(完整版)DTA动态交通分配

动态交通流分配模型
李淑杰
【期刊名称】《交通世界》
【年(卷),期】2009(000)020
【摘要】静态交通分配模型假设交通需求和路段行程时间为常数或仅依赖于本路段上的交通流量，这对于交通量比较平稳、路段行驶时间受交通负荷影响较小的城市间长距离或非拥挤的城市交通特性分析和路网规划是比较可行的。

而对于存在拥挤现象的城市交通网络．交通需求在一天之中变化甚大．使得网络交通流的时空分布规律具有时变特性，
【总页数】2页(P114-115)
【作者】李淑杰
【作者单位】河北省石黄高速公路管理处
【正文语种】中文
【中图分类】U491.112
【相关文献】
1.路网交通流动态分配模型分析 [J], 袁伟;朱兆芳
2.动态交通流分配模型 [J], 李淑杰
3.多用户动态交通流分配模型及算法研究 [J], 何胜学;范炳全
4.路网交通流动态分配模型分析 [J], 范广利;朱兆芳
5.基于FlexSim仿真平台的动态交通流分配模型 [J], 张乐平
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

动态交通流分配浅析摘要：实现交通分配理论的交通分配模型可分为两大类：静态交通分配模型和动态交通分配模型，它们都有各自的优缺点。

静态交通分配模型假设交通需求和路段行程时间为常数或仅依赖于本路段上的交通流量，这对于交通量比较平稳、路段行驶时间受交通负荷影响较小的城市间长距离非拥挤的城市交通特性分析和路网规划是比较可行的。

而对于存在拥挤现象的城市交通网络,交通需求在一天之中变化甚大。

使得网络交通流的时空分布规律具有时变特性，从而导致路段行驶时间大大依赖于交通负荷的变化。

因此，在城市交通控制与管理中更需要考察路网中，交通流状态随空间与时间的演化过程，针对可能出现的拥挤和阻塞及时采取有效措施．确保城市交通系统平稳、高效地运行。

动态交通分配考虑了交通需求随时间变化和出行费用随交通负荷变化的特性，能够给出瞬间的交通流分布状态。

关键词：动态交通流分配定义现状意义存在问题The shallow analysis of Dynamic Traffic Assignment Abstract: the traffic assignment model of Traffic assignment theory can be divided into two categories: static and dynamic traffic assignment model for traffic assignment models, both of which have their own advantages and disadvantages. Static traffic assignment models assuming that traffic demand and link travel time is constant or only dependent on the traffic flow on this road, which is relatively stable for the traffic, roads and the traffic load less affected by the time the inter-city long distance non-urban traffic congestion characterization and network planning is more feasible. However, for there is congestion in the urban transport network., changes in traffic demand in the day are great, which makes the network traffic flow varies with time-varying spatial and temporal distribution of properties, resulting in roads and the time relied heavily on the traffic load changes. Thus, in urban traffic control and management of road, it is more significant to examine how traffic flow varies with space and tempo while studying the road network, and thus timely and effective measures can be taking for the congestion and obstruction., and that ensure that urban transport system operate smoothly and effectively. Dynamic traffic assignment included traffic demand changes over time and travel costs with the changing nature of traffic load, moreover, it can givean instant flow of traffic distribution.Key words: dynamic traffic assignment, definition, status quo, meaning, problems·0引言动态交通分配的这种功能使其在城市交通流诱导系统及智能运输系统的研究中具有举足轻重的作用。

《多种情形下的动态交通分配演化模型研究》篇一一、引言交通系统是城市生活的重要组成部分，而动态交通分配（Dynamic Traffic Assignment, DTA）模型的研究对理解和管理城市交通系统至关重要。

在现实生活中，交通状况的变化频繁且复杂，包括了交通需求的变化、路况的实时更新、驾驶者的路径选择等多元动态过程。

本文将对多种情形下的动态交通分配演化模型进行深入的研究。

二、动态交通分配的基本概念与模型动态交通分配模型主要研究的是交通网络中车辆在时间、空间上的分布和移动规律。

其基本模型包括交通需求预测、路径选择行为、交通流量分配等环节。

通过对这些环节的精确描述和预测，可以帮助我们理解交通系统的运行状况，预测未来交通拥堵的可能性，从而进行有效的交通管理和优化。

三、多种情形下的动态交通分配模型研究在现实中，城市交通状况的变化受多种因素影响，包括但不限于道路施工、事故、天气变化等。

因此，本文将研究多种情形下的动态交通分配模型，以适应各种复杂环境下的交通状况。

1. 突发事件下的动态交通分配模型：如道路施工或交通事故等突发事件会对交通网络产生重大影响，我们需要构建一种能够快速响应此类事件的动态交通分配模型，以便准确预测和调整交通流量的分布。

2. 不同交通需求下的动态交通分配模型：不同时间段、不同区域的交通需求是不同的，因此需要构建能够适应不同交通需求的动态交通分配模型。

3. 复杂路网下的动态交通分配模型：在复杂的路网结构中，车辆的路径选择会受到多种因素的影响。

我们需要研究在这种环境下，如何通过动态交通分配模型准确预测车辆的路径选择和流量分布。

四、模型的演化与优化对于动态交通分配模型的研究，不仅需要构建出能够适应各种情形的模型，还需要对模型进行持续的优化和改进。

这包括模型的参数调整、模型的复杂度控制、模型的实时性等方面。

我们可以通过引入先进的算法和技术，如人工智能、大数据分析等，来优化和改进动态交通分配模型。

动态交通分配理论研究综述胡婷1，于雷1，2，赵娜乐1（1.北京交通大学交通运输学院城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室，北京100044；2.美国德克萨斯南方大学，美国休斯顿 77004）摘要：动态交通分配能反映路网交通流的拥挤性、路径选择的随机性、交通需求的时变性等典型交通流动态特征，比静态交通分配有着明显的优越性。

在简要介绍动态交通分配的重要组成要素的基础上，归纳总结动态交通分配区别于静态交通分配的六个典型特征：因果性、先进先出原则、路段状态方程、路段流出函数、路段特性函数和路段阻抗函数。

从路径选择准则、路径走行时间定义、出行者出行选择假定、动态网络交通流模型研究方法等四个方面对动态交通分配模型的分类进行综述性研究，分析不同模型的优缺点，并总结动态交通分配理论的未来研究方向，可为动态交通分配研究提供一定的参考。

关键词：动态交通分配；交通负荷；动态交通分配模型U491.123 ：A：1002-4786（2010）05-0006-05 DOI：10.3869/j.1002-4786.2010.05.0470 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(Static Traffic Assig-nment)到动态交通分配(Dy na-mic Traffic Assignment)两个历史阶段。

静态交通分配理论从提出至今已有五十余年，发展较为成熟。

静态交通分配理论提出的背景主要面对的是在城市交通规划领域的应用，其只需要反映平均的网络交通状态，并不需要详细描述交通流的动态交通特征。

然而，随着社会的发展，城市交通拥堵日益恶化，而解决交通拥堵的关键之一是对交通需求时变性进行刻画的方法掌握。

交通需求的时变性体现在OD 矩阵上则表现出随时间变化的起伏特征。

城市动态交通流分配模型概述及展望摘要：自该动态交通分配问题问题提出以来．研究者们给出了各种分配模型来描述它。

并且在城市交通控制与管理中也需要根据交通流状态随空间与时间的演化过程，针对可能出现的拥挤和阻塞及时采取有效措施．确保城市交通系统平稳、高效地运行。

动态交通分配考虑了交通需求随时间变化和出行费用随交通负荷变化的特性，能够给出瞬间的交通流分布状态。

关键词：动态交通流；分配；模型随着城市不断的发展，交通需求量也日益增加，单方面依靠增建交通设施以无法有效的解决城市交通的需求。

本文主要研究目标为建立实用的城市动态网络交通流分配模型，为缓解交通拥堵提供可靠的理论依据，为驾驶员提供可靠的动态道路交通信息。

1 动态交通流分配模型概述1.1动态交通流分配模型的定义及特征动态交通流分配即在交通供给状况以及交通需求状况均已知的条件下,分析其最优的交通流量分布模式,从而为交通控制与管理、动态路径诱导等提供依据[2]。

与静态交通流分配研究相比,动态交通分配模型在构造上有如下特征:1) 动态交通流分配可以对在时间、空间上都具有非定常特性的交通流作出描述。

2) 路段上交通状态量的时间变特性将通过交通量守恒准则或连续平衡方程式来描述。

1.2动态交通流分配（DTA)的分类静态交通分配模型以交通网络规划为目标,而动态交通分配模型则以道路网交通流为对象,以交通控制管理为目标。

动态系统最优原则是从道路交通管理者的意愿出发，根据不同的道路交通控制目的，有着不同的配流模式：1) 总出行时间最短；2) 总出行费用最少；3) 总出行距离最短；4) 总交通延误时间最短；5) 平均道路交通拥挤度最小等。

动态用户最优则根据出行者本身的意愿将现有道路交通状态下的动态交通需求分配到道路网中的交通流量分配原则：1)每个出行者出行时间最短；2)每个出行者出行费用最少；3)每个出行者出行行程最短；4)每个出行者交通延误时间最少；5) 每个出行者交通拥挤度最小等。

道路交通流与网络交通流的研究现状与发展趋势黄海军北京航空航天大学经济管理学院摘要：黄海军，湖南望城县人，工学博士，教授，1986年在北航参加工作至今，曾经分别在香港理工大学、香港科技大学、英国Newcastle大学工作一至两年，主要研究领域为交通运输系统建模与分析、拥挤道路使用收费，1998年获国家杰出青年科学研究基金资助。

本文简要介绍了道路交通流与网络交通流研究的国内外研究现状，分析了该领域的发展趋势，对学科发展提出了若干建议。

关键词：交通流，连续模型，元胞自动机模型，网络均衡分配模型，交通规划与管理一、前言城市是经济、文化、政治活动的中心，城市交通系统是承载这些活动的基本构件。

我国城镇化的步伐越来越快，但落后的城市交通系统已经成为制约城市可持续发展的主要瓶颈，城市交通拥堵、交通环境污染和交通事故已经引起社会的广泛关注，成为全社会面临的老大难问题。

北京市、上海市中心区高峰期的道路平均车速不到20km/h，最低时仅为4km/h。

北京市机动车排放NO x、CO的分担率已经高达46％和63％，上海市机动车CO的排放分担率在1996年就高达61％。

科学地“诊治”城市交通“病”是我国社会、经济发展过程中提出的重大需求，是科学界义不容辞的责任。

“诊治”城市交通“病”的第一步应该是全面系统、深刻入微地研究城市交通需求和交通流的形成机理，机理清楚了，就可以从本质上发现交通拥堵、交通环境污染和交通安全事故的产生原因和规律，为科学地制定城市交通规划、设计和发展先进的交通管理与控制技术打下坚实的理论基础。

交通流是交通需求的实现结果，是交通需求在有限的时间与空间上的聚集现象。

由于涉及人车路三者之间的相互关系，交通流的形成过程是极其复杂的，其中蕴涵着大量的基础科学问题。

综合运用行为科学、交通工程和信息科学知识，用数学物理模型刻画人的出行决策、车辆跟驰和交通流量的网络分布，揭示城市交通流的自组织演变规律与拥堵突现轨迹，是交通流研究的核心内容。

基于Darl 算法的动态交通分配初探刘道君河海大学交通学院，江苏南京（210098）E-mail ：anda_paper@摘 要: 本文提出了一种基于Darl 算法的交通分配模型，该模型是动态出发时间选择和随机用户平衡的联合模型。

在交通分配的路径选择上,运用了Darl 算法的“有效路径”搜索原理来确定路径上所有路段的权重，并根据这些权重求出每条路径的选择概率。

最后利用总的交通出发量和路径选择概率求出每条路径上的驶入量。

关键词：Darl 算法；交通分配；有效路径0 引言动态交通分配（DTA ）是智能运输系统（ITS ）的重要部分，其作用是在给定的交通需求和条件下实时决定交通模式，主要应用在2个方面：①实时交通控制和管理；②离线网络规划和政策评估。

DTA 有两个主要组成部分：出行选择法则和交通流传播。

笔者基于Darl 算法初探一种新的出行选择法则，包括对出发时间和路线的选择。

在DTA 中，交通阻抗是一项非常重要的指标，在实际应用中，人们感知的道路阻抗只是对实际阻抗的估计，估计值和实际值之间存在着一个随机变量，相应地存在随机用户平衡问题，即任何一个道路利用者均不可能通过单方面改变起路径来降低其所估计的行驶时间来达到随机用户平衡（SUE ）。

假设所给出的OD 出行需求总量是固定的，在静态情况下，每个时间段的出发量是固定值。

若每个时间段的出发量不是固定的，而需根据当前的道路情况来确定每个时间段的出发量，这种情况就是动态出发时间的选择问题（dynamic departure time ）。

同时考虑动态路径选择（dynamic route choice ）和动态出发时间选择的随机用户平衡。

1 Darl 算法[1]思想：搜索（走一步，看一步）确定路径：出行不是在起点时就决定通过哪条路径，而是从上一个节点选择下一个节点，根据路段变化选择下一个接点；选择的路段只从“有效路段”中选择。

注：“有效路径”就是上游节点比下游节点靠近起点，下游节点比上游节点更靠近终点。

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。

《多种情形下的动态交通分配演化模型研究》篇一摘要本研究以交通系统为背景，主要针对动态交通分配（DTA）问题进行了深入的模型演化研究。

随着城市化进程的加速，交通拥堵问题日益严重，因此，对交通分配模型的深入研究显得尤为重要。

本文首先概述了动态交通分配的基本概念和重要性，然后详细介绍了不同情形下的交通分配模型及其演化过程，最后对所建立的模型进行了仿真验证和效果评估。

一、引言交通分配是交通规划领域中一个重要的研究课题。

传统的交通分配模型通常假设交通流量是静态的，无法满足现实世界中动态变化的特点。

随着科技的发展和交通数据的积累，动态交通分配（DTA）问题受到了广泛关注。

本文着重探讨了多种情形下的动态交通分配演化模型，旨在为解决实际交通问题提供理论支持。

二、动态交通分配的基本概念与重要性动态交通分配（DTA）是指根据实时交通信息，将交通流量在不同时间、不同路网、不同车辆之间进行合理分配的过程。

它具有实时性、动态性和复杂性等特点。

在当今城市化进程中，交通拥堵已成为一个严重的社会问题，而DTA模型的研究对于优化交通流量、提高交通效率、减少拥堵具有重要意义。

三、不同情形下的动态交通分配模型及其演化过程1. 单一出行目的地的DTA模型：该模型主要针对单一出行目的地的交通分配问题，通过建立数学模型，分析不同路网的交通流量分布情况。

2. 多出行目的地的DTA模型：随着出行目的地的增多，交通分配问题变得更加复杂。

本部分研究了多出行目的地的DTA模型，探讨了不同出行目的地对交通流量的影响。

3. 考虑实时路况信息的DTA模型：本文还研究了考虑实时路况信息的DTA模型，通过实时获取路况信息，对交通流量进行实时调整，以实现最优的交通分配。

4. 考虑多种出行方式的DTA模型：本文还探讨了考虑多种出行方式的DTA模型，如公共交通、私家车、共享单车等，分析不同出行方式对交通流量的影响。

四、模型建立与仿真验证基于上述研究内容，本文建立了多种情形下的动态交通分配演化模型。

(2005) 西安交通大学对具有排队的多模式动态交通分配问题及其相关应用进行研究。

本文对动态交通分配模型发展进行了介绍和总结，并详细讨论了模型中的路段动态函数、流量传播约束、FIFO等相关特性。

将单一交通模式的点排队路段动态模型扩展到多模式动态路段模型，并且证明了各种模式的路段行程时间函数合乎模式内的FIFO特性，以及在拥挤情况下各模式车辆的速度收敛特性。

将多模式随机动态同时的路径与出发时间选择平衡条件描述为变分不等式问题，提出了两个不同的算法用于求解变分不等式问题：算法一是基于路段的算法，这个算法给出了基于logit的同时的路径与出发时间选择的随机动态网络配载方法，并证明了这个方法的正确性；算法二是基于路径的启发式算法。

仿真试验验证了模型以及两个算法的有效性。

提出了多模式多用户动态交通分配模型，用于评估ATIS对不同模式出行者和交通系统的影响。

将每一模式的出行者分为两类：一类是装配ATIS的出行者，另一类是未装配ATIS的出行者。

由于所能获得的交通信息质量的差异，他们将遵循不同的动态用户平衡条件。

同时，每一种模式出行者在选择路径和出发时间时，不但考虑出行费用和进度延误费用的影响，而且还考虑油耗费用的影响。

将多模式多用户动态用户平衡条件描述为统一的变分不等式问题，利用对角化算法计算相应的平衡流量状态，并通过仿真试验验证了模型与算法的有效性。

使用nested-logit模型模拟ATIS的市场渗透率与服从率，模型的上层模拟了驾驶小汽车出行者的购买行为(市场渗透率)，底层主要描述了装配ATIS设备的小汽车出行者的服从行为(服从率)。

设计了固定点算法计算ATIS的平衡市场渗透率与服从率。

并在简单的路网上进行了仿真研究，结果证明算法与模型是正确和有效的。

提出了组合模式动态交通分配模型，模型中假设有两类出行者：一类是纯模式出行者，他们自己驾驶小汽车完成一次出行。

另一类是组合模式出行者，在其一次出行的第一部分是自己驾驶小汽车完成的，剩余部分是乘公交车完成的。

数学建模对智能交通的影响城市交通的发展与面临的问题。

据国家统计，我国大部分客运依靠高速公路，货运的主要模式仍然是汽车运输，汽车的交通是我国经济发展的生命线。

但随着汽车运输量的增长，交通拥挤、能源消耗高、交通事故等问题也随之增加。

尽管引入了新的道路交通设施等方法，但远远不能满足新增车辆的交通需求。

如何利用现有的道路数量来缓解交通压力是交通面临的主要问题。

汽车社会造成的交通拥堵不仅将造成巨大的经济损失，而且汽车排放造成的环境污染也将对人们的生活产生巨大的影响。

据统计，中国车辆排放的氮氧化合物排放量占总排放量的30%,中国各大城市出现的空气污染部分原因也在此。

交通事故造成的人员伤亡和经济损失也是很大的问题，据统计，中国每年因交通事故死亡人数约万人。

由于交通问题日益严重，各地的交通部门从许多方面对城市交通系统进20行了改善。

传统的方法收效甚微，随着计算机技术的飞速发展，越来越多的城市开始发展出智能交通系统。

借助计算机通信以及电子信息技术，城市的智能交通正在给解决交通问题提供更多帮助。

计算机通信与电子信息技术在智能交通系统中的应用。

智能交通经过多年的普及和发展，目前已经建成了比较完善的智能化道路交通指挥系统，包括交通检测、交通信号控制、电视监控、交通违法检测系统等。

智能交通中计算机技术的应用包括了物联网技术、传感器技术、通信技术、GIS技术等。

物联网技术是将每一辆车、监控中心、路边传感器等集成在一起，形成一个通信的巨大网络。

物联网技术的主要作用是采集车辆实时信息，实现车与车、车与人的通信传输，还可以感知行驶环境，实现车辆之间的通信漫游，给交通管理部门提供车辆的加工处理信息。

传感器技术在智能交通中已经得到了广泛的应用，传感器具有体积小、能耗低等特点，在数据采集和信息传输上有很大的作用。

通过wifi网络、移动网络等可以将传感器采集的信息保存到服务器，进而对信息进行存储、汇聚、转发等操作，从而用于智能交通上。

传感器还可以利用摄像头、电子芯片等对车辆周围信息进行采集，并以文件、图片等格式传给服务器，实现智能交通的管理。

1.1节 DTA模型国内外研究现状DTA模型主要由两部分组成:用户路径选择行为准则(或动态网络交通流分配原则)(不考虑用户出发时间选择)和动态网络交通流量传播约束条件。

动态网络交通流分配原则主要有:动态系统最优原则和动态用户最优原则。

根据交通系统中用户不同的路径选择方式，DTA模型可分为:(1)DSO模型[L02005，chow2009]，其反映的用户路径选择方式为:在所研究的时段内，用户通过指挥中心或他们之间相互协调，选择使得整个交通系统总的旅行费用为最小的路径;(2)反应型动态用户最优（reactive dynamic user-optimal），简称RUDO)模型[Kuwahara2001，szeto2004]，其反映的用户路径选择方式为:在所研究的时段内，用户基于瞬时的旅行费用，选择使得自身达到目的地的总的瞬时旅行费用为最小的路径;(3)预测型动态用户最优(predictive dynamic user-optimal，简称PDUO)模型[肠ng2000，Hoogendoorn加04a，Hoogendoorn2004b]，其反映的用户路径选择方式为:在所研究的时段内，用户基于实际的旅行费用，选择使得自身达到目的地的总的实际旅行费用为最小的路径。

一般来说，交通系统如果没有足够的外部干预，交通主体之间很难形成协调达到某种整体最优;更多的情况是，用户凭借自身的经验或根据瞬时的交通信息作出判断，选择使得自身到达目的地的总的实际或瞬时旅行费用为最小的路径。

这是一种用户自主性质的路径选择，遵循了动态Wardrop用户最优(包括RDUO和PDUO)的最优路径选择准则。

当过多的用户按照自己的判断选择了某条路径，造成该条路径的交通负荷过大，从而拥挤就发生了。

因此，用户的路径选择作为影响交通流时空分布的主要因素，也是交通拥挤的主要成因[裴玉龙2002]。

网络交通流量传播约束就是要保证流量进入和离开路段以及保留在路段上的旅行时间与路段费用一致，它描述了车辆在交通系统中的行为是如何随时间变化的。