动态路径诱导交通阻抗优化方法与实现

基于实时交通采集数据,获取合理动态规划最优路径,提出了考虑驾驶员出行行为因素的交通阻抗优化方法.研究了基于实时交通状态因素的动态路网优先等级指数的确定方法,重构了动态路径诱导交通网络模型,大大降低了路网的复杂度;基于多源实时数据,研究了动态路径诱导交通阻抗优化的计算方法,实现了路网的动态路径诱导,并通过GIS平台进行了仿真分析.该方法更符合驾驶员行为习惯,对于改进Dijkstra算法在动态路径诱导中的应用具有操作优势和显著意义.     

道路网络中门到门包含重复节点的最优路径算法

设计了具有交通约束的受限路网中,基于兴趣点(POI)的门到门包含重复节点的寻路算法。该算法首先利用距离最短准则建立POI和路网间的临时拓扑关系,然后根据受限路网中最优路径的结构特征,构造包含驶入路段的节点进行寻路拓展,以此为基础进行标记设定广度优先搜索,即可获得门到门包含重复节点的最优路径。在道路密度较大的北京市路网中的试验结果表明,该算法能够根据交通约束规划出实用的最优路径,对于长度约60km路径的计算平均耗时在3s左右,可以满足车辆导航应用的实时性要求。     

面向驾驶员个性化需求的动态路径诱导方法

基于物理规划的思想,研究面向驾驶员个性化需求的动态路径诱导方法.首先,分析个性化动态路径诱导问题,构建路段交通阻抗的个性化评价指标体系;然后,基于物理规划思想,进行个性化动态路径诱导:面向驾驶员对道路的“可行性”需求动态确定交通路网搜索的几何空间;面向驾驶员对道路的“偏好性”需求,对几何空间内的交通路网阻抗进行个性化评价;面向驾驶员对道路的“最优性”需求,基于Dijkstra算法在动态交通路网中进行最优路径搜索;当路网中的交通阻抗发生变化时,及时更新路网信息,重新搜索从车辆当前位置到目的地的最优路径.研究结果表明:该方法既能体现驾驶员的个性化需求;仿真算例验证了该方法的有效性和可行性.     

道路网络中门到门包含重复节点的最优路径算法

设计了用于包含交通约束的受限路网中基于兴趣点(PO I)的门到门包含重复节点的寻路算法。首先利用距离最短准则建立PO I和路网间的临时拓扑关系,然后根据受限路网中最优路径的结构特征,构造包含驶入路段的节点进行寻路拓展,以此为基础进行标记设定广度优先搜索,即可获得门到门包含重复节点的最优路径。在道路密度较大的北京市路网中的试验结果表明,该算法能够根据交通约束规划出实用的最优路径,对于长度约60 km路径的计算平均耗时在3 s左右,可以满足车辆导航应用的实时性要求。     

基于蚁群算法的智能交通行车最优路径研究

本次研究介绍了蚁群算法的基本原理，基于单个蚂蚁路径搜索阐述了动态路网下行程时间的计算方法，建立了一套快速实现蚁群算法全局收敛的计算模型，并对智能交通行车最优路的搜索流程进行了详细的说明。     

动态交通路网中有效路径的确定方法

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.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中的应用作了初步分析.     

交通生命线系统震后应急调度模型及方法

震后交通应急调度是地震救灾工作中的一个重要环节.对震后交通生命线系统的功能进行分析,将震后道路里程、车辆速度、行程延误、交通负荷度以及路网连通可靠度等因素遴选为震后交通生命线系统的交通阻抗效用指标,提出将这些效用指标转化为一种广义交通阻抗即运输时间的理论方法,考虑到震后应急物资调度是基于时间链的动态过程,假设调度至受灾点的物资是被连续消耗的,进而建立震后多需求点多服务点应急调度的双层决策优化数学模型,给出双层规划问题的动态优化算法,得到最优的应急调度连续可行方案.通过一个仿真算例进行了验证.     

基于精英蚁群算法的交通最优路径研究

随着交通规模的增大,人们对自驾出行的质量需求越来越高,而在当前的交通最优路径选择的研究中,大多只考虑静态的交通路网场景,且忽略了通过交叉口时的代价,造成计算结果和实际行驶的代价之间误差较大.针对这一问题,基于Petri网络,建立了更精确的多因素道路交叉口交通路网模型,提出了基于精英蚁群算法的交通最优路径选择算法,并对经典蚁群算法提出两个方面的改进:第一,在信息素浓度的初始化过程中加入主干道引导和行车方向的引导,以加快蚂蚁群初始的搜索速度;第二,在全局信息素浓度更新时,使用双精英蚂蚁策略,采用相互约束的方式更新两条最优路径上的信息素浓度,解决了算法过早陷入停滞的问题,且计算出多个可供选择的路径.仿真结果表明,该算法在保证收敛性的同时,将搜索到最优路径的概率提升至100%;同时,在得到最优解概率均不低于90%的前提下,该算法的收敛速度是其他算法的数倍.     

基于排队最远点约束的最大周期时长优化方法

为充分考虑排队最远点对上游节点的影响,尽量避免短连线路段发生排队溢流现象,利用交通波理论分析了进口道排队长度的演化规律,推导了饱和状态持续时段内排队最远点相对停车线位置距离的计算方法,并以交叉口关键相位关键车道排队最远点最近为优化目标,建立了一种最大周期时长的优化模型.然后,设计了8种不同交通需求的测试环境,运用文中方法和现有方法分别计算了最大周期的最优值,根据等饱和度原则确定了两种方法下的信号配时方案,并利用VISSIM仿真获取了不同测试环境下两种方法的运行效率指标.结果表明:8种测试环境中,相对于现有方法,文中方法下关键相位关键车道的平均排队长度、排队最远点相对停车线位置的距离和车均停车次数分别降低了10.67%、11.36%和11.01%,上下游交叉口总的车均延误和停车次数分别降低了3.86%和3.81%,通过车辆数和平均车速分别提高了1.19%和3.58%.     

基于卡尔曼滤波的交通突发事件影响范围预测研究

根据交通突发事件的影响范围来制定有效的应急管理方案对减少交通突发事件对城市路网的影响具有重要的意义.首先根据卡尔曼滤波算法,对交通突发事件影响时间进行预测,再基于交通波理论,对交通突发事件引起的交通波波速、排队长度等给出相应的计算方法和步骤,提出了交通突发事件影响范围的确定方法.通过示例路网计算分析,验证了该方法的可行性和实用性.