粒子群算法在动态交通分配问题的应用Word文档下载推荐.docx

1、优化算法；多路径；仿真AbstractDynamic traffic assignment plays an significant role in traffic management and guidance. It advantage over the static traffic assignment, because it takes full consideration of the typical traffic flow characteristics such as complexity, time variation and probability, etc. Tradit

2、ional optimization algorithms seriously restrict the application and development of the model in a large amount of calculation or easy to fall into local optimal value of performance index, but it can be simple and convenient to solve such problems via particle swarm optimization（PSO）. This paper ma

3、inly studies the optimal model of dynamic system, which is based on the minimum of total spent time as the objective function. The dynamic traffic assignment model is built via to analysis its characteristics, and using improved particle swarm optimization with inertia weight factor. Finally, MATLAB

4、 simulation is carried out in a multipath traffic network, the simulation result shows the validity of dynamic traffic assignment model, the superiority of improved particle swarm optimization and the value of the model. Key words dynamic traffic assignment PSO algorithm optimization multipath simul

5、ation第1章 绪论1.1 引言随着科技社会的发展，人们对交通工具的需求越来越大，其中小型汽车的数量日益增多造成的交通堵塞、交通事故频发等众多的交通问题，对社会和人们的生活、经济，甚至是整个人类的生存环境构成了巨大的威胁。在这种背景下，如何综合地处理道路上现存的交通问题成为交通控制与管理的主要研发方向。利用现代化手段管理城市交通运输，科学和有效地引导和分配车流量，使现有交通网络的运行效率得到有效地提高，这是发展城市交通的主要方式，智能运输系统（Intelligent Transportation System，简称ITS）因此应运而生。ITS是社会公认的解决城市和高速公路交通拥堵和提高驾驶员

6、行车安全的主要措施，也是交通管理领域学者们研究的前沿问题。作为道路路网规划的最后一个环节，交通分配具有不可替代的地位，它是方案设计的理论基础，也是方案实施的最终目的。静态交通流分配模型中交通量配流不具有时变性，没有考虑到实时变化的交通因素的影响，无法根据实时的交通状况来动态诱导车辆，更无法避免出现个别路段交通拥堵的状况，该模型一般用于较长时间的交通计划。相比之下，动态交通分配模型考虑了时变的OD交通量需求，能预测时变的交通路况下错综复杂的交通行为，在ITS中的动态路径诱导中起到关键性作用，因此这方面的研究具有非常重要的理论与应用意义。1.2 智能交通系统概论智能交通系统是将现行的信息技术、网络

7、处理技术、车辆控制技术、电子传感技术和数据通讯传输技术等综合地应用于整个交通运输管理中，并且把使用者、车辆、道路紧密地联系起来，建立起一种在大路网、全方位发挥作用的，实时、高效、精确的综合交通管理系统。智能化交通运输服务和管理，促使路网上的车流量保持在最佳状态，减少交通堵塞情况和交通事故的发生，提高路段的最大通行能力，促使整个交通运输的安全性、能动性和生产效率得到提高。1.2.1 智能交通系统研究现状20世纪中期，美国领先对电子路径诱导系统进行开创性研究，为现在ITS的动态路线诱导系统DRGS（Dynamic Route Guidance Systems）提供了最初的经验。1990年，美国交通

8、运输部成立了IVHS（Intelligent Vehicle-Highway System）组织，并于1994年正式更名为ITS America（Intelligent Transportation System of America）组织。目前美国已经在ITS的整体组织及规划、开发、运作实验等方面进行的大量的投资和部署，其电子收费系统、轨道自动驾驶等ITS技术处于世界领先地位。自上个世纪八十年代以来，西欧国家在“欧洲高效安全交通系统计划（PROMETHEUS）”和“保障车辆安全的欧洲道路基础设施计划（DRIVE）”两大计划推进下进行交通智能化项目的探讨、研发与应用。之后在第10届ITS世界大

9、会上，欧洲ITS研发组织ERTICO首先提出eSafety道路安全计划的基本理念，获得欧盟委员会的认可并被列入欧盟的规划项目中。日本的ITS研发起步于20世纪90年代，经过20年的发展，初步完成了基础技术和核心技术的开发，目前处于实用技术开发的阶段。由其开发的SmartWay计划将建立“安全安心的汽车社会”为主要研发方向，现在尚在技术普及阶段，20052010年期间将围绕人车路协调系统、智能汽车系统等五个重点项目进行研究。与国外相比，我国对ITS的研究时间较迟，但随着信息技术、计算机控制技术和通信技术等现代技术的快速发展，我国加快了对ITS关键技术的研究速度。以国家ITS建设内容为指导，形成了

10、主要发展规划：以协调公路智能与车载智能的合作为前提，以智能化道路基础设施为核心，促进人、车、路三者为一体协调发展。十二五计划中将重点发展新一代城市智能交通控制系统，综合交通运输和服务的优化技术，构建智能评价交通系统的平台标准。1.2.2 智能交通系统的组成目前社会上认可的智能交通系统主要有7个构成部分。（1）先进的交通信息服务系统（ATIS） ATIS以完善的信息网络为基础。驾驶者通过传输设备，向交通管理中心提供所处地的现时交通状况信息；ATIS得到这些信息后进行提取，及时向出行者提供交通信息；出行者根据这些路网资讯选择通行道路，选用自己的通行工具。如果车上设置了GPS设备，该系统甚至可以预先

11、为驾驶员确定行驶路线。 （2）先进的交通管理系统（ATMS）ATMS一般由交通管理者掌控，可以用来监视和管理路网交通状况，在车道、车辆和驾驶员之间提供服务。该系统实时监视道路系统中的交通事故、气象状况和道路状况，运用卓越的计算机信息处理技术和车辆识别监控技术，根据采集到的信息对路网上的车流量运行状况进行控制。 （3）先进的公共交通系统（APTS）APTS以联结各种智能控制技术来发展公共交通运输业，使公交客运实现快速便捷、经济实惠、运载大的目标，利用公交车站上的候车屏幕向乘客提供车辆的运行情况。在公交汽车管理方面，可以以班车的运行状态为依据合理安排首末班车时间、发车间隔等计划，提高工作效率和候车

12、者满意度。（4）先进的车辆控制系统（AVCS）AVCS主要通过研发先进的控制技术使驾驶员驾驶汽车时能够在道路上安全、通畅地行驶。该系统给予驾驶警告和帮助服务，以及控制车辆躲避障碍物等自动驾驶技术。（5）货运管理系统该系统根基在高速道路网和信息控制系统的基础上，结合物流理论进行智能化控制的物流管理系统，集成GPS技术、物流信息及网络传输技术，以建立有效的货物运输方案，提高货运效率为目的。（6）电子收费系统（ETC）ETC通过安装在车辆上的车载接收器与安装在收费站ETC车道上的探测发射器进行通讯，车辆通过收费站时不需停车就能智能缴纳路桥费，收费中心通过计算机网络传输与银行平台处理后将所收纳的费用清

13、分给相关的业主，极大地提高了收费站的通行能力。图1-1为电子收费系统结构。图1-1 电子收费系统结构（7）紧急救援系统（EMS）EMS的基础是ATIS、ATMS和相关的救援组织和设备，借助这两个系统有机地联合交通监控中心与专业救援机构，提供紧急处理车辆故障事件、人员应急救护、排除事故车辆等服务。1.2.3 城市智能交通控制与管理系统城市交通控制系统是综合城市交通道路中交通红绿灯的配时、路网数据的收集与交通诱导的智能控制技术，能统一监视局部或整个城市的交通监控系统的运行，主要由指挥中心控制系统、自动化的交通管理系统、路网视频监控系统、信号灯配时控制系统、信息搜集及传输和处理平台和GPS车辆定位系

14、统等几个子系统组成。智能交通信息管理平台是集成信息化、智能化的新型交通管理工具，可对交通运输系统中的信息资源进行整合，并具有按一定标准完成多源异构的大量数据的接收、存储、处理、发布等功能，实现管理部门间信息传输，为交通运输组织在交通控制方案的制定、改进方面提供数据支撑。图1-2为城市智能交通控制与管理系统的结构。图1-2 城市智能交通控制与管理系统的结构1.3 动态交通分配的研究现状交通配流问题作为路网规划的一个有机构成部分，对其的研究向来是学术界感兴趣的项目。交通分配方法按照平衡准则可以分为平衡模型与非平衡模型。非平衡模型又可分为有容量限制分配模型、最短路分配模型及多路径分配模型等，这些模型

15、构造简单、计算方便，但在应用时与实际效果相差较大。而平衡模型作为新发展起来的新式交通分配模型，这类模型与非平衡模型相比，具有条理清晰、结构缜密、结果合理，适用于大规模研究的优点。但这类模型常因为维数太大、变量较多、约束因素太多，使得对这类模型的建模比较麻烦，影响了其实际应用的效果。从对出行者选择路径方面的假定来看，将动态交通分配模型划分为预测型和反映型。预测性模型指的是出行者根据某一段时间的交通状况预先决定自己的最优行驶路径，这条最优路径是根据以往经验中在该路段行驶花费的实际成本得到的。反映型模型是指出行者根据实时的交通状况来选择费用最低的路径。但由于城市交通状况具有时变性，反映型模型可能使相同起始点和出行时间的出行者，由于在不同时刻出发，使得他们最终所选择的路径所消耗的时间不同。根据研究方法可以将动态交通流划分