均衡配流模型课后作业答案.ppt

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1、作业1.某三条连接一个OD点的简单网络,具体见图。出行者对路网交通出行状况不完全知道,平均为θ=2.5。已知各路径的出行成本函数为c1=10×[1+0.55(h1/2)4],c2=20×[1+0.35(h2/2)4],c3=25×[1+0.15(h3/2)4]。整个OD对之间的出行量服从弹性分布,为g=120×exp(-3c)。要求直接写出用户最优均衡配流模型。2.设只有一个OD对的简单网络,具体见图1,OD之间具有固定交通需求,g为6,每条弧上的出行成本函数为c1(h1)=50+h1,c2(h2)=50+h2,c3(h3)=10h3

2、,c4(h4)=10h4。(1)按照Wardrop均衡配流第一原理计算各路径上的交通量、各路径单位出行成本和总出行成本、整个交通网络的总出行成本。(2)写出系统最优均衡配流模型。2(3)如果政府计划建设一条新的线路(用5表示),建设后的网络见图2,其中新建线路(弧)的出行成本函数为c5(h5)=10+h5,其余弧上的出行成本函数不变,重新计算各路径上的交通量、各路径上单位出行成本和总出行成本、整个网络系统的总出行成本.(4)从(1)和(3)的各路径上单位出行成本、网络系统总的出行成本比较中,你得出何种结论?413OD2图14531OD

3、图23.见下图,一个只有两条路径的OD对简单网络,设路径的助抗c与流量h无关,且c1=4,c2=2,OD间的流量g=1000,设两条路径上的运输量是随机分配的,且选择路径1的概率为求:(1)按照用户最优原则计算分配在各条路上的运输量h是多少?网络系统总的出行费用是多少?(2)若路径1扩大其通行能力,其助抗c1=3,按照用户最优原则计算分配在各条路上的运输量h是多少?总出行费用是多少?(3)通过上述两种情况比较,你分别得到何结论?路径2路径1OD4.设只有一个OD对的交通系统,具有固定交通需求量为16,只有三条路径连接OD点,ci、hi

4、分别表示路径i的出行成本和交通流量,c1=2+4h1,c2=4+2h2,c3=3+3h3.要求:(1)采用Wardrop用户最优均衡原理确定分配在各个路径上的交通量、每一条路径上的成本、系统总的出行成本。(2)直接写出完全信息条件下具有固定需求的用户最优均衡配流模型(不要求计算).(3)按照系统最优均衡模型确定分配在各个路径上的交通量、每一条路径上的成本、系统总的出行成本。(4)(1)与(3)比较,你能得到何结论?5.见下图,一个只有三条路径的OD对简单网络,设路径的助抗c与流量h无关,且c1=4,c2=3,c3=2。OD间的流量g=

5、2000,设三条路径上的交通流是随机分配的,且选择路径1、路径2的概率分别为:求:(1)分配在各条路上的交通流h是多少?总出行费用是多少?(2)若路径1扩大其通行能力,其助抗c1=3,问分配在各条路上的交通流h是多少?总出行费用是多少?(3)通过上述两种情况比较,你分别得到何结论?路径2路径3路径1OD作业答案1.由g=120exp(-3c)得c=-1/3ln(g/120),该研究问题有三条路径,假设流量为h1、h2、h3。按照要求,需要写出具体形式。2.(1)根据用户最优均衡配流原理,如果各条路径上交通量均不等于0,有:50+h1+

6、10h4=c1+c4=c3+c2=10h3+50+h2,h1=h4h3=h2h1+h3=6=h2+h4可以得到:h1=h4=h3=h2=3c1=c2=53,c4=c3=30具体每条路的单位出行成本为路1-4和3-2分别为c1+c4=c3+c2=83,整个网络的出行成本为498.(4)有三条路1-4、3-2、3-5-4,根据用户最优均衡配流原理,如果各条路径上交通量均不等于0,三条路的单位出行成本相同,有:50+h1+10h4=c1+c4=c3+c2=c3+c5+c4=10h3+50+h2=10h3+10+h5+10h4h5+h1=h4

7、h3=h2+h5h1+h3=6=h2+h4联合求解得h1=h2=2,h3=h4=4,h5=2,c1=c2=52,c3=c1=40,c5=12具体每条路的单位出行成本路1-4、3-2、3-5-4为c1+c4=c3+c2=c3+c5+c4=92,网络总出行成本为552。(5)可见,增加网络上的固定设施通行能力,并未如预料的那样减少拥挤程度,反而使路径总的出行成本、网络系统总的出行成本增加,这就是著名的Braess诡异现象.这是由于出行者均从自己出行成本最小化出发,达到用户均衡时网络总的出行成本反而增加了。因此政府决策增加道路或制定交通法规

8、时,一定谨慎行事。3.(1)显然(2)若路径1扩大其通行能力(3)说明在本例中扩大一些路段的容量(如铁路的改扩建、高速等),系统总的出行费用反而增加,这就是著名的Braess诡异现象。即在运输或交通网络中,“假定出行量不

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