DynusT基础介绍
1. DynusT概述
DynusT（Dynamic Network User Equilibrium Model）是一款介观交通流仿真软件，用于模拟城市交通网络中的动态交通流。与宏观数学模型和微观仿真软件相比，DynusT在时间和空间分辨率之间取得了平衡，能够处理大规模交通网络的动态交通分配问题。该软件基于动态用户均衡（DUE）模型，可以模拟不同交通需求下的网络流量分配、路径选择、拥堵传播等现象。
1.1 DynusT的主要功能
DynusT的主要功能包括：
动态交通分配：根据交通需求和网络特性，动态地分配交通流量到不同的路径。
路径选择：模拟驾驶员在不同交通状态下的路径选择行为。
拥堵传播：模拟交通拥堵在网络中的传播和缓解过程。
多模式交通：支持多种交通模式（如小汽车、公交车、自行车等）的仿真。
交通控制：模拟交通信号控制、匝道控制等交通管理措施的效果。
事件响应：模拟交通事故、突发事件对交通流的影响。
1.2 DynusT的应用领域
DynusT广泛应用于城市交通规划、交通管理、交通工程等领域，具体包括：
交通规划：评估不同交通规划方案对网络流量的影响。
交通管理：优化交通信号控制策略，提高交通效率。
交通工程：分析交通拥堵的原因，提出缓解措施。
突发事件响应：模拟突发事件对交通网络的影响，评估应急响应措施的效果。
1.3 DynusT的架构
DynusT的架构主要包括以下几个部分：
数据输入：包括网络数据、交通需求数据、车辆参数等。
模型计算：包括动态交通分配模型、路径选择模型、交通流模型等。
结果输出：包括交通流量、路径选择结果、拥堵情况等。
用户界面：提供图形用户界面（GUI）方便用户操作和查看结果。
1.4 DynusT的开发环境
为了进行DynusT的二次开发，需要熟悉以下几个开发环境和工具：
C++：DynusT的核心代码是用C++编写的，因此需要掌握C++编程语言。
Visual Studio：推荐使用Visual Studio作为开发工具，因为它提供了强大的调试和代码管理功能。
Git：用于版本控制，管理代码的更新和协作。
SQL：用于处理数据库，DynusT的输入输出数据 often 存储在SQL数据库中。
2. DynusT的数据输入
DynusT的数据输入主要包括网络数据、交通需求数据和车辆参数数据。这些数据的准确性和完整性直接影响仿真结果的可靠性。
2.1 网络数据
网络数据描述了交通网络的拓扑结构和属性。主要包括以下几个部分：
节点数据：描述交通网络中的节点（如交叉口、出入口等）。
链路数据：描述交通网络中的链路（如道路段）。
转弯数据：描述节点之间的转向关系。
2.1.1 节点数据
节点数据包括节点的编号、坐标、类型等。节点类型可以是交叉口、出入口等。
// 节点数据结构structNode{intid;// 节点编号doublex;// x坐标doubley;// y坐标inttype;// 节点类型（0: 交叉口, 1: 出入口）};// 示例节点数据Node node1={1,100.0,200.0,0};Node node2={2,150.0,250.0,1};2.1.2 链路数据
链路数据包括链路的编号、起始节点、终止节点、长度、容量、自由流速度等。
// 链路数据结构structLink{intid;// 链路编号intfromNode;// 起始节点编号inttoNode;// 终止节点编号doublelength;// 链路长度（米）doublecapacity;// 链路容量（辆/小时）doublefreeFlowSpeed;// 自由流速度（公里/小时）doubletravelTime;// 链路旅行时间（分钟）};// 示例链路数据Link link1={1,1,2,1000.0,1000.0,60.0,10.0};Link link2={2,2,3,1500.0,1200.0,50.0,15.0};2.1.3 转弯数据
转弯数据描述了节点之间的转向关系，包括转向编号、起始链路、终止链路、转向概率等。
// 转弯数据结构structTurn{intid;// 转向编号intfromLink;// 起始链路编号inttoLink;// 终止链路编号doubleprobability;// 转向概率};// 示例转弯数据Turn turn1={1,1,2,0.8};Turn turn2={2,2,3,0.5};2.2 交通需求数据
交通需求数据描述了不同时间段内交通网络的流量需求。主要包括以下几个部分：
OD对（Origin-Destination）：描述起点和终点之间的交通需求。
需求时段：描述不同时间段的交通需求。
2.2.1 OD对数据
OD对数据包括起点编号、终点编号、需求量等。
// OD对数据结构structODPair{intorigin;// 起点编号intdestination;// 终点编号doubledemand;// 需求量（辆/小时）};// 示例OD对数据ODPair od1={1,2,500.0};ODPair od2={2,3,300.0};2.2.2 需求时段数据
需求时段数据描述了不同时间段的交通需求量。可以通过时间段和对应的需求量来定义。
// 需求时段数据结构structDemandPeriod{intperiodId;// 时段编号doublestartTime;// 时段起始时间（小时）doubleendTime;// 时段结束时间（小时）std::vector<ODPair>odPairs;// 该时段的OD对};// 示例需求时段数据DemandPeriod period1={1,0.0,1.0,{{1,2,500.0},{2,3,300.0}}};DemandPeriod period2={2,1.0,2.0,{{1,2,700.0},{2,3,400.0}}};2.3 车辆参数数据
车辆参数数据描述了车辆的属性，包括车辆类型、速度、加速度、排放等。车辆参数的设置会影响仿真结果的准确性和合理性。
2.3.1 车辆类型数据
车辆类型数据包括车辆类型的编号、名称、平均速度、加速度、减速等。
// 车辆类型数据结构structVehicleType{intid;// 车辆类型编号std::string name;// 车辆类型名称doubleavgSpeed;// 平均速度（公里/小时）doubleacceleration;// 加速度（米/秒^2）doubledeceleration;// 减速度（米/秒^2）};// 示例车辆类型数据VehicleType car={1,"小汽车",60.0,2.0,3.0};VehicleType bus={2,"公交车",40.0,1.5,2.5};2.3.2 车辆排放数据
车辆排放数据包括车辆类型编号、排放类型、排放量等。这些数据可以用于评估交通对环境的影响。
// 车辆排放数据结构structEmission{intvehicleTypeId;// 车辆类型编号std::string emissionType;// 排放类型（如CO2、NOx等）doubleemissionRate;// 排放量（克/公里）};// 示例车辆排放数据Emission emission1={1,"CO2",150.0};Emission emission2={2,"NOx",50.0};3. DynusT的模型计算
DynusT的模型计算是其核心功能，主要包括动态交通分配模型、路径选择模型和交通流模型。这些模型的准确性和效率直接影响仿真结果的质量。
3.1 动态交通分配模型
动态交通分配模型基于动态用户均衡（DUE）理论，模拟不同时间段内交通流量在不同路径上的分配。该模型考虑了交通需求的时间变化和网络的动态特性。
3.1.1 动态用户均衡（DUE）模型
DUE模型的基本思想是在每个时段内，驾驶员会选择使自己旅行时间最短的路径。模型通过迭代求解，逐步达到用户均衡状态。
// 动态交通分配模型的计算函数voiddynamicTrafficAssignment(conststd::vector<DemandPeriod>&demandPeriods,conststd::vector<Link>&links){// 初始化链路流量std::map<int,double>linkFlows;for(constauto&link:links){linkFlows[link.id]=0.0;}// 迭代求解DUEfor(constauto&period:demandPeriods){for(constauto&odPair:period.odPairs){// 计算最短路径std::vector<int>shortestPath=findShortestPath(odPair.origin,odPair.destination,links);// 分配流量for(intlinkId:shortestPath){linkFlows[linkId]+=odPair.demand;}}// 更新链路旅行时间updateLinkTravelTime(linkFlows,links);}}// 计算最短路径的函数std::vector<int>findShortestPath(intorigin,intdestination,conststd::vector<Link>&links){// 使用Dijkstra算法或其他最短路径算法// 返回最短路径上的链路编号std::vector<int>path={1,2,3};// 示例路径returnpath;}// 更新链路旅行时间的函数voidupdateLinkTravelTime(conststd::map<int,double>&linkFlows,std::vector<Link>&links){for(auto&link:links){doubleflow=linkFlows[link.id];doublecapacity=link.capacity;doublefreeFlowTime=link.length/link.freeFlowSpeed;doubletravelTime=freeFlowTime*(1+0.15*pow((flow/capacity),4));link.travelTime=travelTime;}}3.2 路径选择模型
路径选择模型模拟驾驶员在不同交通状态下的路径选择行为。常用的方法包括最短路径算法和随机路径选择算法。
3.2.1 最短路径算法
最短路径算法（如Dijkstra算法、A*算法）用于计算从起点到终点的最短路径。
// 使用Dijkstra算法计算最短路径std::vector<int>dijkstra(conststd::vector<Node>&nodes,conststd::vector<Link>&links,intorigin,intdestination){// 初始化距离和前驱节点std::map<int,double>distances;std::map<int,int>predecessors;for(constauto&node:nodes){distances[node.id]=std::numeric_limits<double>::max();predecessors[node.id]=-1;}distances[origin]=0.0;// 优先队列std::priority_queue<std::pair<double,int>,std::vector<std::pair<double,int>>,std::greater<>>pq;pq.push({0.0,origin});while(!pq.empty()){auto[currentDistance,currentNode]=pq.top();pq.pop();if(currentNode==destination){break;}for(constauto&link:links){if(link.fromNode==currentNode){inttoNode=link.toNode;doubletravelTime=link.travelTime;doublenewDistance=currentDistance+travelTime;if(newDistance<distances[toNode]){distances[toNode]=newDistance;predecessors[toNode]=currentNode;pq.push({newDistance,toNode});}}}}// 重建路径std::vector<int>path;intcurrentNode=destination;while(currentNode!=-1){path.insert(path.begin(),currentNode);currentNode=predecessors[currentNode];}returnpath;}3.2.2 随机路径选择算法
随机路径选择算法（如Logit模型）考虑了驾驶员的随机选择行为，适用于更复杂的交通环境。
// Logit模型路径选择函数std::vector<int>logitPathChoice(conststd::vector<Node>&nodes,conststd::vector<Link>&links,intorigin,intdestination,doublealpha){// 初始化路径集合std::vector<std::vector<int>>paths;findAllPaths(paths,nodes,links,origin,destination);// 计算路径概率std::vector<double>pathProbabilities;for(constauto&path:paths){doublepathTime=0.0;for(intlinkId:path){pathTime+=getLinkTravelTime(linkId,links);}pathProbabilities.push_back(exp(-alpha*pathTime));}// 归一化概率doublesumProb=std::accumulate(pathProbabilities.begin(),pathProbabilities.end(),0.0);for(double&prob:pathProbabilities){prob/=sumProb;}// 选择路径doublerandomValue=static_cast<double>(rand())/RAND_MAX;doublecumulativeProb=0.0;for(size_t i=0;i<pathProbabilities.size();++i){cumulativeProb+=pathProbabilities[i];if(randomValue<cumulativeProb){returnpaths[i];}}returnpaths.back();// 返回最后一个路径作为默认选择}// 查找所有路径的函数voidfindAllPaths(std::vector<std::vector<int>>&paths,conststd::vector<Node>&nodes,conststd::vector<Link>&links,intorigin,intdestination,std::vector<int>currentPath={}){currentPath.push_back(origin);if(origin==destination){paths.push_back(currentPath);return;}for(constauto&link:links){if(link.fromNode==origin){inttoNode=link.toNode;if(std::find(currentPath.begin(),currentPath.end(),toNode)==currentPath.end()){findAllPaths(paths,nodes,links,toNode,destination,currentPath);}}}}// 获取链路旅行时间的函数doublegetLinkTravelTime(intlinkId,conststd::vector<Link>&links){for(constauto&link:links){if(link.id==linkId){returnlink.travelTime;}}return0.0;}3.3 交通流模型
交通流模型描述了交通流在链路上的动态行为，包括流量、速度、密度等参数的变化。
3.3.1 交通流的基本方程
交通流的基本方程包括流量-密度关系、速度-密度关系和连续性方程。
// 交通流基本方程doubleflowDensityRelation(doubledensity,doublecapacity){returncapacity*density*(1-density/capacity);}doublespeedDensityRelation(doubledensity,doublefreeFlowSpeed,doublejamDensity){returnfreeFlowSpeed*(1-density/jamDensity);}voidcontinuityEquation(double&density,doubleflowIn,doubleflowOut,doubledt){density+=(flowIn-flowOut)*dt;}3.3.2 交通流仿真
交通流仿真通过时间步长（time step）逐步更新链路上的流量、速度和密度。
// 交通流仿真函数voidtrafficFlowSimulation(conststd::vector<Link>&links,doubledt){std::map<int,double>densities;// 链路密度std::map<int,double>speeds;// 链路速度std::map<int,double>flows;// 链路流量for(constauto&link:links){densities[link.id]=0.1*link.capacity;// 初始密度speeds[link.id]=link.freeFlowSpeed;// 初始速度flows[link.id]=0.0;// 初始流量}intnumSteps=100;// 仿真步数for(intstep=0;step<numSteps;++step){for(constauto&link:links){doubleflowIn=getFlowIn(link.id,links);// 获取流入流量doubleflowOut=getFlowOut(link.id,links);// 获取流出流量// 更新密度continuityEquation(densities[link.id],flowIn,flowOut,dt);// 更新速度speeds[link.id]=speedDensityRelation(densities[link.id],link.freeFlowSpeed,link.jamDensity);// 更新流量flows[link.id]=flowDensityRelation(densities[link.id],link.capacity);}}}// 获取流入流量的函数doublegetFlowIn(intlinkId,conststd::vector<Link>&links){doubleflowIn=0.0;for(constauto&link:links){if(link.toNode==linkId){flowIn+=link.flow;}}returnflowIn;}// 获取流出流量的函数doublegetFlowOut(intlinkId,conststd::vector<Link>&links){doubleflowOut=0.0;for(constauto&link:links){if(link.fromNode==linkId){flowOut+=link.flow;}}returnflowOut;}4. DynusT的结果输出
DynusT的仿真结果输出主要包括交通流量、路径选择结果、拥堵情况等。这些结果可以帮助用户评估交通规划方案、优化交通管理措施等。
4.1 交通流量输出
交通流量输出描述了仿真过程中每条链路上的流量变化情况。流量数据可以用于评估交通网络在不同时间段内的承载能力和流量分布情况。
// 交通流量输出函数voidoutputTrafficFlow(conststd::map<int,double>&linkFlows,conststd::vector<Link>&links){for(constauto&link:links){doubleflow=linkFlows[link.id];std::cout<<"链路 "<<link.id<<" 的流量为 "<<flow<<" 辆/小时"<<std::endl;}}4.2 路径选择结果输出
路径选择结果输出描述了驾驶员在不同OD对上的路径选择情况。这些结果可以用于分析驾驶员的出行习惯和路径选择行为，进而优化交通网络设计。
// 路径选择结果输出函数voidoutputPathChoice(conststd::vector<ODPair>&odPairs,conststd::vector<std::vector<int>>&paths){for(size_t i=0;i<odPairs.size();++i){constODPair&odPair=odPairs[i];conststd::vector<int>&path=paths[i];std::cout<<"从起点 "<<odPair.origin<<" 到终点 "<<odPair.destination<<" 的路径为：";for(intlinkId:path){std::cout<<linkId<<" ";}std::cout<<std::endl;}}4.3 拥堵情况输出
拥堵情况输出描述了仿真过程中每条链路的拥堵程度。拥堵程度可以通过链路上的密度与最大密度（jam density）的比值来衡量。这些数据可以帮助识别交通网络中的瓶颈路段，从而采取相应的缓解措施。
// 拥堵情况输出函数voidoutputCongestion(conststd::vector<Link>&links){for(constauto&link:links){doubledensity=link.density;doublejamDensity=link.jamDensity;doublecongestionLevel=density/jamDensity;std::cout<<"链路 "<<link.id<<" 的拥堵程度为 "<<congestionLevel<<std::endl;}}4.4 事件响应结果输出
事件响应结果输出描述了仿真过程中突发事件对交通网络的影响。这些结果可以用于评估应急响应措施的效果，优化交通管理策略。
// 事件响应结果输出函数voidoutputEventResponse(conststd::vector<Link>&links){for(constauto&link:links){doubletravelTime=link.travelTime;doublebaselineTravelTime=link.freeFlowTime;doubletravelTimeIncrease=(travelTime-baselineTravelTime)/baselineTravelTime*100.0;std::cout<<"链路 "<<link.id<<" 的旅行时间增加了 "<<travelTimeIncrease<<" %"<<std::endl;}}4.5 多模式交通输出
多模式交通输出描述了不同交通模式在仿真过程中的使用情况。这些数据可以帮助评估不同交通模式的使用效率和对网络流量的影响。
// 多模式交通输出函数voidoutputMultiModeTraffic(conststd::vector<Link>&links,conststd::map<int,std::map<int,double>>&modeFlows){for(constauto&link:links){std::cout<<"链路 "<<link.id<<" 的流量分布为："<<std::endl;for(constauto&[modeId,flow]:modeFlows[link.id]){std::cout<<" 车辆类型 "<<modeId<<" 的流量为 "<<flow<<" 辆/小时"<<std::endl;}}}5. DynusT的高级功能
除了基本的功能外，DynusT还提供了一些高级功能，这些功能可以进一步提升仿真的准确性和实用性。
5.1 交通信号优化
交通信号优化功能可以模拟和优化交通信号的配时方案，以提高交通效率和减少拥堵。
// 交通信号优化函数voidoptimizeTrafficSignals(conststd::vector<Node>&nodes,std::vector<Link>&links){for(constauto&node:nodes){if(node.type==0){// 交叉口std::vector<Link>incomingLinks;std::vector<Link>outgoingLinks;for(constauto&link:links){if(link.toNode==node.id){incomingLinks.push_back(link);}elseif(link.fromNode==node.id){outgoingLinks.push_back(link);}}// 优化信号配时std::pair<double,double>optimizedSignal=calculateOptimizedSignal(incomingLinks,outgoingLinks);std::cout<<"节点 "<<node.id<<" 的优化信号配时为：绿灯 "<<optimizedSignal.first<<" 秒，红灯 "<<optimizedSignal.second<<" 秒"<<std::endl;}}}// 计算优化信号配时的函数std::pair<double,double>calculateOptimizedSignal(conststd::vector<Link>&incomingLinks,conststd::vector<Link>&outgoingLinks){doubletotalIncomingFlow=0.0;doubletotalOutgoingFlow=0.0;for(constauto&link:incomingLinks){totalIncomingFlow+=link.flow;}for(constauto&link:outgoingLinks){totalOutgoingFlow+=link.flow;}doublegreenTime=totalIncomingFlow/(totalIncomingFlow+totalOutgoingFlow)*60.0;// 假设一个周期为60秒doubleredTime=60.0-greenTime;return{greenTime,redTime};}5.2 环境影响评估
环境影响评估功能可以模拟和评估交通流量对环境的影响，包括空气污染、噪音等。
// 环境影响评估函数voidassessEnvironmentalImpact(conststd::vector<Link>&links,conststd::vector<Emission>&emissions){for(constauto&link:links){doubletotalEmission=0.0;for(constauto&emission:emissions){doubleflow=linkFlows[link.id];doubleemissionRate=emission.emissionRate;totalEmission+=flow*emissionRate;}std::cout<<"链路 "<<link.id<<" 的总排放量为 "<<totalEmission<<" 克/小时"<<std::endl;}}5.3 交通需求预测
交通需求预测功能可以模拟未来一段时间内的交通需求变化，帮助交通规划者制定长期规划方案。
// 交通需求预测函数voidpredictTrafficDemand(conststd::vector<ODPair>&odPairs,conststd::vector<Link>&links,doublegrowthRate){for(constauto&odPair:odPairs){doublepredictedDemand=odPair.demand*(1+growthRate);std::cout<<"从起点 "<<odPair.origin<<" 到终点 "<<odPair.destination<<" 的预测需求为 "<<predictedDemand<<" 辆/小时"<<std::endl;}}5.4 交通控制策略评估
交通控制策略评估功能可以模拟和评估不同的交通控制措施（如匝道控制、限行措施等）对交通流量和拥堵情况的影响。
// 交通控制策略评估函数voidassessTrafficControl(conststd::vector<Link>&links,conststd::vector<ODPair>&odPairs,conststd::vector<Link>&controlledLinks){std::map<int,double>linkFlows;for(constauto&link:links){linkFlows[link.id]=0.0;}for(constauto&odPair:odPairs){std::vector<int>shortestPath=findShortestPath(odPair.origin,odPair.destination,links);for(intlinkId:shortestPath){if(std::find(controlledLinks.begin(),controlledLinks.end(),linkId)==controlledLinks.end()){linkFlows[linkId]+=odPair.demand;}}}for(constauto&link:links){doubletravelTime=link.travelTime;doublecontrolledTravelTime=updateLinkTravelTime(linkFlows,link);doubletravelTimeIncrease=(controlledTravelTime-travelTime)/travelTime*100.0;std::cout<<"链路 "<<link.id<<" 的旅行时间增加了 "<<travelTimeIncrease<<" %"<<std::endl;}}// 更新链路旅行时间的函数doubleupdateLinkTravelTime(conststd::map<int,double>&linkFlows,constLink&link){doubleflow=linkFlows[link.id];doublecapacity=link.capacity;doublefreeFlowTime=link.length/link.freeFlowSpeed;doubletravelTime=freeFlowTime*(1+0.15*pow((flow/capacity),4));returntravelTime;}6. DynusT的使用案例
为了更好地理解DynusT的功能和应用场景，以下是一些具体的使用案例。
6.1 交通规划评估
交通规划评估案例中，DynusT用于评估一个新的交通规划方案对网络流量的影响。可以通过对比不同方案的仿真结果，选择最优的规划方案。
6.2 交通管理优化
交通管理优化案例中，DynusT用于优化交通信号的配时方案，减少交通拥堵，提高交通效率。可以通过仿真不同的信号配时方案，找到最佳的控制策略。
6.3 突发事件响应
突发事件响应案例中，DynusT用于模拟突发事件（如交通事故）对交通网络的影响，并评估应急响应措施的效果。可以通过仿真不同的应急响应方案，提高突发事件的处理能力。
6.4 环境影响评估
环境影响评估案例中，DynusT用于评估交通流量对环境的影响，包括空气污染和噪音等。可以通过仿真不同的交通需求和控制策略，提出环保措施。
7. DynusT的未来发展方向
DynusT作为一个介观交通流仿真软件，未来的发展方向包括以下几个方面：
7.1 模型精度提升
通过引入更复杂的交通流模型和路径选择模型，提高仿真结果的精度。
7.2 多模式交通支持
进一步完善多模式交通的支持，包括步行、自行车、公共交通等，提供更全面的交通仿真能力。
7.3 实时交通仿真
开发实时交通仿真功能，可以实时监测和预测交通网络的动态变化，为交通管理提供实时支持。
7.4 机器学习应用
结合机器学习技术，提高模型的自适应能力，优化交通控制策略和路径选择算法。
8. 总结
DynusT是一款功能强大的介观交通流仿真软件，能够在时间和空间分辨率之间取得平衡，适用于大规模交通网络的动态交通分配问题。通过其丰富的功能和灵活的开发环境，DynusT可以广泛应用于城市交通规划、交通管理、交通工程等领域，帮助用户更好地理解和优化交通系统。未来，DynusT将继续发展，提供更准确、更全面的交通仿真能力。
