基于多源诱导信息的动态均衡配流模型.doc

  本文关键词：基于博弈论的交通控制与诱导一体化模型的研究，由笔耕文化传播整理发布。

网友1006108867近日为您收集整理了关于基于多源诱导信息的动态均衡配流模型的文档，希望对您的工作和学习有所帮助。以下是文档介绍：..页眉..页脚.基于多源诱导信息感知的动态均衡配流模型多源交通信息是智能交通诱导的基础,实现路网均衡配流是实施交通管理的最终目的。因此,动态交通配流问题一直是智能交通研究的核心,从国外学者Merchant和Nemhauser[MerchantDK,MemhauserGL.Amodelandanalgorithmforthedynamictrafficassignmentproblems.TransportationScience,1978(12):62~77],Carey[CareyM.Nonconvexityofthedynamictrafficassignmentproblem.TransportationScience,1992,(26B):127~133],Wie和Tobin[WieB,TobinR.worktrafficassignmentmodelsindiscretetime.TransportationScience,1994,28:204~220]Ng.Manwo和Waller,STravis[Ng.Manwo,Waller,STravis.DynamicRouteChoiceModelinFaceofUncertainCapaeities]AdamJ.pel,MiehielC.J.Bliemer和SergeP.Hoogendoom[HybridRouteChoiceModelinginDynamicTrafficAssignment]到国内学者石小法,王炜[石小法,王炜.动态交通网络的用户均衡配流模型.东南大学学报(自然科学版).2000,30(1):111-116.ShiXiaofa,WangWei.work.JournalofSoutheastUniversity(NaturalScienceEdition),2000,30(1):111-116.]等分别从不同方面对动态配流模型进行过研究,但早期的研究主要是单纯从管理者角度出发考虑配流问题。MosheE·Ben-Akiva和OwenJianwenChen的Stackelberg的博弈模型[CHENOJ,BEN-AKTVAME.Game-ontrolanddynamictrafficassignment[J].TransportationResearchRecord1617,1998,1617:179-188.],虽然一定程度考虑了交通参与者,但过于理想的假设使其忽略了出行者进行路径选择时的自主性。董斌杰的静态诱导信息下的出行者路径选择模型[董斌杰,李克平,廖明军,王衡.诱导信息下基于博弈论的路径选择模型[J].北华大学学报(自然科学版),2007,8(1):88-91.],李艳君的单一控制、单一诱导以及诱导与控制协调的三种管理模式下的博弈模型[25]李艳君.基于博弈论的交通控制与诱导一体化模型的研究[D].天津大学硕士学位论文,2003:28-60.]等基于博弈论的路径优化模型为微观交通领域研究提供了很好地思路。本文基于前人的研究基础,研究多源信息诱导下,基于出行者感知效用的微观交通配流模型。综合考虑交通出行者的路径选择行为和道路交通流的实际,更加真实地反应微观交通行为。1多源诱导信息下的交通行为分析1.1多源诱导信息的作用多源交通信息包括可变情报板(VMS)、交通广播、交通信息网站等各种群体诱导信息,和车内诱导屏、手机等个体诱导信息。诱导信息发布的目的是影响驾驶员的路径选择行为,降低路网负荷度,使车辆均匀、有序、畅通地行驶在路网上。1.2多源信息下的路径选择行为当出行者接收到诱导信息后,会对前方交通状况做出判断,作为下一交叉口转向策略的判别基础。反之,每个出行者的选择策略综合到一起,就构成了对交通流的影响,交通流的实时动态信息是对管理者发布的诱导信息的一个反馈。二者之间在多源信息的干预下,形成了交通出行中的动态博弈行为。在这个博弈过程中,交通管理者的目标是使路网整体性能最佳,出行效率最高或者出行费用最少;而出行者的目标是使自身出行效用最大。出行者利用管理者发布的诱导信息对路网状况进行感知,虽然其决策的原则是自身出行效用的最大化,但决策的依据却是诱导信息。因此,出行者进行路径选择的效用函数是对出行时间、出行耗费、出行距离、舒适度等指标的综合反应。管理者进行配流的依据是出行者的选择行为集合,配流方案的形成是二者反复迭代的结果。如图1。..页眉..页脚.图1动态配流方案的形成2动态配流模型构建基于以上对交通管理者与出行者之间动态关系的表述,建立双层规划模型对道路网络中的动态配流问题进行微观描述。2.1管理者配流模型P1(1)模型符号定义:假设路网节点集有起点集、交点集、终点集,用l表示起点或交点,s表示终点。()Al—表示以l点为起点的有向路段的集合;()Bl—表示以点l为终点的有向路段的集合;()at?—t时刻路段a的流入率;()at?—t时刻路段a的流出率;()axt—t时刻存在于路段a的车辆数;()at?—t时刻路段a的交通阻抗,与路段交通流入率有关;?—转换系数,即单位时间的价值,元/小时;C—平均每辆车单位里程行驶费用值(耗油费用),元/车·米;()saxt—t时刻存在于路段a上的到终点s的车辆数;()sat?—t时刻路段a上的到终点s的车辆流入率;()sat?—t时刻路段a上的到终点s的车辆流出率;()lsqt—t时刻节点l到终点s所产生的新的流量;..页眉..页脚.ame—表示路段a的最大车流密度(veh/km);am?—表示路段a的最大流出率约束;aL—表示路段a的长度(km);根据系统最优原理,作为管理者的动态配流诱导系统应满足以下条件:????00min()()()TTaaaaaAaAZttdtCLtdt??????????????????(1)()()().sssaaadxtttaAsNdt????????(2)()()saasNxtxtaA?????(3)()()saasNttaA???????(4)()()saasNttaA???????(5)()()()+()(),ssalsaaAlaBltqttlNls??????????(6)()()aatttttt?????????or()()10aatttt????????(0)t??(7)10()(),taattdat???????(8)(),aaamxtleat??(9)(),aamtat????(10)()()()0,,sssaaaxtttast????,,(11)其中:式(1)是管理者的目标函数,表示路网总的广义出行费用最低,即路网总的出行时间费用和整个路网的出行行驶费用之和最小;式(2)是路段a的交通阻抗的状态方程;式(3)~(5)是对定义性动态方程的约束;式(6)是对节点的流量守恒约束,即单位时间内节点l的流入量等于流出量;式(7)表示FIFO约束,指先进入路段的车辆要先于后进入路段的车辆离开该路段;式(8)表示流量传播约束,即t时刻路段a的流出率等于相应01[,]tt时段路段a的流入率。其中0t和1t

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