 2 ing p a th overlapp ing p rob lem s: Sp ecifica tion and som e ca lib ra tion resu lts fo r in teru rban netw o rk s [A ]. In P roceed ing s of 13 th In terna tiona l Sym po 2 sium on T ran spo rta tion and T raffic T heo ry [C ], L yon, F rance, 1996. [ 5 ] E. Cod ina and J. B a rcelo.D ynam ic traffic a ssign 2 m en t: Con sidera tion s on som e determ in istic m od2 eling app roaches [J ]. A nna ls of O p era tion s R e2 sea rch, 60: 1- 58, 1995. [ 6 ] T. L. F riez, D. B ern stein, , T. E. Sm ith, R. L. Tob in, and B. W ie. A va ria tiona l inequa lityfo r2 m u la tion of dynam ic netw o rk u ser equ ilib rium p rob lem [J ]. O p era tion s R esea rch, 1993, 41 ( 1 : 179- 191. [ 7 ] T. L. F riez, J. L uque, R. L. Tob in and B. W ie.D ynam ic netw o rk traffic a ssignm en t con sidered a s a con tinuou s ti m e op ti m a l con tro l p rob lem [ J ]. O p era tion s R esea rch, 37 ( 6 : 893 - 901, N ovem 2 ber- D ecem ber 1989. [ 8 ] B. N. J a son. A convergen t a lgo rithm fo r dynam ic traffic a ssignm en t [A ]. In P roceed ing s of the 70 th A nnua l M eeting of the T ran spo rta tion R esea rch Boa rd [C ], W a sh ing ton D. C. , 1991. [ 9 ] B. N. J a son. D ynam ic traffic a ssignm en t fo r u r2 ban road netw o rk [J ]. T ran spo rta tion R esea rch, 1991, 25B ( 2 : 143- 161. [ 10 ] B. R an and D. E. Boyce, and L. J. L eb lanc . A new cla ss of in stan taneou s dynam ic u ser 2 op ti m a l traffic a ssignm en t m odels[J ]. O p era tion R esea rch, 1993, 41 ( 1 : 192- 202. [ 11 ] M. J. Sm ith, A new dynam ic traffic m odel and the ex istence and ca lcu la tion of dynam ic u ser equ i2 lib rium on congested capacity con stra ined road netw o rk [J ]. T ran spo rta tion R esea rch, 1993, B. 27B , 49- 63. [ 12 ] 周溪召. 动态多用户网络负荷模型 [J ]. 重庆交通学院学报, 2003, 第一期[ 13 ] 周溪召, 范炳全 . 动态路线行程时间研究 [J ]. 上海理工大学学报, 1999, 21 ( 4 : 386- 388. ( 上接第 54 页表 3用最小绝对值法模型预测的粮食产量年份预测产量 ( 万吨相对误差 1990 43064 0. 036225 1992 45127 0. 019058 1993 46157 0. 011006 1994 47188 0. 056752 1995 48219 0. 03229 1996 49250 0. 024447 1997 50218 0. 017183 其平均误差为 0. 028137; 误差平方和为0. 006953Λ 4. 4结论小绝对值法辨识的线性模型的预测精度要比使从两种预测模型预测结果与实际数据得知: 用最小绝对值法模型预测结果的平均误差、误差平方和都比用最小二乘法模型预测的小, 故在一定条件下, 用最小绝对值法模型预测结果优于用最小二乘法模型预测结果Λ 用最小二乘法得到的模型高, 具有良好的使用价值Λ 参考文献 [ 1 ]《运筹学》教材编写组. 运筹学 [M ]. 北京: 清华大学出版社, 1999. [ 2 ] 山西省交通厅 . 山西省农村公路发展规划 ( 2001 年 5结语用最小二乘法辨识线性模型时会受到非正常数据的影响, 导致拟合度差, 与事物发展趋势相距甚远Λ本文提出的“最小绝对值法” 辨识的线性模型, 能有效剔除非正常数据对模型的影响, 较好地反映事物的发展Λ 在一定条件下, 使用最～ 2020 年. [ 3 ] 杜本峰等 . 市场调查与预测. 北京: 机械工业出版社, 1999. [4 ] 山西省统计年鉴编辑委员会 . 山西统计年鉴, 2001.。

动态车辆规划问题的求解算法研究一、绪论动态车辆规划问题是指在不同的时间和空间条件下，对于汽车、火车、飞机等车辆的最优路径规划和调度问题。

解决这一问题对于交通、物流等行业具有重要意义，因此动态车辆规划问题的求解算法研究受到了广泛关注。

本文将对动态车辆规划问题的求解算法进行研究分析。

二、动态车辆规划问题的形式化描述动态车辆规划问题可以表示为一个集合 $(V,E,W)$ 的图，其中$V$ 表示节点的集合，$E$ 表示边的集合，$W$ 表示边的权重集合。

对于每一个时间点 $t$，车辆需要从起点 $s$ 出发，在时间$t$ 到达目标点 $t_i$，其中车辆每时每刻的状态都会发生变化，包括速度、行驶方向、位置等等。

因此，动态车辆规划问题的求解算法需要考虑这些变化，并给出最优的路径规划方案。

三、动态车辆规划问题的求解算法研究1. 基于离线规划的动态车辆规划算法该算法是指在车辆还没有出发之前，基于历史数据进行路径规划。

具体来说，通过统计历史记录的路况变化、拥堵情况等信息，制定出最佳的路径方案。

由于该算法不需要实时监控车辆的状态，因此在计算效率上有一定优势。

但是，在实际运用中，道路和交通状况的变化和不确定性会影响该算法的精度。

2. 基于在线规划的动态车辆规划算法该算法是指在车辆运行过程中，实时监控车辆的状态和路况信息，并根据这些信息制定路径规划方案。

由于该算法可以及时反馈路况变化，能够更精确地进行路径规划和调度。

但由于需要实时监控车辆状态和路况信息，因此计算效率较低。

3. 基于混合规划的动态车辆规划算法该算法是指将离线规划和在线规划相结合，既考虑历史数据，也考虑实时监控。

具体来说，该算法在车辆出发时根据历史数据进行初步规划，然后在运行过程中实时监控路况信息，对规划路径进行修正。

该算法兼顾了离线规划和在线规划的优点，在计算效率和路径规划精度方面都有很好的表现。

四、结论动态车辆规划问题的求解算法涵盖了多种方法，其中离线规划、在线规划和混合规划都具有各自的优劣。

领域智能交通系统的优化算法使用方法智能交通系统是近年来兴起的技术领域，通过利用先进的信息技术和优化算法，实现对交通流量、道路状况、车辆调度等方面的智能化管理和优化。

在这些优化算法中，领域智能交通系统的优化算法被广泛应用于交通管控、交通规划和交通仿真等领域，以提高交通运输效率，减少拥堵和事故，改善出行体验等。

一、领域智能交通系统的优化算法简介领域智能交通系统的优化算法是指在智能交通系统中，通过分析交通数据和模拟交通流动，利用数学和计算机科学的方法，提出一套优化方案以最大程度地调控交通系统中的各个环节，从而实现交通运输效率的提升和交通拥堵的减少。

优化算法的核心是对交通流动进行精确建模和分析，以便对各种交通问题进行优化。

常见的优化算法包括动态交通分配算法、信号优化算法、路径选择算法等。

二、动态交通分配算法动态交通分配算法是一种基于交通流理论的优化算法，通过将交通系统的整个网络划分为路段、交叉口、车流等节点，通过分配车辆和调整交通信号灯等手段，实现对交通流量的动态调控。

该算法的主要思想是通过根据实时的交通数据和传感器信息，计算出最佳的交通分配方案，以实现整个交通系统的平衡和高效运行。

动态交通分配算法的关键是对交通流量进行精确建模和实时监测，需要准确获取并分析交通数据，包括车辆数、速度、密度等信息。

通过将交通数据与路段、交叉口等交通节点相结合，可以构建出交通系统的动态模型，并利用优化算法进行实时的交通调度和路线规划。

三、信号优化算法信号优化算法是指通过对交通信号灯的调整，使得交通流更加顺畅，减少拥堵和排队等待时间。

该算法的核心思想是根据交通流量的实时变化情况，动态调整信号灯的时间间隔、相位和配时等参数，以最大程度地提高交通系统的运行效率。

在信号优化算法中，常用的方法包括固定时间配时（Fixed-Time Control）和自适应配时（Adaptive Control）。

固定时间配时是指将信号灯的时间间隔固定为一个预设值，适用于交通流量较为稳定的区域。

VI 模型解决基于路径的 UE 交通分配问题孙飞【摘要】在静态交通流分配问题的研究中，配流原则主要为 Wordrop 提出的第一、第二原理，满足 Wordrop 第一原理的交通流状态称为用户均衡（User Equilibrium，简称 UE）。

静态用户均衡交通分配理论作为现代交通运输系统的重要理论之一，采用变分不等式模型来解决分配问题日益成为国际上的研究热点。

文章采用变分不等式模型解决基于路径的 UE 交通分配问题，最终得到最优的交通配流。

【期刊名称】《科技创新与应用》【年(卷),期】2013(000)027【总页数】1页(P81-81)【关键词】用户最优;变分不等式;交通分配【作者】孙飞【作者单位】合肥工业大学交通运输工程学院，安徽合肥 230601【正文语种】中文1 变分不等式的概念Hartman-Stampacchia变分不等式是指求x*∈k，使得其中k∈Rn为一非空闭凸集，F(x):k→Rn是一连续映射。

变分不等式（1）是 20世纪60年代中期 Hartman、Stampacchia等人在创建变分不等式理论的基础时提出和研究的第一个变分不等式，它在经济数学、对策论、最优化理论及网络平衡模型中有着广泛而重要的应用[1]。

公式（1）与数学规划之间的联系一开始就受到很大重视。

当F(x)为一凸函数的梯度时，显然式（1）可以转化为一等价的可微数学规划问题，Carey详细论述了这一关系在经济平衡中的应用。

一般非对称情况下式（1）不再有上述意义下的最优化等价表示。

Fukushima 1992年通过引进正则化方法给出了式（1）的一种可微最优化等价表示；rsson和M.Patriksson 1994年又给出了更一般的一类可最优化等价表示，从而从理论上回答了式（1）与可微数学规划之间的关系，并依此给出了相应的式（1）的优化解法。

我们发现建立变分不等式与对策规划之间的联系有利于实际问题的模型建立与求解分析[2]。