基于蚁群Stigmergy机制的PRT系统调度方法研究

发布时间：2020-06-04 18:58

【摘要】：我国城市化发展对城市交通提出了新的需求,机动车保有量不断地增加,加重了我国大中城市的交通问题,为了改善这种现状,我国大中城市基本形成了以大运量地铁轨道交通为骨干、常规公共汽车、出租车、自行车等其他的公共交通方式为补充的城市公共交通体系,地铁、轻轨和公共汽车只能够提供“面到面”的服务,服务区域受到极大的限制,私家车、出租车等交通工具虽然可以提供个性化服务,但时常面临交通拥堵、停车难等问题,为了改善现有的城市交通体系,构建快速、高效、低碳的现代化公共交通网络,个人快速轨道交通(Personal Rapid Transit,简称为PRT)应运而生。PRT系统作为一种智能化无人驾驶的公共轨道交通系统,可以实现“点对点”式服务和24小时无间断运营,有效地解决城市交通“最后一公里”问题,与现有的交通体系形成了良好的优势互补,因此PRT系统的发展对解决城市区域交通的困局意义深远。车辆调度是PRT系统实现智能化的重要技术手段,智能化的车辆调度不仅可以提高线网的运行效率,降低运营成本,还可以大大节约乘客的乘车时间。现有的PRT调度方法存在智能化程度不高、车辆协同能力差、调度效率低下等问题,本论文根据PRT系统运行调度的特点,进行了以下四个方面的研究:(1)提出了一种基于改进遗传算法的网络化PRT系统开行计划策略。根据各车站客流的情况和车辆资源的分布情况,从系统层面对网络化PRT系统空车资源进行分配,参考交通运输中的产销不平衡问题,以所有空车资源的调度距离最小为目标搭建PRT空车资源分配模型,运用改进遗传算法进行求解,并编制PRT车辆开行计划方案,验证相关模型和算法的可行性;(2)提出了一种基于蚁群Stigmergy的网络化PRT系统动态调度方法。首先研究车站的客流变化情况,搭建基于马尔科夫的客流预测模型和基于排队论的客流排队模型,并以此为基础,构建基于状态方程的PRT系统车辆动态集群模型,实现PRT系统的动态集群调度;(3)提出了一种基于改进蚁群算法的PRT车辆路径动态规划方法。以乘客时间成本和车辆运营成本为优化目标建立车辆路径规划模型,并采用改进蚁群算法进行求解,通过监测线网的运行状态,改变线网的连通状态信息实现车辆行驶路径的动态调整,动态规划出合理的路径;(4)提出了一种基于改进人工势场法的PRT车辆协同控制方法。借鉴人工势场法中障碍物排斥和目标物吸引原理,将人工势场法运用到了PRT车辆协同控制当中,构建PRT车辆协同控制模型,并运用算例进行仿真,实现车辆的协同控制。针对PRT系统调度存在的问题,将蚁群Stigmergy机制运用到PRT动态调度当中,可以有效解决PRT车辆运行的协调和协同,实现PRT系统智能化运行,提高系统的运行效率。
【图文】：

图 2.2 PRT 系统线网示意图系统主要有两种轨道铺设形式：跨坐式（如图 2.3 所坐式 PRT 系统的轨道起支撑、稳定和导向作用，PR单轨具有噪音低、转弯半径小、爬坡能力突出和适场就是采用这种轨道[45]。悬挂式 PRT 轨道采用箱，它的转向架放置于开口的箱体内，不易受到外界结构，相比于跨坐式的钢筋混泥土结构，体积相对工厂预制完成，在建设现场进行拼装，可以大大缩短运用前景更广，在后面的介绍中我们主要研究悬挂式

图 2.2 PRT 系统线网示意图现有的 PRT 系统主要有两种轨道铺设形式：跨坐式（如图 2.3 所示）和悬挂式（如图 2.4 所示）。跨坐式 PRT 系统的轨道起支撑、稳定和导向作用，PRT 车辆骑跨在轨道梁上运行，跨坐式单轨具有噪音低、转弯半径小、爬坡能力突出和适应能力强的特点，摩根敦和希斯罗机场就是采用这种轨道[45]。悬挂式 PRT 轨道采用箱形结构，PRT 车辆悬挂于轨道梁下方，它的转向架放置于开口的箱体内，不易受到外界环境的影响，由于悬挂式轨道采用钢结构，相比于跨坐式的钢筋混泥土结构，体积相对较小，而且，悬挂式轨道可以直接在工厂预制完成，在建设现场进行拼装，可以大大缩短建设周期，，因此，悬挂式 PRT 系统运用前景更广，在后面的介绍中我们主要研究悬挂式 PRT 系统。
【学位授予单位】：深圳大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：U491

【参考文献】

相关期刊论文 前10条

1 胡云清;;基于双种群混合遗传算法的车辆调度问题研究[J];物流科技;2015年10期

2 汤洪涛;刘璐;陈明;鲁建厦;;基于Stigmergy的Holonic控制架构与调度策略[J];中国机械工程;2015年01期

3 王建玲;齐紫茜;何璐;;基于蚁群算法的车辆调度问题[J];交通科技与经济;2014年06期

4 米根锁;赵丽琴;罗淼;;GCPSO优化混合核SVM的地铁车站客流预测[J];计算机工程与应用;2015年14期

5 王红霖;焦朋朋;杜林;;基于排队论的公交线路调度优化[J];公路交通科技;2014年08期

6 方创琳;;中国城市发展方针的演变调整与城市规模新格局[J];地理研究;2014年04期

7 蔡莉;梁利刚;李海;;基于位置服务的出租车调度系统的研究与设计[J];计算机应用与软件;2014年03期

8 姚仲敏;龙昭鹏;李强;;考虑城市堵车信息的出租车调度系统[J];交通运输系统工程与信息;2013年04期

9 李佳;吕欣;;基于土地利用的交通需求预测方法在新建区域中的应用[J];四川建材;2013年01期

10 段俊花;朱怡安;钟冬;;群智能在多智能体系统中的应用研究进展[J];计算机科学;2012年06期

相关博士学位论文 前5条

1 高政威;模拟生物群体智能的优化方法及其应用研究[D];东北大学;2012年

2 张峥炜;基于生物启发的群机器人系统群体搭建机制研究[D];山东大学;2012年

3 张敏;约束优化和多目标优化的进化算法研究[D];中国科学技术大学;2008年

4 韩凤;城市空间结构与交通组织的耦合发展模式研究[D];东北师范大学;2007年

5 李为为;城市轨道交通调度指挥智能集成系统研究[D];北京交通大学;2006年

相关硕士学位论文 前10条

1 荀燕琴;基于群体智能优化的AGV路径规划算法研究[D];吉林大学;2017年

2 金阳;信息物理融合生产系统优化调度研究[D];北京交通大学;2017年

3 肖攀;供电应急物资多目标配送调度优化模型研究[D];华北电力大学(北京);2016年

4 李波;基于排队论的地铁站服务效率优化研究[D];华中科技大学;2016年

5 赵桂香;基于出租车承载行为的优化决策调度方法研究[D];重庆交通大学;2015年

6 赵钰棠;地铁列车调度策略研究[D];兰州交通大学;2015年

7 郑志伟;基于群体智能的轨道交通路径规划研究与实现[D];华北电力大学;2015年

8 叶开文;基于群体智能的车辆路径问题研究[D];西安电子科技大学;2014年

9 穆礼彬;智能公交系统背景下的公交调度优化研究[D];西南交通大学;2013年

10 宋同阳;区域公交调度时刻表优化研究[D];华中科技大学;2013年

本文编号：2696831