OD trip matrix estimation from urban link traffic counts (comparison with GA and SAB algorithm)

링크관측교통량을 이용한 도시부 OD 통행행렬 추정 (GA와 SAB 알고리즘의 비교를 중심으로)

  • 백승걸 (서울대학교 환경대학원) ;
  • 김현명 ((주)도화종합기술공사) ;
  • 임용택 (여수대학교 교통물류시스템공학부) ;
  • 임강원 (서울대학교 환경대학원)
  • Published : 2000.12.01

Abstract

To cope with the limits of conventional O-D trip matrix collecting methods, several approaches have been developed. One of them is bilevel Programming method Proposed by Yang(1995), which uses Sensitivity Analysis Based(SAB) algorithm to solve Generalized Least Square(GLS) problem. However, the SAB a1gorithm has revealed two critical short-comings. The first is that when there exists a significant difference between target O-D matrix and true O-D matrix, SAB algorithm may not produce correct solution. This stems from the heavy dependance on the historical O-D information, in special when gravel Patterns are dramatically changed. The second is the assumption of iterative linear approximation to original Problem. Because of the approximation, SAB algorithm has difficulty in converging to Perfect Stackelberg game condition. So as to avoid the Problems. we need a more robust and stable solution method. The main purpose of this Paper is to show the problem of the dependency of Previous models and to Propose an alternative solution method to handle it. The Problem of O-D matrix estimation is intrinsically nonlinear and nonconvex. thus it has multiple solutions. Therefore it is necessary to require a method for searching globa1 solution. In this paper, we develop a solution algorithm combined with genetic algorithm(GA) , which is widely used as probabilistic global searching method To compare the efficiency of the algorithm, SAB algorithm suggested by Yang et al. (1992,1995) is used. From the results of numerical example, the Proposed algorithm is superior to SAB algorithm irrespective of travel patterns.

전통적인 OD조사에 의한 OD추정방법의 여러 문제점들로 인해 링크에서 관측된 교통량과 기존OD를 결합해 새로운 OD를 추정하고자 하는 연구들이 지속되고 있으며, 그 필요성도 증대되고 있다. 그러한 기법중의 하나가 Yang(1995)이 제시한 바이레벨 모형으로, 그는 일반화최소자승법을 풀기위한 Sensitivity Analysis Based (SAB)을 제시하였다. 그러나 SAB 알고리즘은 두가지 중요한 문제점을 가지고 있다. 첫 번째 문제는 실제 OD를 알기가 어렵기 때문에, 기존 OD 조사시의 통행패턴이 현재의 통행패턴과 큰 변화가 없다는 가정 하에, 기존 OD를 추정시 중요한 추정기준으로 설정한다는 점이다. 그러나 이러한 기존 OD에 대한 추정의 종속성으로 인해, SAB는 기존 OD와 실제 OD의 차이가 큰 경우 정확한 해를 도출하지 못하고 추정결과가 일관적(robust)이지 않게 도출된다. 두 번째 문제는 SAB는 통행패턴 추정시 선형근사화를 가정하기 때문에 게임이론적 측면에서 전제로 설정한 완전한 Stackelberg 상황을 구현하지 못한다는 점이다. 이러한 문제점을 피하기 위해서는 기존 OD의 오차나 관측교통량의 오차에 대해 일관적이고 안정적인 해도출 기법이 필요하다. 본 연구의 목적은 SAB를 비롯한 기존 바이레벨 OD추정기법의 문제점을 지적하고 이에 대한 대안기법을 제시하는 것이다. OD추정의 문제는 본질적으로 비선형이고 비볼록하기 때문에, 다중해를 도출하게 된다. 따라서 전역해 탐색기법이 필요한데, 본 연구에서는 전역최적화가 가능한 유전알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 OD추정모형(GA-Model:GAM)을 제시하였다. 사례네트워크에 대한 비교분석결과, GAM은 기존 OD의 오타에 대해 크게 종속적이지 않으며 OD구조가 변하는 경우에도 추정이 가능하여, 일반적으로 실제 OD를 알 수 없는 (기존OD의 오차가 어느 정도인지를 알 수 없는) 도시부 네트워크에서 신뢰성있는 추정력을 보였다.

Keywords

References

  1. 대한교통학회지 v.17 no.5 기종점 통행표 산정모형의 적용성 평가 오상진;박병호
  2. 대한교통학회지 v.18 no.4 유전알고리즘을 이용한 OD 추정모형의 개발과 적용에 관한 연구 - 서울시 내부순환도로를 대상으로- 임용택;김현명;백승걸
  3. Transp. Res. 25B The estimation O-D matrices constrained generalized least squares Bell M.G.H
  4. Transpn. Res. 18B Estimation of trip matrices from traffic counts and servey data : generalized least squares estimator, Cascetta E.
  5. Transpn. Res. 22B A unified framwork for estimating or updating O-D matrices from traffic counts Cascetta E.;Nguyen S.
  6. Transpn. Res. 17B. Inference on trip matrices from observations on link volumes : a Bayesian statistical approach maher M. J.
  7. Modelling Transport Ortuzar, J. D.;Willumsen, L. G
  8. Transpn. Res. 21B. A Maximum likelihood model for estimating O-D matrices Spiess H.
  9. Transpn. Res. 26B. Estimation of O-D Matrix from link traffic counts on congested networks Yang H.;Iida Y.;T. Sasaki
  10. Transportation Research 20B no.1 The equlibrium-based O-D matrix estimation problem Yang H.;Iida Y.;T. Sasaki
  11. Transpn. Res. 29B. Heuristic algorithms for the belevel O-D matrix estimation problem Yang H.
  12. Working note Simultaneous Estimation of Origin-Desination Marices and Travel Cost Coefficient in a Congested Stochastic Network Yang H.;Qiang Meng;Michael G. H. Bell
  13. Journal of transportation engineering Genetic Algorithm based approach for bilevel programming models Yin Y.
  14. Transpn. Res. 14B The most likely trip matrix estimated from traffic counts van Zuylen and Willumsen G.