基于改进遗传算法的可变信息标志选址优化研究

随着城市化进程的不断加快,交通拥堵已成为亟待解决的社会问题,实践表明可变信息标志(VMS)布设位置对于诱导拥堵路段上的交通流量、缓解交通拥堵、提高整个交通诱导系统的效率至关重要.在考虑道路交通流量、交通拥堵指数以及可变信息标志发布信息的衰减程度对VMS选址影响的基础上,考虑可替代路径的诱导比率、绕行时间以及布设VMS所需的成本对VMS选址的影响,然后综合VMS的效用和总成本2个因素,采用最大效用与最小成本之比的形式构建了VMS选址优化的双目标规划模型,分别采用传统的遗传算法和改进的遗传算法对构建的模型进行求解,最后以西安市南二环路为例进行实例分析.结果表明,当设置4块VMS时效果最好,最优布设路段为10,13,15,17.与传统的遗传算法相比,改进的遗传算法陷入局部收敛的次数由21次减小到6次,且收敛速度更快;模型的最优解与现状VMS的布设情况相比函数适应度值更大,表明其布设效果更好,验证了模型的有效性.      

基于行程时间和路口延误的网络VMS选址算法

路段车辆行程时间和交叉口延误共同构成路径的综合阻抗,通过实际路段车辆行程时间和交叉口延误的交通数据计算路网的路径阻抗,以路网效用函数最大化为优化目标,在比较各种选址方案目标函数的基础上,选取效用函数值最大的方案作为实施方案.采用北京市西直门桥至复兴门桥之间的实际路网作为算例,经计算,其结果与实际情况吻合较好,并与该区域的VMS建设趋势一致.     

高速公路路径标识站选址优化模型与算法研究

为了解决车辆多义性路径问题,高速公路路网中常设置标识站来精确获取车辆路径信息。在实际高速公路网中,要么在路网中所有环路段上布设标识站,造成资源浪费现象,或者布设的标识站不足,直接采用最短路的方式拆分通行费用,造成费用拆分不合理现象。因此对高速公路路网中多义性路径标识站的选址优化问题开展研究,在解决多义性路径基础上,实现标识站建设费用最小。为了研究高速公路标识站选址优化问题,以高速公路路网为基础,采用基于生成树-蚁群算法对标识站选址布局问题进行优化分析。首先,根据图论中生成树理论,确定出标识站的最少布设数量与多种选址布局方案。其次,建立了以高速公路标识站所在路段车流量最小且该路段里程最长的多目标多义性路径标识站选址优化模型,并设计了基于蚁群算法的大型高速公路路网多义性路径标识站选址优化算法的求解步骤。最后,通过算例分析,以3组不同权重值分析对比验证该模型的适用性。结果表明该模型可以用来解决高速公路标识站选址优化问题,并且能有效实现高速公路多义性路径标识站的最优选址布局。     

优化路网覆盖效率的高速公路救援点选址模型

针对高速公路救援点选址问题,以优化救援点对路网全局的覆盖效率为目的,建立了救援点选址模型。采用有向图描述救援点对各路段的双向全程覆盖及救援车绕行问题,通过分析救援点布局与路网拓扑结构对各路段的救援响应时长的影响,构建了考虑救援车绕行时间的基于路段的救援响应时间计算公式,然后以优化救援点对路网全局的覆盖效率为目的,分别建立了常驻救援点和备勤救援点两类选址模型。实验结果表明:与传统选址模型相比,提出的选址模型能更准确地衡量各路段的救援响应时间,给出路网全局覆盖效率更优的选址方案。     

基于图论与矩阵论的交通检测器布设新方法

为了获取各路段的交通流量,解决任意路网的交通检测器布点问题,提出了一种基于图论与矩阵论的交通检测器布设方法.从图论的角度出发,给出了顶点的度数、平衡点与非平衡点的定义;利用平衡点的平衡公式,提出交通量关系矩阵,计算出布设交通检测器的路段的数量;提出2条交通检测器的设置原则来进行交通检测器的设置;最后从矩阵运算推导出未对于设置交通检测器的路段,其交通流量的计算方法.该方法能在任意路网上进行交通检测器的优化布设.算例选取兰州市西关什子附近的路网,结果验证了所提出方法的有效性与可操作性.     

区域高速公路网络交通事件传感器布设方法研究

针对如何使用有限的传感器而获得最大的事件检测效益的问题,依据区域高速公路网络拓扑特点,充分利用匝道以及出入口的重要特性,以常规的最短路径算法为基础研究了一种交通事件传感器的优化布设方法,以高速公路网络行程时间标准差作为优化目标,在充分利用现有资源前提下,分别布设和优化路段和出入口事件检测器,形成两层结构的事件检测传感器网络体系。并以上海市高速公路网为例进行了实例应用分析。结果表明,依据合适的优化方法可以确定传感器最佳布设位置和数量,同时结合高效的交通事件检测算法,可以全面提升交通事件检测技术。     

一种新型城市快速网交通诱导系统的研发和应用

介绍了一种新型的基于可变信息标志（VMS）的网络级城市快速路交通诱导系统的设计方法。该系统是一个由“重要决策点图形式VMS”、“次要节点图文混合式VMS”、以及“地面一般道路VMS”三类VMS组成的VMS系统。文章在归纳VMS系统设计流程基础上，重点介绍了VMS的路网布局和功能设计、显示格式和显示技术的确定、VMS设立位置（前置距离）的确定、图形式VMS的面板设计和交通信息发布策略等关键技术，最后给出系统的应用实例，说明该新型交通诱导系统的应用效果。可供交通管理部门规划、设计城市快速路网交通诱导系统参考。     

北京市VMS布局规划设置研究

从北京市交通发展的现状出发,分析VMS（可变情报板,Variable Message Signs）布局设置存在的不足,结合北京市道路建设智能化交通安全管理设施设置指导意见,综合运用节点重要度方法和交通区位线理论,研究并构建VMS布局规划设置优化模型——路段重要度模型,在此基础上研究北京市VMS布局设置规划方案,并为其他城市的VMS规划建设提供参考依据。     

一种新型城市快速路网交通诱导系统的研发和应用

介绍了一种新型的基于可变信息标志(VMS)的网络级城市快速路交通诱导系统的设计方法。该系统是一个由“重要决策点图形式VMS”、“次要节点图文混合式VMS”、以及“地面一般道路VMS”三类VMS组成的VMS系统。文章在归纳VMS系统设计流程基础上,重点介绍了VMS的路网布局和功能设计、显示格式和显示技术的确定、VMS设立位置(前置距离)的确定、图形式VMS的面板设计和交通信息发布策略等关键技术,最后给出系统的应用实例,说明该新型交通诱导系统的应用效果。可供交通管理部门规划、设计城市快速路网交通诱导系统参考。     

区域交通分流路网设计的双层优化模型及算法

针对区域路网交通分流技术中的分流路网优化与选择问题,分析了分流路网与基础路网的关系,确定了分流成本的构成与量化方法,在此基础上提出了以分流成本最小化为上层目标、以用户均衡为下层目标的区域交通分流路网设计的双层优化模型,进而给出了考虑路网拓扑结构完整性和反Braess假定的模型启发式求解方法,并对算法的效率进行了分析.最...     

交通探测车的样本量模型

全面回顾了探测车样本量问题的研究,分析了现有模型中的不足,并从路段和路网两个层面探讨了交通探测车样本量问题.将路段样本量问题归结为一个有限总体的无放回简单随机抽样问题,并给出了修正的路段样本量模型.结果表明,修正的路段样本量模型确定的最小样本量小于现有的模型.引入了路网覆盖率,给出了路网样本量的通用模型,该模型将路段样本量和路网样本量统一起来.以国内某大城市出租车GPS数据为例,建立了在不同的时段特征和路段样本量要求下,路网覆盖率与探测车总数量之间的函数关系.     

VMS交通可变信息标志与静态标志的协调设置分析

在对VMS交通可变信息标志与静态标志的差异和互补性分析及道路网和交通流信息需求特性分析的基础上,对VMS交通可变信息标志与静态标志的协调设置进行了探讨,为二者的协调设置提供了依据。     

基于局部路网空间结构特征的无检测器路段交通流预测方法

城市路网中存在大量尚未布设交通检测器的路段，其交通流数据难以获取，不利于开展精准路网管理，为此提出了利用局部路网空间结构特征预测无检测器路段交通流量的方法。基于有检测器路段的海量交通流数据，分析局部路网空间结构特征与路段交通流量之间的相关性；根据路网拓扑关系使用多元线性回归算法估计所有的有检测器交叉口交通流分配权重，并使用多元线性回归算法进一步挖掘局部路网空间结构特征对交通流分配权重的影响；结合空间特征影响度系数、无检测器路段所在的局部路网的空间结构特征及相邻路段的交通流，对无检测器路段进行交通流预测。实验结果表明，路段道路类型、相邻路段数量及相邻路段道路类型这3类局部路网空间结构特征与路段交通流量相关性显著，采用基于空间特征影响度系数对局部路网中只有单个相邻上游和具有多个相邻上游的无检测器路段进行预测，发现其平均误差分别在8%和22%左右。      

基于双层规划模型的应急救援调度与路径选择集成优化

城市中突发事件发生后,为有效降低财产损失和人员伤亡,减少应急救援在调度和路径选择等环节的响应时间损失,保障应急救援任务顺利完成,需要对各类应急救援交通资源进行合理调度,并在起讫点间根据路网实时交通状态,动态选择行驶路径,减少其路段行程时间。在多目标应急救援调度和最优路径选择目标分析的基础上,提出了一种考虑不同类型应急车辆调度和最优路径选择的双层规划的集成优化模型。在上层模型中,主要考虑应急救援车辆的调度费用成本,通过最小化应急救援车辆的固定成本、容量成本和时间成本,来确定不同类型应急车辆的出救位置和相应出动车辆数;下层模型中,主要考虑应急救援车辆的路径在途行程时间,通过最小化动态路网下应急救援的路段行程时间和信号延误时间来确定救援通过的路径,并根据固定的时间间隔动态更新路网的交通状态,使救援车辆尽可能选择避开交通拥堵的路段行驶,从而更快速到达目的地。案例分析结果表明,基于双层规划的应急车辆调度和路径选择集成模型与仅考虑调度或路径选择的模型相比,总调度成本降低了2.67%,总在途行程时间减少了21.05%,路径选择中能有效降低通过沿线拥堵道路的比例,表明模型具有很好的适用性和实用价值。     

考虑环境影响的分流路网设计双层规划模型

研究了考虑环境影响的分流路网设计问题的双层优化模型。其中，上层模型以系统出行总时间最小，CO排放最小为优化目标，并以路段最大饱和度为约束，下层模型为确定性需求下Logit型随机用户均衡配流模型。使用是否选择道路用于分流作为决策变量，将道路网络离散化，设计了基于MSA-Dail的遗传算法对模型进行求解，并利用Nguyen&Dupuis网络对模型和算法进行了验证。研究结果表明：相比于不考虑CO排放，考虑CO排放影响下所设计的分流路网能够减少2 760 g的CO排放以及145 h的出行时间。同时，还求得了客车和货车的分流路网，并给出了各个路段上客车和货车的交通量。此外，通过对OD出行需求的敏感性分析，发现OD出行需求大小对分流路网决策方案的设计有较大的影响，在实际分流路网设计时，应尽可能获取准确的OD出行需求，并针对高峰期和平峰期设计不同的分流方案。     

基于一种交通状态系数的城市路网交通状态评价研究

针对以往城市路网交通状态评价研究中大多从中观角度将路口归入路段而忽略了交叉口对路网交通状态影响的问题,选取交叉口进口饱和度和路段平均行程速度作为路网状态评价的基本参数,将宏观路网交通状态评价与微观交通状态分析相结合,定义了一种新的路网交通状态系数,作为交通畅通行驶的阻抗,研究确定了路网交通状态系数临界值,提出了一种新的...     

基于移动治超模式的农村公路治超站选址

为有效治理农村公路上的超载运输现象,提出了治超车以治超站为基地、携带便携式检测设备对路网内的车辆进行称重检测的移动治超模式。当治超站数量和治超车数量都确定时,为最大化治超站和治超车的治超效果,需优化治超站的空间分布与治超车的巡游路径。为此,先根据超载路段的空间分布,将所有超载路段离散为点组成了治超站选址的初始候选点集。为压缩初始候选点集的规模,建立了治超站选址的评价指标体系,结合层次分析法和聚类分析法对初始候选点集进行筛选,得到了治超站选址的最终候选点集合。再以治超车巡游路径上的货车流量最大为目标,构建了治超站选址-治超车路径优化模型,并设计了改进的蚁群算法对模型进行求解。最后基于贵阳农村公路的现状数据实施了案例分析。结果表明:最优方案下的治超站被选在超载运输现象明显的地区,治超车的巡游路径不仅覆盖了货车流量大的城镇主要通道,而且经过多条超载运输密集的公路;最优选址-路径方案可以保证治超车能有效截获到超载货车,从而验证了模型和算法的可行性;移动治超效率的计算结果表明了最优选址-路径方案的治超效率理想,管理者可以按照本研究提出的方法实施治超站的空间布局决策和治超车的巡游路径决策。     

西安市城市道路指路标志标准化设计研究

为了向道路交通参与者提供准确、及时的路径引导信息,针对西安市指路标志存在的版面形式不统一、设置位置混乱等问题,基于道路网络结构与等级、交叉口流量与性质,从信息选取、汉字高度、版面内容、支撑方式及点位设置等角度出发,提出了西安市城市道路指路标志系统化设计方法.以期使城市道路交通指路标志系统更加完善,以保障城市道路交通标志对交通流的引导与路网的交通功能相符合.     

基于实时交通信息的行程时间估算及路径选择分析

路段行程时间的估计和预测是诱导系统的关键技术之一。由于路网参数不断变化,路段行程时间的估计必须满足实时性的要求。以城市交通控制系统的基本设施为基础,根据我国城市交通目前的发展状况,分析了影响路段行程时间的各种因素和路段行程时间的组成。利用设置在路段上的车辆自动检测装置搜集到的实时交通流信息,并结合随机服务系统的相关理论建立了城市道路路段行程时间的动态计算模型,提出了一种具有真实最短路径意义的实时动态最短路径选择的方法。     

应急条件下区域路网行程时间可靠性研究

为了研究应急条件下的区域路网可靠性,建立绍兴市区域路网Vissim仿真模型并进行校准.提出基于交通仿真和蒙特卡洛方法的应急条件下路段行程时间计算模型并结合实测与仿真数据对模型进行修正,并分析路网拓扑空间关系依次建立应急条件下路径、OD对、路网行程时间可靠性模型.量化分级行程时间可靠性,对绍兴市典型路段和典型区域进行仿真与评价分析.研究结果表明,路网行程时间可靠性随应急事件的降低而降低,当越城区和诸暨市应急事件等级由正常降至一级,路网行程时间可靠性由0.519和0.534降低至0.201和0.173.同等应急条件对同一地区不同区域路网存在差异性影响,同等应急条件下诸暨市的路网行程时间可靠性下降比相对于越城区高4.5% ~9.9%,主要由于其自由式路网交通疏散能力较差且非城区交通管理水平较低.