动态交通分配

动态交通分配的原理

动态交通分配（Dynamic Traffic Assignment, DTA）是交通仿真中的一个重要模块，它用于模拟交通流量在路网中的动态分配过程。与静态交通分配不同，动态交通分配考虑了时间因素，即交通流量在不同时间段内的变化。VISSIM 仿真软件通过动态交通分配，能够更准确地模拟交通流量在路网中的实时分配，从而提供更接近实际交通状况的仿真结果。

动态交通分配的核心是基于交通需求和路网供给之间的关系，通过数学模型和算法来预测和模拟交通流量的动态变化。VISSIM 中的动态交通分配主要通过以下步骤实现：

1. 交通需求建模：定义路网中各个 OD 对（Origin-Destination Pairs，即起讫点对）的交通需求，通常以 OD 矩阵的形式表示。

2. 路径选择：基于交通需求，选择各个 OD 对之间的最优路径。路径选择可以基于多种准则，如最短时间、最短距离、最小费用等。

3. 流量分配：将交通需求分配到选定的路径上，生成动态流量分布。

4. 交通仿真：基于分配的流量，进行交通仿真，模拟车辆在路网中的行驶过程。

5. 结果分析：分析仿真结果，评估路网性能，如交通流量、行驶时间、延误等。

交通需求建模

交通需求建模是动态交通分配的基础，它涉及到对路网中各个 OD 对的交通需求进行定义。在 VISSIM 中，交通需求通常通过 OD 矩阵来表示。OD 矩阵是一个二维表格，其中行表示起始点，列表示目的地，每个单元格表示从一个起始点到一个目的地的交通需求量。

创建 OD 矩阵

在 VISSIM 中创建 OD 矩阵的步骤如下：

1. 定义 OD 对：首先，需要在路网中定义各个 OD 对。这通常通过在仿真模型中添加虚拟的 OD 区域来实现。

2. 生成 OD 矩阵：在 VISSIM 的输入文件中生成 OD 矩阵。可以手动输入数据，也可以通过外部数据文件导入。

# 示例：生成 OD 矩阵并导入 VISSIMimportpandasaspd# 创建 OD 矩阵od_matrix=pd.DataFrame({'Origin':[1,1,2,2],'Destination':[2,3,1,3],'Demand':[50,75,30,60]})# 保存 OD 矩阵到 CSV 文件od_matrix.to_csv('od_matrix.csv',index=False)# 在 VISSIM 中导入 OD 矩阵# 假设已经创建了虚拟的 OD 区域# 在 VISSIM 的输入文件中，使用 CSV 文件作为交通需求的输入

交通需求的动态变化

动态交通分配的一个重要特点是考虑了交通需求在时间上的变化。在 VISSIM 中，可以通过定义时间区间来实现交通需求的动态变化。例如，可以定义早高峰、晚高峰和平峰期间的交通需求。

# 示例：定义时间区间的交通需求importpandasaspd# 创建时间区间的交通需求od_matrix=pd.DataFrame({'Origin':[1,1,2,2],'Destination':[2,3,1,3],'TimeInterval':['07:00-09:00','07:00-09:00','07:00-09:00','07:00-09:00'],'Demand':[100,150,60,120]})# 保存 OD 矩阵到 CSV 文件od_matrix.to_csv('dynamic_od_matrix.csv',index=False)# 在 VISSIM 中导入动态 OD 矩阵# 假设已经创建了虚拟的 OD 区域和时间区间# 在 VISSIM 的输入文件中，使用 CSV 文件作为交通需求的输入

路径选择

路径选择是动态交通分配中的关键步骤之一。在 VISSIM 中，路径选择可以基于多种准则，如最短时间、最短距离、最小费用等。路径选择的算法通常包括 Dijkstra 算法、A* 算法等。

基于最短时间的路径选择

基于最短时间的路径选择是最常用的路径选择准则之一。在 VISSIM 中，可以通过设置路径选择策略来实现这一目标。

# 示例：设置基于最短时间的路径选择策略importvissim# 连接到 VISSIM 仿真模型vissim=vissim.connect('localhost',12345)# 设置路径选择策略vissim.set_path_selection_strategy('shortest_time')# 运行仿真vissim.run_simulation()

基于最短距离的路径选择

基于最短距离的路径选择适用于某些特定的交通需求，例如货运交通。在 VISSIM 中，同样可以通过设置路径选择策略来实现这一目标。

# 示例：设置基于最短距离的路径选择策略importvissim# 连接到 VISSIM 仿真模型vissim=vissim.connect('localhost',12345)# 设置路径选择策略vissim.set_path_selection_strategy('shortest_distance')# 运行仿真vissim.run_simulation()

流量分配

流量分配是将交通需求分配到选定的路径上，生成动态流量分布的过程。在 VISSIM 中，流量分配可以通过多种方法实现，包括动态用户均衡（DUE）和动态系统最优（DSO）等。

动态用户均衡（DUE）

动态用户均衡（Dynamic User Equilibrium, DUE）是一种基于用户行为的流量分配方法。在 DUE 中，每个用户选择的路径是基于最小化其自身行驶时间的决策。VISSIM 提供了 DUE 的实现方法，可以通过设置仿真参数来启用。

# 示例：启用动态用户均衡（DUE）importvissim# 连接到 VISSIM 仿真模型vissim=vissim.connect('localhost',12345)# 启用 DUEvissim.enable_due()# 设置 DUE 参数vissim.set_due_params(max_iterations=100,convergence_threshold=0.01)# 运行仿真vissim.run_simulation()

动态系统最优（DSO）

动态系统最优（Dynamic System Optimal, DSO）是一种基于系统性能的流量分配方法。在 DSO 中，路径选择是基于最小化系统总行驶时间的决策。VISSIM 同样提供了 DSO 的实现方法，可以通过设置仿真参数来启用。

# 示例：启用动态系统最优（DSO）importvissim# 连接到 VISSIM 仿真模型vissim=vissim.connect('localhost',12345)# 启用 DSOvissim.enable_dso()# 设置 DSO 参数vissim.set_dso_params(max_iterations=100,convergence_threshold=0.01)# 运行仿真vissim.run_simulation()

交通仿真

交通仿真是在 VISSIM 中基于分配的流量进行车辆行驶过程的模拟。通过交通仿真，可以观察和分析路网中的交通流量、行驶时间、延误等性能指标。

运行仿真

在 VISSIM 中运行仿真非常简单，只需要调用相应的仿真函数即可。可以设置仿真的时间步长、仿真时长等参数。

# 示例：运行仿真importvissim# 连接到 VISSIM 仿真模型vissim=vissim.connect('localhost',12345)# 设置仿真参数vissim.set_simulation_params(time_step=1,simulation_duration=3600)# 运行仿真vissim.run_simulation()

实时数据收集

在仿真过程中，可以实时收集路网中的各种数据，如交通流量、行驶时间、延误等。这些数据可以用于后续的分析和优化。

# 示例：实时数据收集importvissim# 连接到 VISSIM 仿真模型vissim=vissim.connect('localhost',12345)# 设置数据收集点vissim.set_data_collection_points(['link1','link2','intersection1'])# 运行仿真并收集数据vissim.run_simulation()data=vissim.collect_data()# 打印收集到的数据print(data)

结果分析

结果分析是动态交通分配的最后一步，通过分析仿真结果，可以评估路网的性能指标，如交通流量、行驶时间、延误等。VISSIM 提供了丰富的结果分析工具，可以通过脚本进行批量处理和可视化。

交通流量分析

交通流量分析是评估路网性能的重要指标之一。可以通过收集仿真过程中各个路段的流量数据来进行分析。

# 示例：交通流量分析importvissim# 连接到 VISSIM 仿真模型vissim=vissim.connect('localhost',12345)# 设置数据收集点vissim.set_data_collection_points(['link1','link2','link3'])# 运行仿真并收集数据vissim.run_simulation()flow_data=vissim.collect_flow_data()# 打印交通流量数据print(flow_data)

行驶时间分析

行驶时间分析是评估路网性能的另一个重要指标。可以通过收集仿真过程中各个路径的行驶时间数据来进行分析。

# 示例：行驶时间分析importvissim# 连接到 VISSIM 仿真模型vissim=vissim.connect('localhost',12345)# 设置数据收集点vissim.set_data_collection_points(['path1','path2','path3'])# 运行仿真并收集数据vissim.run_simulation()travel_time_data=vissim.collect_travel_time_data()# 打印行驶时间数据print(travel_time_data)

延误分析

延误分析是评估路网性能的关键指标之一。可以通过收集仿真过程中各个路段的延误数据来进行分析。

# 示例：延误分析importvissim# 连接到 VISSIM 仿真模型vissim=vissim.connect('localhost',12345)# 设置数据收集点vissim.set_data_collection_points(['link1','link2','intersection1'])# 运行仿真并收集数据vissim.run_simulation()delay_data=vissim.collect_delay_data()# 打印延误数据print(delay_data)

综合案例

案例背景

假设我们需要对一个城市的主要道路网进行动态交通分配仿真，以评估早高峰期间的交通流量、行驶时间和延误情况。路网包括多个 OD 对，交通需求在早高峰期间有显著变化。

案例步骤

1. 定义路网和 OD 对：在 VISSIM 中定义路网和虚拟的 OD 对。

2. 生成动态 OD 矩阵：生成早高峰期间的动态交通需求矩阵。

3. 设置路径选择策略：选择基于最短时间的路径选择策略。

4. 启用动态用户均衡：启用 DUE 并设置相关参数。

5. 运行仿真：运行仿真并收集交通流量、行驶时间和延误数据。

6. 结果分析：分析仿真结果，评估路网性能。

案例代码

# 综合案例：动态交通分配仿真importpandasaspdimportvissim# 连接到 VISSIM 仿真模型vissim=vissim.connect('localhost',12345)# 1. 定义路网和 OD 对# 假设已经在 VISSIM 中定义了路网和虚拟的 OD 对# 2. 生成动态 OD 矩阵od_matrix=pd.DataFrame({'Origin':[1,1,2,2],'Destination':[2,3,1,3],'TimeInterval':['07:00-09:00','07:00-09:00','07:00-09:00','07:00-09:00'],'Demand':[100,150,60,120]})# 保存 OD 矩阵到 CSV 文件od_matrix.to_csv('dynamic_od_matrix.csv',index=False)# 在 VISSIM 中导入动态 OD 矩阵vissim.import_od_matrix('dynamic_od_matrix.csv')# 3. 设置路径选择策略vissim.set_path_selection_strategy('shortest_time')# 4. 启用动态用户均衡vissim.enable_due()vissim.set_due_params(max_iterations=100,convergence_threshold=0.01)# 5. 运行仿真vissim.set_simulation_params(time_step=1,simulation_duration=7200)vissim.run_simulation()# 6. 结果分析# 收集交通流量数据flow_data=vissim.collect_flow_data()print("交通流量数据:")print(flow_data)# 收集行驶时间数据travel_time_data=vissim.collect_travel_time_data()print("行驶时间数据:")print(travel_time_data)# 收集延误数据delay_data=vissim.collect_delay_data()print("延误数据:")print(delay_data)

通过上述步骤和代码示例，可以实现对城市主要道路网的动态交通分配仿真，并评估早高峰期间的交通性能。这些步骤和代码可以作为基础模板，根据实际需求进行扩展和优化。