화음탐색법을 이용한 교통망 링크 통행비용함수 정산기법 개발
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서지정보
ㆍ발행기관 : 대한교통학회
ㆍ수록지정보 : 대한교통학회지 / 30권 / 5호
ㆍ저자명 : 김현명, 황용환, 양인철
ㆍ저자명 : 김현명, 황용환, 양인철
목차
Ⅰ. 서론Ⅱ. 기존교통망 정산 및 비용함수 연구 검토
Ⅲ. 복수도로 위계를 고려한 통행비용함수 정산 방법론 정립
Ⅳ. 정산 알고리즘 평가 예제
Ⅴ. 결론 및 토의
한국어 초록
본 연구에서는 최근 개발된 화음 탐색법을 이용해 교통망 통행배정 모형의 통행비용 함수의 하나인 BPR 함수의 계수들을 추정하였다. 기존 연구에서는 교통량과 통행시간 자료를 실측해 이를 통계적으로 분석해 계수를 추정하는 방법과 관측교
통량과 통행배정 교통량을 일치시키는 계수값을 찾는 것을 목표로 통행배정 모형과 최적화 기법을 결합시킨 방법을 이용하
여왔다. 이중 대형 교통망의 계수 정산에 자주 이용되어온 최적화 기법은 관측 통행패턴을 최대한 근접하게 재현하는 계수
를 추정할 수 있다는 장점이 있으나 그 수학적 성질과 추정 계수값에 대한 수학적 검토가 충분히 이루어지지 못했다. 본 연
구에서는 이러한 문제 인식아래 최근 개발된 전역 탐색 기법인 화음탐색법 기반의 교통망 비용함수 정산 방법을 개발하였다.
화음탐색법은 2000년대 초반 개발된 이후 다양한 분야에서 기존에 사용되던 전역탐색기법들에 비해 우수한 성질을 입증하여
왔으나 교통분야에는 그 적용 예가 거의 없었다. 본 연구는 화음탐색법의 개념을 설명하고 이를 이용해 개발된 정산 알고리
즘을 기존 연구에서 사용된 점진증가법 및 황금율법과 성능 비교하였다. 화음탐색법 기반 정산기법은 기존 기법들에 비해
관측 통행패턴을 보다 근접하게 재현할 수 있는 비용함수 계수값들을 찾을 수 있는 것으로 나타났다. 또, 관측 교통량 기반
계수추정법은 BPR식의 β값 추정에는 적합하지만 초기속도나 α값 정산을 위해서는 통행 속도나 시간과 같은 추가 자료가
필요한 것으로 판단된다.
영어 초록
Some previous studies adopted a method statistically based on the observed traffic volumes and travel times to estimatethe parameters. Others tried to find an optimal set of parameters to minimize the gap between the observed and estimated
traffic volumes using, for instance, a combined optimization model with a traffic assignment model. The latter is frequently
used in a large-scale network that has a capability to find a set of optimal parameter values, but its appropriateness has
never been demonstrated. Thus, we developed a methodology to estimate a set of parameter values of BPR(Bureau of
Public Road) function using Harmony Search (HS) method. HS was developed in early 2000, and is a global search
method proven to be superior to other global search methods (e.g. Genetic Algorithm or Tabu search). However, it has
rarely been adopted in transportation research arena yet. The HS based transportation network calibration algorithm
developed in this study is tested using a grid network, and its outcomes are compared to those from incremental method
(Incre) and Golden Section (GS) method. It is found that the HS algorithm outperforms Incre and GS for copying the
given observed link traffic counts, and it is also pointed out that the popular optimal network calibration techniques based
on an objective function of traffic volume replication are lacking the capability to find appropriate free flow travel speed
and α value.