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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 distribuída na rede para determinar os fluxos de tráfego nos enlaces da rede. A hipótese subjacente é que, à medida que os veículos se deslocam de sua origem para seu destino na rede, eles tentam minimizar seus tempos individuais de viagem. Ou seja, os motoristas escolhem as rotas que percebem como sendo as mais curtas nas condições de tráfego vigentes.

O advento dos sistemas de transporte inteligente (ITS), sistemas avançados de gerenciamento de tráfego (ATMS) e sistemas avançados de informação sobre tráfego (ATIS) gerou a necessidade de modelos que considerem como o fluxo muda ao longo do tempo, ou seja, modelos dinâmicos que possam descrever apropriadamente as dependências temporais da demanda de tráfego e os correspondentes fluxos de tráfego induzidos. O "problema de atribuição dinâmica de tráfego" (DTA) pode, portanto, ser considerado uma extensão do problema de atribuição de tráfego descrito por Wardrop e as soluções devem ser capazes de determinar como os fluxos de enlaces ou caminhos que variam com o tempo evoluem no tempo e no espaço na rede (Mahmassani 2001). As abordagens propostas para resolver o problema DTA se dividem 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 explicitamente ou implicitamente o processo em dois componentes: um mecanismo de escolha de rota que determina como as taxas de fluxo de caminho dependentes do tempo são atribuídas a caminhos disponíveis em cada intervalo 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 de microsimulação, tendem a focar na descrição da dinâmica dos fluxos de tráfego, enquanto os processos de atribuição 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 e 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 usada."

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

DTA no Aimsun Next

O Aimsun Next, portanto, utiliza um conjunto sofisticado de algoritmos de escolha de rota que incluem: atribuição estática baseada no equilíbrio de Wardrop; atribuição dinâmica baseada nas condições da rede; e informações fornecidas através do ITS, para alcançar um DUE onde os motoristas reagem à sua experiência na rede viária.

O Aimsun Next fornece dois algoritmos de Atribuição Dinâmica de Tráfego (DTA):

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

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

DUE é um procedimento iterativo que visa, 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 Gap Relativo (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 limite de RGap que determina a obtenção de convergência depende do tamanho da rede e do nível de congestionamento alcançado durante o período de simulação, mas geralmente pode ser estabelecido entre 5% e 10%.

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

  • Iniciado com um arquivo de caminho de entrada produzido, por exemplo, com uma atribuição macroscópica; ou
  • Executado de forma incremental (ou seja, aumentando a demanda e o número de caminhos alternativos com as iterações).

Os diferentes algoritmos de atribuição reproduzem diferentes níveis de acesso às informações sobre o 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 pré-viagem (não distribuídas) ou em viagem (distribuídas).

O Aimsun Next permite que alguns dos veículos em uma simulação de um único evento utilizem caminhos carregados a partir de um arquivo de caminho de entrada e caminhos definidos manualmente, combinando assim diferentes comportamentos de escolha de rota na mesma simulação.

Qual algoritmo de escolha de rota utilizar e se os arquivos de caminho de entrada devem ser calculados e reutilizados depende 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
Juncão única ou corredor sem opções de rota Executar SRC com caminhos fixos avaliados em condições de fluxo livre
A escolha de rota está disponível no modelo, mas não está congestionada Executar SRC com caminhos fixos avaliados no final do período de aquecimento
A escolha de rota está disponível no modelo, há congestionamento, condições recorrentes são modeladas Executar DUE
A escolha de rota 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 pré-viagem ou em viagem Executar DUE e salvar arquivo de caminho. Executar uma simulação única na qual motoristas que não têm acesso a informações de tempo de viagem utilizem caminhos do arquivo de caminho, motoristas que têm acesso a informações pré-viagem sigam os caminhos SRC e motoristas que têm acesso a informações em viagem são distribuídos
A escolha de rota está disponível no modelo, há congestionamento, condições não recorrentes são modeladas (por exemplo, acidente ou construção) Executar DUE com um cenário representando condições recorrentes (por exemplo, sem acidente, sem construção) e salvar arquivo de caminho. Executar uma simulação única na qual motoristas que não têm acesso a informações de tempo de viagem utilizem caminhos do arquivo de caminho, motoristas que têm acesso a informações pré-viagem sigam os caminhos SRC e motoristas que têm acesso a informações em viagem são distribuídos. Usar ações de gerenciamento de tráfego para desviar veículos de seus caminhos habituais (por exemplo, porque veem um VMS)

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