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交通流量分配是交通规划中的一个重要环节。它将预测得到的OD交通量按照一定的规则分配到已知路网的各条路段上去，从而的道路网中各个路段的交通量和出行费用。
从交通流分配理论发展的整体上看，它经历了由静态分配（Static Traffic Assignment）到动态交通分配（Dynamic Traffic Assignment）两个历史阶段。静态交通分配理论从提出至今已有五十余年，发展较为成熟。静态交通分配理论提出的背景主要面对的是在城市交通规划领域的应用，其只需要反映平均的网络交通状态，并不需要详细描述交通流的动态交通特征。，然而随着社会的发展，城市交通拥堵日益恶化，而解决交通拥堵的关键之一是对交通需求时变性进行刻画的方法掌握。交通需求的时变性体现在OD矩阵上则表现出随时间变化的起伏特征。静态OD及静态交通分配无法描述这一时变特征。于是，动态OD这一全新概念被提及出来，基于动态OD的动态交通分配理论也应运而生。
本课题所研究的车路协同控制诱导一体化首先将证明自适应信号控制下，路网的整体效益并不能达到最优，或者偏离系统最优并将时变的交通出行合理分配到不同的路径上，验证其能够降低个人的出行费用或系统的总费用，使在现有公路设施的基础上提高道路总体的车辆通行能力，更为学校将来更好的研究智能交通打下基础。
1.2 论文摘要
本文认为，在一个简单的情况下，韦伯的方法和驾驶员路径选择决策之间的相互作用。使用韦伯斯特的方法,在这个例子中整体网络容量严重减少。这表明，在一般情况下，韦伯斯特的方法并不能最大化交通网络的容量。这个简单的案例分析表明一个信号设置政策将会使一个普通的交通网络容量最大化。
1.3 介绍
当前的信号设置政策，如韦伯斯特的方法（1958）或TRANSYT（交通网络研究工具）（罗伯森，1969）是基于路径选择不受所选择的信号设置影响的基本假设。当路径选择是明显被严重限制或者轻微拥堵时这样是合理的，但在一般情况下这样是不合理的。因此，自然的寻求信号设置政策，最佳路径选择，是司机们所要考虑的。
奥尔索普（1974）展示了在一个通用的框架下如何设置信号和平衡分配技术以解决这个问题。Smith（1974）向我们展示了在自然标准的引导下如何适当的选择在特殊情况下，一个简单的最优控制策略。
本文通过一个简单的例子表明，韦伯斯特的方法可以显著减少交通网络容量，这个例子也表明，控制策略可以最大化交通网络容量。
本文论证并激发了一些同行的想法，史密斯（1979），总体来说这两篇文章与贝克曼（1956）相似。
1.4 各算法代码
（1） 实现全有全无算法的代码。
public void Floyd_Washall()
/* 计算每对节点之间的最短距离和最短路径的函数，它是一种动态程序设计方案可解决可以存在负权边但无负回路的有向图G＝（V，E），每对结点间的最短路径问题，其运行时间为O（V3）。*/
{
int i, j, k;
for (i = 1; i <= n; i++)
for (j = 1; j <= n; j++)
{
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