• 한국경영과학회지
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• 제32권3호
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• pp.63-80
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• 2007

This study is a generalization of 'stable dynamics' recently suggested by Nesterov and de Palma[29]. Stable dynamics is a new model which describes and provides a stable state of congestion in urban transportation networks. In comparison with user equilibrium model that is common in analyzing transportation networks, stable dynamics requires few parameters and is coincident with intuitions and observations on the congestion. Therefore it is expected to be an useful analysis tool for transportation planners. An equilibrium in stable dynamics needs only maximum flow in each arc and Wardrop[33] Principle. In this study, we generalize the stable dynamics into the model with multiple traffic classes. We classify the traffic into the types of vehicle such as cars, buses and trucks. Driving behaviors classified by age, sex and income-level can also be classes. We develop an equilibrium with multiple traffic classes. We can find the equilibrium by solving the well-known network problem, multicommodity minimum cost network flow problem.

• 대한안전경영과학회지
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• 제13권1호
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• pp.127-131
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• 2011

Even if there are no causing factors such as car crash and road works, traffic congestion come from traffic growth on the road. In this case, estimation of traffic flow helps find the solution of traffic congestion problem. In this paper, we present a optimization model which used on traffic equilibrium problem and studied the problem of inverting shortest path sets for complex traffic system. And we also develop pivotal decomposition algorithm for reliability function of complex traffic system. Several examples are illustrated.

• Management Science and Financial Engineering
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• 제15권1호
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• pp.51-69
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• 2009

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.

• 대한교통학회지
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• 제8권1호
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• pp.55-71
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• 1990

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.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권5D호
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• pp.649-654
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• 2008

비가산경로비용(Non Additive Path Cost)에서 경로를 구성하는 링크통행비용의 합이 경로통행비용과 일치하지 않는다. 비가산성 비용의 적지 않은 사례가 교통부문에 존재하고 있으나 교통망 균형모형은 대부분 가산경로비용 가정에 의존하고 있다. 이 경우 교통망모형은 경로에 속해있는 링크의 통행비용에 선형적으로 증가한다는 경우에 한정된다. 비가산경로비용 대표적인 예로서 특정지역을 출입하는 통행료 체계를 들 수 있다. 이 체계는 차량이 진입(Entry)하면서 인식되고 진출(Exit)하면서 통행료가 정산되므로 링크의 요금이 경로에 선형적으로 반영되지 않는다. 본 연구는 지역기반 통행료 부과체계를 중심으로 새로운 Wordrop 균형모형을 제안한다. 제안된 모형은 비가산경로비용을 가산경로비용으로 전환되기 위해 이진표식변수를 도입한다. 제안된 모형은 경로를 열거하지 않고, 기존의 최적경로탐색기법과 비선형알고리즘이 적용이 가능하며, 수식과 해법에서 네트워크의 변형이 요구되지 않는다는 측면에서 기존에 제안된 모형보다 일반화되었다고 할 수 있다. 증명과 사례연구를 통하여 모형을 검증한다.

• 대한교통학회지
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• 제25권4호
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• pp.99-108
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• 2007

본 연구에서는 가변수요를 고려한 확률적 사용자균형 통행배정모형을 제시한다. 교통망에서 수요와 공급간의 균형을 가정할 경우, 통행비용의 함수인 가변수요는 통행저항함수(공급함수)와 함께 균형상태로 수렴하며, 이때 확률적 통행배정모형은 통행자들간의 경로인지 통행비용이 동일해지는 확률적 사용자균형상태에 도달하게 된다. 본 연구에서 제시하는 확률적 사용자균형모형은 기존 연구들과는 달리 동적체계(dynamic system)를 기초로 개발된다. 동적체계는 시간의 흐름에 따라 하나의 상태가 다음 상태로 변화하는 과정을 표현하는 수리적인 방법으로 시간의 변화에 따라 그 상태가 변하는 여러 분야에 적용이 가능한데, 주로 제어공학(control engineering)분야에서 활용되어 왔다. 동적 체계의 개념을 도입하면, 기존 모형들과는 달리 쉽게 모형화(formulation)할 수 있으며 풀이과정(solution algorithm)도 간단하다는 장점이 있다. 본 연구에서도 동적체계를 이용하여 확률적 사용자균형 통행배정(user equilibrium traffic assignment)모형을 제시하고 제시된 모형이 안정적인 해(stable solution)로 수렴한다는 것을 Lyapunov함수를 통하여 증명한다. 또한, 예제 교통망을 통하여 여러가지 의미있는 결과를 도출한다.

• 대한교통학회지
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• 제17권5호
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• pp.69-78
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• 1999

교통혼잡이 만연된 도로와 교통혼잡이 발생하지 않는 도로에서는 운전자의 통행행태가 서로 다르다. 교통혼잡이 만연된 도로의 운전자는 자신이 선택할 경로가 혼잡으로 인해 발생할 통행시간변화를 우선 고려하여 경로를 선택한다. 본 연구에서는 통행시간변화를 고려하는 운전자의 경로선택행위를 모사하기 위하여 통행시간신뢰도를 새롭게 정의하고 신뢰도 통행배정모형을 정립하였다. 통행시간신뢰도는 통행시간변화의 정도에 의해서 결정되는 함수이며, 통행시간변화는 도로용량과 교통량의 함수이다. 본 연구에서는 신뢰도 통행배정모형을 이용하여 통행시간신뢰도를 극대화하기 위해 경로를 선택하는 운전자의 통행행태를 모사하였고, 그 해가 Wardrop의 균형상태를 만족시킴을 증명하였다. 그리고 가상 가로망을 대상으로 기존의 통행시간 통행배정모형과 비교, 분석하였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2006년도 추계학술대회
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• pp.599-617
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• 2006

혼잡한 교통네트워크에서 조사된 통행량으로부터 확률적 사용자 평형을 이루는 통행분포와 통행배정을 동시에 구하기 위한 네트워크 모델과 유전알고리즘을 제안하였다. 확률적 사용자 평형을 이루는 모델은 선형제약을 가진 비선형 목적함수를 최소화하는 문제로 정식화하였다. 네트워크 모델에서는 해의 탐색공간을 줄이고 조사된 통행량을 만족시키기 위해서 흐름보존제약을 활용하였다. 목적함수는 흐름보존, 통행발생량, 통행유입량, 조사통행량 등의 제약을 만족하는 링크통행량과, 경로통행배정을 통하여 구한, 확률적 사용자 평형을 이루는 경로통행량을 만족하는 링크통행량의 차이를 최소화하는 것으로 정식화하였다. 제안된 유전알고리즘에서 유전자는 통행분포, 링크통행량, 여행비용계수 등을 나타내는 벡터로 정의하였다. 각 유전자는 목적함수의 값으로 구한 적합도에 따라 평가되며, 병행단체교차와 돌연변이에 의하여 진화한다.

• 산업공학
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• 제15권4호
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• pp.474-482
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• 2002

In this paper, we propose a parametric optimization approach to simultaneously determining trip distribution, mode choice, and user-equilibrium assignment. In our model, mode choice decisions are based on a binomial logit model and passenger and cargo demands are divided into appropriate mode according to the user equilibrium minimum travel time. Underlying network consists of road and rail networks combined and mode choice available is auto, bus, truck, passenger rail, and cargo rail. We provide an equivalent convex optimization problem formulation and efficient algorithm for solving this problem. The proposed algorithm was applied to a large scale network examples derived from the National Intermodal Transportation Plan (2000-2019).

• 산업경영시스템학회지
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• 제22권50호
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• pp.333-340
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• 1999

An ideal traffic control system should consider simultaneously both route guidance of vehicles and signal policies at intersection of a traffic network. It is known that an iterative procedure gives an optimal route to each vehicle in the network. This paper presents an iterative procedure to find an optimal signal plan for the network. We define the optimal solution as a signal equilibrium. From the definition of signal equilibrium, we prove that the fixed point solution of the iterative procedure is a signal equilibrium, when optimal signal algorithms are implemented at each intersection of the network. A combined model of route guidance and signal planning is also suggested by relating the route guidance procedure and the signal planning procedure into a single loop iterative procedure.