본 연구에서는 다계층 가변수요 사용자 균형과 체계최적 교통망 균형 조건을 조사하고 그에 따른 해석적 알고리즘을 구축한다. 이러한 교통망 균형 조건을 조사함에 있어서 특별히 다음과 같은 가정을 기반으로 연구를 수행한다. 통행자들의 이질적(heterogeneous)인 특성을 반영하기 위하여 통행자 계층별로 이산적으로 구분된 시간가치를 갖고 있으며 통행비용에 따라 각 계층의 통행수요가 변화(variable demand)하는 상황을 고려한다. 본 연구에서는 우선 다계층 가변수요에서 도로 이용자들이 통행비용을 인식하는 단위가 시간 또는 화폐에 따라 도로 사용자의 통행패턴이 달라지는가를 조사한다. 즉, 통행비용을 측정하는 단위에 따라 사용자 균형조건이 달라지는가를 알아본다. 그리고 다계층 가변수요에서 통행비용이 시간 또는 화폐단위로 측정될 때의 체계최적 조건을 조사하고 어떤 특성을 갖는가를 조사한다. 최종적으로 이렇게 조사된 다계층 가변수요 사용자 균형조건과 체계최적조건을 이용하여 각 각의 해석적 통행배정 알고리즘을 구축한다.
This study examined the first- and second-best pricing by stable dynamics in congested transportation networks. Stable dynamics, suggested by Nesterov and de Palma (2003), is a new model which describes and provides a stable state of congestion in urban transportation networks. The first-best pricing in user equilibrium models introduces user-equilibrium in the system-equilibrium by tolling the difference between the marginal social cost and the marginal private cost on each link. Nevertheless, the second-best pricing, which levies the toll on some, but not all, links, is relevant from the practical point of view. In comparison with the user equilibrium model, the stable dynamic model provides a solution equivalent to system-equilibrium if it is focused on link flows. Therefore the toll interval on each link, which keeps up the system-equilibrium, is more meaningful than the first-best pricing. In addition, the second-best pricing in stable dynamic models is the same as the first-best pricing since the toll interval is separately given by each link. As an effect of congestion pricing in stable dynamic models, we can remove the inefficiency of the network with inefficient Braess links by levying a toll on the Braess link. We present a numerical example applied to the network with 6 nodes and 9 links, including 2 Braess links.
본 연구는 Nash의 협력게임인 협상게임(bargaining game)과 Wardrop의 사용자 균형해와의 관계를 규명하는 데 목적이 있다. Wardrop의 균형은 다수의 운전자들이 교통상황을 정확히 알고 있고(perfect information), 동시에 합리적으로 경로를 선택(rationality)한다는 경직된 가정이 존재하는데, 이는 실제로 존재하는 운전자 상호간의 교류나 타협을 배제하고 있다. 이런 측면에서 운전자간의 교류와 조절과정을 Nash게임의 협상과정(bargaining process)으로 표현할 경우, Wardrop의 경직된 기본가정들을 어느 정도 완화할 수 있을 것으로 보인다. 이를 위하여 본 연구에서는 Nash의 협상게임에 대한 교통망측면의 검토와 Nash의 협상해(bargaining solution)가 Wardrop의 사용자 균형(user equilibrium)과 동일함을 정리(theorem)를 통하여 증명하고 몇 가지 예제로 이를 확인한다. 협상게임은 대표적인 2인 협조게임(two-person cooperative game)으로 본 연구에서도 주로 2인 게임에 대해서 기술하며, 향후 n-인게임(n-person game) 모형에 대해서는 간략히 언급토록 한다.
최근 실시간 교통정보제공이 가능해지고, 사용자간의 커뮤니케이션이 활발해짐에 따라, 사용자간의 협력이 가능해질 것으로 보인다. 만약 이런 상황이 현실화된다면, 사용자간의 비협력을 전제로 하는 Wardrop 의 경로선택원리는 수정이 필요하며, 사용자간의 협력을 균형원리에 포함시킬 필요가 있다. 즉, 사용자간의 협력하에서 경로를 선택하는 원리를 새롭게 정의해야 한다. 본 연구에서는 교통정보를 통해 운전자간의 협력이 가능한 교통망 상황하에서 운전자의 경로선택기준을 제시하는 데 목적이 있다. 이를 Wardrop의 사용자균형(Wardrop User Equilibrium)과는 달리 협력적 사용자균형(Cooperative User Equilibrium)으로 정의하며, 몇 가지 예제를 통하여 이들 두 개의 사용자 균형상태를 분석한 결과, 협력적 균형상태가 Wardrop의 균형상태 보다 더 좋은 해를 찾을 수 있음을 확인할 수 있었다.
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.
The aim of the present study is to find a good quality user equilibrium assignments under time varying condition. For this purpose, this study introduces a dynamic network loading method that can maintain correct flow propagation as well as flow conservation, and it develops a novel solution algorithm that does not need evaluation of the objective function by modifying the Schittenhelm (1990)'s algorithm. This novel algorithm turns out to be efficient and convenient compared to the conventional Frank-Wolfe (1956) algorithm because the former finds solutions based on routes rather than links so that it can maintain correct flow propagation intrinsically in the time-varying network conditions. The application of dynamic user equilibrium (DUE) assignment model with this novel solution algorithm to test networks including medium-sized one shows that the present DUE assignment model gives rise to high quality discrete time solutions when we adopt the deterministic queuing model for a link performance function, and we associate flows and costs in a proper way.
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.
본 논문은 교통망에서 관측 링크 교통량, 미관측 링크의 이용자평형 정보를 이용하여 O-D행렬을 수학적으로 생성하는 모형을 제시하고 있다. 교통량이 관측되지 않은 링크로부터 이용자 평형 상태에서 추출 가능한 정보를 바탕으로 일련의 논리적 연산을 거쳐 실제교통량에 근접하는 서브알고리듬을 유추하여 O-D행렬 추정의 정확도와 연산의 일관성을 제고하였다. 이를 위해 이용자평형상태에서 새로운 정리(Theorem)와 보조정리(Lemma)를 유도하여 적용하였다. 모형의 시험은 3개의 초기 O-D 행렬과 3개의 미관측 링크 교통량 시나리오를 각각의 모형에 적용하여 그 결과를 비교하였다. 적용 결과 본 논문에서 제시된 모형은 기존의 이용자균형 접근방식의 모형emf에 비해 추정된 O-D값의 실제 값과의 차이(O-D Trip RMSE)가 현저히 감소되는 것을 확인하였다.
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.
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).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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