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1、1.1節(jié)DTA模型國內(nèi)外研究現(xiàn)狀DTA模型主要由兩部分組成:用戶路徑選擇行為準(zhǔn)則(或動態(tài)網(wǎng)絡(luò)交通流分 配原則)(不考慮用戶出發(fā)時間選擇)和動態(tài)網(wǎng)絡(luò)交通流量傳播約束條件。動態(tài)網(wǎng)絡(luò)交通流分配原則主要有:動態(tài)系統(tǒng)最優(yōu)原則和動態(tài)用戶最優(yōu)原則。根據(jù)交通系統(tǒng)中用戶不同的路徑選擇方式,DTA模型可分為:(1)DSO模型 1,其反映的用戶路徑選擇方式為:在所研究的時段內(nèi),用戶通過指揮中心或他 們之間相互協(xié)調(diào),選擇使得整個交通系統(tǒng)總的旅行費用為最小的路徑;(2)反應(yīng)型 動態(tài)用戶最優(yōu)(reactive dynamic user-optimal),簡稱RUDO)模型34,其反映的 用戶路徑選擇方式為:在所研究的時段

2、內(nèi),用戶基于瞬時的旅行費用,選擇使得 自身達(dá)到目的地的總的瞬時旅行費用為最小的路徑;(3)預(yù)測型動態(tài)用戶最優(yōu)(predictive dynamic user-optimal,簡稱 PDUO)模型56,其反映的用戶路徑選擇 方式為:在所研究的時段內(nèi),用戶基于實際的旅行費用,選擇使得自身達(dá)到目的 地的總的實際旅行費用為最小的路徑。一般來說,交通系統(tǒng)如果沒有足夠的外部 干預(yù),交通主體之間很難形成協(xié)調(diào)達(dá)到某種整體最優(yōu);更多的情況是,用戶憑借 自身的經(jīng)驗或根據(jù)瞬時的交通信息作出判斷,選擇使得自身到達(dá)目的地的總的實 際或瞬時旅行費用為最小的路徑。這是一種用戶自主性質(zhì)的路徑選擇,遵循了動 態(tài)Wardrop用

3、戶最優(yōu)(包括RDUO和PDUO)的最優(yōu)路徑選擇準(zhǔn)則。當(dāng)過多的用戶 按照自己的判斷選擇了某條路徑,造成該條路徑的交通負(fù)荷過大,從而擁擠就發(fā) 生了。用戶的路徑選擇作為影響交通流時空分布的主要因素,也是交通擁擠的主 要成因。網(wǎng)絡(luò)交通流量傳播約束就是要保證流量進(jìn)入和離開路段以及保留在路段上 的旅行時間與路段費用一致,它描述了車輛在交通系統(tǒng)中的行為是如何隨時間變 化的。描述交通流傳播的約束條件主要包括:(1)流量演化方程;(2)流量守恒方程;(3) 先進(jìn)先出(first-in-first-out,簡稱FIFO)限制條件9;(4)元胞傳輸模型410等。若 將整個交通系統(tǒng)視為一個連續(xù)體,考慮用戶路徑選擇行為

4、準(zhǔn)則以及網(wǎng)絡(luò)交通流量 傳播約束條件的連續(xù)和動態(tài)表達(dá)形式,即得到連續(xù)型DTA模型。2000年,HughesUH系統(tǒng)地提出了宏觀行人流平衡分配模型的框架,但沒有 明確給出行人流達(dá)到平衡狀態(tài)時的連續(xù)型DUO條件,也沒有提供求解這個模型 的數(shù)值方法。2004年,Hoogendoorn等56在連續(xù)型DTA模型框架基礎(chǔ)上,提出 了單向行人流達(dá)到平衡狀態(tài)時的連續(xù)型PDUO條件,即交通系統(tǒng)中的行人根據(jù) 可預(yù)測的交通信息選擇使其的旅行費用最小的路徑。信息選擇使其的旅行費用最 小的路徑。黃玲等12在Hughes模型的基礎(chǔ)上,提出了行人流達(dá)到平衡狀態(tài)時的連續(xù)型 RDUO條件,并發(fā)展應(yīng)型單向行人流平衡分配模型。該模型

5、實質(zhì)上由描述行人流 量守恒的標(biāo)量雙曲型守恒律方程和遵循RDUO擇路原則的Eikonal方程藕合而成。他們還設(shè)計了用于求解這個藕合模型的數(shù)值算法,并證明了模型數(shù)值解的收斂性。此外,夏銀華等13采用了反了三角網(wǎng)格上的間斷有限元方法(簡稱DGM)離 散求解反應(yīng)型單向行人流平衡分配模型的標(biāo)量雙曲型守恒律方程。他們還考慮到 行人的記憶效應(yīng),提出了反應(yīng)型和預(yù)測型路徑選擇相結(jié)合的混合策略來研究行人 流的障礙繞流問題ML此外,一些研究學(xué)者嘗試將宏觀仿真模型引入到動態(tài)網(wǎng)絡(luò)交通分配理論中, 如將基于路徑阻抗的靜態(tài)交通分配模型與TRANSYT交通模型進(jìn)行結(jié)合,其中 路徑阻抗是由路徑上每條路段的延遲時間與行駛時間相加

6、而得出。參考文獻(xiàn):LoHK,Szeto WY. Road Pricing modeling for hyper-congestion. Transport Res A, 39:705-722,2005.Chow AHF.Dynamic system optimal traffic assignment-A state-dependent control theoretic approach, Transportmetrica, 5:85-106,2009.Kuwahara M, Akamatsu T. Dynamic user optimal assignment with Physical

7、queue for a many-to-many OD Pattern.Transport ResB,35:461-479,2001Szeto WY Lo HK. A call-based simultaneous rout and departure time choice model with elastic demand .Transport RES B,38:593-612,2004Hoogendoorn SP,Bovy PHL. Pedestrian route-choice and activity schedulingtheory and models. Transport Re

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10、ansport Eng,130:585-93,2004Hughes RL. The flow of large crowds of Pedestrians. Math Comput Simul, 53:367-370,2000.Huang L, Wong SC, Zhang MP, et al. Revisiting Hughes dynamic continuum model for, Pedestrian flow and the development of an efficient solution algorithm. Transport Res B,43:127-141,2009Xia YH,Wong SC, Zhang MP, et al. An efficient discontinuous Galerkin method on triangular meshes for a Pedestrian flow mod

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