Aimsun车辆路径

技术注解 #6

2014年9月8日

作者:Josep Perarnau

Aimsun提供了两种不同的方法来分析车辆路径:

  • 通过查看车辆轨迹来检查所有车辆路径(在动态仿真中)。
  • 查看相同的信息,但对所有车辆进行汇总(对于静态和动态交通分配)

车辆轨迹

Aimsun可以在微观和中观引擎中存储车辆轨迹。 它们以表格名称存储在项目数据库中:MEVEHTRAJECTORY、MEVEHSECTTRAJECTORY(meso)和MIVEHTRAJECTORY、MIVEHSECTTRAJECTORY、MIVEHDETAILEDTRAJECTORY(micro)。



Aimsun车辆路径

点击放大:定义要存储在数据库中的轨迹信息

车辆轨迹可以产生大量的信息,所以在存储之前,你需要过滤:

  • 起点或目的地型心点
  • 车辆类型
  • 公共交通线路

汇总的路径信息

汇总的车辆路径信息存储在APA文件中,路径分配结果存储为:

  • 使用的所有路径,采用最短路径树
  • 每种车辆类型和区间的路径利用率或利用率百分比。 这可以在位于“副本”、“结果”或“宏观分配实验”编辑器中的“路径分配”编辑器中进行分析。
  • 路径统计:每个区间关于使用该路径的车辆数量、行驶时间等信息(仅用于动态交通分配)。 这可以在位于“副本”或“结果”编辑器中的“路径统计”编辑器中进行分析。



Aimsun车辆路径

点击放大:路径分配对话框

上面的路径分配对话框显示了理论上的路径使用情况。 百分比是用实验中定义的相应的离散选择函数计算的,用于动态仿真。 对于静态分配,使用比例取决于所选择的算法;在每个静态迭代中,流量从一个路径重新分配到另一个路径,寻找一个平衡点。



Aimsun车辆路径

点击放大:路径统计信息

仿真的路径使用情况在“路径统计”中得到体现。 例如,在8:40至8:50的区间内,车辆沿着红色和橙色的路径行驶。 在10分钟的间隔内,9辆汽车被分配到红色路径,1辆汽车在虚拟队列中等待进入,因为只有8辆汽车可以进入网络。 在此区间内进入网络的所有车辆(8辆)的平均路径出行时间(红色路径)为76.6秒,在此区间内离开网络的所有车辆(7辆)的平均路径出行时间(红色路径)为74.11秒。

理论路径的使用可以作为另一个副本或结果的输入。 在这两种情况下,这都是通过在场景编辑器中定义APA文件来完成的。



Aimsun车辆路径

动态场景下的输入路径分配文件的定义

根据分配方式的不同,一旦输入的APA文件被定义,就会有各种选择:

1. 一次性仿真



Aimsun车辆路径

点击放大:一次性仿真

使用APA文件中的路径的车辆百分比在“遵循路径分配结果”栏中定义。 这里的值 “100.00%”表明所有车辆都在使用APA文件的路径。

2. 动态用户平衡



Aimsun车辆路径

点击放大:动态用户平衡

在DUE中,有两个选项:开始或继续。 “开始”选项用于通过使用一组良好的初始路径来提高收敛性。 通常情况下,这些路径来自于静态分配或相同的DUE,有一定比例的需求。 “继续”选项可以用来改进以前的运行(即改进Rgap),也可以用来运行一个新的DUE(即未来),在需求或供给方面有一些微小的差异,但目的是不在网络中出现一个全新的均衡。

更多技术说明

Aimsun
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引用Aimsun Next

Aimsun Next 20

Aimsun (2021). Aimsun Next 20 User’s Manual, Aimsun Next Version 20.0.3, Barcelona, Spain. Accessed on: May. 1, 2021. [In software].
Available: qthelp://aimsun.com.aimsun.20.0/doc/UsersManual/Intro.html


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Aimsun Next 20

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Aimsun Next 8.4

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Aimsun Next 20

TY – COMP

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Y1 – 2021

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Aimsun Next 8.4

TY – COMP

T1 – Aimsun Next 8.4 User’s Manual

A1 – Aimsun

ET – Aimsun Next Version 8.4.4

Y1 – 2021

Y2 – Accessed on: Month, Day, Year

CY – Barcelona, Spain

PB – Aimsun

UR – [In software]. Available: qthelp://aimsun.com.aimsun.8.4/doc/UsersManual/Intro.html