基于交通控制与诱导的准动态交通分配策略与算法研究

交通出行诱导系统下的路网动态交通分配是进行交通出行诱导方案分析、评价的基础。本文主要考虑交通控制与诱导信息对路段阻抗的影响和出行者对交通诱导信息的接受程度,给出了两种准动态交通分配的策略：修改了出行路径阻抗和改变了出行路径选择。并基于常规非平衡交通分配,通过OD需求量“全有全无”方法,实现了OD变需求影响下的多时段连续准动态交通分配。最后,通过示例路网,验证了所研究的分配策略与算法的正确性。     

诱导信息下的路径选择行为模型

本文为诱导信息下的驾驶员路径选择行为提出了一种基于决策场理论和贝叶斯理论的推理、预测、判断和路径选择决策的交互仿真模型. 首先,由贝叶斯推理理论建立诱导信息和以往出行经验共同作用下的路况动态更新模型;进而将其与基于决策场理论的动态路径选择模型相结合,构成诱导信息下的路径选择行为交互模型. 通过诱导信息下的路径选择行为动态模拟,获取诱导信息对路径选择行为的量化影响效能值. 仿真分析显示,诱导信息可信度、出行经验、路径固有偏好、决策速度/质量和路线选择标准是影响驾驶员对诱导信息做出响应的关键因素. 分析结果表明,决策场理论与贝叶斯理论相结合能较好地解释驾驶员路径选择行为的动态特性.     

面向城市交通网络的 K 最短路径集合算法

在城市交通网络中,为了优化交通流,需要搜索到符合出行需求 K 最短路径,并 将 OD（Origin-Destination）交通流合理分配到这些路径上.本文主要对搜索符合出行需 求的 K 最短路径搜索算法进行了研究,解决了已有算法仅能搜索出单条满足最短及 K 最 短条件路径的问题.根据 Wardrop 第二原则及路段阻抗函数理论,分析了路径集合搜索方 法对优化城市交通流的必要性,并定义了城市交通网络中 K 最短路径集合的概念及选择 条件,提出了一种面向城市交通网络的具有多项式时间复杂度的 K 最短路径集合搜索算 法.仿真结果表明,本文所提算法可以搜索出满足出行需求的所有 K 最短路径集合,在该 路径集合上进行交通流分配的效果明显优于传统方法.     

智能交通系统中动态路径诱导关键技术研究

动态路径诱导系统是智能交通系统中的一个重要研究内容。基于对动态路径诱导系统的研究现状,阐述了动态路径诱导系统的构成与分类,并针对系统中的关键技术进行了研究。     

动态交通路网中有效路径的确定方法

动态路径搜索是动态交通分配与动态车辆路径导行系统的关键技术,是建立智能交通系统的基础之一。本文给出了动态有效路径的明确定义,并将深度优先搜索的树搜索算法、寻路定向性、层次空间推理策略以及A^＋算法中的定向估价函数相结合,提出了动态有效路径的一种有效算法。在新算法中通过对交叉口延误的特殊处理,使得城市交通路网中的分向交叉口延误得以充分体现,并有利于将交通导行系统与交通控制系统相融合．文中同时对动态有效路径搜索在动态车辆路径导行和动态交通分配的应用作了初步分析。     

基于决策场理论的出行者动态决策行为研究

为了研究出行者进行路径选择时的动态决策过程,本文采用决策场理论,研究 了多属性条件下,机动车出行者的微观和宏观动态决策行为.分析了决策场理论的基本模 型,构建了出行者动态决策行为场景和框架,以历史出行时间、预测出行时间和两者综合 值作为出行者决策的路径属性,并根据属性与实际出行时间的差值为依据,提出了出行 者注意力权重矩阵计算方法.通过算例分析发现,自由流出行时间对出行者决策影响较 大,出行者对路径属性的依赖性非常强,决策过程中存在路径偏好反转的现象,表明出行 者动态决策过程是随时间不断变化的,路径选择是时间累计的结果.     

基于智能优化算法的动态路径诱导方法研究进展

采用综述的方法对当前动态路径诱导方法中一些有代表性的智能优化算法进行了深刻的探讨与总结,为未来进行深入而广泛的智能交通系统研究及应用奠定基础.主要从算法特性、改进效果、性能评价等方面详细讨论了智能优化算法在动态路径诱导系统中的常见改进机制及其效果,给出了这些优化算法的基本思想、优缺点及其应用局限性;并对智能优化算法性能评价方法的研究现状进行了详细的分析与总结,为建模人员和研究人员对智能交通系统中动态路径诱导方法的选择和研究提供支持;最后结合算法应用分析成果,展望了智能优化算法在动态路径诱导系统中的应用发展前景和智能交通系统中进一步研究未来动态路径诱导算法的重要研究方向.     

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本文为诱导信息下的驾驶员路径选择行为提出了一种基于决策场理论和贝叶斯理论的推理、预测、判断和路径选择决策的交互仿真模型. 首先,由贝叶斯推理理论建立诱导信息和以往出行经验共同作用下的路况动态更新模型;进而将其与基于决策场理论的动态路径选择模型相结合,构成诱导信息下的路径选择行为交互模型. 通过诱导信息下的路径选择行为动态模拟,获取诱导信息对路径选择行为的量化影响效能值. 仿真分析显示,诱导信息可信度、出行经验、路径固有偏好、决策速度/质量和路线选择标准是影响驾驶员对诱导信息做出响应的关键因素. 分析结果表明,决策场理论与贝叶斯理论相结合能较好地解释驾驶员路径选择行为的动态特性.     

停车场内部动态路径选择诱导研究

停车场内部路径选择是停车诱导系统中的一个基础理论问题,在最优泊位确定的前提下,如何实时确定最优路径并准确诱导是至关重要的.首先利用图论方法将停车场内部车位布局结构简化为带权有向图,进而在分析停车场内部交通实时状态的基础上,研究路段动态阻抗函数模型,通过动态规划实现实时路径选择.最后通过算例分析,得到动态路径选择算法使行程时间减少了10.85％～ 15.18％,从而提高停车场利用效率.     

基子MapInfo的城市公交出行最优路线算法研究

根据城市交通网络的特点,利用动态分段技术建立的基MapInfo的动态分段数据结构,充分考虑了乘客出行心理,同时设计出了公交出行最优路径算法,已经济南市公交信息查询系统的实践证明,提高了乘客出行的便利性和高效性.     

基于GPS浮动车的高速公路路线诱导方法研究

随着我国高速公路建设的快速发展,高速公路路线诱导可以显著提高高速公路的通行能力。根据现代智能交通运输系统的实际需求．研究基于GPS浮动车数据的采集系统,并构建基于BP神经网络算法的旅行时间预测模型,可为驾驶者提供实时的路线诱导,同时有助于驾驶员避开拥塞和提高出行质量。     

路径信息诱导的双层规划模型

为了缓解交通拥堵与提高路网运行效率,建立了路径诱导信息的双层规划模型。上层模型描述信息发布者通过交通诱导信息发布手段优化路网层面的性能函数,下层模型采用效用函数描述驾驶员最优路径选择行为,其决策变量为交通信息类型,从而将交通信息对于驾驶员路径选择行为的影响引入模型中。利用极点搜索算法对一个简单路网的双层规划模型进行算例分析,得出了各种交通信息条件下上层目标函数值。虽然计算结果存在8%~13%的波动范围,但交通拥堵时发布的拥堵消散信息是最优方案,定性信息带来的总体效益要好于指示信息,因此,该模型可行。     

模拟导弹制导的交通系统路径诱导算法

模拟导弹制导的单车诱导算法利于交通系统优化目标（车流量平衡目标）.为避 免多车诱导导致的交通拥堵,以模拟导弹制导的单车诱导算法为基础,提出了模拟导弹 制导的交通系统路径诱导算法.按照出行需求,对模拟导弹制导的时间最短路径算法进行 改进,使算法满足各类单车路径规划目标,以提高单车诱导接受率.系统路径诱导算法以 交通系统优化为最终目标,对超出路网通行能力的诱导进行修正,使交通流运行趋势符 合驾驶员出行需求.建立系统优化评价指标和系统诱导接受率指标,并以北京部分地区为 例进行仿真.仿真结果表明,算法能够达到系统优化目标,同时保证了较高的系统诱导接 受率.     

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交通信号控制和动态交通诱导是城市交通管理的两个主要手段，两者智能协作能提高城市交通管理效率.本文分析了交通信号控制与动态诱导系统的关联特点，利用多智能体技术和融合技术对其智能协作进行研究，提出城市交通信号控制与交通诱导系统智能协作的结构框架，以交通信号控制执行级智能体为例，介绍分析智能体内在结构和作用机制，并研究了城市交通控制与交通诱导的系统协作模型，实现城市交通控制与诱导系统智能协作和全局优化     

基于短时交通流预测的广域动态交通路径诱导方法

为提升车辆通行效率,以预测型诱导策略为基础,以排队长度作为交通诱导的约束条件,利用小波神经网络短时交通量预测预知路段堵死事件发生路段,通过广域诱导时空边界条件对事件路段进行节点分级和诱导周期长度界定,进而建立广域诱导模型;对事件区域路网进行分区,进一步确定该模型诱导起点位置,引入基于路径尺度的Logit 路径选择模型作为诱导路径选择方法,通过流量迭代分配方法实现路网负载均衡. 通过实例验证,该诱导方法能有效地缓解道路交通拥堵,提高路网通行效率.     

城市公共交通合理路径集生成研究

在交通发展多元化的背景下,公共交通的出行分担率逐步提升,并成为城市居民的主要通勤出行方式。用于公共交通流量分配的路径集生成技术亟需研究：将行为阈值约束与改进的Dijkstra算法相结合构建数学模型,算法基于枚举的方式,剔除公交路径集中的无效路径,生成合理路径集,并通过Visual Basic语言开发实现。在包含8条线路的算例网络中,考虑出行总时间、步行时间、换乘次数、拥挤指数四个阈值约束,生成包含直达与一次换乘的路径集。研究成果可为城市公共交通出行的路径选择行为分析提供参考。     

基于蚁群算法的动态路径选择优化方法

为了确保城市路网交通流平稳运行和各路段交通流量合理分配,提出了一种基 于伪随机状态转移规则的动态路径选择优化方法.该方法首先计算路段上流量和路阻,利 用伪随机状态转移规则和路径、路段信息素更新规则,模拟了出行者在路网节点的择路 行为,实现了路径选择过程中静态先验知识、动态交通状态及路径选择随机性的综合.算 例结果表明,该方法能够体现不同 OD 需求下路径选择的叠加效果和时延效果,相对于 平衡分配法可获得更好的路网交通均衡性,对于时变路况环境下的路径诱导系统也具有 一定的应用价值.     

地震疏散路径规划算法

重大地震条件下,交通网络具有明显的结构变动性,传统最短路算法生成的疏散路径难以满足其在疏散安全性、可通行性、通行能力约束和应变性的要求．为了解决这一问题,在具有通行能力约束的路径规划（CCRP）算法基础上,考虑了上述有关要求,提出了一种地震疏散路径规划算法．该算法的特色在于：（1）引入惩罚函数以满足应急疏散路径对安全性和可通行性方面的要求;（2）将突发交通拥堵点作为虚拟疏散原点纳入到动态路径规划过程,以增加对突发交通拥堵的快速疏散能力．实证表明,所提出的算法可将疏散交通流分配到危险性较低、可通行性较好的路径上,并满足路径的通行能力约束,而且对突发交通拥堵具有必要的应变能力,能较好地满足地震疏散路径规划的需要．     

总需求固定时出行网络结构的优化

考虑到出行网络结构优化是缓解城市道路交通拥堵的有效措施,构建了提高出行网络和道路网络匹配程度的出行网络优化算法．针对城市道路交通双层网络特性,提出了双层网络的匹配程度指标．考虑匹配程度指标,构建了基于边删除法的出行网络优化算法．分析结果表明：本算法能优化出行网络结构、有效缓解城市道路的交通拥堵．     

考虑航段相关性的航路拥挤态势多模型 融合动态预测方法

研究航路交通拥挤状态动态实时预测问题,可为缓解航路交通拥挤,优化拥挤管控 策略提供科学的依据.首先,采用神经网络理论建立考虑航段相关性的交通流参数预测模型, 预测航段流量和航段密度参数;然后,运用多模型融合预测算法提高预测精度,基于模糊C均 值聚类算法和航段历史及预测交通流参数预测航段交通拥挤态势;最后,采用雷达实测航迹 数据验证模型的有效性.研究结果表明,本文建立的预测模型同时考虑了时间和空间因素,对 航路拥挤状态预测准确率达到82.29%,预测方法符合实际且对航路交通态势的预测具有应用 价值;同时考虑航段相关性影响和采用多模型融合预测算法能够明显提高预测精度.