基于交通流量预测的动态最优路径规划研究

针对传统算法仅适用静态路况的缺点,提出基于交通流量预测的动态最优路径规划方法.通过建立道路运营网络模型,计算流量碰撞概率和道路拥堵概率,重新定义路段的权值并改进了传统算法,实现了动态路况下的最优路径规划,并对传统算法与改进算法进行仿真实验,得到3种实验结果.结果表明,改进算法在交通高峰期得到的最优路径所需行驶时间比传统算法得到的最优路径行驶时间减少16%～23%,有效提高了交通调度效率.     

集成GIS与GPRS的汽车导航系统

针对目前车载导航仪在导航时只能给出两个地点间的最短路径,却不能根据实时的交通状况和限行情况给出最合理的行驶路径的问题,采用地理信息系统(GIS)与通用分组无线服务(GPRS)技术,建立了由信息发布中心与车载终端组成的智能汽车导航系统模型,并给出了信息发布中心更新路况信息的方法和最优路径选择算法.实验结果表明导航系统能够根据当前的路况信息快速的给出最优的通行路径,合理的避开了拥堵路段和限行路段.     

考虑路段突发性堵塞的旅行商问题与算法

针对交通网络中任意路段均可能发生堵塞的旅行商问题,本文提出度量路段堵塞所带来时间损失的指标:路段堵塞损失值,以降低路段堵塞带来的时间损失为目标,建立最优抗堵塞旅行路径选择模型并设计算法求解.研究发现:根据堵塞路段在旅行路径上与必经中间节点的3种位置关系,可给出计算路段堵塞损失值的有效方法;根据最大后悔路段的性质,可设计...     

基于开放街区的车辆行驶最优路径设计

当前中国城市内大量封闭社区使车辆行驶时不得不绕行,造成时间和人力等的浪费.通过剔除插入后不影响最短路径值的中间节点改进Floyd算法,并将该算法运用于开放街区内部道路资源后的车辆行驶最优路径求解问题.以中国青岛市西海岸新区中央商务区的外卖送餐车辆行驶路径为研究对象,调查路网现状、外卖送餐的车辆路径分布以及起讫点(origin-destination,OD)分布.基于最短路理论条件下拟定小区开放后的公共道路,利用改进的Floyd算法设计出最优送餐车辆行驶路径,对比街区开放前后的送餐车辆行驶时间.结果表明,在小区开放条件下,优化路径后的外卖送餐车辆行驶时间变短,准确性和效率明显得到提升.说明开放街区可以实现道路资源的共享,提升周边道路通行能力,提高直达性,缓解周边的交通压力,节省了社会资源.     

交通拥堵下基于实时交通信息的路径选择模型

针对路段行程时间的估算在交通路径诱导系统中的应用,提出了一种在交通拥堵下基于实时交通信息的路径选择模型.根据目前城市交通的状况,以城市交通系统的基本设施为基础,分析了影响路段行程时间的各种因素和路段行程时间的组成.利用设置在路段上的车辆自动检测装置来搜集实时交通信息,通过行程时间的计算、动态算法的构造和路网模型的建立来对交通路径进行动态规划.实验结果表明,该模型解决了实际交通系统中的时间最短路径问题,具有一定的实用价值.     

广义出行费用下的冰雪条件路网容量可靠性

为体现冰雪条件下出行者路径选择行为,准确评价路网容量可靠性,采用行程时间、行程时间可靠性及安全性的加权和定义广义出行费用,引入坡道行驶安全系数量化安全性出行费用,建立基于广义出行费用的随机用户平衡分配模型.从路段角度定义容量可靠性的概念,建立基于广义出行费用的路网容量可靠性模型,给出Monte Carlo仿真和交通规划...     

满足瞬时动态DT/RC的动态拥挤收费模型研究

出行者的出行选择当中,除了路径选择之外,出发时间也是一个重要的因素.在面临拥挤收费时,出行者往往要重新选择自己的出发时间,以避免多交费,同时还要尽量在规定的时间内到达.运用双层规划模型和变分不等式相结合的方法,建立满足动态用户最优出发时间/路径选择条件的时变拥挤收费策略模型.表示为双层规划模型:上层模型确定收费路段在离散化的每个小时段的收费,以交通系统性能在各离散时段内达到最优为目标,进而使整个高峰时段的交通状况趋于平稳;下层模型表示瞬时动态用户均衡的出发时间/路径选择.     

基于VMS信息环境中的动态路径选择模型研究

阐述VMS的信息特点以及VMS信息条件下的路径选择行为,对影响出行者路径选择因素的SP调查数据结果进行分析,通过数值模拟出行者路径选择的随机过程,得到VMS信息条件下出行者中选择改变路径所占比例为50.36%。最后,建立VMS信息环境中的途中路径选择模型,通过随机动态用户最优模型完成流量分配和加载,并选取一个小型路网作为算例,计算路网在有VMS和无VMS情况下的流量分配情况。结果表明,在VMS信息环境中,拥堵路段上游的交通量能够及时转移,提高了拥堵路段的运行效率。       

奥运会突发事件疏散路径动态路段行程时间

为了建立奥运会突发事件疏散路径动态路段行驶时间模型,在对现有路阻函数分析的基础上,通过对疏散车流特点与车流波动理论适用条件的匹配性进行分析,提出了由上游的非拥挤部分路段的行驶时间和下游交叉口排队部分的行程时间构成的,基于车流波动理论的动态路段行程时间模型,并应用实例对模型的精度进行了检验．     

冰雪条件下城市路网容量可靠性

为研究冰雪条件下城市路网容量可靠性,采用路段行程时间可靠性及容量为约束条件进行研究.定义了冰雪条件下的路网容量可靠性概念,以BPR(Bureau of Public Roads)函数为基础,通过引入自由行程时间及通行能力修正函数,建立了适用于冰雪条件的ISB-BPR(Ice and Snowfall Based-Bureau of Public Roads)函数,并以路段容量和遵循ISB-BPR函数的行程时间可靠性作为约束条件构建了上层规划,以符合冰雪条件出行特征的弹性需求分配模型作为下层规划,提出了适用于冰雪条件的双层规划模型.根据模型反映的路径选择行为特点,设计了灵敏度分析法求解交通量分配模型,以Monte Carlo仿真算法求解路网容量可靠性.并给出1简单算例,计算结果表明:冰雪强度及交通供需对冰雪条件下路网容量可靠性有很大影响.该模型能够用于评估冰雪条件下的路网性能,并为路网规划、设计、维护提供依据.     

基于分区段优化方法的帆船绕标航行路径动态仿真

为便于在帆船绕标比赛中根据赛场环境变化选取最优行驶路径,介绍了分区段优化全航程路径的规划方法及基于模糊概念和进化理论的区段航行轨迹优化方法,在MATLAB环境下建立了赛场最优航行路径的动态仿真模型.该模型可以动态模拟帆船的航行轨迹,可在每一区间实现最优航向点的确定.仿真结果显示:在给定赛场环境参数下,模型能给出最佳航速下的最优行驶路径及最佳航向角.     

拥堵路网交通流均衡分配模型

为克服利用传统静态交通流分配模型分析拥堵道路网络交通流分配问题的不足,研究交通拥堵状态下静态拥堵交通流均衡分配模型.首先,基于拥堵路段上交通流特征,分析拥堵路段阻抗函数特点,包括满足拥堵路段上流量随车辆数增加而减少的特征;其次,分析拥堵状态下用户疏解路径选择行为,提出道路网静态拥堵交通流分配的用户均衡与系统最优原理;再次,构建道路网静态拥堵交通流用户均衡与系统最优分配模型,并证明模型与用户均衡原理的等价性、模型解的唯一性;最后,给出求解用户均衡模型的迭代加权求解算法.通过算例与传统静态交通流分配进行对比分析,结果表明:拥堵用户均衡分配模型与拥堵系统最优分配模型可以合理描述拥堵用户均衡原理与系统最优均衡原理,且拥堵用户均衡分配模型可以合理描述路网处于全拥堵状态下各路段实际通过流量.拥堵交通流分配模型可应用于由拥堵蔓延导致的局部全拥堵区域,可作为半拥堵静态交通流分配的核心部分之一.     

考虑出行者风险态度的最优路径搜索

由于交通系统存在不确定性,路径旅行时间会在一定范围内随机变化,面对随机交通网络,出行者表现出不同的风险态度,可以分为风险规避,风险中立和风险偏好3类。采用正态分布描述路段出行时间的随机性,分别考虑出行时间预算、超额出行时间、低额出行时间3类模型,研究出行者最优路径选择行为,此外还考虑了出行者多兴趣点出行的情况。提出一种标号修改算法,分别设置可靠度α=0. 75和α=0. 25,对不同风险态度出行者最优路径选择结果进行了分析,并在不同规模网络中对算法性能进行了测试。结果表明:在10 000节点大网络中,该算法平均运算时间约为100 ms,相比确定网络下的经典dijkstra算法约慢了42%,通过对比分析可知,该算法运行速度较快,能够满足实际应用需求。     

基于限制路径集的N-路径随机用户均衡模型构建及性质

结合随机用户均衡和N-路径用户均衡两类模型的优点构建了N-路径随机用户均衡模型,以路径流量作为决策变量讨论了解的最优性条件,得到了解所满足的性质.然后以路段流量和路径流量同时作为决策变量证明了最优解的存在唯一性条件.最后在多种不同的假设条件下利用内点算法对模型进行了求解,对于解的性质进行了验证,并通过对算例结果的分析得到了若干有效的结论,进而验证了所构建模型的合理性和实用性.     

蚁群算法在城市交通系统中的应用

根据城市交通的实际情况,介绍了用蚁群算法求解城市交通行驶中车辆最优路径的方法,帮助车辆找到最优路径,从而选择车流量较少的路径行驶。     

冰雪路面公路平曲线路段限速仿真

为了提高冬季北方地区公路的行车安全,减少交通事故,对冰雪路面平曲线路段展开限速研究．应用车辆运动学理论,考虑驾驶员在弯道驾驶车辆的特点,分析车辆在冰雪路面转弯行驶特性,建立车辆在平曲线路段行驶时的运动学模型．选择载货汽车和轿车两种车型,松软雪路面、压实雪路面和冰路面3种路况,分别建立车辆行驶速度与平曲线设计指标的关系模型．选取6％、8％和10％ 3种超高值的平曲线路段,利用Matlab仿真技术对车辆限速模型进行求解,并对车速与圆曲线半径及超高的相关性进行分析．以此为基础,提出车辆在松软雪路面、压实雪路面和冰路面3种路况下,不同圆曲线半径的相应安全行驶速度,为科学合理地确定冰雪路面平曲线路段的车辆限速值提供理论依据．     

基于有限理性的随机网络路径选择模型

为研究出行时间不确定条件下有限理性出行者的路径选择行为,以路段容量降级网络为研究对象,将路径自由流时间作为路径走行时间的下界,提出了关于路径走行时间的截断正态分布概率密度函数,建立了考虑路径走行时间边界的出行时间预算模型.通过考虑出行者有限理性的决策特征,以预算时间最小值的无差异阈值作为出行者可接受的最大出行时间,提出了有限理性置信水平的概念,即出行者可以在最短预算时间的无差异阈值内到达目的地的概率.然后,根据随机效用最大化理论,以出行者感知的有限理性置信水平为路径选择成本,构建了考虑可靠性的有限理性交通均衡模型,并给出了其等价的变分不等式问题.此外,设计了一个基于路径的求解算法对所提出的模型进行求解.最后,应用一个数值案例来验证所提出的模型和算法.算例结果表明:忽略路径的自由流时间将降低出行者准时到达的可能性,并且出行者可接受的无差异阈值尺度对其路径选择行为有较大影响.     

改进蚁群算法在交通分配模型中的应用

为了更加准确快速地搜索到最优路径,通过分析车流经过信控交叉口的到达和驶离状况,提出一种考虑交叉口信控延误的改进蚁群算法模型.首先,用交叉口的信控延误和路段行走时间对基本蚁群算法的信息素更新方程进行改进,建立全新的信息素更新模型;其次,通过应用改进后蚁群算法对路网各路段的车流量进行分批分配,设计考虑交叉口延误的路段增量分配流程;最后,基于java程序语言,对路网的流量分配进行仿真,并且和基本蚁群算法对路网运行质量进行对比分析.结果表明,改进后的蚁群算法能够降低路网中路段和交叉口使用率,具有良好的寻优性,并能有效均衡路网流量和缓解交叉口的通行压力.     

城市路网交通流的数学模型及仿真

提出了一种基于改进的蜂群智能算法的路径选择分配方法。首先利用双向信息传递技术得到实时路段的交通流状况,将路段的通行能力分级,通过模仿蜂群个体的局部寻优比较得到最优解,具有较快的收敛速度。仿真结果表明,提出的模型和算法不仅能有效解决城市交通路径分配问题,而且计算复杂度较低,算法的计算效率较高,为提高交通路网的效率及实用性和有效性提供了依据。     

模糊随机动态交通分配模型研究

针对出行者路径选择时对路段行驶时间的模糊性认识，通过模糊统计试验得出路段的隶属函数形式，采用“重心法”将模糊分布隶属函数中的模糊数非模糊化，并应用模糊聚类分析将哈尔滨市部分干道路段分类，选取模糊时间修正系数，修正多路线概率分配模型中的路阻函数，验证了模糊随机动态分配模型的实用性。