申请/专利权人：东南大学

申请日：2022-11-02

公开（公告）日：2023-09-26

公开（公告）号：CN115691138B

主分类号：G08G1/01

分类号：G08G1/01;G08G1/052;G08G1/065;G06N3/006

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.09.26#授权;2023.02.21#实质审查的生效;2023.02.03#公开

摘要：本发明提供了一种路网子区划分及子区边界流量控制方法，包括：使用蚁群算法及模糊C均值算法划分路网，形成交通子区；使用谱聚类算法及支持向量机算法识别子区路网交通状态等级；根据子区路网交通状态等级，确定子区的调控类型为流量输入型或流量输出型；基于博弈论原理，计算各子区内车辆平均延误；以调控前后各个子区内车辆平均延误的变化值的总和为目标，以子区内部累计车辆数和实际最佳累计车辆数的关系、子区之前流量大小为约束条件，建立子区流量控制模型，并利用模拟退火算法进行求解，得到各个子区边界流量的控制方案。本发明综合考虑了路网交通子区划分及各子区流量控制，能够实现优化区域路网交通状态、减少延误的效果。

主权项：1.一种路网子区划分及子区边界流量控制方法，其特征在于，包括：步骤1、划分交通子区：获取路网数据集合，以路网数据集合为输入，利用蚁群算法ACO确定初始聚类中心和聚类个数，基于该初始聚类中心和聚类个数，使用模糊C均值算法FCM对路网进行二次聚类，获得若干个交通子区；其中：利用蚁群算法ACO确定初始聚类中心和聚类个数具体包括：步骤1-a-1、获得路网数据集合：将路段中心横坐标、路段中心纵坐标、路段平均车流密度、路段平均车流量作为样本数据，获取路网数据集合X＝{x1,x2,…,xi，…,xn}，n表示路网中路段数量，xi为路网中第i条路段的属性值集合，其中，xi＝{路段中心横坐标xi1，路段中心纵坐标xi2，路段平均车流密度xi3，路段平均车流量xi4}，设置收敛精度εA、信息素的蒸发因素ρ和最大迭代次数；步骤1-a-2、随机选择c个路段作为初始聚类中心，计算路段xi到聚类中心cj的加权欧式距离： 计算路段xi到聚类中心cj路径上的信息素πij： 其中，r为聚类半径；计算路段xi选择聚类中心cj的概率pij： S∈{xs|ds,j≤r,s＝1,2,…,n}其中，S为已经在聚类中心cj内的路段；α为路段在聚类过程中的信息素系数；β为引导函数对路径选择的影响因子；ηij为引导函数，其大小反映了路段xi与聚类中心cj的相似度，其计算公式如下： 步骤1-a-3、将路段xi并入到聚类中心cj中，并更新信息素和聚类中心在路段xi搜寻路网子区聚类中心的过程中，计算路段xi的转移概率pij，选取其中最大的转移概率pmax，将路段xi并入到聚类中心cj中，则更新信息素πij如下：πijt+1＝1-ρπijt+ρΔπijt其中，t表示迭代次数，πijt表示t次迭代的信息素，ρ为信息素的蒸发因素，其数值为预先设置的0-1之间的数，Δπijt为本次迭代路径上信息素的增量；更新聚类中心如下： 其中，J为聚类中心内的路段的个数；步骤1-a-4、输出聚类个数c和聚类中心cj：计算第j个聚类的总体偏离误差D： 当总体偏离误差D小于预设参数εA或者算法达到最大迭代次数，终止算法并输出聚类个数c和每类聚类中心cj，其中j∈[1,c]，否则返回步骤1-a-2，直至满足条件；使用模糊C均值算法FCM对路网进行二次聚类具体包括：步骤1-b-1、以蚁群算法输出的聚类中心cj和聚类个数c作为初始聚类中心和聚类个数，以路网数据集合X＝{x1,x2,…,xi，…,xn}为输入，预设隶属度指数m和收敛精度εF，并初始化隶属度矩阵U0，U0的维度为c×n，其中c为聚类个数，n为路网中的路段数量，隶属度矩阵U0的初始化采用范围为[0,1]的均匀分布，其中每一个元素uji表示路段i隶属于第j个交通子区的程度大小；步骤1-b-2、根据当前聚类中心，更新隶属度矩阵U0，对其中任意隶属度值uji的更新公式为： 计算并更新每类的聚类中心cj，更新公式如下： 步骤1-b-3、根据更新的聚类中心cj、聚类个数c及隶属度矩阵U0，进行路网子区划分，若存在一个交通子区内路段不连通，则调整不连通路段所属子区，进行二次分类，使之隶属于其连通的交通子区，至此完成一次迭代；步骤1-b-4、设当前迭代次数为第t次，计算第t次迭代的隶属度矩阵Ut与第t-1次迭代的隶属度矩阵Ut-1之间的距离||Ut-Ut-1||，若||Ut-Ut-1||≤εF，则结束迭代，并以当前各类聚类中心cj和隶属度矩阵U0对路段集合X＝{x1,x2,…,xi，…,xn}进行交通子区的划分，输出交通子区划分结果；步骤2、划分各交通子区的交通状态等级：根据各交通子区的路网交通数据，计算各交通子区的路网通畅度和路网空间负荷裕度，其中，路网畅通度是指在区域路网内某一时刻路网内处于畅通状态的路段数与区域内所有路段数的比值，反映该区域内路网的整体畅通程度，路网空间负荷裕度是指在区域路网内某一时刻区域路网剩余的交通容量与路网极限容量的比值，反映了某一时刻路网内剩余空间资源情况；其中：计算各交通子区的路网通畅度和路网空间负荷裕度具体包括：1路网通畅度的计算公式如下： 其中，RfT0为T0时刻区域路网的路网畅通率；si为路网中第i条路段的交通通畅度类别，1表示畅通，0表示不畅通；LOS为路段交通状态等级，使用路段车辆的平均行程速度确定，其中A表示畅通，B表示基本畅通，C表示轻度拥堵，D表示中度拥堵，E表示严重拥堵；n为路网内路段的总数；2路网空间负荷裕度的计算公式如下： 其中，SmT0为T0时刻区域路网空间负荷裕度；ViT0为T0时刻路网中第i条路段的实际交通量；Ci为路网中第i条路段的实际交通容量；以子区路网通畅度和子区路网空间负荷裕度数据为输入，利用谱聚类算法NJW将子区路网通畅度和子区路网空间负荷裕度划分为若干组别，表征不同的子区交通状态，并基于此划分子区路网交通状态等级；基于支持向量机算法SVM，根据当前子区交通状态等级数据，建构子区路网交通状态识别分类器，并识别各子区交通状态等级；步骤3、判断各交通子区的流入流出类型：根据各子区交通状态等级确定流量输出型子区和流量输入型子区，其中，流量输入型子区是指在边界控制时进入该子区的车辆数大于流出该子区的车辆数，流量输出型子区是指在边界控制时进入该子区的车辆数小于流出该子区的车辆数；步骤4、构建路网子区博弈控制模型：路网子区博弈控制模型包括子区内部车流平衡模型，并构建子区平均延误函数；构建子区内部车流平衡模型具体包括：步骤4-1、建立子区内部车流平衡方程，分解子区内累计车辆数的构成；对于任意子区j，子区内部车流平衡方程如下：Njt+Δt＝Njt+qjΔt+IjΔt-OjΔt其中，Njt+Δt为子区j在t+Δt时刻的累计车辆数，t为某一时刻，Δt为时间步长，qjΔt为子区j在Δt时段内内部车流转移量，IjΔt为其他子区在Δt时段内流入子区j的车辆数，OjΔt为子区j在Δt时段内流入其他子区的车辆数；根据平衡方程，子区j内的累计车辆数由如下构成：①子区j在上一时刻内部累计车辆数Njt；②子区j在Δt时段内内部车流转移量qjΔt，子区j内部车流定义为：车辆的起点和终点均在子区j内部的车辆，在Δt时段内，子区j内既会生成新的车辆行驶在子区内，也会有部分车辆完成自己的行程，而在实际边界控制时，该部分车辆的行程均在子区内部完成；③子区j在Δt时段内流入子区j的车辆数与流出子区j的车辆数的差值IjΔt-OjΔt，称为Δt时段子区j净增车辆数；步骤4-2、根据累计车辆数的构成状况，计算多子区博弈情况下的子区内车辆的延误时间TD、路段i上车辆平均延误时间TiD、子区j的车均延误时间并使用流量调控前后各子区内车均延误的差值表征博弈下各子区的调控收益；其中：1计算路段i上车辆平均延误时间TiD，计算公式如下： 其中，TiD为路段i上车辆的平均延误，为路段i上车辆的平均行程速度，vifree为路段i上车辆的自由流速度，自由流速度为道路的设计速度，li为路段i的路段长度；2计算子区j的车均延误时间计算公式如下： 式中：a,b,c为待标定的参数，N为路网子区内的累计车辆数；3子区j在博弈过程中的延误收益函数为： 其中，和分别为子区j在边界控制前和控制后子区内部车辆平均延误，N'j和Nj分别为子区j在边界控制前和控制后子区内部累积车辆数；步骤5、判断受控路网子区实际最佳累计车辆数，构建子区边界流量控制模型，模型优化目标为区域整体因流量调控的收益最大化，模型约束条件包括各交通子区内累计车辆数净增加值约束、子区之间边界控制交通量约束，使用遗传算法或模拟退火算法求解模型，得到最优的子区边界流量控制方案；其中：判断受控路网子区实际最佳累计车辆数具体包括：步骤5-a-1、子区路网的加权流量加权密度为其中，子区内任意路段i的流量为qi，li为路段i的路段长度；根据子区路网的加权流量和加权密度数据，利用多项式拟合得到宏观基本图MFD；步骤5-a-2、根据宏观基本图MFD，当子区路网加权流量达到峰值q*w时，子区内交通达到其最优状态，此时的子区内累计车辆数为临界累计车辆数N*，N*＝q*wv*w·Lk，其中，v*w为此时的子区路网加权空间平均速度，Lk为子区k的道路总长度，对于子区j，其临界累计车辆数表示为Nj*；步骤5-a-3、经过子区边界流量调控后，若子区j路网累计车辆数在其临界累计车辆数Nj*邻域内，则调控后的实际累计车辆数为实际最佳累计车辆数Njm；设有波动参数ε，则Njm为[1-ε·Nj*,1+ε·Nj*]；构建并求解子区流量控制模型具体包括：步骤5-b-1、子区流量控制模型如下： 其中，Ij表示该子区流入的车辆数，Oj表示该子区流出的车辆数，qkj表示两个子区之间的边界流量大小，Ckj表示边界道路通行能力；优化目标表示各子区累计延误收益最大化，使得流量调控后区域整体的交通延误状况得到优化；约束条件包含子区内部累计车辆数净增加值的约束和子区之间边界控制交通量约束：对于流量输入型子区，在进行边界控制后，子区内部累计车辆数净增加值不超过子区实际最佳累计车辆数的上界；对于流量输出型子区，在进行边界控制后，子区内部累计车辆数净增加值不超过子区实际最佳累计车辆数的下界；子区之间的边界控制交通量约束控制子区之间的流量大小，若子区不相邻，则边界流量为0，否则边界流量应在0和道路通行能力之间；步骤5-b-2、使用模拟退火算法求解上述模型，模型的决策变量为任意两个子区的边界调控流量，根据决策变量可以计算上述子区流量控制模型的各参数，并进而根据模拟退火算法求解得到最优子区流量控制方案。

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