基于环境因素的城市交通分配模型

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1、基于环境因素的城市交通分配模型摘要:作者:周申培-相关文章关键词:类别:专题技术来源:牛档搜索(Niudown.COM)  本文系牛档搜索(Niudown.COM)根据用户的指令自动搜索的结果,文中内涉及到的资料均来自互联网,用于学习交流经验,作品其著作权归原作者所有。不代表牛档搜索(Niudown.COM)赞成本文的内容或立场,牛档搜索(Niudown.COM)不对其付相应的法律责任!基于环境因素的城市交通分配模型综述周申培(武汉理工大学智能运输与研究中心,湖北武汉430063)摘要:交通分配是智能交

2、通诱导和控制的重要理论依据,研究基于因素的城市交通分配模型极具理论价值和实际意义。考虑环境因素的交通配流问题还刚刚起步,无论是模型的构建还是算法的设计与改进都仍有待于进一步的研究和探讨。本文系统的综述了目前国内外基于环境因素的交通分配的典型模型和算法,并提出其今后需要改进和发展的方向。关键词:交通分配模型;环境因素;双层多目标规划模型ReviewofUrbanTrafficAssignmentModelunderEnvironmentZHOUShenpei(ITSCenter,WuhanUniversi

3、tyofTechnology,Wuhan430063)Abstract:Trafficassignmentisoneofthetheoreticalfoundationsofintelligentrouteguidanceandtrafficcontrol.Ithasacademicandpracticalsignificancetoresearchurbantrafficassignmentmodelunderenvironment.However,inthebeginningoftheresearc

4、h,themodelsandalgorithmsaredefective.Thispapersystematicallyintroducestypicalmodelsandalgorithmsinternalandoverseasnowadays.Thenitbringsforthtrendsandsuggestsforfurtherstudy.KeyWords:TrafficAssignmentModel;UnderEnvironment;Bi-levelMulti-objectiveProgramm

5、ingMode随着社会经济的发展和人们生活节奏的加快,城市交通量迅速增加。交通量的增长在给城市经济带来利益的同时,也给环境带来了许多负面影响,如城市交通的噪声及尾气污染日趋严重。交通分配(TrafficAssignment)原本是交通规划中的一个重要步骤,它是将调查得到的起讫点之间的出行分布数据(OD矩阵)按照现有或规划中的路网分配到各条道路上,从而推测各条道路上的交通量[1]。它是智能交通诱导和控制的重要理论依据。然而,传统的城市交通分配模型一般没有考虑如何减少车辆尾气排放量和降低噪声水平等问题。因此

6、,现代交通发展与环境污染治理之间的协调问题,业已引起了国内外有关学者的广泛重视[2,3]。1.相关的符号定义为网络节点的集合;为网络路段的集合;为产生运量的起始节点的集合,;为吸收运量的终讫节点的集合,;代表一个起始节点,;代表一个终讫节点,;是连接OD对i-j的所有路径的集合;表示连接OD对i-j之间路径上的阻抗,;是连接OD对i-j之间的最小路径阻抗;为所研究时段内从i到j的交通需求量;表示若路段在连接OD对i-j的路径上,其值为1;否则为0;(上层决策变量)为起点的调节率;为起点的初始排队长度,为

7、起点的最大允许排队长度;为起点的交通需求;T为时段长度;和分别为起点的最小调节率和最大调节率;(上层决策变量)为管理者限定的路段的最高时速;为路段的自由行驶速度;为从起点到出口的第条路径上的流量;(下层决策变量)为路段上的流量;为路段的通行能力;为路段的阻抗函数;为路段的长度。是具有CO排放总量限制的路段的集合,;是第条路段上CO排放总量的安全标准,;是在第条路段上治理单位CO所需的费用。2.基于环境的交通分配中采用的排放模型基于环境因素的城市交通分配的研究中,基本上都是沿用美国TRANSYT-7F模型

8、[4]中的排放模型:其中,为污染排放率(g×每辆车/单位路段长度);A、B、C为常数;为路段上的平均车速。因此,路段a上的总排放污染为:3.典型基于环境的交通分配模型及求解算法3.1基于环境的UE和SO配流模型将环境因素作为优化目标函数时,一方面要求交通污染物的总量最小,另一方面还应保证释放到网络中所有街道和街道支线上污染物的量尽可能相等,以使得交通网络附近的居民受到程度相同的危害,这就是所谓的公平目标(EquityObjective)。传

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