The path most travelled: Mining road usage patterns from massive call data
快速的城市化给本已负担沉重的运输系统带来越来越大的压力，导致延误和服务水平低下。从移动设备收集的数十亿时空呼叫详细记录（CDR）为量化和解决这些问题创造了新的机会。然而，需要有工具将新数据映射到现有的交通基础设施上。在这项工作中，我们提出了一个系统，利用这些数据来识别道路使用模式。首先，我们开发了一个算法来挖掘数十亿的呼叫，并学习呼叫者的位置转移概率。这些转移概率，然后升级与人口统计数据，以估计一个城市的任何两个交叉口之间的居民的源-目的地（OD）流。接下来，我们实现了一个分布式的增量交通分配算法，路由这些流量的道路网络和估计每个道路的拥堵和服务水平。从这个任务中，我们通过将人口普查区连接到居民使用的道路来构建一个双向使用网络。通过比较物理道路网络和二分使用网络的拓扑结构，我们可以对每条道路在城市交通网络中的作用进行分类，并检测出局部瓶颈的原因。最后，我们展示了一个交互式的，基于Web的可视化平台，使研究人员，政策制定者和司机探索道路拥堵和使用在一个新的层面。为了证明该系统的灵活性，我们在全球多个具有不同地理和社会人口素质的城市进行了这些分析。该平台为构建缓解拥堵的解决方案提供了基础，并为城市交通提供了新的见解。
2014-03-03 cs.SI physics.soc-ph
Identification and prioritization of urban traffic bottlenecks
在过去几十年中，我们目睹了日益增长的城市化进程，伴随着世界各地城市交通拥堵的显著增加。拥堵的影响表现在人们在道路上花费的大量时间，导致严重的金钱浪费和空气污染。在这里，我们提出了一种新的方法来识别，成本评估，从而优先考虑拥堵源，堵塞瓶颈。它扩展了现有的方法，因为它是基于整个道路网络的网络分析，可以应用于不同的交通模型。我们的研究结果表明，宏观稳定性，所提出的缩放特性的交通瓶颈，掩盖了存在的细观动力学，其中的瓶颈改变他们的位置在时间和空间上。这意味着，要规划和管理不同地点和不同时间的交通拥堵，需要实施一个框架，如本文所述，跟踪交通并评估每个不断发展的瓶颈对整个道路网络的相对影响。
2021-10-29 physics.soc-ph
Congestion analysis of unsignalized intersections: The impact of impatience and Markov platooning
本文研究了两种交通流共用的无信号交叉口。车流使用一条主要道路，并具有优先于其他车流的优先权。如果主干道上的两辆后续车辆之间的间隙大于其临界车头时距，则属于后一个车流的车辆穿过主干道。一个自然出现的问题与二级道路的容量有关：给定主要道路上车辆的到达模式，可以维持的低优先级车辆的最大到达率是多少？本文通过考虑一个紧凑的模型来解决这个问题，该模型揭示了所考虑的无信号交叉口的动态。该模型，这是一个嵌入式理论的性质，揭示了有趣的见解的影响，用户行为的稳定性。本文的贡献有三个方面。首先，我们获得了新的结果，上述模型，包括司机不耐烦。其次，我们揭示了一些令人惊讶的方面，仍然没有观察到在现有的文献中，到目前为止，其中许多是由这样一个事实，即次要道路的能力不能表示在\emph{mean}间隙大小，而是更详细的特征的关键车头时距分布起着至关重要的作用。第三个贡献是引入了一种新形式的主要道路上的聚束，称为马尔可夫排队。这个模型的易处理性，使我们能够研究的主要道路上的容量的次要道路上的各种车队编队的影响。
2018-02-05 math.OC math.PR physics.soc-ph
Obscuring digital route choice information prevents delay-induced congestion
虽然路由应用程序越来越多地影响个人的移动性选择，其对集体交通动态的影响仍然在很大程度上是未知的。智能通信技术提供了准确的交通数据，用于选择一条路线而不是其他路线，但固有的延迟破坏了这些信息的潜在用途。在这里，我们介绍和分析了一个简单的集体交通动态模型，这是由于路线选择依赖于过时的交通信息。我们发现，足够小的信息延迟，交通流是稳定的扰动。然而，超过分叉点的延迟会引起幅度增加的自组织流振荡-拥塞出现。提供在足够长的时间段内平均的延迟信息，或者更有趣的是，减少遵守路线建议的车辆数量，可以防止这种延迟引起的拥堵。我们揭示了这些现象的基本机制，在一个最小的两条道路模型，并证明其普遍性，微观，基于代理的模拟道路网络系统。我们的研究结果提供了一种方法，从概念上理解广泛使用的非瞬时路由信息引起的系统范围内的交通动态，并建议如何避免产生意外的集体交通状态。
2021-10-13 physics.soc-ph
Estimating Peak-Hour Traffic Congestion Patterns For Interacting Agents On Urban Networks
我们研究的出现在城市网络中的拥堵模式，通过一个简单的交通规则，并通过使用一组标准的介数中心性（BC）的启发措施，通过模拟车辆的相互作用。我们考虑了一组拓扑异构的城市，并模拟网络负载在早上高峰时段，通过增加循环车辆的数量。在出发时，车辆知道网络状态，并选择具有最佳穿越时间的路径。每个添加的路径修改车辆密度和行驶时间为以下车辆。从一个空的网络开始，增加流量，直到交通崩溃，提供了一个框架，研究网络的过渡到拥塞，以及如何连接逐渐中断的不可能路径的一部分突然变得占主导地位。我们使用标准BC来探讨一系列交通水平的瞬时平衡网络状态，并展示如何改进此措施，以建立一个更好的代理在高峰时段的累积道路使用。我们定义了一种新的动态措施，估计累积道路使用量和相关的总时间的边缘人口的驱动程序。我们还研究了拥塞如何从分散在网络上的功能失调的边缘开始，然后将其组织成相对较小但具有破坏性的集群。
2022-07-22 physics.soc-ph
Feature Engineering for Data-driven Traffic State Forecast in Urban Road Networks
BMW Group（宝马集团）；University of the Federal Armed Forces Munich（慕尼黑联邦国防军大学）
大多数交通状态预测算法在应用于城市道路网络时只考虑距离目标位置很近的路段。然而，对于更长期的预测，期望网络的更远的链路或区域的交通状态为数据驱动算法提供有价值的信息。本文研究了这些期望，使用网络聚类算法和一年的浮动车（FCD）收集的大型车队的车辆。首先，聚类算法应用于数据中，以提取慕尼黑城市网络中的易发性区域。在统计工具的帮助下分析这些集群内的拥塞程度。明确的时空拥塞模式和集群区域之间的相关性被确定。这些相关性被集成到K-最近邻（KNN）旅行时间预测算法。与其他方法相比，该方法取得了最好的效果。统计结果和KNN预测器的性能表明，考虑网络范围内的流量是预测器的一个有价值的功能，并在未来开发更准确的算法是一个有前途的方式。
2020-09-17 cs.LG physics.soc-ph
Segment-wise Description of the Dynamics of Traffic Congestion
我们比较了交通系统的逐点和逐段描述。使用真实的数据从台湾高速公路系统与大量的段明智的数据，我们发现，段明智的描述是更翔实的演变系统在拥堵。在基本图中，拥塞的特征在于一个循环轨迹。通过考虑环路所包围的区域，我们发现有两种类型的拥塞动态--中等流量和严重拥塞。它们在封闭区域是否消失方面是不同的。从单个车辆的时间延迟中提取的数据表明，封闭的区域是衡量拥堵造成的经济损失的一个指标。使用的损失面积，帮助了解各种道路特性进行了探讨。
2018-08-05 physics.soc-ph
Congestion analysis of unsignalized intersections
本文研究了两种交通流共用的无信号交叉口。一个车流正在使用一条主要道路，并且优先于另一个低优先级的车流。如果主干道上的两辆后续车辆之间的间隙大于其临界车头时距，则属于后一个车流的车辆穿过主干道。自然出现的问题是：给定主要道路上的汽车的到达模式，低优先级汽车的最大到达率是多少，使得这些汽车的数量保持稳定？其次，对于一辆典型的汽车在二级公路上所经历的延误，我们可以说些什么呢？本文通过考虑一个紧凑的模型来解决这些问题，该模型揭示了所考虑的无信号交叉口的动态。该模型，这是一个嵌入式理论的性质，揭示了有趣的见解，用户行为的影响，上述稳定性和延迟问题。本文的贡献是双重的。首先，我们获得了新的结果，上述模型与司机不耐烦。其次，我们揭示了一些令人惊讶的方面，仍然没有观察到在现有的文献中，到目前为止，其中许多是由于这样一个事实，即小道路的能力不能表示在\emph{mean}间隙大小，而是更详细的特征的关键车头时距分布发挥作用。
2018-02-05 math.OC math.PR physics.soc-ph
The Importance of Antipersistence for Traffic Jams
道路网络和交通模式的普遍特征有助于预测和控制交通拥堵。交通流时间序列的反持续性已被发现的许多数据集，但其相关性的拥堵已被监督。基于德国高速公路的经验数据，我们研究了交通流时间序列的反持续性如何在很宽的时间尺度上影响交通拥堵的持续时间。我们发现大量的短暂的交通堵塞，这意味着追尾碰撞的风险很大。
2017-06-02 cond-mat.stat-mech physics.data-an physics.soc-ph
Reducing urban traffic congestion due to localized routing decisions
在城市交通规划中，通过影响驾驶员的路径选择来平衡交通流以缓解拥堵变得越来越有吸引力。在这里，我们介绍了一个离散的动态模型，包括用户谁使自己的路由选择的基础上，当地的信息和那些考虑路由建议的基础上本地化的诱因。我们确定的交通模式的形成，开发了一个可扩展的优化方法，用于识别控制值用于用户指导，并测试这些措施的有效性合成和现实世界的道路网络。
2020-09-03 math.OC physics.soc-ph
A model to identify urban traffic congestion hotspots in complex networks
交通拥堵是全球城市地区出现的最显著问题之一，严重影响了人类流动和空气质量。当前的技术可以感知城市的实时数据，并将其开放分发以供分析，这使得新的改进和控制方法得以出现。在这里，我们提出了一个理想化的模型，微观拥塞模型，基于复杂网络中出现的关键现象，可以分析预测城市环境中的拥塞热点。在一些实验中，考虑到真实的交通数据，真实城市的道路网络的结果表明，该模型能够识别易受影响的路口，可能成为热点，如果流动性需求增加。
2016-04-27 nlin.AO physics.soc-ph
Multiple abrupt phase transitions in urban transport congestion
在过去的几十年里，城市的研究已经被工程和复杂性科学相结合的新方法所改变。网络理论正在发挥核心作用，促进对关键城市动态的定量分析，如流动性，城市增长或城市规划。在这项工作中，我们专注于拥堵的空间方面。分析了大量的真实城市网络，我们表明，根据所考虑的城市区域，定义，反过来，一组拥挤的制度分离的突然转变的位置发生变化的拥堵。为了帮助揭示这些空间依赖性的拥堵（在网络介数分析方面），我们引入了一个家庭的平面道路网络模型组成的一个密集的城市中心连接到一个乔木外围。这些模型，被称为GT和DT-MST模型，使我们能够分析，数值和实验描述如何以及为什么拥堵出现在特定的地理区域的单中心城市，随后，描述的拥堵制度和因素，促进其突然转变的外观。我们发现，所观察到的突变背后的基本成分是城市中心和外围之间的空间分离，以及形成外围的独立区域的数量。阐述我们的研究结果的影响，我们表明，他们可能会对城市发展和日常交通动态管理的道路网络的设计和优化的影响。
2021-01-11 cs.CY cs.SI nlin.AO
Landscape Geometry-based Percolation of Traffic in Several Populous Cities around the World
从景观渗流的概念出发，描述了世界上几个人口密集城市的平均交通拥堵状况。居住区面积与道路宽度的比值是控制交通拥挤的基本参数。我们将该模型与从世界各地几个人口众多的城市提取的数据（直接来自Google Earth图像）进行了比较，并展示了非常一致的结果。城市景观的标准，使一个城市被认为是拥挤或不那么拥挤已经确定。该模型还非常好地解释了测量数据与世界各地一些人口稠密城市的各种拥堵水平报告（如公认的Tomtom拥堵水平或Numbeo交通指数）的一致性。这些发现可能有助于设计新的城市或重新设计拥挤城市的基础设施，例如决定住宅区的最大面积和道路的宽度。这项工作还显示了问题的相似性，在导电复合（电流流），冰山之间的盐水运输（流体流），和交通（车流）
2019-10-17 physics.soc-ph
Response functions as a new concept to study local dynamics in traffic networks
本文将金融中的响应函数引入交通系统，揭示速度响应的瞬态与长期两阶段及其与拥堵相关量的线性关系，并用受SIR启发的模型刻画拥堵传播。
2022-11-15 physics.data-an physics.soc-ph
A Computational Analysis of Traffic Cluster Dynamics Using a Percolation-Based Approach in Urban Road Networks
本文基于成都高分辨率出租车数据，将城市道路建模为时变加权有向图，利用渗流理论与GCC及长程权重相关性分析交通簇形成机制，为拥堵治理和大规模交通优化提供计算框架。
2025-07-29 physics.soc-ph
Understanding urban congestion with biking traffic and routing detour ratio
自行车共享系统被认为是向更绿色和更可持续的交通过渡的解决方案的关键组成部分，其好处是减少碳排放，改善公共卫生，并通过取代短途机动出行来缓解拥堵。由于更好的可达性和使用灵活性，新出现的无桩共享自行车已经变得非常受欢迎，并正在恢复城市中的自行车时尚。城市交通拥堵同时受到时空异质性出行需求、路网拓扑和空间特征以及出行方式之间相互作用的影响。在本文中，通过考虑上述因素，我们发现了一个强大的次线性缩放关系之间的拥挤程度的车辆和绕行率加权自行车交通，这是有趣的事实，拥挤和绕行率是线性无关的。这种比例关系意味着车辆交通和骑自行车活动之间的强烈相互作用，可以应用于预测拥堵或聚合到更复杂的交通模型。此外，自行车交通加权绕行率可以用来检测非有效路径，有助于缓解城市拥堵，更好地进行城市规划，提高城市交通效率和公平性。
2022-05-17 physics.soc-ph
Metaheuristic macro scale traffic flow optimisation from urban movement data
如何利用城市运动数据来改善城市内的交通流量？运动数据提供了人们可能行驶的路线和特定道路的宝贵信息。这使我们能够确定出现在许多路线中的道路，从而对拥堵敏感。重新分配部分交通以避免不必要地使用这些道路可能是改善交通流量的一个关键因素。许多提出的解决拥堵的方法要么是静态的，要么不包含任何移动数据。在这项工作中，我们提出了一种方法来重新分配交通，通过引入外部施加的可变成本，每个路段，假设所有的司机寻求驾驶最便宜的路线。我们使用一种元启发式优化方法，通过优化一组特定道路的可变成本参数，这些参数被用作基于交通流理论的目标函数的输入，以最大限度地减少总行程时间。本文中考虑的东京市中心的优化方案是使用公共空间道路网络数据和从Foursquare获得的运动数据定义的。实验结果表明，我们提出的方案有可能实现62.6%的总旅行时间在东京相比，目前运营的道路网络配置，没有强加的可变成本。
2020-05-22 cs.MA physics.soc-ph
Entropy production of selfish drivers: Implications for efficiency and predictability of movements in a city
描述运动的效率对于更好地管理城市非常重要。更具体地说，运输过程的效率和不确定性（熵）生产之间的联系尚未建立。在这项研究中，我们考虑了自私的司机从他们的家（起源）到工作场所（目的地）的运动，看看运动中的相互作用和随机性如何影响这个过程中的效率和熵产生（目的地时间间隔的不确定性）。我们采用现实的人口分布和流动性的法律模型来模拟的运动过程中，相互作用的依赖当地的旅行时间对当地的流量建模。我们观察到，某种程度的信息（旅行时间）共享提高了在没有任何协调的过程中的可预测性。此外，对于相同的模型参数和人口密度，较大的城市显示出较小的效率，这限制了有效城市的规模。我们发现，熵产生是一个很好的序参量区分低，高拥塞阶段。在前一阶段，熵产生随着随机移动的概率单调增长，而在拥挤阶段，熵产生显示出最小值，即移动的随机性可以减少目的地时间间隔的不确定性。这些发现突出了熵产生在研究像城市这样的复杂系统中类似过程的效率和可预测性方面的作用。
2021-05-12 cond-mat.dis-nn physics.soc-ph
Traffic Network Optimum Principle - Minimum Probability of Congestion Occurrence
本文提出了一个具有瓶颈的车辆交通网络的最优控制原理。这个网络故障最小化（BM）原理指出，当在网络中以这样的方式分配链路流率时，达到网络最优，使得在给定的观察时间期间在网络瓶颈之一处自发发生业务故障的概率达到最小可能值。基于一个随机的三相交通流模型的数值模拟，我们表明，在比较著名的Wardrop的原则的BM原则的应用允许相当大的网络流入率，在没有交通故障发生，因此，自由流保持在整个网络。
2010-12-24 physics.soc-ph
Learning the optimally coordinated routes from the statistical mechanics of polymers
许多大城市都有严重的交通堵塞。城市道路的扩建往往是不可行的，而缓解交通拥堵的另一种方法是协调车辆的路线。因此，提出了各种路径选择和规划算法，但大多数现有方法仅单独规划路径，并提供不协调的解决方案。最近，一个类比之间的协调车辆路线和相互作用的聚合物绘制的统计物理学中的自旋玻璃理论，以最佳协调运输路线。为了进一步研究路径协调所带来的优势，我们将公共道路局（BPR）开发的链路拥塞函数纳入聚合物路由算法。然后，我们估计在模拟中的所有用户节省的聚合物-BPR算法在随机生成的网络和真实的交通网络，包括伦敦，纽约和北京的主要城市的旅行时间。我们发现，大量的旅行时间被保存在所有研究的网络，这表明聚合物物理启发的方法是有效的，通过路径协调，这是一个很有前途的工具，以减轻交通拥堵的旅行时间最小化。
2019-06-04 cs.SI physics.soc-ph
On the role of spatial dynamics and topology on network flows
空间网络中的粒子流容易受到拥塞的影响。在本文中，我们分析了这些网络的相变到一个拥挤的运输状态和拓扑结构和空间动力学的影响，它的出现。我们系统地表明，拥塞出现的临界加载速率的值是由空间动态的影响，改变这种过渡的性质从连续到不连续的。我们的数值结果得到证实，通过引入一个解析可解的框架。作为一个案例的研究，我们探讨了我们的研究结果在旧金山的道路网络，我们可以找到的道路，起源的拥堵阶段的影响。这些道路是空间受限的，不一定是那些具有高介数的道路，如没有空间动态的模型所预测的。
2015-01-06 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Evolution of road infrastructures in large urban areas
美国和世界上的大多数城市都是围绕汽车交通组织起来的。特别是，大型建筑物，如城市高速公路或环路，是为了减少汽车交通拥堵而建造的。随着公共交通的发展，工作条件，这些结构的未来和大城市地区的组织是不确定的。在这里，我们分析了美国城市的经验数据，并表明它们在不同的阈值上显示出两种转变。为了$T_c^{FW}\sim 10^4$通勤者的第一个阈值，我们观察到城市高速公路的出现。第二阈值较大，并且是$T_c^{RR}\sim 10^5$通勤者的数量级，在该数量级之上出现环形道路。为了理解这些实证结果，我们提出了一个简单的模型的基础上的成本效益分析，依赖于基础设施的建设和维护成本之间的平衡和行程持续时间的减少（包括拥堵的影响）。该模型预测确实这样的过渡，并允许我们明确计算通勤者的阈值的关键参数，如时间的平均值，平均容量的道路，典型的建设成本等，此外，这种分析使我们能够讨论可能的情况下，这些结构的未来发展。特别是，我们表明，在许多情况下，它是有益的，以消除城市高速公路，由于其巨大的社会成本（包括污染，健康成本等）。当许多城市必须面对翻新这些老化结构或将其转换为其他用途的困境时，这种类型的信息特别有用。
2022-09-23 cond-mat.dis-nn physics.soc-ph
Decongestion of urban areas with hotspot-pricing
城市地区人口的迅速增长正在危及全世界的流动性和空气质量。其中一个最显著的问题是交通挤塞，而交通挤塞又影响空气污染。随着能够感知城市实时数据及其公共分布以进行分析的技术的出现，我们可以预测对改善和控制拥堵有价值的情景。在这里，我们分析了当地的拥挤定价计划，热点定价，附加费的车辆穿越拥挤的路口。建议的税收计算从估计的演变在地方一级的拥堵，和预期的用户响应的税收（弹性）。考虑到实际交通数据，城市道路网络的结果表明，拟议的热点定价方案将比目前的机制更有效地缓解城市地区的拥堵，并为城市地区的可持续拥堵铺平道路。
2018-04-26 cs.CY physics.soc-ph
Road Network Evolution in the Urban and Rural United States Since 1900
公路网是城市、城镇和村庄等人类住区的一个关键组成部分，可调节污染和拥堵以及经济发展。然而，人们对农村和城市道路网的长期发展轨迹知之甚少。我们利用新的空间数据源来重建和分析自1900年以来美国850多个城市和2,500多个县的道路网络。我们的分析揭示了城市内部和美国境内道路结构的显着变化。尽管这些网络的演变各不相同，但也有共同之处和明显的地理模式。这些结果在整个农村-城市连续体中持续存在，因此不仅仅是城市加速增长的产物。这些研究结果完善和扩展了现有的知识，并阐明了城市和农村规划政策的必要性，包括对新发展趋势的批判性评估。
2022-03-16 nlin.AO physics.soc-ph
Effects of Bottlenecks on Vehicle Traffic
交通挤塞通常出现在瓶颈地带的上游，例如隧道。拥挤表现为走走停停的波浪和高密度的均匀流。我们使用耦合地图最优速度模型对具有瓶颈的交通流进行了模拟。瓶颈被表示为具有速度降低的路段。瓶颈中的速度降低控制了走走停停波的出现。建立了瓶颈效应的唯象理论。
2006-09-28 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Non-recurrent Traffic Congestion Detection with a Coupled Scalable Bayesian Robust Tensor Factorization Model
School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology（北京理工大学机械工程学院）；School of Transportation Engineering, Southeast University（东南大学交通工程学院）；Faculty of Momenta（Momenta学院）；McGill University（麦吉尔大学）；University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）
非重现性交通拥堵（NRTC）通常会给通勤者带来意想不到的延误。因此，以实时的方式准确地检测和识别NRTC是至关重要的。道路交通检测器和环路检测器的发展为研究人员提供了大规模的多变量时空交通数据，为深入研究非线性交通流控制提供了条件。然而，它仍然是一个具有挑战性的任务，构建一个分析框架，通过该框架可以有效地表示和利用多变量交通信息的自然时空结构特性，以更好地理解和检测NRTC。在本文中，我们提出了一种新的分析训练免费框架的基础上耦合可扩展贝叶斯鲁棒张量分解（耦合SBRTF）。该框架可以通过共享相似或相同的稀疏结构来耦合多变量交通数据，包括交通流量、道路速度和占用率。而且，它自然地捕获的高维时空结构特性的交通数据的张量因式分解。该框架的共享稀疏结构包含了足够丰富的NRTC信息，其条目揭示了NRTC的分布和大小。而框架的低秩部分则将总体期望交通状况的分布作为辅助产品来表达。在真实交通数据上的实验结果表明，该方法在NRTC检测中的性能优于耦合贝叶斯鲁棒主成分分析（耦合BRPCA）、秩稀疏张量分解（RSTD）和标准正态偏差（SND）.当只利用工作日的交通数据时，所提出的方法表现得更好，因此可以为日常通勤者提供更精确的NRTC估计。
2020-05-10 cs.CV cs.LG physics.soc-ph
On How Traffic Signals Impact the Fundamental Diagrams of Urban Roads
本研究针对交通信号对城市道路基本图的影响问题，提出将传统基本图参数建模为信号方案因素函数的简约公式，经盐湖城道路数据验证，深化了信号设置对拥堵模式影响的认知。
2025-01-10 cs.ET eess.SP physics.soc-ph
Optimally coordinated traffic diversion by statistical physics
道路事故或维修往往导致道路堵塞，造成严重的交通拥堵。道路封锁后的改道路线往往是个别决定的，没有协调。在这里，我们采用统计物理学中的空腔方法来获得分析结果和优化算法，以最佳地转移和协调道路阻塞后的个别车辆路线。根据阻塞道路的数量和位置，我们发现，可以有一个显着的变化，在个别车辆的行驶路径，并在平均行驶距离和成本大幅增加。有趣的是，对于某些改道交通的情况，旅行距离减少，但旅行成本增加。通过比较具有不同拓扑结构和连通性的网络，我们观察到替代路线的数量在抑制道路阻塞后的旅行成本增加方面起着至关重要的作用。我们测试了我们的算法，使用英格兰的高速公路网络，发现协调分流可以抑制高达66 $\%$在研究的情况下，旅行成本的增加。这些结果揭示了道路阻塞后最优协调交通分流所带来的优势。
2021-03-26 cond-mat.stat-mech nlin.AO physics.soc-ph
Congestion transition on random walks on graphs
本文通过图上随机游走模型研究交通拥塞形成，利用最大熵原理解析负载分布，并发现同步动力学下熵力导致拥塞聚类，揭示负载波动作为拥塞前兆的普遍规律。
2024-05-25 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Optimal-Control Suggestion for Congestion on Freeways using Data Assimilation of Distributed Fiber-Optic Sensing
NEC Corporation（日本电气株式会社）；Central Nippon Expressway Company Limited（中日本高速公路股份有限公司）
本文提出利用分布式光纤传感数据同化实现高速公路拥堵的最优控制方法，通过多目标优化实时监控数据，提升通行能力和缓解拥堵，验证了变量速度限制和流入控制在不同交通状态下的效果。
2026-04-28 cs.SY eess.SY physics.soc-ph
Scale-free congestion clusters in large-scale traffic networks: a continuum modeling study
The University of Tokyo（东京大学）；Hokkaido University（北海道大学）；Toyota Central R&D Labs., Inc.（丰田中央研究所）
本文研究了大规模交通网络中拥堵簇的无标度特性，通过连续模型分析发现拥堵簇大小遵循幂律分布，并揭示了有限尺寸缩放特性。
2026-07-01 cond-mat.stat-mech math-ph math.MP
