一种定位大规模交通网络中低效路段组合的方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于交通技术领域，具体涉及一种定位大规模交通网络中低效路段组合的 方法。
【背景技术】
[0002] 城市拥车量的急速上升，诱发城市交通日渐拥挤。然而土地资源是有限的，路网的 供给总是难以满足人们无限膨胀的出行需求，交通拥挤进一步发展为城市交通问题乃至环 境问题的重要症结，高效地发挥城市交通网络的通行效率成为城市交通领域的研宄热点。 长期以来人们常识性地认为新建道路总是对缓解拥挤有利，然而一种有悖常理的现象，即 "布雷斯悖论"现象则表明：在拓扑结构确定的网络中，当网络中的流量分配达到均衡时，增 加一条连边，改变该网络的拓扑结构，非但不会减少出行者的出行成本，反而增加该网络中 所有出行者的出行时间。这一现象为治理拥挤提供了新的思路，然而该现象只是由一个理 论模型推导出来的悖论。虽然不乏实例，但是还未在大规模的实际交通网络中进行仿真计 算，也没有提出如何快速有效的定位实际交通网络中造成路网效率难以充分利用的低效路 段组合。根据布雷斯悖论的描述，如果能准确定位交通网络中低效路段及其组合，不仅可以 减少不必要的新增道路建设，而且通过科学地管理既有道路的使用能有效的增加道路使用 者的出行效率，进而减少交通拥挤所带来的社会边际成本。
[0003] 但是，现有的方法存在如下问题：
[0004] 1)因缺乏必要的数据，对布雷斯悖论现象的研宄局限于理论模型，而未在大规模 实际交通网络中进行仿真计算，难以证明方法的可行性。
[0005] 2)低效路段组合的求解涉及组合优化问题，最优化为一类NP难问题。
[0006] 由此可见，有效的定位交通网络中的低效路段及其组合，为城市智能交通提供便 捷、准确的信息支持，为市政部门科学用地规划、道路建设提供经济、环保的决策依据，具有 非常重要的现实意义。
【发明内容】
[0007] 本发明提供了一种定位大规模交通网络中低效路段组合的方法，其目的在于，克 服现有技术中难以实时定位大规模交通网络中低效路段及其组合的问题。使得城市交通管 理者得以有效地实施道路限行措施以诱导出行者选择更经济的出行路径。其中，道路限行 措施是指合理的封闭路网中的低效路段或低效路段组合，限制其使用时间或使用者。
[0008] -种定位大规模交通网络中低效路段组合的方法，包括以下步骤：
[0009] 步骤一，获取城市道路交通网络数据，并构建城市道路交通网络，得到初始路网 G〇;
[0010] 所述城市道路交通网络由节点和节点之间有向的连接边组成，所述节点为道路交 叉口，所述节点与节点之间有向的连接边是指城市道路交通网络中的路段，所述路段包括 路段类型、自由行驶时间h、路段限速sl、路段容量C以及车道数数据；
[0011] 步骤二，基于居民的手机通讯数据，采集居民通勤出行的起终点信息，并对居民通 勤的起终点信息进行城市道路交叉口匹配；
[0012] 所述对居民通勤的起终点信息进行城市道路交叉口匹配是指将每个居民通勤出 行的起点和终点匹配到初始路网&中最近的道路交叉口，并以对应道路交叉口作为此出行 新的起点和新的终点；
[0013]步骤三，基于Wardrop平衡第一原理，求解初始路网h各路段车流量fi和行驶时 间h，计算该城市道路交通网络总的出行时间成本T
[0014] ti(fi) = tioXPKFACiX (1+a jX (TPFACX
【主权项】
1. 一种定位大规模交通网络中低效路段组合的方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一，获取城市道路交通网络数据，并构建城市道路交通网络，得到初始路网Gtl; 所述城市道路交通网络由节点和节点之间有向的连接边组成，所述节点为道路交叉 口，所述节点与节点之间有向的连接边是指城市道路交通网络中的路段，所述路段包括路 段类型、自由行驶时间h、路段限速sl、路段容量C以及车道数数据； 步骤二，基于居民的手机通讯数据，采集居民通勤出行的起终点信息，并对居民通勤的 起终点信息进行城市道路交叉口匹配； 所述对居民通勤的起终点信息进行城市道路交叉口匹配是指将每个居民通勤出行的 起点和终点匹配到初始路网Gtl中最近的道路交叉口，并以对应道路交叉口作为此出行新的 起点和新的终点； 步骤三，基于Wardrop平衡第一原理，求解初始路网Gtl各路段车流量f i和行驶时间t i，
ti(fi) = tioXPKFACiX (1+a jX (TPFACXfiZCi) p) 其中，n表示初始路网中有n条路段，i表示从I到n表示各路段的编号； ti(l是路段e i的自由行驶时间，C 1是指路段e ^勺容量；PKFAC i表示路段e i的高峰系数； TPFAC表示路网各时段通行能力的调整因子；Cii表示线性阻滞系数，0表示指数阻滞系 数； 在美国运输研宄委员会发表的NCHRP R印ort 365中，PKFAC在不同路段类型和限速下 分别取1. 〇、1. 3及1. 6, TPFAC在早高峰时段取值为0. 44,晚高峰时段取值为0. 37, a在不 同路段类型和限速下分别取0. 71、0. 83及0. 88, 0 = 6心和t i采用Frank-Wolfe算法求 解； 步骤四，穷举Gtl所有路段，基于Closer-Test方法，求解每个路段封闭后的出行时间成 本Ti，得到Gtl的低效路段集合M ; 所述路段或路段组合属性包括低效、必要以及关键； 其中，所述路段或路段组合属性为关键时，是指如果该路段或路段组合被封闭后，存在 至少一个出行者无法从起点到达终点； 所述路段或路段组合属性为低效或必要时，是指如果该路段或路段组合被封闭后，所 有出行者均能从起点到达终点； 所述路段属性为低效时，是指该路段61被封闭后，对应城市道路交通网络G 出行时 间成本 Ti-T < 〇;其中， 所述路段组合属性为低效时，是指该路段组合S被封闭后，对应城市道路交通网络Gs 总出行时间成本Ts-T < 〇 ;其中，H S表示被封闭的路段组合； 所述路段属性为必要时，是指该路段61被封闭后，对应城市道路交通网络G 出行时 间成本Ti-T > 0 ; 所述路段组合属性为必要时，是指该路段组合S被封闭后，对应城市道路交通网络Gs 总出行时间成本Ts-T > 0 ; 所述现状城市道路交通网络为初始状态Gtl，在初始状态的基础上每去除一个路段^或 路段组合S则生成一个新状态匕或G s。 步骤五，基于遗传算法，定位初始路网Gtl中的低效路段组合； 从初始路网Gtl的低效路段集合M中随机选取路段组合生成种群大小为Q的初始种群 P (O);总迭代次数为N ;第t次迭代生成种群为P (t)，O彡t彡N ;t = O时种群P (O)表示初 始解； 令适应度函数为：
Stw表示种群P(t)的第q个个体&(,;)表示封闭路段组合S tw时，城市道路交通网络 的总出行时间成本； 设定个体的交叉概率为P。，变异概率为Pm; 当到达迭代次数N时，以迭代过程中所得到的具有最小（Ts-T)值的个体作为Gtl的最佳 低效路段组合。
2. 根据权利要求1所述的一种定位大规模交通网络中低效路段组合的方法，其特征在 于，所述交叉概率P。和变异概率P m，分别按照以下公式计算：
其中，Pcl是适应度值小于平均适应度值个体的交叉概率，Pe2表示种群中具有最大适应 度值个体的交叉概率，Fmax为种群中的最大适应度值，F _为每代种群的平均适应度值，F #是 进行交叉的两个个体中较大的适应度值；Pml是适应度值小于平均适应度值个体的变异概 率，P m2是种群中具有最大适应度值个体的变异概率，F'是进行变异个体的适应度值。
3. 根据权利要求2所述的一种定位大规模交通网络中低效路段组合的方法，其特征在 于，从第一次迭代开始，每一代种群大小Q满足以下公式：
其中，5表示每个个体中包含的低效路段数量，m表示Gtl的低效路段集合M的路段总 数。
【专利摘要】本发明公开了一种定位大规模交通网络中低效路段组合的方法，基于城市道路交通网络和城市居民通勤交通中机动车出行的高峰小时出行量。按照Wardrop平衡第一原理，采用Frank-Wolfe算法求解在平衡条件下初始路网G0的总出行时间成本T；采用Closer-Test方法，遍历旧金山市城市道路交通初始网络G0的所有路段，标记各路段的属性，得到初始网络G0的低效路段集合M；最后，利用自适应遗传算法结合Closer-Test方法，定位网络G0中的低效路段组合；本方法采用自适应的遗传算法能快速地定位网络中的低效路段组合；使用手机通讯数据预测城市居民机动车出行信息能有效的解决大规模出行信息难以获取的问题。
【IPC分类】G06F19-00, G08G1-01, G06N3-12
【公开号】CN104821086
【申请号】CN201510274851
【发明人】孙黎, 凌溪蔓, 谭倩
【申请人】中南大学
【公开日】2015年8月5日
【申请日】2015年5月26日