Stochastic traffic assignment Models for Dynamic Route Guidance

국문 초록 (Abstract)

尖端 交通 體系(Intelligent Transport Systems)의 중요한 要素인 尖端 交通 管理體系(Advanced Traffic Management Systems)의 성공 여부는 交通情報를 어떻게 提供하고 統制하는데 의존한다. 즉, 情報 提供 方式과 이에 대한 運轉者의 反應을 정확하게 把握하고 豫測하여야 ITS를 성공적으로 構築할 수 있다. 이 輪文에서는 動的 車輔길잡이 裝置의 效用性을 評價하기 위한 確率的 通行配定模型을 開發하는 것이다. 개발된 通行配定模型은 운전자의 動的行態調整(Dynamic Behavioural Adjustment)을 明白하게 確率 過程(Stochastic Process)으로 표현하여 기존의 模型에 비해 通行者들의 行態를 더욱 實際的으로 반영한다. 특히, 각 통행자들에게 K개의 最小經路時間을 提供해줌으로 인하여 통행자의 路線選擇에 대한 選擇福을 增加시켜 준다. 通行路線의 선택폭의 증가는 爭點으로 대두되는 問題(交通統制所에서는 車輔 길잡이 保有 운전자에게 體系最適(System Optimum)와 利用者最適(User Equilibrium)중 어떠한 原則하에 交通情報를 提供하여야 하는가)에 대한 解決 方案이다. 왜냐하면 만약 交通統制所에서 운전자에게 통행정보를 體系 最適을 하기 위해 情報를 提供하고자 하면, 길잡이 裝着 運轉者는 더 이상 제공된 정보를 따르지 않고 자기 스스로의 經驗에 의해 利用者 最適을 달성하고자 할 것이다. 이 論文의 目的은 이러한 복잡한 통행자의 路線選揮行爲를 반영하는 確率的 平衝 通行 配定 模型을 여러가지 統計技法을 導入하여 開發하는 것이다.