基于道路网络数据库的最短路径搜寻

最短路径搜寻是智能交通系统(ITS)中车辆诱导的关键技术之一。作者根据城市交通道路网络建设的实际,研究了描述城市交通路网的道路数据库的结构。在此基础上采集大量道路信息,溶入GIS技术,建立城市道路网络数据库。用动态邻接矩阵对经典的Dijkstra算法进行改进,提高了运算效率。采用改进的算法实现了车辆诱导系统中的快速最短路径搜寻,并给出了车辆诱导系统搜寻最短路径的一个实例。     

基于广义出行费用的城市路网行程时间可靠性

为体现出行者路径选择行为,准确评价路网行程时间可靠性,采用行程时间均值和行程时间均方差的加权和定义广义出行费用,以不同的加权系数反映出行者对待风险的态度。从路段层面定义行程时间可靠性,以广义出行费用最小化为目标构建SUE模型,建立基于广义出行费用的路网行程时间可靠性模型。结合模型特点,给出Monte Carlo仿真和交通规划模型相结合的求解算法。并在一个小型测试路网上进行了验证,结果表明:出行者对待风险的不同态度对行程时间可靠性具有明显的影响,保守型出行者将使路网行程时间可靠性有所提高;所建分配模型能够较真实地反映出行者的路径选择行为,使行程时间可靠性分析更加准确。     

基于替代路径的路网连通可靠性评价方法研究

首先综述了路网可靠性的发展情况,重点阐述了传统连通可靠性的算法及其特点。传统连通可靠性算法考虑路段仅为0/1两种状态,即路段连通或者中断,不考虑网络交通流状态对出行连通质量的影响,不适用于路段密集的城市路网。在此基础上,提出了替代路径的连通可靠性算法,假设城市路网出行中,当初选路径被破坏或不可选择时,替代路径的出行费用与初始路径出行费用差距越小,则出行的连通可靠性越高,出行服务质量越高。最后,提出了基于替代路径出行费用的连通可靠性评价数学模型,并进行了一个示范案例的应用。     

公路网合理多路径集合判断方法的研究

先前的合理路径的判断是以路径之间的距离差别作为判断标准,如给出了路段删除、路段惩罚、K-最短路径等方法;但是随着路网的扩展以及路网中车流量的增加,现有的一些判断合理路径集合的方法存在着一些潜在的问题,作为判断依据并不能够全面地反映出行者选择的路径集合。本研究结合目前城市路网以及高速公路路网中常用的合理路径集合判断算法,给出一种更加综合性的合理路径集合判断方法。为进一步的合理路径集合判断建立更加全面的实践和理论依据。     

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。     

道路交通网络最短路径关键转向研究

研究道路网络中的最短路径关键转向问题,以便于分析某些交叉口转向一旦被限制或由于严重堵塞无法通行时,对OD间最佳行驶路线的影响。将城市道路网抽象为节点具有方向性权重的有向赋权网络,给出了该类网络中最短路径关键转向的定义,对经典Dijkstra算法进行改进,采用给弧标号的方式,设计了在该类网络中寻找最短路径及其关键转向的有效算法。最后通过一个实例进行了分析。     

基于遗传算法的飞机滑行路径优化

研究了飞机场面安全滑行问题,将典型冲突限制规则和安全间隔作为约束条件,建立了系统的无冲突滑行路径优化模型。基于遗传算法给出了该问题的优化算法,并进行了实际算例的计算机仿真验证。与不考虑冲突约束条件的最短路径算法的对比结果表明,算法避免了最短路径算法中存在的冲突现象,可以为繁忙机场的安全运行提供决策支持。     

应急车辆出行前救援路径选择的多目标规划模型

针对城市中应急车辆的救援路径优化问题,分析了基于交通信息中心的应急车辆最优路径的多目标属性,给出了随机网络中各属性的量化计算方法,以最小化出行时间,最大化行程时间可靠度为目标,考虑了通行可靠性、安全性、道路条件限制等因素,建立了应急车辆出行前最优路径选择的多目标规划模型.模型所求得的解是综合最优路径,反映了应急车辆路径选择的目标需求,克服了以往直接等同于图论中最短路径的缺陷,给出了算法,通过算例验证了模型的合理性和有效性.     

城市道路固定型交通检测器布局优化模型

交通信息采集是智能交通系统的重要基础,准确、可靠的数据是动态交通管理、控制的重要保障。分析影响检测器布局的因素,主要包括交通流的特性、道路交通环境、居民出行路径的选择等,提出基于检测器利用率最优的规划模型。探讨模型参数的计算方法,根据观测样本的均值和方差计算交通量波动系数,用最短路径法计算路段客观重要度。阐述模型的求解过程,通过比较几种传统优化算法的优缺点,设计改进隐枚举算法,并给出具体步骤。     

具有变需求的多模式随机动态同时的路径和出发时间问题研究

为了解决在多种交通模式条件下出行者的路径与出发时间选择问题,提出了一个变分不等式模型用于模拟具有变需求的多模式随机动态出行选择行为。推荐了一个改变的投影压缩算法求解相应的变分不等式问题,并给出了算法的迭代步骤。最后在一个相对真实的路网上进行了仿真试验,从两个OD对之间的一个路径上的路径入口流量率以及增补的路径旅行费用状况中可以看出,小汽车和卡车的路径入口流量率以及增补的路径旅行费用都可以达到一种平衡状态,表明了模型和算法的有效性和正确性。     

Robust traffic assignment model: Formulation,solution algorithms and empirical application

ABSTRACT

The deterministic traffic assignment problem based on Wardrop's first criterion of traffic network utilization has been widely studied in the literature. However, the assumption of deterministic travel times in these models is restrictive, given the large degree of uncertainty prevalent in urban transportation networks. In this context, this paper proposes a robust traffic assignment model that generalizes Wardrop's principle of traffic network equilibrium to networks with stochastic and correlated link travel times and incorporates the aversion of commuters to unreliable routes.

The user response to travel time uncertainty is modeled using the robust cost (RC) measure (defined as a weighted combination of the mean and standard deviation of path travel time) and the corresponding robust user equilibrium (UE) conditions are defined. The robust traffic assignment problem (RTAP) is subsequently formulated as a Variational Inequality problem. To solve the RTAP, a Gradient Projection algorithm is proposed, which involves solving a series of minimum RC path sub-problems that are theoretically and practically harder than deterministic shortest path problems. In addition, an origin-based heuristic is proposed to enhance computational performance on large networks. Numerical experiments examine the computational performance and convergence characteristics of the exact algorithm and establish the accuracy and efficiency of the origin-based heuristic on various real-world networks. Finally, the proposed RTA model is applied to the Chennai road network using empirical data, and its benefits as a normative benchmark are quantified through comparisons against the standard UE and System Optimum (SO) models.     

A Variable Time-Discretization Strategies-Based,Time-Dependent Shortest Path Algorithm for Dynamic Traffic Assignment

Within the simulation-based dynamic traffic assignment (SBDTA) model, the time-dependent shortest path (TDSP) algorithm plays a crucial role in the path-set update procedure by solving for the current optimal auxiliary solution (shortest path). Common types of TDSP algorithms require temporal discretization of link/node time/cost data, and the discretization could affect the solution quality of TDSP and of the overall SBDTA as well. This article introduces two variable time-discretization strategies applicable to TDSP algorithms. The strategies are aimed at determining the optimal time discretization for time-dependent links/nodes travel time data. The first proposed strategy produces a specific discretization interval for each link. The second proposed strategy generates time-varying intervals for the same link over the analysis period. The proposed strategies are implemented in a link-based time-dependent A* algorithm in a SBDTA model DynusT and tested with two numerical experiments on two traffic networks. The results show that the proposed discretization methods achieve the research goal—to flexibly and scalably balance the memory usage and run time for SBDTA without degrading the convergence. This property is rather important when dealing with a large real-world network with a long analysis period.     

观测路径出行时间下随机网络交通需求估计

道路网络起讫点(OD)需求是城市决策长期交通规划和短期交通管理中的基础参数,准确的交通需求更是实施交通拥堵控制、限行限速、路径诱导等措施的先决条件.综合运用观测的轨迹已知和未知路径出行时间,建立随机网络交通需求估计双层规划模型.上层广义最小二乘模型最小化历史交通需求与待估交通需求、观测路径出行时间与待估路径出行时间之间...     

基于GIS的城市公交路网最优路线算法研究

利用GIS地理分析的特性,提出了一种较为简单的公交路网的描述方法。同时,设计了合乎乘客心理的最优路线判断标准,并在此基础上,设计了基于公交路线的双向搜索最短路算法,该算法与现有的基于公交站点最短路算法相比,大大地减少了计算时间。     

基于时间依赖网络的城市交通紧急疏散线路研究

研究时间依赖网络的城市紧急疏散交通线路问题.在对考虑疏散过程中交叉口延误和通行能力、紧急疏散网络防堵塞改造已有研究的基础上,对紧急疏散时城市交通网络的时变特性进行分析,提出了动态路阻交通紧急疏散线路的思想.考虑到紧急疏散时不一定满足FIFO要求的特性,将研究对象转化为时间依赖非FIFO网络交通紧急疏散线路的确定问题,建...     

綠色節能最佳化運輸路徑之規劃

隨著經濟發展,自然環境惡化程度持續加深,肇因為小客車數量日益增加,於是近年來綠色交通概念被大力提倡,如能以最佳節能路徑為運輸進行改造,將能為綠色環保盡一份心力。以最短路徑演算法（Dijkastra＇s Algorithm）為基礎,撰寫出最佳節能路徑之演算法,即每台車皆能以最低油耗知目標行駛,並將其與最短距離和最少旅行之路徑進行結果比較,結果發現該最佳節能路徑相較另兩條目標路徑時最能節省燃油消耗,此成果可提供小客車車主進行最佳節能路徑之規劃。另外也以路網均衡之概念進行交通量指派,使用者均衡和系統均衡分別於時間成本和油耗成本目標下之比較。     

基于最短路径搜索的动态随机交通分配

提出了一个基于Logit方法的动态交通随机分配模型,该模型通过最短路算法和随机分配来解决动态均衡交通分配中的出行选择问题,避免了以往动态交通均衡分配中解凸规划或非线性规划问题,同时不需要路径枚举,从而使本模型更适合于大型路网的动态交通分配．随后的算例证实了该模型的可行性。     

降级路网的认知及交通流平衡分析模型

为定量衡量因路段降级原因导致路网通行能力的丧失量,分析出行者在降级路网中的路径选择行为将导致何种网络交通流平衡状态,通过将降级路网划分为车流外界因素导致路段可通行能力降级和路段上车流量增加导致道路服务水平的下降两种类型,辨别旅行时间长短与旅行时间波动对出行者路径选择行为的影响,推导出同时考虑这两方面因素影响的可变路径旅行时间风险度量;在此基础上建立了降级路网中的交通流平衡分析模型,该模型满足存在性和惟一性,并能正确描述出行者对降级路网结构认知差异性情况下的网络交通流平衡状态。通过实例展示了不同旅行可靠性要求下,出行者对路径旅行时间长短的权衡关系以及整个路网交通流平衡结果。     

通行能力约束下的弹性需求交通投影动态演化模型

利用投影动态系统理论建立了具有路段通行能力约束的弹性需求交通网络动态演化模型.通过分析节点路段处交通流量与出行阻抗关系,揭示了出行者在网络局部对出行路线进行调整的决策过程,并分别建立了有通行能力约束的路段流量更新方程和弹性交通需求下的节点最短行程时间估计方程.通过在整个网络上整合上述两类方程,得到最终的交通网络投影动态...     

基于定向树搜索的博弈配流模型

通过将交通路网中路径搜索的定向式启发策略与深度优先的树搜索算法相结合,提出了一种有效路径的定向树搜索算法。该算法利用节点坐标划定有效搜索区,使搜索范围缩小。在具体的求解过程中一是利用已求出的节点位势确定下一步搜索的邻接节点范围,二是利用一个简单的节点估价函数确定进一步要选择的节点。通过给每一个节点一个搜索标记号来记录搜索树的分杈情况,可以顺利的实现有效路径的连续搜索,并结合博弈理论建立了新的交通流分配模型,给出了博弈配流的步骤。新模型合理反映了交通路网中出行者的出行路径决策行为,提供了唯一的路径流量解,因此便于在交通网络的灵敏度分析和优化设计中应用。最后,用一个简单算例说明了该方法的有效性。