交通仿真类别#
在交通研究中，根据仿真的详细程度，交通流模型被区分为四个类别。 在宏观（macroscopic）模型中，交通流是基本实体。微观（microscopic）模型模拟街道上每一辆车的移动，通常假设车辆的行为取决于车辆的移动物理能力和驾驶员的控制行为（参见 ChowdhurySantenSchadschneider2000）。 在SUMO中，使用的是Stefan Krauß开发的微观模型（参见 Krauss1998_1, Krauss1998_2），并扩展了一些进一步的假设。介观（Mesoscopic）仿真位于微观和宏观仿真之间。在此类仿真中，车辆移动主要使用排队方法进行模拟，单个车辆在这些队列之间移动。亚微观（Sub-microscopic）模型像微观模型一样对待单个车辆，但通过将其划分为更细的子结构来进行扩展，例如描述发动机转速与车速的关系或驾驶员偏好的换挡动作。这允许进行比简单微观仿真更详细的计算。然而，亚微观模型需要更长的计算时间，这限制了可仿真网络的大小。
图：不同的仿真粒度；从左到右：宏观、微观、亚微观（圆圈内：介观）
在空间连续（space-continuous）仿真中，每辆车都有一个由浮点数描述的特定位置。相比之下，空间离散（space-discrete）仿真是元胞自动机。它们将街道划分为单元格，在模拟街道上行驶的车辆从一个单元格“跳”到另一个单元格。
图：空间连续（上）和空间离散（下）仿真的区别
几乎每个仿真软件包都使用其自己的车辆移动模型。几乎所有模型都是所谓的“跟驰模型（car-following-models）”：其中驾驶员的行为取决于其与前方车辆的距离以及该前导车辆的速度。
用户分配#
显然，每个驾驶员都试图通过网络使用最短路径。但是当所有人都试图这样做时，一些道路——主要是主干道——将会变得拥堵，从而降低使用它们的收益。交通研究中已知解决此问题的方法称为用户分配（user assignment）。为了解决这个问题，有几种可用的方法，SUMO使用Christian Gawron开发的动态用户分配（dynamic user assignment, DUA）方法（参见 Gawron1998_1）。