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Atribuição Dinâmica de Tráfego

A atribuição de tráfego é o processo que determina como a demanda de tráfego – geralmente definida em termos de uma matriz origem-destino – é carregada na rede para determinar os fluxos de tráfego nos links da rede. A hipótese subjacente é que, à medida que os veículos trafegam de sua origem até seu destino na rede, eles tentam minimizar seus tempos de viagem individuais. Ou seja, os motoristas escolhem as rotas que percebem como sendo as mais curtas sob as condições de tráfego predominantes.

O advento dos sistemas inteligentes de transporte (ITS), dos sistemas avançados de gerenciamento de tráfego (ATMS) e dos sistemas avançados de informações de tráfego (ATIS) gerou a necessidade de modelos que levem em conta como o fluxo muda ao longo do tempo, isto é dinâmico modelos que possam descrever adequadamente as dependências temporais da demanda de tráfego e os fluxos de tráfego induzidos correspondentes. O "problema de alocação dinâmica de tráfego" (DTA) pode, portanto, ser considerado uma extensão do problema de alocação de tráfego descrito por Wardrop, e as soluções devem ser capazes de determinar como fluxos variáveis no tempo em links ou caminhos evoluem no tempo e no espaço na rede (Mahmassani 2001). As abordagens propostas para resolver o problema de DTA se enquadram em duas classes: formulações matemáticas que buscam soluções analíticas e modelos de simulação que buscam soluções heurísticas aproximadas. Abordagens gerais baseadas em simulação (Tong e Wong 2000, Lo e Szeto 2002, Varia e Dingra 2004, Liu et al. 2005) dividem explícita ou implicitamente o processo em dois componentes: um mecanismo de escolha de rota que determina como as taxas de fluxo de caminhos dependentes do tempo são atribuídas aos caminhos disponíveis em cada passo de tempo; e um método para determinar como esses fluxos se propagam na rede. Uma abordagem sistemática baseada nesses dois componentes foi proposta por Florian et al. 2001 e 2002. Modelos de simulação, especialmente no nível da microssimulação, tendem a se concentrar na descrição da dinâmica dos fluxos de tráfego, enquanto os processos de alocação de tráfego nem sempre são modelados de acordo com a versão dinâmica correspondente do primeiro princípio de J.G. Wardrop Friesz et al. 1993, Smith 1993, Ran and Boyce 1996 baseado no conceito de equilíbrio do usuário "os tempos de viagem em todas as rotas efetivamente usadas são iguais e não são maiores do que aqueles que seriam experimentados por um único veículo em qualquer rota não utilizada."

Consequentemente, esses modelos de simulação não podem garantir a otimização completa da rede. Nesses casos, os algoritmos de escolha de rota tentam otimizar as decisões de rota com base nas informações atualmente disponíveis, usando teoria de escolha discreta ou outras abordagens probabilísticas (Mahmassani 2001). Essas abordagens podem ser consideradas procedimentos de alocação dinâmica de tráfego, mas não se qualificam como um modelo de equilíbrio dinâmico do usuário (DUE) porque omitem o processo de aprendizagem longitudinal do viajante por meio de viagens repetidas.

DTA no Aimsun Next

Portanto, o Aimsun Next utiliza um conjunto sofisticado de algoritmos de escolha de rota que incluem: alocação estática baseada no equilíbrio de Wardrop; alocação dinâmica baseada nas condições da rede; e informações fornecidas por ITS, para alcançar um DUE no qual os motoristas reagem à sua experiência na rede viária.

O Aimsun Next fornece dois algoritmos de Dynamic Traffic Assignment (DTA):

SRC calcula, ao final de cada intervalo de horário de partida (definido pelo usuário) da simulação em execução, o caminho de menor custo, e distribui os veículos entre esse caminho e os caminhos de menor custo calculados em intervalos anteriores com uma função de escolha discreta (Binomial, Proportional, Logit ou C-Logit).

O caminho é atribuído a cada veículo quando ele inicia a viagem; uma opção permite definir uma proporção de veículos em rota, que repetem o processo de escolha de rota durante a viagem sempre que os custos são atualizados.

DUE é um procedimento iterativo que busca, para cada par O/D e cada intervalo de tempo de partida (definido pelo usuário), que os tempos de viagem experimentados pelos veículos que partem durante o mesmo período sejam iguais e mínimos.

O progresso em direção a uma solução estável é medido pelo Relative Gap (RGap), que é a diferença relativa entre o tempo total de viagem efetivamente experimentado e o tempo total de viagem que teria sido experimentado se todos os veículos tivessem tido um tempo de viagem igual ao do caminho mais curto atual.

O limiar de RGap que determina o alcance da convergência depende do tamanho da rede e do nível de congestionamento atingido durante o período de simulação, mas em geral pode ser estabelecido entre 5% e 10%.

Para reduzir o número de iterações para alcançar a convergência, e para obter uma melhor convergência, o processo DUE deve ser:

  • Iniciado com um arquivo de caminhos de entrada produzido, por exemplo, com uma alocação macroscópica; ou
  • Executar incrementalmente (ou seja, aumentando a demanda e o número de caminhos alternativos com as iterações).

Os diferentes algoritmos de alocação reproduzem diferentes níveis de acesso às informações de tempo de viagem: DUE representa motoristas habituais que baseiam suas decisões de roteamento no conhecimento histórico das condições, sem informações em tempo real; SRC representa motoristas que têm acesso a informações antes da viagem (non-enrouted) ou durante a viagem (enrouted).

O Aimsun Next permite fornecer a alguns dos veículos em uma simulação única caminhos carregados de um arquivo de caminhos de entrada e caminhos definidos manualmente, combinando assim diferentes comportamentos de escolha de rota na mesma simulação.

Qual algoritmo de escolha de rota usar e se os arquivos de caminhos de entrada devem ser calculados e reutilizados dependem da aplicação do modelo, da quantidade de alternativas de roteamento disponíveis na área modelada e da observação do comportamento dos veículos. A tabela abaixo fornece algumas diretrizes básicas.

Tipo de modelo Escolha de rota
Interseção única ou corredor sem opções de rota Execute SRC com caminhos fixos avaliados em condições de fluxo livre
A escolha de rota está disponível no modelo, mas não é congestionada Executar SRC com caminhos fixos avaliados ao final do período de aquecimento
A escolha de rotas está disponível no modelo, há congestionamento, condições recorrentes são modeladas Executar DUE
A escolha de rotas está disponível no modelo, há congestionamento, condições recorrentes são modeladas, o estudo requer capturar o comportamento de roteamento de motoristas que têm acesso a informações de tempo de viagem antes da viagem ou durante a viagem Executar DUE e salvar o arquivo de rotas. Executar uma rodada única na qual motoristas que não têm acesso a informações de tempo de viagem usam rotas do arquivo de rotas, motoristas que têm acesso a informações pré-viagem seguem rotas SRC e motoristas que têm acesso a informações durante a viagem são roteados em percurso
A escolha de rota está disponível no modelo, há congestionamento, condições não recorrentes são modeladas (por exemplo, acidente ou obras) Execute DUE com um cenário que represente condições recorrentes (por exemplo, sem acidente, sem obras) e salve o arquivo de caminhos. Execute one-shot no qual os motoristas que não têm acesso a informações de tempo de viagem usam caminhos do arquivo de caminhos, os motoristas que têm acesso a informações pré-viagem seguem caminhos SRC e os motoristas que têm acesso a informações durante a viagem são roteados em percurso. Use ações de gerenciamento de tráfego para desviar veículos de seu caminho habitual (por exemplo, porque veem um VMS)

Os tópicos relacionados aos algoritmos de Dynamic Traffic Assignment: