一种基于启发式算法的区域禁货道路划定方法与流程

本发明属于交通运输规划与管理领域。具体涉及一种基于启发式算法的区域禁货道路划定方法。

背景技术：

人口的持续涌入带来的是郊区城镇呈现“城市化”特征，土地开发强度不断加大，建设用地突破旧有的城镇范围，持续向外扩张。在此过程中，城郊道路交通特征发生显著变化。由于道路沿线用地类型发生变化，原本承担了大量过境交通的城郊道路逐渐承担短途交通，客、货交通混行现象日益严重，交通事故频发的同时也带来了噪音、尾气污染等问题，严重影响了城镇居民的正常生活。

解决上述问题的关键在于合理划定禁货区域，将客、货运交通从空间上有效分离。越来越多的郊区城镇政府也意识到这一点，着手实施禁货政策。例如，2018年12月天津市西青区张家窝镇开始对部分区域实施中重型货车分时段禁止通行的交通管制措施。

目前地方政府仅仅静态地针对一个相对完整区域实施禁货交通管制措施，对于如何科学地规划禁货区域并没有经过详细论证，所制定出的方案也存在不合理性。关于此方面的相关学术研究成果也较少。如果禁货区域过大，会无形中增加货车运输成本，而禁货区域过小，则无法有效降低货车通行所带来的社会成本(例如交通安全、环境污染等)，导致无法达到禁货的目的。

货车在不同路径通行，所带来的社会成本与自身的运输成本也随之不同。如何能够找到货车最优行驶路径成为划定区域禁货范围的关键问题。

基于上述原因，本发明创新性地基于启发式算法寻找货车行驶最优路径方案，进而根据得到的最优路径来划定区域禁货道路。

技术实现要素：

本发明所要解决的技术问题是，提供一种在客货交通混行条件下，快速划定某区域内需要实施禁货交通管制措施道路的方法。

本发明所采用的技术方案是：

一种基于启发式算法的区域禁货道路划定方法，包括以下步骤：

步骤一、将研究区域确定为郊区城镇范围内的路网；

步骤二、采用原始法对区域路网进行解析，将路网中的交叉口抽象为点，数量为m，点集合为g，并为每个点赋予编号，范围从1到m；将相邻的两点之间路段抽象为直线段，数量为n，并为每条路段赋予编号(i,j)，其中i∈(1～m-1)，j∈(2～m)，i＜j；然后在解析完的抽象路网上任意选取两点作为货车的出发地a和目的地b；

步骤三、以人口密度作为计算依据，对每条路段两侧的每种用地类型分别赋予评判值具体方法为：

第一步，首先统计出研究区域内所有用地类型，接着计算出每种用地类型范围内、某一工作日24小时内的平均人口密度，公式如下：

df＝pf/af

其中f∈(1～e)，e表示研究区域内所有用地类型个数；df表示第f种用地类型人口密度；pf表示第f种用地类型范围内、某一工作日全天每一个小时末的总人口数统计之和；表示第f种用地类型范围内、全天第q个小时末总人口数，q∈(1～24)；af表示第f种用地类型面积；

第二步，将各类用地平均人口密度按从小到大顺序排序，并分别与各类用地平均人口密度中的最小值dmin进行比值，最后将比值结果全部四舍五入取正整数，作为一辆货车行驶单位距离对不同用地类型产生的社会成本大小的赋值最小取1；

步骤四、计算货车行驶在ab之间编号为(i,j)的路段上行驶产生的社会成本，公式如下：

其中表示货车k在编号为(i,j)的路段上行驶所产生的社会成本；表示编号为(i,j)的路段上第f种用地类型所占据的道路长度；

步骤五、计算货车运输成本，公式如下：

其中表示货车k在编号为(i,j)的路段上行驶所产生的运输成本；g表示货车单位距离运输成本；ri,j表示路段(i,j)的长度；

步骤六、计算货车通行总成本，公式如下

c总＝c社+c运

其中c总表示所有货车从出发地a行驶到目的地b所产生的总成本；c社表示所有货车从出发地a行驶到目的地b所产生的社会成本；c运表示所有货车从出发地a行驶到目的地b所产生的运输成本；h表示货车总数；

步骤七、基于启发式算法生成货车行驶路径方案，具体过程如下：

设定货车k(k＝1,2，...，h)在行驶过程中，根据各条路段上的信息量决定行驶方向；用禁忌表tabuk(k＝1,2，...，h)记录货车当前已经过的点；表示货车k是否在路段(i,j)上行驶的概率；

其中，allowedk＝{g-tabuk}表示货车k下一步允许选择的点；α为信息式启发因子，α＝1；β为期望式因子，β＝4；τij为路段(i,j)上的信息量，其表达式如下：

ηi,j为启发函数，其表达式如下：

步骤八、应用wardrop系统最优原理将货车流量在步骤七中获得的路径方案中进行分配，寻找与路径方案中所有货车总的行驶时间最短的路径方案为最终选择的方案，然后计算出所有货车通行的总成本，所有货车总的行驶时间计算公式如下：

其中z表示路网中所有货车总的行驶时间；qi,j表示路段(i,j)分配的货车流量；表示出发点a到目的地b之间第d条路径的流量；r表示步骤七计算得到的路径总数；ti,j表示一辆货车在路段(i,j)的上的行驶时间，其表达式如下：

ti,j,0表示货车在路段(i,j)自由行驶所需要的时间；ci,j表示路段(i,j)的通行能力；表示路径-路段相关变量，其表达式如下：

本发明的一种基于启发式算法的区域禁货道路划定方法，在客货交通混行的条件下，可以快速划定某区域内需要实施禁货措施的道路。由于目前地方政府在实施禁货政策前不会对禁货实施范围进行科学论证，导致禁货范围存在不合理性，本发明创新性地提出一种寻找货车行驶总成本最低的路径方法，有助于科学划定禁货道路范围，提高禁货政策实施范围的科学性和合理性，从而有效分离客货运交通，最终改善道路交通安全水平。

附图说明

图1是本发明的一种基于启发式算法的区域禁货道路划定方法的技术流程图。

图2是本发明的一种基于启发式算法的区域禁货道路划定方法的路网简化图；

图3是采用本发明方法最终确定的路径示意图。

具体实施方式

下面结合实施例和附图对本发明加以详细说明。

本发明的一种基于启发式算法的区域禁货道路划定方法，包括如下步骤：

步骤一、将研究区域确定为郊区城镇范围内的路网。

步骤二、采用原始法对区域路网进行解析，将路网中的交叉口抽象为点，数量为m，点集合为g，并为每个点赋予编号，范围从1到m。将相邻的两点之间路段抽象为直线段，数量为n，并为每条路段赋予编号(i,j)，其中i∈(1～m-1)，j∈(2～m)，i＜j。通过变换，将现实的道路网络便抽象为抽象网络。然后在解析完的抽象路网上任意选取两点作为货车的出发地a和目的地b。

区域路网解析过程可以参考s.porta等人于2006年发表的论文《thenetworkanalysisofurbanstreets:aprimalapproach》。

步骤三、以人口密度作为计算依据，对每条路段两侧的每种用地类型分别赋予评判值具体方法为：

第一步，考虑到货车通行社会成本主要以影响用地内人口活动为主，因此以人口密度作为计算依据。首先统计出研究区域内所有用地类型，接着计算出每种用地类型范围内、某一工作日24小时内的平均人口密度，公式如下

df＝pf/af

其中f∈(1～e)，e表示研究区域内所有用地类型个数；df表示第f种用地类型人口密度；pf表示第f种用地类型范围内、某一工作日全天每一个小时末的总人口数统计之和；表示第f种用地类型范围内、全天第q个小时末总人口数，q∈(1～24)；af表示第f种用地类型面积。

第二步，将各类用地平均人口密度按从小到大顺序排序，并分别与各类用地平均人口密度中的最小值dmin进行比值，最后将比值结果全部四舍五入取正整数，作为一辆货车行驶单位距离对不同用地类型产生的社会成本大小的赋值最小取1，最大不限。

所述的的大小只与用地类型有关，其值越大，产生的社会成本也越大。

步骤四、计算货车行驶在ab之间编号为(i,j)的路段上行驶产生的社会成本，公式如下：

其中表示货车k在编号为(i,j)的路段上行驶所产生的社会成本；表示编号为(i,j)的路段上第f种用地类型所占据的道路长度。

步骤五、计算货车运输成本，公式如下：

其中表示货车k在编号为(i,j)的路段上行驶所产生的运输成本；g表示货车单位距离运输成本；ri,j表示路段(i,j)的长度。

步骤六、计算货车通行总成本，公式如下

c总＝c社+c运

其中c总表示所有货车从出发地a行驶到目的地b所产生的总成本；c社表示所有货车从出发地a行驶到目的地b所产生的社会成本；c运表示所有货车从出发地a行驶到目的地b所产生的运输成本；h表示货车总数。

步骤七、基于启发式算法生成货车行驶路径方案。

从整个路网中寻找c总值最小的路径工作量较大，需要对每条路径遍历计算。运用启发式算法可以生成允许货车行驶的路径，减小工作量，路径方案以外的道路即为禁货道路。具体过程如下：

设定货车k(k＝1,2，...，h)在行驶过程中，根据各条路段上的信息量决定行驶方向。这里用禁忌表tabuk(k＝1,2，...，h)来记录货车当前已经过的点。根据启发式算法的原理，在行驶过程中，货车根据各条路段上的信息量及路径启发信息计算行驶概率。表示货车k是否在路段(i,j)上行驶的概率。

其中，allowedk＝{g-tabuk}表示货车k下一步允许选择的点；α为信息式启发因子，表示路径的相对重要性，反映货车在行驶过程中c社对其路径选择所起的作用，其值越大，则该辆货车越倾向于选择社会成本小的路段；β为期望式因子，表示c运的重要性，其值越大，则该辆货车越倾向于选择运输成本小的路径；τij为路段(i,j)上的信息量，其表达式如下：

ηi,j为启发函数，其表达式如下：

该启发函数表示货车从点i行驶到点j的期望程度。对于货车k而言，越小，则ηi,j越大，也就越大。

α和β为预先设置的参数，用来控制信息量和启发信息的权重关系。当α＝0时，算法演变成传统的随机贪婪算法，最邻近点被选中的概率最大；当β＝0时，货车只根据信息量确定路径，算法将快速收敛，这样构建出的最优路径往往与实际目标有着较大的差异，算法的性能比较糟糕。本发明中设置α＝1，β＝4。

本算法具体可以参见《蚁群算法原理及其应用》(段海滨，2005年)。

步骤八、应用wardrop系统最优原理将货车流量在步骤七中获得的路径方案中进行分配，寻找与路径方案中所有货车总的行驶时间最短的路径方案为最终选择的方案，然后采用步骤六中的货车通行总成本公式计算出所有货车通行的总成本，所有货车总的行驶时间计算公式如下：

其中z表示路网中所有货车总的行驶时间；qi,j表示路段(i,j)分配的货车流量；表示出发点a到目的地b之间第d条路径的流量；r表示步骤七计算得到的路径总数；ti,j表示一辆货车在路段(i,j)的上的行驶时间，其表达式如下：

ti,j,0表示货车在路段(i,j)自由行驶所需要的时间；ci,j表示路段(i,j)的通行能力。表示路径-路段相关变量，其表达式如下：

实例分析

为了验证本发明的一种基于启发式算法的区域禁货道路划定方法的实用性，本发明选取经典路网siouxfalls路网为研究对象进行测试，选出货车通行成本最短路径。实例中将siouxfalls路网解析成抽象网络，总共n＝37条路段、m＝24(包括点a、b)个点以及14个地块(见附图2)，总共有f＝6种用地类型。实例假定货车数量为h＝1000辆，出发地为a，目的地为b，货车每公里运输成本为2。每个地块用地类型及赋予每种用地类型的评判值如表1所示。每条路段长度及根据道路两侧用地类型所统计的评判值如表2所示。

表1实例路网每条路段长度及路段评判值统计结果

表2实例路网用地类型及评判值

运用本发明的一种基于启发式算法不断生成路径方案，经过500次的迭代计算，生成货车行驶路径方案(见附图3)，路径方案以外的道路即为禁货道路；然后根据wardrop系统最优原理，在路径方案中分配货车流量，其中附图3中a-2-3-4-6-13-14路径分配交通量515辆，a-1-5-9-12-14路径分配交通量485辆。