ウォードロップの原理とは? わかりやすく解説

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ウォードロップの原理

読み方うぉーどろっぷのげんり
【英】:Wardrop's two extremal principles

概要

出発地 (origin) と目的地 (destination) の間に代替となる経路複数ある場合に, 利用者どのような規準経路選択するのかについて, 交通流全体状況用いて記述したもの. ウォードロップは次の2つ規準提案した.

(1) OD間で実際に使われている経路旅行時間はすべて等しく, それは使われていない経路単一利用者旅行する場合旅行時間よりも短い.
(2) 平均旅行時間最小である.

出発地 (origin) と目的地 (destination) の間に代替となる経路複数ある場合に, 利用者どのような規準経路選択するのかについて, 交通流全体状況用いて記述したもの. ウォードロップは次の2つ規準提案した.

(1) OD間で実際に使われている経路旅行時間はすべて等しく, それは使われていない経路単一利用者旅行する場合旅行時間よりも短い.
(2) 平均旅行時間最小である.

詳説

 出発地(Origin)と目的地(Destination)の間に代替となる経路複数ある場合に, 利用者どのような規準経路選択するのかについて, 交通流全体状況用いて記述したのである.

 都市内道路網の交通を例に考えよう. 様々なODを持つ車が, 可能性としては非常に多数ある経路の中からそれぞれの経路選択し, 全体として秩序持って通行している. それらは, もっとも距離の短い経路集中している訳ではないし, ランダムに選択しているわけでもなく, 距離, 混雑度料金など判断基準として選択行っている. これらを全体としてみたとき, 物理学法則のような厳密性はないものの, 合理的な規準に従って経路選択が行われていると期待したい. もし, そのような原理を導くことができれば, 交通計画の際に総OD交通量データ道路網に配分することができ, 計画案検討することができる.

 WardropはOD交通OD間の各経路配分する次のふたつの規準提案した.

 1.OD間で実際に使われている経路旅行時間はすべて等しい. そして, それは使われていない経路単一利用者旅行する場合旅行時間よりも短い.

 2.平均旅行時間最小である.

前者利用者最適化配分利用者均衡配分, 後者システム最適化配分呼ばれる.

 単一OD場合上のふたつの原理定式化しよう. 変数は, 各流れではなく経路沿った流れとする. 集合E\, , OD間の経路集合M\, , 経路 j\in M\, 流れh_j\ge 0\, とする. 経路 j\, 構成するを表すのに

a_{ij}=1\,  : i\, 経路 j\, 含まれるとき,
a_{ij}=0 \,  : それ以外

とする. i\, 流れ f_i\, は, i\, を通る経路流量の和として


f_i = \sum_{j\in M} a_{ij}h_{j} , \qquad i \in E \,      (1) \,


と表すことができる. i\, 通過するのにかかる旅行時間(費用)を i\, 流れ f_i\, 関数として c_i(f_i)\, とする. すると, 経路 j\, 旅行時間


C_j = \sum_{i\in E} a_{ij}c_i(f_i)\,


である. ただし f_i\, は式(1)与えられるとする. 総OD交通量d\, とすると


d = \sum_{j\in M} h_{j} \,      (2) \,


となる. 変数経路流量としたので, 各頂点における流れ連続条件不要である.

 通過するのにかかる旅行時間(費用)がその通過する流れによらない場合は, どちらの配分によってもOD間の最短経路だけが使われるという自明な配分となる. また, 流れ容量制約があり, その中で旅行時間一定であるという場合は, 旅行時間流れによると考える.

 利用者最適化配分次のように定式化できる. 経路番号旅行時間の短い方から順に 1\, , 2\, , \ldots\, , |M|\, としたとき, 利用者最適化配分 h\,


C_1(h) = C_2(h)= \ldots = C_k(h) \le C_{k+1}(h) \le \ldots \le C_{|M|} , \,      (3) \,


h_1 > 0, h_2 > 0, \ldots , h_k > 0, h_{k+1}=0, \ldots, h_{|M|}=0 \,      (4) \,


満たす.

 システム最適化配分次のような最小化問題として定式化することができる. すなわち, 総費用


\sum_{j\in M}h_jC_j(h)= \sum_{j\in M}h_j\sum_{i\in E}a_{ij}c_i(f_i) = \sum_{i\in E}f_ic_i(f_i)\,


表されることから,

\min_{h} \sum_i f_ic_i(f_i) \,
\mbox{s. t.} \;\;\;f_i = \sum_{j\in M}a_{ij}h_j , \qquad i\in E, \,
\;\;\;\;\;\sum_{j\in M}h_j = d, \,
\;\;\;\;\;h_j \ge 0, \qquad j\in M \,


である.

 各における総費用 f_ic_i(f_i)\, が強凸で増加関数であると仮定して, この問題双対問題との相補条件利用者最適配分(3), (4)と同じ形となることを示そう. (1)に関する双対変数\mu_i\, , (2)に関する双対変数\lambda\, とすると, 双対問題


\max_{\mu ,\lambda} \lambda d - \sum_{i\in E} \phi_i(\mu_i) \,
{\mbox{s. t.}}\;\;\;\sum_{i\in E} \mu_ia_{ij} - \lambda \ge 0, \qquad j\in M, \,
\;\;\;\;\;\phi_i(\mu) = \min_{f\ge 0}\{ \mu f - fc(f) \}


となり, 相補条件


もし f_i>0\, ならば \partial (f_ic_i(f_i))/\partial f_i=\mu_i, \qquad i\in E,\,
もし \partial (f_ic_i(f_i))/\partial f_i|_{f=0} > \mu_i\, ならば f_i=0, \qquad i\in E,\,
もし h_j>0\, ならば \displaystyle\sum_{i\in E}\mu_ia_{ij} = \lambda, \qquad j\in M,\,
もし \displaystyle\sum_{i\in E} \mu_ia_{ij} > 0\, ならば h_j=0, \qquad j\in M\,


となる. \mu_i\, は各限界費用 \partial (f_ic_i(f_i))/\partial f_i\, であり, 使われている経路に対しては, 経路構成する限界費用の和(経路限界費用)は等しく, 使われていない経路限界費用よりも小さいことがわかる. この記述限界費用費用置き換える利用者最適化配分記述そのものである. そこで, システム最適化配分問題で, c(f)\, 代わりに


\frac{1}{f}\int_0^fc(\tau){\mbox{d}}\tau\,


用いると, 利用者最適化配分最小化問題として定式化することができる.


\mbox{min.} \sum_{i} \int_0^f c_i(\tau){\mbox{d}}\tau \, {\mbox{s. t.}}\;\;\;\sum_{j\in M} h_j=d, \,
\;\;\;\;\;h_j \ge 0, \qquad j\in M. \,


利用者最適化配分によると, 新たに道路作るとかえってOD間の移動時間長くなるという面白交通流配分発生する例題知られている. これはBraessのパラドックスよばれている.



参考文献

[1] D. Braess, "Über ein Paradoxen aus der Verkehrsplanung," Unternehmensforschung, 12 (1968), 258-268.

[2] M. Frank, "The Braess Paradox," Mathematical Programming, 20 (1981), 283-302.

[3] R. B. Potts and R. M. Oliver, Flows in Transportation Netwroks, Academic Press, 1972.

[4] J. G. Wardrop, "Some Theoretical Aspects of Road Traffic Reserach," in Proceedings of the Institute of Civil Engineers 2, 325-378, 1952.





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