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1、 网络交通流动态仿真模型体系研究1网络交通流动态仿真模型体系研究1交通仿真系统 为深入研究交通系统规划、设计、管理等方面的问题，往往需要通过交通仿真实验进 行网络交通流的量化分析。根据分析要求和基础数据条件的不同，这种交通仿真分析形成 了一种层次关系。从抽象程度上看，对交通状态的计算机仿真可以分为三个层次的问题： 宏观层次。在这一层次上重点研究的是交通系统与社会经济系统之间的关系，研究者 所关心的主要是在一定的政策调控下，交通需求的总体规模如何随社会经济的发展而变化， 以及一定的交通供应限制对社会经济系统产生的影响。其主要的分析目的是确定交通发展 政策，明确总体需求规模，研究宏观供需平衡以及通
2、过政策手段的供需调控。 中观层次。在这一层次上将交通流看作是流体，主要研究交通流在交通网络上分布形 态（严格地讲是时空分布形态） 。这部分工作与通常的交通网络规划与管理方案的制定、分 析和评价有着密切的关系，近年来国际上交通工程领域的热门话题-智能交通系统更是与其 具有紧密的联系。我们所熟悉的四阶段网络交通流预测技术可以看作是这一层次的传统典 型方法。 微观层次。这一层次的仿真分析是将交通个体车辆、船舶、行人等作为研究对象， 通过跟车模型、排队论模型、冲突点模型以及一些局部流态模型等分析交通状态。 在这三个层次上的仿真实验具有一定程度上的相互关联，细化层次的仿真实验往往为 抽象程度更高层次的仿
3、真模型提供参数确定依据或说明。宏观层次仿真对于交通系统来说, 需要描述的交通的宏观需求特性和宏观分布特性，而其中的宏观分布特性正是根据中观仿 真研究的成果，加以提炼抽象而成。中观仿真的任务主要是说明网络交通流的分布特性， 这需要微观仿真分析模型提供基础模型，例如路段交通流-费用（时间）模型、交叉口入口 拥挤排队模型等，同时整个网络的全部路段及路线交通量的分布分析成果，也将成为提取 交通宏观特征的基础依据。 对于近年来为各国研究者所关注的智能交通系统来说，重点需要解决的是动态中观仿真 及微观仿真问题，其中中观仿真主要用来说明如下问题： 网络交通状态预测； 网络交通控制； 异常事件管理； 拥挤收费
4、分析； 自动高速公路的控制与操作； 系统方案规划与评价等。 而对于智能交通系统中的交通诱导子系统来说，网络交通流中观仿真分析模型主要任务 是说明网络动态交通流的空间-时间分布形态特征，这种描述是建立在对于交通用户（驾驶 员）行为特征研究的基础上，它所依托的微观仿真分析成果主要有：交通用户的路线选择 机理及模型、路线旅行时间的预测模型、路段交通旅行时间与交通流量间的关系模型、交 叉口入口拥挤排队模型等。这里所谓的动态模型主要是指对交通流时变特性的描述，特别 是路网上交通流滞留所产生的影响的说明，这正是与静态交通分配模型的本质差异。 对于这类分析模型来说，最终的目标是要建立计算机交通仿真分析与实验
5、系统，因而对 于模型的研究必须紧密结合程序设计而进行，为此提出的要求是算法的结构特征研究和算网络交通流动态仿真模型体系研究2法的可实现性分析（在一定的计算机环境资源的制约下） 。 网络交通流动态仿真在交通控制与诱导系统中的地位与作用，可以参照下面的系统构 成结构图来加以理解。图 1 时变交通流仿真模型与应用系统之间的关系2. 动态交通分配模型体系2.1 体系结构 动态交通分配模型构成了一个模型家族，其体系结构如图 2 所示。与静态交通分配模 型相比较，动态交通分配模型的特点是能够描述车辆在路网上的滞留情况：对于某一个时 间段来说，路网上的车辆并不仅是与这一时间段对应的 OD 交通量所造成的，还
6、有上一个 时间段从起点出发，但尚未到达终点的那部分车辆-滞留交通量。当我们需要研究路网上得 时变交通流情况时，动态交通分配模型是一个十分有用的工具。 动态交通分配模型可以分为不同类型: 从基本类别来说，动态交通分配模型可以分为根据系统最优原则和用户最优原则的两 大类别，系统最优原则是按照系统总体费用最优的要求确定用户的路线选择，这是一种理 想状态，或者说是一种管理者意愿状态。对于交通系统来说，并不能做到直接控制每一个 参与者严格按照系统最优的原则来确定自己的行动，交通参与者是根据使得自己的利益得 到最优保证的原则确定自己的行为。因而交通系统是一个环境条件调控下的分散系统，这 里所谓的分散是各个
7、参与者独立进行自己的行为决策，同时这种决策又是建立在整体交通 状态条件的基础上，管理者对系统的调控是通过发布系统状态信息，以及控制系统状态调 节措施（例如信号灯控制等）来实现的。根据上述分析并不能得出系统最优动态分配模型 是没用的模型的结论，它描述了一种系统最理想状态所能够达到的水平，往往作为调控方 案的一个比较基准。 基于即时路段交通时间的动态用户最优分配模型（Instantaneous DUO）：对于每一个 OD 对的交通流在每一个判断节点，其选择使用的路线，根据当前交通状态确定的路线运 行时间（也成为即时状态运行时间）全都相等，且等于最短瞬时路线运行时间，则称其处 于基于即时运行时间的动
8、态用户最优状态（Link-time-based instantaneous dynamic user- opimal state） 。Instantaneous DUO 模型描述的是这种状态。 基于旅行时间的理想动态用户最优分配模型(Ideal DUO)：如果对于每一 OD 对的交通 流在每一时刻，同时出发的驾驶者，所实际花费的旅行时间全都相等，且全都最小，则称 网络交通流处于基于旅行时间的理想动态用户最优状态（Travel-time-based ideal dynamic user-optimal state） 。Ideal DUO 模型描述的就是这种状态。交通信息中心动态路线诱导系统交通控
9、制交通监视系统一般道路控制快速干道控制动态 OD矩阵预测动态交通选择模型动态仿真模型预测信息：旅行时间/费用网络交通流动态仿真模型体系研究3基于瞬时路段交通时间的概率型动态用户最优分配模型（Instantaneous SDUO）：如果 对于每一 OD 对在每一个判断节点，在任意时刻，对于每一条路线所判断的瞬时路段交通 时间都是相等的，且等于最小判断时间，则称路网动态交通流处于基于瞬时运行时间的概 率型用户最优状态（Instantaneous stochastic dynamic user-optimal state） 。Instantaneous SDUO 模型描述的就是这种状态。 基于旅行时
10、间的概率型理想用户最优分配模型（Ideal SDUO）:如果对于任何一个 OD 对，在任一时刻，同时出发的用户，所判断的实际花费旅行时间全都相等，且等于最小旅 行时间，则称网络交通流处于基于旅行时间的概率型理想动态用户最优状态。图 2 动态交通路线选择模型演变结构在 Instantaneous UDO 中，在每一个判断节点，其在每一个时刻被选择的路线的用户最 优旅行时间都是相等的，但事实上具有相同 OD 且同时出发的路线交通流可能会经历不同 的旅行时间，其原因在于各条路线的旅行时间在此后的时间内将随其上交通状态条件的改 变而改变。换句话说，在各判断节点交通流所选择的路线仅是当前当前最优的。 I
11、deal DUO 模型模拟的是这样一种情况：当用户在起点或中间节点所使用的路线将使得 他们实际将要经历的旅行时间最短。这一模型也被称为预测动态用户最优模型，因为用户 实际旅行时间是通过相关的路线选择模型预测的。这一模型假设每一用户拥有关于未来网 络交通状态完备的情报，而且遵照基于 Ideal DUO 模型的交通诱导系统的诱导规则，而且 不对自己已经做出的决定而后悔。 概率型动态分配模型主要是讨论在不完全信息条件下网络交通流的变化发展情况，通常 考虑的情况有如下几种： 关于交通参与者知觉旅行时间的概率特性所产生的影响； OD 交通流的概率特性所产生的影响； 路段交通状态的概率特性所产生的影响。2
12、2 动态交通分配模型的建模基础动态路线选择模型动态系统最优路线选择模型动态用户最优路线选择模型即时确定型动态用户均衡模型理想确定型动态用户均衡模型多组结合即时/理想确定型动态用户均衡模型即时概率型动态用户均衡模型理想概率型动态用户均衡模型多组结合即时/理想概率型动态用户均衡模型网络交通流动态仿真模型体系研究4动态交通分配模型建立在一系列基础模型之上，这些模型构成了理解动态交通分配模 型的基础。221 交通流关系约束条件 设 xa(t)为时间 t 位于边 a 上的交通量； x aprs(t)为 r 为起点、s 为终点、选择其间第 p 条路径的交通流，位于边 a 上的数量。 显然，对于所有的(r,
13、s)节点对的所有路径求和，有如下的关系式：x aprs (t) = xa(t)(2-1)令 ua(t)为在时刻 t 进入路段 a 的交通流量，令 va(t)为在时刻 t 进入路段 a 的交通流量。 则有： dx aprs (t)/dt = u aprs (t) - v aprs (t)x(2-2) 因此有：x aprs (t) = x aprs (0) + u aprs (z) - v aprs (z) dz(2-3)一般情况下，可以假设 x(0) = 0。显然，我们还有： x aprs（t）0，u aprs(t)0，v aprs(t)0。 设 B(j)为进入节点 j 的道路边的集合，设 A(
14、j)为以 j 为起点端的道路边的集合，当 jr,s 时，frs(t)为节点对(r,s)之间的 OD 交通量，其数值也是随时间而变化，则有：v aprs (t) = uaprs (t)(2-4)而对于 j=r 则有：uaprs (t) = frs(2-5)设 ers（t）为从起点 r 出发，于时刻 t 到达终点 s 的交通量，eprs（t）为其中第 p 条路径 的交通量，Eprs（t）为从起点 r 出发，通过路径 p 到达终点 s 的交通量至时间 t 的累计值， 则有关系式： dEprs（t）/dt = eprs（t）(2-6) 在初始时刻，有 Eprs（t）=0，并有 eprs（t）0, Ep
15、rs（t）0。2.2.2 动态旅行时间的概念及描述模型 对于动态旅行时间需要区别，即时路段旅行时间定义为当道路边 a 的交通条件（主要 指通过道路边 a 的交通量）保持时刻 t 状态不发生变化的情况下，车辆通过路段 a 时所需 要花费的旅行时间；即时旅行时间假设当车辆到达终点 s 前整个路径交通条件保持时刻 t 状态不发生变化，是整个路径上及即时路段旅行时间的累计值。 设即时路段旅行时间为 ca(t)，它可以分为在路段 a 上的即时巡航速度 g1a（将受到 xa(t) 和 ua(t)的影响）及排队延误 g2a两个部分。即： ca(t) = g1axa(t),ua(t) + g2axa(t),v
16、a(t)(2-7) 对于 g1axa(t),ua(t)和 g2axa(t),va(t)来说，将需要满足非负条件。整条路径的即时旅行时 间可以定义为：prs(t) = caxa(t),ua(t),va(t)(2-8)设 rs(t)为节点对(r,s)之间最小即时旅行时间，它也是在(r,s)之间的交通条件保持时刻 trspt0aB(j)aA(j)aB(s), parsp网络交通流动态仿真模型体系研究5状态不变化的假设下确定的，即：rs(t) = min prs(t)(2-9)另一种动态旅行时间的概念是计划旅行时间，它是车辆在路径上行驶过程中驾驶员对 行程时间的一种估计，由车辆在路径上行驶时实际旅行时间与预期剩余需要旅行时间所构 成的。设 a(t)为当车辆在时刻 t 进入路段 a 时预期通过路段 a 的时间，则有：a(t) =axa(t), ua(t), va(t)(2-10) 设 prs(t)为在时刻 t 从起点 r 出发，通过路径
