高自友,任华玲《城市动态交通流分配模型与算法》

shoregh

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附录B－－道路交通流理论模型
在ISTTT2005@126.com,密码123456

huanghaijun

上面的讨论很深刻! 附件是我的一篇论文, 关于ATIS的过急反应的. 我们发现, 当ATIS的Market penetration小于43%时, 其带来的边际贡献是正的, 当大于97%时，出现过急反应．重点看Fig. 6及相关的讨论段落．当然，这是在特定的网络与参数下得到的．
黄海军

itslu

问个概念，multi-class dynamic user equilibrium,这里面multi-class指的是多个驾驶员类型吗？也就是60％的驾驶员服从诱导，40%的用户不服从诱导。多谢回答。

huanghaijun

差不多. 装了的车假设他了解所有路况,按照DUE选择路径和决定出发时刻. 没装的车则依DSUE. 这是比较极端的假设,其实所有车都应该是DSUE, 不过给装了和没有装的不同的随机参数,反映他们接受信息和被正确诱导程度不同.
有趣的是, 即便是装了的,在诱导下也不一定是系统最优, 因为你不能肯定诱导的是最优的(诱导系统能够准确预测随机游走车辆的行为吗?). 问题就是这么玄. 一环扣一环,里面还有随机性.

andsimple

人的行为实在是太复杂了，很难用确定的规则来约束，就象黄老师说的，不管是装了和没有装诱导系统的，都应该是随机的，不同的人根据自己不同的背景，对诱导的结果会有不同的接受和信任程度，有持乐观态度的有持悲观态度的，所以只能以概率的形式说明问题，模拟过程也是这样吧。

itslu

看tr-b上的一篇文章，提到non-separable network equilibrium problem with asymmetric cost functions.翻译一下应该是考虑不对称费用函数的不可分网络平衡问题，“不对称”和“不可分”分别指的是什么概念啊？多谢解答！

lizhichun

This is a good book deserved to read seriously.
It seems to me that it can be found in many bookshops.

lizhichun

下面引用由itslu在 2005/10/20 11:26am 发表的内容：
看tr-b上的一篇文章，提到non-separable network equilibrium problem with asymmetric cost functions.翻译一下应该是考虑不对称费用函数的不可分网络平衡问题，“不对称”和“不可分”分别指的是什么概念啊？　...

The "non-separable" implies that the link travel time function is the one with regard to multiple link flow variables, but not only the link flow variable on that link. For instance, t1(v1,v2)=2.0*(1.0+0.15*(v1+v2)^4)---non-separable;
t1(v1)=2.0*(1.0+0.15*(v1)^4)---separable;
The "asymmetric" is a concept involved the derivation of link travel time functions, which considers the interaction between link flows. It can be reflected by the following equation:
D(t1(v1,v2))  D(t2(v1,v2))
------------=--------------,
D(v2)            D(v1)
where t1(),t2()are the link travel time on link 1 and 2, respectively, v1 and v2 are the link flow on link 1 and 2, respectively.D()is the differential.

langweilig

thorough Analysis

itslu

谢谢lizhichun 的回答。

itslu

UO动态交通分配利用算法对OD需求进行分配时，事先设定一个stopping criterion 或convergence criterion，当满足这个原则时算法结束。而在进行分配的整个过程中，可能出现某些路段流量超过通行能力的情况。我想问的是，动态交通分配的模型与算法是不是也是从整个分配时段的宏观过程进行考虑的，而不考虑某一小的时间间隔内交通量模式是否满足用户最优？类似于交通规划中的静态交通分配，只不过是分配时间变得更短而已。多谢回答！

huanghaijun

ITSLU:
如果每一个时段内都满足UE, 时段之间靠某种关系联络, 这是quasi DTA. 若要求每一个时段内满足UE, 就得允许每辆车在该时段里走完从O到D的全程. 所以,往往这样的TA中,时段比较长, 一小时以上. 这类模型用来研究全天的出行规律比较好.
真正的DUE不要求每个很小的时段里(小于5分钟)满足UE, 而是whole study period里满足UE. 路段上一个小时段里放不完的车辆就排队, 在下一个时段里再释放.
你做模拟DTA,没必要严格地满足DUE. 如果是做DUO, 你设每1分钟一个时段, 每过一分钟, update the traffic condition in the network, 然后为所有车辆选择当时他所在位置(也许还在路段中央)到目的地的最佳路径, 选好后, 让车辆按照当时路况计算的速度往前走一分钟, 再update...如此反复. 这不是迭代, 是模拟现实的行为而已. 假设这样过了一天, 你总结所有车辆选择的路径情况, 看是否DUE(即同时出发的人同时到达目的地)了,如果没有, 在下一天就要调整人们路径选择规则(参考前天的经验). 这样一个月后, 应该差不多DUE了. 其实这就是当今在行为经济学界很热闹的multiagent-based modelling的基本思路. 想到此, 仅供参考.
注意reactive DTA与predictive DTA的区别.
黄海军

itslu

再问一下黄老师，你说“真正的DUE不要求每个很小的时段里(小于5分钟)满足UE, 而是whole study period里满足UE. 路段上一个小时段里放不完的车辆就排队, 在下一个时段里再释放.”我关心的就是这些放不完的车辆，在算法迭代过程中，某些路段的流量会超过通行能力，这就要产生拥挤，需要一定时间拥挤才能消散。我想问：（1）现在的DTA模型考虑了拥挤消散时间吗？（2）研究组合路径选择与交叉口控制的模型是否是最好的，现在进展如何呢？（3）假设所有驾驶员都服从诱导信息，按照reactive 模拟DTA的方法提供诱导信息，诱导结果是车辆大致均匀分布在可选路径上。按照analytical DTA方法，迭代过程可能会产生有些路段流量超过通行能力的现象，会产生拥挤。虽然说一天下来各OD对间是UE，但我们更关心的是让整个网络上的车都转起来，不发生拥挤现象。所以哪种生成诱导信息的机理更好啊？ 谢谢黄老师回答！