一种定位大规模交通网络中低效路段组合的方法

摘要

本发明公开了一种定位大规模交通网络中低效路段组合的方法，基于城市道路交通网络和城市居民通勤交通中机动车出行的高峰小时出行量。按照Wardrop平衡第一原理，采用Frank-Wolfe算法求解在平衡条件下初始路网G₀的总出行时间成本T；采用Closer-Test方法，遍历旧金山市城市道路交通初始网络G₀的所有路段，标记各路段的属性，得到初始网络G₀的低效路段集合M；最后，利用自适应遗传算法结合Closer-Test方法，定位网络G₀中的低效路段组合；本方法采用自适应的遗传算法能快速地定位网络中的低效路段组合；使用手机通讯数据预测城市居民机动车出行信息能有效的解决大规模出行信息难以获取的问题。

主权项

一种定位大规模交通网络中低效路段组合的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，获取城市道路交通网络数据，并构建城市道路交通网络，得到初始路网G₀；所述城市道路交通网络由节点和节点之间有向的连接边组成，所述节点为道路交叉口，所述节点与节点之间有向的连接边是指城市道路交通网络中的路段，所述路段包括路段类型、自由行驶时间t₀、路段限速sl、路段容量C以及车道数数据；步骤二，基于居民的手机通讯数据，采集居民通勤出行的起终点信息，并对居民通勤的起终点信息进行城市道路交叉口匹配；所述对居民通勤的起终点信息进行城市道路交叉口匹配是指将每个居民通勤出行的起点和终点匹配到初始路网G₀中最近的道路交叉口，并以对应道路交叉口作为此出行新的起点和新的终点；步骤三，基于Wardrop平衡第一原理，求解初始路网G₀各路段车流量f_i和行驶时间t_i，计算该城市道路交通网络总的出行时间成本T：t_i(f_i)＝t_i0×PKFAC_i×(1+α_i×(TPFAC×f_i/C_i)^β)其中，n表示初始路网中有n条路段，i表示从1到n表示各路段的编号；t_i0是路段e_i的自由行驶时间，C_i是指路段e_i的容量；PKFAC_i表示路段e_i的高峰系数；TPFAC表示路网各时段通行能力的调整因子；α_i表示线性阻滞系数，β表示指数阻滞系数；在美国运输研究委员会发表的NCHRP Report 365中，PKFAC在不同路段类型和限速下分别取1.0、1.3及1.6，TPFAC在早高峰时段取值为0.44，晚高峰时段取值为0.37，α在不同路段类型和限速下分别取0.71、0.83及0.88，β＝6；f_i和t_i采用Frank‑Wolfe算法求解；步骤四，穷举G₀所有路段，基于Closer‑Test方法，求解每个路段封闭后的出行时间成本T_i，得到G₀的低效路段集合M；所述路段或路段组合属性包括低效、必要以及关键；其中，所述路段或路段组合属性为关键时，是指如果该路段或路段组合被封闭后，存在至少一个出行者无法从起点到达终点；所述路段或路段组合属性为低效或必要时，是指如果该路段或路段组合被封闭后，所有出行者均能从起点到达终点；所述路段属性为低效时，是指该路段e_i被封闭后，对应城市道路交通网络G_i总出行时间成本T_i‑T＜0；其中，$T_i={\Sigma }_{j=1}^{i-1}{t}_j\left(f_j\right)+{\Sigma }_{j=i+1}^n{t}_j\left(f_j\right)f_j;$所述路段组合属性为低效时，是指该路段组合S被封闭后，对应城市道路交通网络G_S总出行时间成本T_S‑T＜0；其中，S表示被封闭的路段组合；所述路段属性为必要时，是指该路段e_i被封闭后，对应城市道路交通网络G_i总出行时间成本T_i‑T＞0；所述路段组合属性为必要时，是指该路段组合S被封闭后，对应城市道路交通网络G_S总出行时间成本T_S‑T＞0；所述现状城市道路交通网络为初始状态G₀，在初始状态的基础上每去除一个路段e_i或路段组合S则生成一个新状态G_i或G_S。步骤五，基于遗传算法，定位初始路网G₀中的低效路段组合；从初始路网G₀的低效路段集合M中随机选取路段组合生成种群大小为Q的初始种群P(0)；总迭代次数为N；第t次迭代生成种群为P(t)，0≤t≤N；t＝0时种群P(0)表示初始解；令适应度函数为：S_t(q)表示种群P(t)的第q个个体表示封闭路段组合S_t(q)时，城市道路交通网络的总出行时间成本；设定个体的交叉概率为p_c，变异概率为p_m；当到达迭代次数N时，以迭代过程中所得到的具有最小(T_S‑T)值的个体作为G₀的最佳低效路段组合。