본 연구는 대규모 교통망에서 통행배정시 신호교차로에 의한 지체를 반영한 통행배정을 수행하여 보다 현실 모사가 가능한 통행배정기법을 개발 하는 것이다. 실제로 도시부나 단속류에서 발생하는 통행시간 및 비용의 증가 원인은 많은 부분이 교차로 지체에 의한 정지 혹은 혼잡에 의해 발생함에도 불구하고 기존의 통행배정 모형은 이를 반영하지 못하고 있었다. 본 연구에서 개발한 신호교차로 지체 반영 통행배정 모형은 기존의 통행배정모형과 한국도로 용량편람의 신호교차로 지체 산정 방법을 결합하여 구축하였다. 다양한 모의실험을 통해 이 모형이 실제 가로망에 적용이 가능한 모형임을 보였다. 따라서 본 모형은 대규모 지역에서의 교통정책 및 교통시설의 변화 등에 교차로 지체를 적용하여 분석할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 철도 네트워크에서의 통행배정 모형에 관한 것이다. 기존의 통행배정모형은 주로 도로 혹은 도시 대중교통 네트워크에 초점을 둔 연구로서, 최적전략 기반 통행배정 모형을 비롯한 대부분의 통행배정 모형 이 지역간 철도 네트워크에 대해서는 비현실적인 수요를 생성한다고 알려져 있다. 특히 KTX개통 이후, KTX가 포함된 환승경로를 이용하는 승객이 점차 증가하는 추세이며, 이러한 KTX가 포함된 환승 경로 및 스케줄이 지속적으로 개선되고 있다. 본 연구는 환승을 고려한 새로운 다항로짓 기반 통행배정 모형을 제시한다. 특히 본 연구에서 제시하는 모형은, 통행 시간, 경로의 최소 운행횟수, 환승 저항 등 다양한 변수가 포함된 효용함수가 주어져 있을 때, K개의 최대 효용을 갖는 경로를 탐색하는 알고리즘을 포함하고 있다.
Investment scenarios in the transportation network design problem usually contain installation or expansion of multi-mode transportation links. When one applies the mode choice analysis and traffic assignment sequentially for each investment scenario, it is possible that the travel impedance used in the mode choice analysis is different from the user equilibrium cost of the traffic assignment step. Therefore, to estimate the travel impedance and mode choice accurately, one needs to develop a combined model for the mode choice and traffic assignment. In this paper, we derive the inverse demand and the excess demand functions for the multi-mode multinomial logit mode choice function and develop a combined model for the multi-mode variable demand traffic assignment problem. Using data from the regional O/D and network data provided by the KTDB, we compared the performance of the partial linearization algorithm with the Frank-Wolfe algorithm applied to the excess demand model and with the sequential heuristic procedures.
A network model and a Genetic Algorithm (GA) is proposed to solve the simultaneous estimation of the trip distribution and traffic assignment from traffic counts in the congested networks in a logit-based Stochastic User Equilibrium (SUE). The model is formulated as a problem of minimizing a non-linear objective function with the linear constraints. In the model, the flow-conservation constraints are utilized to restrict the solution space and to force the link flows become consistent to the traffic counts. The objective of the model is to minimize the discrepancies between two sets of link flows. One is the set of link flows satisfying the constraints of flow-conservation, trip production from origin, trip attraction to destination and traffic counts at observed links. The other is the set of link flows those are estimated through the trip distribution and traffic assignment using the path flow estimator in the logit-based SUE. In the proposed GA, a chromosome is defined as a real vector representing a set of Origin-Destination Matrix (ODM), link flows and route-choice dispersion coefficient. Each chromosome is evaluated by the corresponding discrepancies. The population of the chromosome is evolved by the concurrent simplex crossover and random mutation. To maintain the feasibility of solutions, a bounded vector shipment technique is used during the crossover and mutation.
The behavioral mechanism underlying the traffic assignment model is a choice, or decision-making process of traveling paths between origins and destinations. The deterministic approach to traffic assignment assumes that travelers choose shortest path from their origin-destination pair. Although this assumption seems reasonable, it presumes that all travelers have perfect information regarding travel time, that they make consistently correct decision, and that they all behave in identical fashion. Stochastic user equilibrium assignment relaxes these presumptions by including a random component in traveler's perception of travel time. The objective of this study is to compare "A Model of Deterministic User Equilibrium Assignment" with "Models of Stochastic User Equilibrium Assignment" in the theoretical and practical aspects. Specifically, SUE models are developed to logit and probit based models according to discrete choice functions. The models were applied to sioux Falls net ork consisting of 24 zones, 24 nodes and 76 links. The distribution of perceived travel time was obtained by using the relationship between speed and traffic flow.
시간에 따라 변화하는 네트워크 상황을 반영하는 통행배분 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 연구의 배경에는 통행배분 모델이 도로망 계획이라고 하는 하드웨어 분야의 계획에만 그치지 않고 교통관리나 제어라고 하는 소프트웨어 분야의 계획에도 활용하고자 하는 사회적 필요성의 증가 때문이다. 또한, 통행배분 모형의 이론과 현실 사이의 괴리를 줄이고자 하는 차원에서 연구되고 있는 모형으로 다중계층 통행배분 모형이 있다. 이 모형은 다중 운전자 계층과 다차종 계층으로 구분되며 이중에서 동적모형과 결합될 수 있는 보다 현실성 있는 분야는 다차종 분야이다. 이러한 배경에서 본 연구의 목적은 이 두 분야를 결합한 다차종 동적 통행배분 모형을 구축하고자 한다. 이것은 동적 이용자 균형 배분 모형이 현재 이슈화 되고 있는 첨단교통체계(ITS)의 이론적 지주가 되고 있으며 따라서 이러한 동적모형을 다중계층 모형과 결합시킴으로써 보다 현실성 있는 동적 모형이 구축될 수 있을 것으로 기대되기 때문이다. 그렇지만 다수의 차종을 고려하게 되는 경우 기존의 동적 배분 모형의 구축을 위하여 필요한 FIFO가 위반된다. 이것은 FIFO 제약 조건하에 구축되는 기존의 동적 배분 모델링 방법으로는 다차종 동적모형의 구축이 불가능함을 의미한다. 따라서 본 연구에서는 FIFO 제약조건을 완화 시킬 수 있는 동적 네트워크의 모형을 구축하였으며 동시에 기존의 네트워크 부화 기법의 하나인 시뮬래이션 기법을 수정하여 본 연구의 모형에 적용될 수 있도록 고안하였다. 또한 해법(알고리즘) 분야오 기존의 최단경로 산정 알고리즘을 수정한 시간종속적인 최단경로 알고리즘과, 기존의 MSA를 수정한 알고리즘도 구축하였다. 이렇게 구축된 모형과 알고리즘을 격자형 격자형 네트워크에 적용하여 동적이용자 균형해를 산정하여 구축된 알고리즘의 수렴성을 검증하였다.
노선 계획이란 열차종별 수요를 만족하는 최적의 열차 운행 횟수를 결정하는 단계를 말한다. 이러한 노선계획의 주요 입력자료는 통행배정 모형으로부터 산출된 열차종별 구간 통행량이다. 그러나 대부분의 통행배정 모형 또한 노선계획을 통해 구한 열차 운행 횟수 혹은 시격을 입력요소로 요구하므로, 수요예측(통행배정)-노선계획의 단계적 접근은 두 계획간의 상호 모순을 초래하여 부정확한 열차종별 수요 및 노선계획을 도출할 수 있다. 본 연구는 이 두 가지 문제를 통합적으로 고려할 수 있는 최적화 모형과 이에 대한 선형 근사해법을 제시하고, 전체 한국 철도 네트워크에 적용한 실험결과를 제시한다.
A formulation of dynamic traffic assignment between multiple origins and single destination was first introduced in 1987 by Merchant and Nemhauser, and then expanded for multiple destination in the late 1980's (Carey, 1987). Based on behavioral choice theory which provides proper demand elasticities with respect to changes in policy variables, traffic phenomena can be analysed more realistically, especially in peak periods. However, algorithms for these models are not well developed so far(working with only small toy network) and solutions of these models are not unique. In this paper, a new model is developed which keeps the simplicity of static models, but provides the sensitivity of dynamic models with changes of O-D flows over time. It can be viewed as a joint departure time and route choice model, in the given time periods(6-7, 7-8, 8-9 and 9-10 am). Standard multinomial logit model has been used for simulating the choice behavior of destination, mode, route and departure time within a framework of the incremental network assignment model. The model developed is workable in a PC 386 with 175 traffic zones and 3581 links of Seoul and tested for evaluating the exclusive use of Namsan tunnel for HOV and the left-turn prohibition. Model's performance results and their statistical significance are also presented.
본 연구의 목적은 기존 동적통행배정모형의 접근 기법과는 달리 교통류이론을 이용하여 동적분석모형을 구축하고, 이 모형에 적합한 동적통행배정기법을 개발하는 것이다. 본 연구에서는 기존 동적교통류 모델 중 동적통행배정에 가장 적합하다고 판단되는 Daganzo의 cell transmission theory를 이용하여 동적분석모형을 구축하였으며, 동적통행배정기법인 분류부분할모델, 비용갱신모듈, 링크비용함수모듈을 새롭게 개발하였다. 또한 Daganzo가 명확하게 제시하지 않은 최대대기시간 결정 알고리듬을 제시하였다. 본 연구에서 구축한 모형을 가상의 네트워크에 적용한 결과 병목구간분석, HOV타로 효과분석등은 교통특성을 현실적으로 반영하고 있다. 통행배정결과는 수학적 기법을 적용한 동적통행배정모형과 같이 완전한 균형(equibriun)상태의 해를 보여주지 못하지만, 노선별 평균통행시간이 시간대별로 비슷하게 유지해나가는 결과를 보이고 있다. 본 모형은 고속도로 합류부 및 분류부의 교통특성분석, HOV 효과분석, TCS 및 램프미터링과 접목하여 고속도로 운영에 이용될 수 있으리라 판단된다.
This paper presents a first year report of an ongoing multi-year project to develop a systolic parallel simulation system for dynamic traffic assignment. The fundamental approach to the simulation is systolic parallel processing based on autonomous agent modeling. Agents continuously act on their own initiatives and access to database to get the status of the simulation world. Various agents are defined in order to populate the simulation world. In particular existing modls and algorithm were incorporated in designing the behavior of relevant agents such as car-following model headway distribution Frank-Wolf algorithm and so on. Simulation is based on predetermined routes between centroids that are computed off-line by a conventional optimal path-finding algorithm. Iterating the cycles of optimization-then-simulation the proposed system will provide a realistic and valuable traffic assignment. Gangnum-Gu district in Seoul is selected for the target are for the modeling. It is expected that realtime traffic assignment services can be provided on the internet within 3 years.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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