基于强化学习的城轨信息发布策略研究

通过信息发布影响乘客选择行为进而改变路网客流分布，是从需求侧缓解拥堵问题的重要手段之一.本文提出基于强化学习的城市轨道交通信息发布策略生成方法，根据路网各区间客流满载率提取系统状态，再根据系统状态在学习器生成由各OD推荐路径组成的信息发布动作，对乘客进行信息发布；通过发布信息后路网系统状态变化，评估获得实施信息发布动作的奖励值.依托城市轨道交通客流分布动态仿真系统，使用 Q- learning 算法进行训练，获得最优信息发布策略.以实际路网为例进行算例验证，通过对比有无信息发布情景得到，在有信息发布情景下路网客流拥堵情况得到了较大缓解.     

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城市轨道交通网络客流时空分布特征是网络化协同运输组织的基础与核心.本文在系统分析城市轨道交通乘客出行行为的基础上,基于Multi-Agent建模技术,构建了网络客流分布动态仿真模型,应用该模型模拟乘客的网络出行过程,统计分析得到路网的客流分布特征.该模型既能反映乘客网络出行行为全过程,又能满足大规模路网仿真需求.最后,开发了城市轨道交通网络客流仿真系统,通过北京市轨道交通网络的实际数据对模型和算法进行验证.     

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以城市轨道交通网络化运营为背景,针对城市轨道交通客流分布时空不均衡特性,提出基于基尼系数定量化评价城市轨道交通客流分布均衡性的方法.通过洛伦兹曲线和基尼系数方法对我国某城市轨道交通客流均衡性进行实证分析和探讨.通过实例验证,证明运用基尼系数对城轨客流均衡性进行定量评价的方法简单快捷,能够面向不同的路网对象进行评价,为城轨交通运力配置提供辅助决策支持,对提高资源使用效率、满足乘客需求具有一定的指导意义.     

基于可控性的城市轨道交通客流控制车站识别方法

为进一步拓展可控性理论在城市轨道交通客流控制领域的应用,首先根据相邻车站间进出站客流和断面客流的关系,论证城市轨道交通客流网络为线性时不变系统,证明可控性理论在城市轨道交通网络上的适用性.基于严格可控性框架和滞留人数为核心的子网生成策略,得到客流控制车站的识别方法.进一步地,引入机器学习领域的相关评价指标评估该方法的效果.研究结果表明:平峰时段北京市城市轨道交通网络的可控性为0.043,意味着该时段的网络状态较为稳定,无需采取客流控制措施;高峰时段,识别方案在拥堵生成到消散的过程中,更加侧重于对线网中心车站的控制.通过识别方法得到的客流控制方案与实际客流控制方案的吻合度最高可达70％.当两种方案控制车站的数量相同时,识别方法得到的客流控制方案更加侧重于对城市西部和中心区域的站点进行控制.     

基于可控性的城市轨道交通客流控制车站识别方法

为进一步拓展可控性理论在城市轨道交通客流控制领域的应用,首先根据相邻车站间进出站客流和断面客流的关系,论证城市轨道交通客流网络为线性时不变系统,证明可控性理论在城市轨道交通网络上的适用性.基于严格可控性框架和滞留人数为核心的子网生成策略,得到客流控制车站的识别方法.进一步地,引入机器学习领域的相关评价指标评估该方法的效果.研究结果表明:平峰时段北京市城市轨道交通网络的可控性为0.043,意味着该时段的网络状态较为稳定,无需采取客流控制措施;高峰时段,识别方案在拥堵生成到消散的过程中,更加侧重于对线网中心车站的控制.通过识别方法得到的客流控制方案与实际客流控制方案的吻合度最高可达70％.当两种方案控制车站的数量相同时,识别方法得到的客流控制方案更加侧重于对城市西部和中心区域的站点进行控制.     

城市轨道交通站间距优化研究

通过对受站间距影响的城市轨道交通相关指标分析,学习并借鉴国内外城市轨道交通站间距优化方面的成功经验及研究方法,以实际数据作为基础,首先对客流分布和乘客出行时间这两个影响因素进行分析,通过分析认为城市轨道客流随着乘坐距离的变化存在着一个先增后减的函数变化;根据对客流分布以及乘客出行时间的分析,将乘客出行时间成本转化成经济效益指标,将票价收入标准与客流分布进行结合得到地铁票价收入的经济效益;之后结合乘客出行时间的经济效益和票价收入的经济效益按照总收益最大化建立城市轨道交通站间距优化模型,并实施优化计算,碍到理论上的最优站间距.     

基于时空路径推算的城轨网络客流分配方法

针对城市轨道交通客流分布推算问题,根据自动客票采集系统（AFC）数据和列车时刻表数据,提出基于乘客出行时空路径推算的网络客流分配方法.首先,利用前述两类数据估算乘客出行时间参数;其次,使用基于插点法的可行路径搜索算法得到全网各OD (origin–destination)对的可行路径集合;再次,基于乘客进出站刷卡信息、列车时刻表数据及匹配的可行路径集合,构建乘客有效出行路径集和列车集的推算模型,获得有效出行结果集;进一步,结合所得有效结果集合与列车载客量限制,并根据列车时刻表完成列车运行推演,确定唯一的有效出行路径和所乘列车;最后,设计开发基于C#语言的城市轨道交通网络客流推算系统,对某城市轨道交通工作日客流数据进行案例研究.结果表明：客流推算系统所得的断面客流推算值与运营参照值的平均差异上、下行分别为2.03%、3.90%;列车满载率变化趋势符合线路路由特点;早晚高峰时段换乘站的换乘客流来源站点固定,但早高峰来源量比例较晚高峰稳定.     

可变信息屏对北京市交通拥堵缓解的评价研究

可变信息屏（VMS）为缓解大城市交通拥堵提供了一种有效途径,它通过发布诱导信息来均衡路网上的交通需求.为了评价VMS对缓解交通拥堵的效果,本文通过数据挖掘方法建立了一种通用评价模型.所用数据包括由北京市VMS系统和道路检测器得到的VMS历史发布信息和道路交通流数据,这些数据能够真实地反映路网中的交通状况.通过比较诱导信息和提示信息下的拥堵缓解效果,并对不同道路状况下拥堵缓解效果进行时间和空间分析.结果表明,诱导信息能够更加有效地提高拥堵路段的服务水平,特别是严重拥堵路段,诱导信息比提示信息更加有效.     

轨道交通换乘通道客流状态的信息表现形式分析及应用研究

提出通过适宜的信息表现形式,对即将进入换乘通道的乘客发布换乘通道通行状态信息,以便引导乘客的理性换乘行为,从而缓解换乘通道拥堵的方法。在分析可能用于表示客流状态的信息表现形式基础上,针对某个典型换乘通道进行应用研究。     

基于元胞自动机的轨道交通突发客流拥堵消散演化机理研究

为保证城市轨道交通运输系统在突发客流条件下能够安全高效运营，本文基于元胞自动机建立城市轨道交通突发客流拥堵传播模型.分析突发客流量拥堵传播过程，采用状态参数集反映车站拥挤程度的多样化差异，定义更为准确合理的客流量元胞自动机演化规则.以成都市轨道交通部分线网为例，仿真设置不同量值的突发客流，研究线网客流状态的演化规律.结果表明，随着突发客流量增加，客流状态从区域拥堵演化至线拥堵的速度减缓，从线拥堵演化至点拥堵的速度保持不变或略有加快.此外，大量突发客流会引起拥堵消散速度的减缓，造成更大时空范围的区域性拥堵.     

基于Q-learning 的定制公交跨区域路径规划研究

考虑城市大客流通勤者跨区域出行需求，结合城市公交线网中乘客出行密集、客流走向规律等特点，提出一种跨区域定制公交的搭乘方案. 通过改进的Q-learning 模型对公交线路进行优化，为城市通勤者提供更加便捷和高效的出行服务. 通过综合路段拥堵状态、乘客需求及居民小区位置，设定了Q-learning 强化学习的奖惩函数，提升定制公交区域路径的直线系数、满载率、通行时间. 结果表明，所提出的改进方法能够降低通勤者跨区域通行的旅行时间，有效提高髙峰时段定制公交线网的通行效率.     

基于元胞自动机的轨道交通突发客流拥堵消散演化机理研究

为保证城市轨道交通运输系统在突发客流条件下能够安全高效运营，本文基于元胞自动机建立城市轨道交通突发客流拥堵传播模型.分析突发客流量拥堵传播过程，采用状态参数集反映车站拥挤程度的多样化差异，定义更为准确合理的客流量元胞自动机演化规则.以成都市轨道交通部分线网为例，仿真设置不同量值的突发客流，研究线网客流状态的演化规律.结果表明，随着突发客流量增加，客流状态从区域拥堵演化至线拥堵的速度减缓，从线拥堵演化至点拥堵的速度保持不变或略有加快.此外，大量突发客流会引起拥堵消散速度的减缓，造成更大时空范围的区域性拥堵.     

基于混合近端策略优化的交叉口信号相位与配时优化方法

交通信号优化控制是从供给侧缓解城市交通拥堵的重要手段,随着交通大数据技术的发展,利用深度强化学习进行信号控制成为重点研究方向。现有控制框架大多属于离散相位选择控制,相位时间通过决策间隔累积得到,可能与智能体探索更优动作相冲突。为此,本文提出基于混合近端策略优化(Hybrid Proximal Policy Optimization, HPPO)的交叉口信号相位与配时优化方法。首先在考虑相位时间实际应用边界条件约束下,将信号控制动作定义为参数化动作;然后通过提取交通流状态信息并输入到双策略网络,自适应生成下一相位及其相位持续时间,并通过执行动作后的交通状态变化,评估获得奖励值,学习相位和相位时间之间的内在联系。搭建仿真平台,以真实交通流数据为输入对新方法进行测试与算法对比。结果表明：新方法与离散控制相比具有更低的决策频率和更优的控制效果,车辆平均行程时间和车道平均排队长度分别降低了27.65%和23.65%。     

基于元胞自动机的轨道交通客流拥堵传播研究

随着轨道交通网络化运营的发展,客流拥挤己成为大城市轨道交通常态.本文基于元胞自动机建立轨道交通大客流拥堵传播仿真模型,研究通勤大客流情景下城市轨道交通车站与区间拥堵状态传播问题.该仿真模型克服平均场理论的局限,通过建立局部交互的演化规则反映大客流传播过程中车站与车站间、车站与列车间的交互作用,定义列车满载率作为传播强度的衡量指标.从网络层、线路层和车站层构建指标,定量分析大客流拥堵传播规律.结果表明,本文模型可用于分析可预见性的大客流,预测客流在轨道交通网络中的传播规律,为客流控制策略的制定和评价提供依据.     

基于宏观基本图的路网多子区状态一致协同控制

针对基于宏观基本图(MFD)的路网多子区协同控制未考虑各子区拥堵状态差异性及均衡性的问题，本文提出以多子区状态可达一致为目标的子区边界状态反馈控制设计方法. 首先，基于路网 MFD模型建立路网多子区协同模型；进一步，基于部分变量稳定性理论，设计多子区状态可达一致的边界状态反馈控制律.在此基础上，考虑子区拥堵状态的差异性，设计了子区间的协同控制策略，快速缓解子区拥堵状态；同时，提出子区边界输入流的分配优化策略.最后，以潍坊市实际路网为背景建立仿真模型.实验结果表明，本文方法可实现子区交通流分布的均衡性，快速缓解子区拥堵状态，较大幅度地提升路网运行效率.     

基于宏观基本图的路网多子区状态一致协同控制

针对基于宏观基本图(MFD)的路网多子区协同控制未考虑各子区拥堵状态差异性及均衡性的问题,本文提出以多子区状态可达一致为目标的子区边界状态反馈控制设计方法. 首先,基于路网 MFD模型建立路网多子区协同模型;进一步,基于部分变量稳定性理论,设计多子区状态可达一致的边界状态反馈控制律.在此基础上,考虑子区拥堵状态的差异性,设计了子区间的协同控制策略,快速缓解子区拥堵状态;同时,提出子区边界输入流的分配优化策略.最后,以潍坊市实际路网为背景建立仿真模型.实验结果表明,本文方法可实现子区交通流分布的均衡性,快速缓解子区拥堵状态,较大幅度地提升路网运行效率.     

基于AFC数据的城轨路网客流OD在线动态估计

路网实时客流状态是城市轨道交通日常运营组织科学决策的主要依据,而精准地在线估计客流OD是前提条件.本文分析了准实时AFC数据接入条件下客流OD在线动态估计问题及其特点,提出了将机器学习与递归贝叶斯相结合的客流OD动态估计方法;构建了基于LSTM的客流OD状态转移模型,以及LSTM模型嵌入下的客流OD递归贝叶斯估计模型;针对客流OD状态变化的非线性、不确定性特点,提出基于粒子滤波算法求解客流OD递归贝叶斯估计问题.面向LSTM模型嵌入所形成的客流OD状态转移三阶马尔科夫过程,对一般的粒子滤波算法进行高阶扩展,研究了算法的实现.最后用实例对本文提出的方法进行了验证.     

基于收费数据的高速公路实时网络状态估计研究

随着高速公路建设速度的加快,引发了诸如交通安全、交通拥堵、环境污染等一系列衍生问题.高速公路实时网络状态的获知就是减少拥堵延迟、保障高速公路快捷通畅的方法之一,但是由于基础数据获取的渠道还比较单一,因此在高速公路网络状态估计方面还缺乏科学的指导.本文利用高速公路进出口收费站数据,通过统计技术得到路网的OD量,在改进中观交通仿真模型的基础上,采用仿真手段将动态OD进行网络加载,从而产生实时的高速公路全路网无缝覆盖的网络状态估计.通过真实的山东省域高速公路全网络进行例证,结果表明,本文方法可以比较准确地估计出实时的网络状态,可以得到网络中任意路段的交通流速度、密度、流量等信息,可以为高速公路管理部门发布动态诱导信息、规划检测器设置等提供参考和帮助.