DTA:加快你的DUE收敛速度
2016年9月:迭代次数少会大大减少运行DUE的总计算时间——Josep Perarnau告诉你如何通过使用子集而不是完整的路径分配结果文件将初始化时间减半。
2016年9月
作者:Josep Perarnau
在大型网络中,重要的是尽量减少DUE达到相对差距要求所需的迭代次数。 迭代次数少,就会大大减少运行DUE的总计算时间。
加快收敛的一个好策略是用一组初始路径开始DUE。 一组初始路径可以来自于使用静态交通分配的路径分配文件:运行静态分配并将分配结果保存到路径分配文件。 然后你有两个选择:存储完整的路径分配或只存储预定数量的路径子集——在下面的例子中,有三个路径。 你可以在静态交通分配实验的 “输出到生成 “中设置。
点击放大:在静态交通分配实验的 “输出到生成 “中设置预定义路径
为了使用这些路径,你需要在场景编辑器中设置路径分配:
点击放大:在场景编辑器中设置路径分配
然后在动态实验里面的“动态交通分配”页中选择你需要使用的路径数量,开始DUE仿真。
点击放大:选择你需要用来启动DUE仿真的路径数
为了提高总的仿真时间,选择与你在静态实验子集参数中定义的相同数量的路径,以及选择的路径分配中的最多路径数(本例中为3条路径)。
如果你每次运行DUE时都选择完整的静态分配路径,就会有一个为每个O/D对选择最佳3条路径并重新调整路径比例的预处理过程。 当路径分配文件很大时,这个过程会大大增加Aimsun初始化DUE仿真的计算时间。 因此,建议使用子集,以加快初始化时间。
结果? 使用一个具有以下属性的网络:74,800个路段,26,400个路口和856个型心点,当使用子集而不是完整的路径分配结果文件时,Aimsun启动仿真的时间只有一半。
2016年9月:迭代次数少会大大减少运行DUE的总计算时间——Josep Perarnau告诉你如何通过使用子集而不是完整的路径分配结果文件将初始化时间减半。
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