Abstract
A dynamic traffic assignment (DTA) has recently been implemented in many practical projects. The core of dynamic model is the inclusion of time scale. If excluding the time dimension from a DTA model, the framework of a DTA model is similar to that of static model. Similar to static model, with given exogenous travel demand, a DTA model loads vehicles on the network and finds an optimal solution satisfying a pre-defined route choice rule. In most DTA models, the departure pattern of given travel demand is predefined and assumed as a fixed pattern, although the departure pattern of driver is changeable depending on a network traffic condition. Especially, for morning peak commute where most drivers have their preferred arrival time, the departure time, therefore, should be modeled as an endogenous variable. In this paper, the authors point out some shortcomings of current DTA model and propose an alternative approach which could overcome the shortcomings of current DTA model. The authors substitute a traditional definition for time-dependent OD table by a new definition in which the time-dependent OD table is defined as arrival time-based one. In addition, the authors develop a new DTA model which is capable of finding an equilibrium departure pattern without the use of schedule delay functions. Three types of objective function for a new DTA framework are proposed, and the solution algorithms for the three objective functions are also explained.
현재 이용되는 모든 동적 통행배정모형들은 출발시간을 기준으로 기종점간의 통행량을 정의하고 있다. 하지만, 동적 OD가 출발시간을 통행수요의 동적 기준점으로 이용하는 것은 동적 통행배정 모형의 계산상 편의를 위한 것이다. 즉, 통행이 활동참여를 위해 발생하고 종료된다는 것을 고려하면 이러한 출발시간 기준 기종점표는 모든 종류의 통행들에 적용될 수는 없다. 예를 들어, 오전의 출근통행은 업무개시시간을 고려한 희망도착시간이 기준시간이 되고, 통근자들이 가정을 떠나는 출발시간은 희망도착시간과 예상 기종점 통행시간을 고려해 결정되는 것이다. 그러나 현재 개발되어 있는 모든 통행배정기법들은 출발시간으로부터 시간의 흐름에 따라 기점에서 종점으로 통행을 이동시키기 때문에 통행수요를 종점 희망도착시간을 기준으로 역방향계산을 할 수 없다. 따라서 현실과 동일한 결정과정을 통해 동적 통행배정을 할 수 있는 모형은 아직 개발되지 않았다. 본 연구에서는 이러한 문제인식 아래 희망도착시간을 기준으로 정의된 동적 기종점표를 교통망에 부하할 수 있는 동적 통행배정모형을 개발하였다. 개발된 모형은 희망도착시간분포와 예상 경로 통행시간을 이용하여 출발시간분포를 갱신하는 방법을 이용하였으며, GLS함수를 통해 수학식을 구성하였다. 개발된 모형은 두 가지의 소규모 교통망들에 적용되어 그 성능을 확인하였다.