基于潜在瓶颈路段识别的可变信息标志选址分析

为了降低交通事故和交通拥堵对城市交通的影响程度,科学、合理地确定可变信息标志(Variable Message Signs,VMS)规划布设的点位并最大地发挥其交通诱导功能,以VMS的交通分流作用作为其选址的前提,首先利用路段脆弱度指标进行潜在瓶颈路段的识别,并在此基础上结合VMS的影响范围,明确VMS选址的路段候选集合;其次,引用驾驶人对于交通标志记忆的统计数据,得到标志信息随行程距离的衰减规律以确定信息效益,采用ARCGIS软件的网络分析模块寻求可替换路径以确定绕行效益,运用改进的用户均衡交通分配模型求解从VMS候选路段出发的节点间重新分流路径以确定路网总行程时间;最后将VMS信息利用最大化、绕行效益最大化和路网总行程时间最小化作为优化目标,以VMS布设成本作为约束,建立VMS选址优化模型,并以快速分类的非支配遗传算法(NSGA-Ⅱ)对选址优化模型进行运算。研究结果表明:以西安城区局部路网为例,可求得不同VMS设置数量下的点位布设非劣方案,从而验证模型和算法的可行性;随着路网VMS设置数量的增加,各Pareto解集的总体信息效益和绕行效益呈线性上升趋势,总行程时间呈线性下降趋势;合理的VMS设置数量能够使各选址方案的目标效益分布趋于集中。     

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。     

基于大规模浮动车数据的城市道路网复杂度分析

针对现有浮动车技术应用研究中缺乏道路网络复杂度的定量分析,引入置信点的概念,提出了一种基于大规模浮动车数据的城市路网复杂度分析方法.利用该方法统计了路网中各路段的置信点分布情况和置信点的平均匹配距离,建立了城市路网复杂度模型.结合浮动车数据的预处理,提出了城市路网复杂度的分析流程.以广州市为例,分析了广州市全局路网和4类典型城市道路代表路段的复杂度.对于地图匹配算法实证研究中的指定路径,具体分析了其各组成路段的复杂度及其主要影响因素.     

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。     

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。     

公路路政管理站点规划和巡视路线优化研究

采用遗传算法建立了公路路政管理站点规划选址优化模型,研究了路网中规划选址优化的多变量算法不易收敛问题,应用受限P 中心问题以减少管理站的备择点数目,从而减少遗传算法中染色体的基因长度,并按不同策略进行初始群体和种群的选择,加快收敛速度,从而提高算法的运算效率。针对高速公路巡视路线优化中最大巡路长度问题,采用贪婪算法和邻域搜索算法的结合求解最佳巡视路线,给出了问题的多目标函数优化模型和算法。     

Urban Road Network Structure Optimization Method Based on Traffic Safety

考虑城市交通事故与道路网结构的关系,结合交通事故导致的时间延误,提出了基于交通安全的城市路网结构优化方法.首先分析了不同等级道路之间的衔接方式对出行者选择路径行为的影响,总结了交通事故的影响因素.然后在此基础上提出了基于交通安全的路网构造原则,建立了以路网安全度最大为目标的路网结构模型,并通过求解模型确定各路段的道路等级,得到安全度和结构不同的若干个路网.通过考虑交通事故时间延误情况下,进行随机均衡分配,得到路网各路段的交通量,并计算各路网的交通事故次数.最后提出了路网的安全性评价指标,分析交通事故次数和路网结构指标的关系,提出了考虑安全性的路网结构优化措施,并用实例验证了优化措施的有效性.     

灾后公路交通应急救援通道选择模型

基于灾后路段可通行性、救援时效性及安全性的分析,提出了灾后最优应急救援通道定义。结合历史重大自然灾害救援时间与存活率统计资料,提出了时效性与安全性的最优应急救援通道评价原则,建立了包括路径行驶时间与行车风险的最优应急救援通道评价指标。对评价指标进行标准0～1变化后,构建了应急救援通道的目标函数。按照灾后道路破坏导致的路网交通功能受损情况将其划分为正常运营状态及破坏状态,其中针对路网正常运营的状态提出了行程时间最短、行车安全性最高的最优救援通道搜索算法;对交通中断的路网破坏状态,构建了基于路段破坏位置、抢通耗时、抢险机械设备及人员配备的最优救援通道修复算法。研究结果表明:提高路段抗灾能力、路网冗余度、优化抢险保通技术力量及机械设备储备,是提高灾后应急救援工作的重要途径。     

基于路网压缩的城市路网脆弱路段识别

为了更高效地识别出突发环境下城市道路网络中的脆弱路段,首先通过网络特性分析,运用网络效率变化量与最大连通子图变化量这两类鲁棒性指标筛选出道路网络的潜在脆弱路段集合,并在此路段集合的基础上设计出一种基于可达性原理的路网矩阵压缩算法,该算法可将原始路网压缩成若干个彼此连通且相互独立的子路网。然后在压缩后的各个子路网上,考虑不同类型出行者对路段阻抗的随机估计偏差以及对应的路径选择行为,推导出一个多用户随机均衡配流模型并用MSA算法进行求解。最后通过改进原有的网络效率指标,构建出一个新的融合交通流随机分布特性的路网脆弱性指标,用来识别各子路网中的脆弱路段,再结合实测数据进行了模型验证。结果表明:相较于传统的遍历法,基于路网压缩的脆弱路段识别模型能够真实地刻画出突发环境下城市路网交通流分布的随机特性,而且求解模型所耗时间明显缩短(计算过程仅约2～3 min);该模型的求解结果对各个子路网中的脆弱路段有着更好的区分(区分度比传统的遍历法高出24.46%),这能够有效地降低传统识别方法对城市网络脆弱路段误判的可能性,并能够及时地为突发环境下的城市交通管理部门提供关于应急救援与人员疏散的决策支持。     

城区桥梁施工期交通组织设计与优化——以浦南运河桥为例

以上海市奉贤区浦南运河桥为例,分析桥梁施工对城区交通运营的影响.采用Synchro仿真软件、信号配时优化算法评价交通组织方案.根据仿真结果对路网服务水平及延误时间进行评价.结果表明,公交车不绕行社会车辆绕行方案相对于公交车半绕行社会车辆绕行方案,早晚高峰平均延误较少,道路服务水平降低值较小,并据此建立动态综合安全评价模型.最终建议选取对周围路网服务水平影响较小、延误水平较低的公交车辆不绕行社会车辆绕行方案.      

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.     

基于最优树算法的城市区域闭环路网相位差优化

针对区域协调控制中相位差的封闭性,采用图论知识,建立了闭环路网的判别方法及闭环路网相位差封闭性的表达模型;考虑协调相位每周期到达车辆数、闭环路网相位差对车辆造成的阻滞两个因素,建立了路段权重模型;以协调控制效益损失最小为优化目标,建立了基于最优生成树的闭环路网相位差优化方法.最后以一个区域闭环路网为例对所建方法进行具体分析.本文的研究可以为区域协调控制中闭环路网的相位差优化提供理论依据.     

灾害情况下基于改进蚁群算法的救援车辆路径优化

自然灾害发生后,最重要的任务是救援。但由于灾后信息传输受到阻碍,相关道路损毁分布状况、预先规划的救援路线发生损毁等信息不能及时获取,给救援救灾带来很大困难,如何根据已获得的灾区路网信息动态规划安全、快速的车辆救灾通道极为重要。文中针对灾后救援时间紧迫、救援路程中道路通过性动态变化及安全性等因素,以到达救援点时间最短为目标,建立灾害情况下车辆路径优化模型;采用基于图论的改进蚁群算法进行全局车辆路径优化,并对救援路径中规划好的救援路线出现障碍点时车辆局部路径优化进行仿真试验,验证改进蚁群算法的有效性,结果表明相对于传统蚁群算法,改进蚁群算法的寻优效果更好。     

基于MapGIS的城市配送网络优化设计

为解决城市配送问题,达到建设费用最小且配送费用最小的目的,提出了一种有效的网络优化设计方法,并从配送中心选址和配送路径优化两方面入手,对城市配送网络的优化设计问题进行分析研究。根据城市配送特点和企业需求构建了配送中心选址模型和配送路径优化模型,并利用MapGIS进行二次开发,建立城市物流配送的网络模型。结合MapGIS自身的网络分析功能,探讨了基于MapGIS的配送中心选址及路径优化问题。运用MapGIS对城市路网进行可视化操作,设置路网中每条道路的具体信息,并根据这些信息实施选址及路径规划,并将结果在电子地图上显示。通过实际案例的求解和分析,表明了所提方法和模型的可行性与优势。     

基于节点重要度的城市群城际道路公交线路规划

为解决城市群公交一体化推进中道路客运公交化和公交线路优化规划问题,通过构建城市群区域路网节点重要度评价模型对路网节点进行评价确定公交线路必经节点,以最优路径为目标,建立城市群各路段权重计算模型,通过蚁群算法求解,确定道路公交线路布局;以湖南长株潭城市群进行实例论证,求解结果表明该规划方法具有一定的可行性和实用性。     

公交站点网络规划多目标优化模型

为解决公交系统对路网交通流造成的延误积累问题。分析了公交站点对路段和路网交通流的影响因素和方式,采用多目标优化方法建立了求解设站策略最优解的数学模型,并通过统计分析和遗传算法建立了模型求解算法。研究结果表明:考虑区域路网公交站点服务水平的限制,通过求解公交站点网络规划多目标优化模型确定公交站点设置策略,可有效降低路网交通流平均延误时间。     

多车型高速公路离散平衡网络设计的双层规划模型

为了建立高速公路新建路段的科学决策方法,将新建路段的位置、容量与收费费率的确定纳入一个决策过程,利用双层规划理论建立多车型高速公路离散平衡网络设计问题的优化模型.上层规划中将路网管理者(政府)作为绝对领导者,经营者的财务目标以及投资上限作为实现系统最优的约束条件.下层规划采用文中提出的多车型多准则用户均衡模型,考虑了不同车型道路使用者路径选择行为的差异性,从而更准确地描述了路网中的流量分布形态.最后以一个算例对模型的效果进行了验证说明.结果表明:应用该模型可同时优化出新建路段的位置、容量以及各路段的分车型收费费率.     

基于路网风险评估的山区高速公路网救援资源配置

根据山区高速公路的运行特征,采用路网风险评估,利用China RAP系统绘制云南省高速公路网风险地图,确定事故高发路段及高风险路段;针对事故等级与类型不同,进行事故后救援资源的配置,并在保证救援效率的基础上节约成本,确定救援资源配置的随机模型,并采用基于MATLAB的随机模拟的粒子群算法进行计算。     

灾害事件下局域路网应急疏散交通分配模型

应急疏散的目的是要在灾害发生时将处于危险地带的人群尽快转移至安全地带。针对不同灾害事件类型而引发的单源单汇、单(多)源多汇网络状态的路网疏散问题分别进行了分析。在各路段通行能力的约束条件下,以疏散交通流量最大、总疏散时间最小为优化目标,运用最小费用最大流理论建立了局域路网疏散分配模型。通过实例对模型进行了求解,并在Matlab中得到了实现。通过查找最小截量组成弧的分布位置,并对路网中最小截量组成弧的路段扩容改造,进而有效提高局域路网的应急疏散能力。     

面向常发拥堵点的交通信号协调控制方法

针对高峰期间常发拥堵点交通需求过大、周边关联交叉口交通负荷分布不均的问题, 研究了面向常发拥堵点的交通信号协调控制方法。通过对常发拥堵点的车流进行追踪与溯源, 根据交通量关联度确定信号协调控制范围, 然后基于路径的流量分担率与路段平均饱和度识别信号协调控制范围内的关键路径。基于宏观基本图理论, 考虑关键路径对路网运行状态的影响, 构建边界交叉口主动限流控制模型。同时, 利用元胞传输模型描述交叉口与路段的运行状态, 以关键路径通行能力最大化和进口道饱和度均衡化为信号控制优化目标, 建立均衡路网交通负荷的信号控制优化模型。以武汉市发展大道青年路交叉口以及关联交叉口为对象开展仿真实验, 结果表明: 虽然本文方法下的边界交叉口车均延误增加了6.8 s, 但常发拥堵点的车均延误降低了15.7 s; 关键路径的车均延误减少72.6 s, 平均排队长度减少26.1 m。并且, 路网整体的车均延误降低14.7%, 驶出车辆数增加26.6%, 验证了提出方法缓解常发拥堵点交通拥堵的有效性。