第8章 交通流分配(2)

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1、第三节非平衡交通分配方法非平衡交通分配方法:1、全有全无分配2、增量分配3、连续平均法（MSA）11.全有全无分配法（allornothingmethod）也称为：0-1分配、最短路分配方法；是最简单、最基本的交通分配方法。两个特点：1、不考虑拥挤的影响，即认为路段走行时间是不随路段流量变化的常数；2、认为同一对OD选择完全相同的路线，即最短路径，并一次性分配到路网上去。2全有全无分配法（allornothingmethod）使用范围：1、在城际之间道路通行能力不受限制的地区可以采用；2、一般拥挤的城市道路网的交通分配

2、不宜采用该方法。算法思想:是将OD矩阵T加载到最短路径树上，从而得到各路段交通流量(如节点A与B间的流量VAB)的过程。3全有全无分配法例题一简单网络，如图(a)所示。其出行矩阵为：A-C=400,A-D=200B-C=300,B-D=100图(a)为每个路段上的费用；试用全有全无方法分配交通量。4全有全无分配法例题—图(a)A56210484364C348105232BD图(a)为每个路段上的费用5全有全无分配法例题—图(b)600400400A200400200C200200200D图(b)为上述

3、费用下的最短路径树及流量分配；6全有全无分配法例题—图(b)300300300C300100100DB100图(b)为上述费用下的最短路径树及流量分配；7全有全无分配法例题图(c)--最终分配结果600400400A02000400C30050030020003001000B3000300D图(c)为流量最终分配结果。82.增量分配法(incrementalassignmentmethod)算法思想：将OD交通量分成若干份（等分或不等分）；每次循环分配一份OD量到相应的最短路径

4、上；每次循环均计算、更新各路段的走行时间，然后按更新后的走行时间重新计算最短路径；下一循环中按更新后的最短路径分配下一份OD量。增量算法有两个优点：·易于编程；·其结果可解释高峰时段拥挤的形成。9增量分配法（Incrementalassignmentmethod）算法实质：将OD交通量进行适当形式的分割，然后用全有全无分配法，将分割后的OD交通量逐渐分配到网络上去。实践中，如何分割OD交通量是很重要的，通常多用5―10分割，并且采用不等分。10【算法步骤】Step1初始化，以适当的形式分割OD交通量，即rsnrs0

5、tnt。令n=1，xij0。nn1ccx。Step2计算、更新路段费用ijij(ij)rsnStep3用全有全无分配法将第n个分割OD交通量t分配到最短径路上。Step4如果n=N，则结束计算。反之，令n=n+1返回Step2。N---为分割次数；n---循环次数。11增量分配法算法步骤剖析：增量分配法的复杂程度和结果的精确性都介于0-1分配法和平衡分配法之间；当分割数N=1时便是0-1分配方法；当N时，该方法趋向于平衡分配法的结果。12增量分配法使用范围：优点：简单可行，精确度可以根据分割数N的大小

6、来调整；实践中经常被采用，且有比较成熟的商业软件可供使用。缺点：与平衡分配法相比，仍然是一种近似方法；当路阻函数不是很敏感时，会将过多的交通量分配到某些容量很小的路段上。13例题1假设一个城镇有两条过城路径：一条是穿越城区的道路，能力仅为1000辆/小时；另一条是绕城线路，能力为3000辆/小时。如图所示。绕城穿城14假定早高峰有2000个驾驶员过城，每人均想用最短路过去，显然，他们全部穿城而过是不可能的：即使用足全部能力亦太拥挤。许多人将选择第二条道以避免延误。假定很多人经过反复试验两条线路后确定了一条较为稳

7、定的出行线路，且没有人通过换线来改善出行时间，这就是通常的Wardrop用户平衡。15不过，并非2000个驾驶员都会有同样想法。有人总是喜欢无干扰、景观好的绕城路线。而其他人会喜欢其他方面好的穿城线路。这些客观或感知上的差异导致路径选择的不同，其效果就是用户在路径选择方面体现出来的随机性。16仍以前述绕城问题为例。假定每一路径存在一个绝对容量限制，具体曲线如下图所示。TimeTime穿城绕城30201510FlowFlow001000100017例题1当两条路径上相应的费用相等时，其流量很容易满足Wardrop平衡。此时

8、，要写出旅行时间和流量方程相当容易，它相当于求平衡解。例如，Cb=15+0.005Vb（1）Ct=10+0.02Vt（2）其中，Cb、Ct分别表示绕城和穿城的旅行费用；Vb、Vt表示对应的流量。18例题1令C=C可以通过总流量函数V+V=V可求btbt出Wardrop平衡解：15+0.005V=10+