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基于改进TASEP模型路网交通流优化方法.pdf

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基于 改进 TASEP 模型 路网 通流 优化 方法
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摘要
申请专利号:

CN201910031379

申请日:

20190114

公开号:

CN109559516A

公开日:

20190402

当前法律状态:

实质审查的生效

有效性:

审中

法?#19978;?#24773;: 实质审查的生效
IPC分类号: G08G1/01;G06Q10/04 主分类号: G08G1/01;G06Q10/04
申请人: 浙江工业大学
发明人: 阮中远;阮子瑞;沈国江;刘志;刘端阳;杨曦;朱李楠
地址: 310014 浙江省杭州市下城区潮王路18号
优先权:
专利代理机构: 33201 代理人: 王兵;黄美娟
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法律状态
申请(专利)号:

CN201910031379

授权公告号:

法律状态公告日:

20190426

法律状态类型:

实质审查的生效

摘要

基于改进TASEP模型路网交通流优化方法,包括以下步骤:首先设置网络各条边具有不同的跳跃率且符合泊松分布;之后在路网的各个交叉口结合对应边上实时的流量值与粒子数设计粒子的路径策略控制粒子的运动;最后根据轮盘赌算法使粒子选择合理的路径。本发明针对复杂的城市交通路网,在结合复杂网络领域的方法和概念进行抽象建模,然后在TASEP模型和路径策略的作用下合理控制粒子的运动,?#28304;?#21040;对城市路网流量的优化和缓解拥堵的作用。本发明在传统模型的基础上进行两点改进,设计合理的路径策略,可以合理的控制粒子的运动从而达到对系统流量的优化和缓解拥堵的作用。为研究城市交通流模型提供新的思路和方法。

权利要求书

1.基于改进TASEP模型路网交通流优化方法,包括如下步骤: (1)首先结合复杂网络领域的方法和概念,将城市交通路网抽象成一个随机规则网络,网络中每条路段都是双向?#27169;?(2)对路网中每条边长度的划分即每条边分割单元数设定,其值为L,系统中总的?#38236;?包括顶点)总数是Ntotal;对路网中每条路段上车辆数目即粒子数设定,以概率ρ进行初始化,粒子总数为ρNtotal; (3)网络中各边上跳跃率qij的设定,设置系统中每一条边都具有不同的跳跃率,且他们符合泊松分布;各边上粒子跳跃率符合: ∫01f(q)dq=1 (4)粒子在网络中每条边上运动规则的设定,若粒子占据一条链路的内部?#38236;悖?#24182;且在其运动方向上其相邻节点没有被粒子占据,那么它将以概率qij?#25317;?#21069;?#38236;?#31227;动到邻居位置;若是相邻位置被占据,则粒子将保?#24535;?#27490;直到该位置上粒子离开; (5)如果粒子占据的是一个顶点,它将选择c个存在的出边中的一个,作为其接下来运动的方向;如果所选链接的第一个内部?#38236;?#26159;空?#27169;?#21017;粒子将以指定的概率移动到该?#38236;悖?#20551;设选择的链路与[ζjk(t-1)]α成正比;然后再将得到的ζjk(t-1)进行归一化处理得到各出边对应的P(j->k)值;粒子平均移动速度ζjk(t-1)计算公式如下: 其中,Sj表?#38236;?#26159;顶点j邻居节点的集合,Jjk(t-1)是在t-1时刻链接j->k上的流量,定义为这条连边上所有粒子的粒子跳跃数,njk(t-1)是t-1时刻链接j->k上的粒子数目;参数α?#32654;?#21051;画粒子的理性程度:当?#31890;?时,位于交叉口处的粒子是随机选择其接下来运动路径;而对于α->∞时,粒子选择具有最大流量的那条边;ζik(t)表示t时刻链路j->k上每个粒子的平均移动“速度?#20445;?(6)由于粒子必将跳出节点,则有∑kpjk=1;生成一随机数Ran,然后根据轮盘赌算法决定Ran值落在哪一个区间?#27573;В琑an值落在该?#27573;?#20869;时就取该?#27573;?#26368;后一个Pjk对应的边作为粒子运动的出边;粒子路?#31471;?#27861;如下: 由于粒子必将跳出节点,则有∑kpjk=1,即Pj1+Pj2+Pj3+Pj4=1;在模拟中,生成一随机数Ran,然后根据轮盘赌算法决定Ran值落在哪一个区间?#27573;В?#22914;若Ran在0~Pj1之间,则选择第一条出边;若在Pj1~Pj1+Pj2之间,选择第二条出边;若在Pj1+Pj2~Pj1+Pj2+Pj3之间,选择第三条边作为出边;?#28304;?#31867;推得到粒子运动的路径; (7)根据构建的模型,在实际交通路网中,每一时刻车辆在交叉路口会根据其存在的出边上的车流量(对应Jjk)和车辆数目(对应njk)计算得到Pjk的值,然后再结?#19979;?#30424;赌算法使得车辆选择一条最优路径,即该路径上具有较大的车流量和较小车辆数;这样路网中的车辆在指定的时间?#27573;?#20869;,各个交叉路口的车?#24452;?#20250;选择其最优路径,使得整个路网中车?#38236;?#36816;动逐渐变得理性,从而最终达到对路网车流量的优化和减缓交通拥堵。

说明书


基于改进TASEP模型路网交通流优化方法
?#38469;?#39046;域


本发明涉及交通的优化和减缓道路拥堵的方法。


背景?#38469;?br>

随着城市经济的发展,机动车保有量呈现快速增加的状态,而城市道路增长有限
?#19968;?#24930;,导致城市正常的交通出行?#29616;?#21463;阻,交通拥堵频发。特别在大城市,过饱和交通拥
堵已经成为常态。过饱和交通拥堵以及随之而来的环境污染及能源短缺等问题已经成为影
响城市发展和市民生活水平的重大问题。


作为现代城市交通管理的一个极其重要的手段之一,交通流模型设计和优化将在
一定程度上决定着城市道路车辆运?#26800;?#25928;?#30465;?#28982;而车辆在过饱和交通状态下的通行效率极
低,能源消耗极大,这样就制约了城市的发展,因?#23435;?#20204;要在现有交通流模型的基础上进行
改进,结合更为合理的路?#31471;?#27861;设计车辆通行策略,?#28304;?#21040;对路网车流的优化作用。


城市交通是一个非常复杂的系统,涉及到路网结构和车?#38236;?#36816;?#26800;?#21508;个部分,若
是考虑其中的所有因素,这样不方便我们直接对其进行研究。我们需要结合交通流模型,将
路网和车辆进行抽象研究。 TASEP模型是一种计算简便,易于理解且能够对交通中的大部
分特性进行描述的经典的交通流模型。其还具有易于扩展的特性,我们可以在该模型的基
础上引进新的路径策略和算法,?#28304;?#21040;对路网流量进行优化和减缓网络拥堵的作用。


TASEP模型具备的特点是:1.可以将道路抽象成一维链路,将路网中的车?#31350;?#20316;是
粒子。2.粒子以概率q沿着指定的方向运动,当在跳跃方向相邻位置上没有被粒子占据时,
某一粒子才会向前跳跃一步。 3.我们可以控制粒子进入和离开链路的概率α’,β来实现系
统达到不同的相态。4.进一步而言,我们可以结合复杂网络的方法和概念,将现实复杂路网
的结构抽象成模型网络结构,这样更加便于我们的研究。


以交通流建模方式来解决城?#22411;?#32476;的拥堵问题近?#25913;?#26469;逐渐成为学者的研究热
点,且取得了相应的成果。TASEP模型作为一个微观交通流模型也逐渐得到学者们的青睐。
刘明哲等人将传统的模型应用到?#35828;?#36890;道的情形,分析在不同的进入率和离开率下对系统
产生的影响。江等人将该模型扩展到了双通道的和多个并?#26800;?#36890;道情况,结果表明,通道间
的耦合?#28304;?#36755;动力学有很大的影响。Neri等人首次在复杂网络的基础上结合平均场理论对
TASEP模型进行?#25628;?#31350;(顶点和边组成)。特别地,他们考虑了两种不同的网络,即Bethe(规
则) 和Poisson(不规则)网络。在他们的模型中,粒子根据一维链上的 TASEP规则在各条边
上运动;在连?#25317;?#22788;,粒子在存在的出边中随机选择一条边作为其接下来运动路径,这种随
机选择是最简单的一种情形,并没有考虑其他因素对路径选择的影响。?#32440;?#27573;关于TASEP
模型的研究大部?#21482;?#26159;集中在单通道或者双通道的一维结构上,没有结合实际的路网来进
行分析。而Neri等人是从纯复杂网络结构的方法和理论出发?#36828;?#32500;网络上的结构进行研
究,但是粒子在网络中交叉口的运动路径选择是最为原始的方式---随机选择,没有考虑到
实时交通其他变量的影响,因此没有涉及到对路网流量的优化。


发明内容


本发明要克服现有?#38469;?#30340;以上的不足,提供基于改进TASEP模型路网交通流优化
方法。


本发明结合复杂网络的方法?#28304;?#32479;的TASEP模型进行改进,在系统运?#26800;?#27599;一时
刻我们考虑到路网中各条边上的流量值与边上粒子的数量,在交叉口设计更为合理的路径
策略和算法,?#28304;?#26469;达到对系统流量的优化,减缓路网拥堵的作用。


本发明通过以下?#38469;?#26041;案来达到以上目?#27169;?br>

基于改进TASEP模型路网交通流优化方法,包括以下步骤:


(1)首先结合复杂网络领域的方法和概念,将城市交通路网抽象成一个随机规则
网络,网络中每条路段都是双向?#27169;?br>

(2)对路网中每条边长度的划分即每条边分割单元数设定,其值为L,系统中总的
?#38236;?包括顶点)总数是N
total;对路网中每条路段上车辆数目即粒子数设定,我们以概率ρ进
行初始化,粒子总数为ρN
total;


(3)网络中各边上跳跃率q
ij的设定,设置系统中每一条边都具有不同的跳跃率,且
他们符合泊松分布。各边上粒子跳跃率符合:






(4)粒子在网络中每条边上运动规则的设定,若粒子占据一条链路的内部?#38236;悖?#24182;
且在其运动方向上其相邻节点没有被粒子占据,那么它将以概率q
ij?#25317;?#21069;?#38236;?#31227;动到邻居
位置;若是相邻位置被占据,则粒子将保?#24535;?#27490;直到该位置上粒子离开;


(5)如果粒子占据的是一个顶点,它将选择c(交叉口的路径数量)个存在的出边中
的一个,作为其接下来运动的方向。如果所选链接的第一个内部?#38236;?#26159;空?#27169;?#21017;粒子将以指
定的概率移动到该?#38236;恪?#25105;们假设选择的链路与[ζ
jk(t-1)]
α成正比;然后再将得到的ζ
jk(t-
1)进行归一化处理得到各出边对应的P(j->k)值;粒子平均移动速度ζ
jk(t-1)计算公式如
下:










其中,S
j表?#38236;?#26159;顶点j邻居节点的集合,J
jk(t-1)是在t-1时刻链接j-\u0026gt;k上的流
量,定义为这条连边上所有粒子的粒子跳跃数,n
jk(t-1) 是t-1时刻链接j-\u0026gt;k上的粒子数
目;参数α?#32654;?#21051;画粒子的理性程度:当?#31890;?时,位于交叉口处的粒子是随机选择其接下来
运动路径;而对于α-\u0026gt;∞时,粒子选择具有最大流量的那条边;ζ
jk(t)表示t时刻链路 j-\u0026gt;k上
每个粒子的平均移动“速度?#20445;籔
jk为对应链接j-\u0026gt;k上的概率值。


(6)由于粒子必将跳出节点,则有∑
kp
jk=1。我们生成一随机数Ran,然后根据轮盘
赌算法决定Ran值落在哪一个区间?#27573;В琑an 值落在该?#27573;?#20869;时就取该?#27573;?#26368;后一个P
jk对
应的边作为粒子运动的出边。粒子路?#31471;?#27861;如下:


由于粒子必将跳出节点,则有∑
kp
jk=1,即P
j1+P
j2+P
j3+P
j4=1;在模拟中,生成一随
机数Ran,然后根据轮盘赌算法决定Ran值落在哪一个区间?#27573;В?#22914;若Ran在0~Pj1之间,则
选择第一条出边;若在 Pj1~Pj1+Pj2之间,选择第二条出边;若在Pj1+Pj2~Pj1+Pj2+Pj3
之间,选择第三条边作为出边;?#28304;?#31867;推得到粒子运动的路径;


(7)根据构建的模型,在实际交通路网中,每一时刻车辆在交叉路口会根据其存在
的出边上的车流量(对应J
jk)和车辆数目(对应 n
jk)计算得到P
jk的值,然后再结?#19979;?#30424;赌算
法使得车辆选择一条最优路径即该路径上具有较大的车流量和较小车辆数。这样路网中的
车辆在指定的时间?#27573;?#20869;,各个交叉路口的车?#24452;?#20250;根据模型计算的结果选择其最优路
径,使得整个路网中车?#38236;?#36816;动逐渐变得理性,从而最终达到对路网车流量的优化和减缓
交通拥堵的实?#39318;?#29992;。


本发明的有益之处在于:(1)本方法能?#32531;?#22909;模拟实时路网中各条道路上不同的
通行能力,对应不同的跳跃率;(2)结合实时路网中每条边上对应的流量值与粒子数,设计
粒子在交叉口实时的路径选择,对粒子的运动进行合理的规划;(3)结?#19979;?#30424;赌算法,决定
粒子在交叉口运动路径的选择,从而达到对系统流量的优化和减缓路网拥堵的作用。


附图说明


图1是本发明的路网抽象模拟图。


图2是本发明的交叉口路径策略示意图。


图3是本发明的轮盘赌算法路径选择图。


具体实施方式


下面结合具体的实施例对本发明进行进一步描述,但本发明的保护?#27573;?#24182;不仅限
与此:


如图1所示:考虑一个由N个节点和2E条连边组成的随机规则网络,其中每个顶点
与其他顶点之间有c个连接,且每条连边都是有向的。网络中每条链接i-\u0026gt;j(其中i,j表?#24452;?br>点)被划分成L个单元,因此系统中的?#38236;?包括顶点)的总数是Ntotal=N+cNL。假设网络中
每个?#38236;?#30001;于排它性只能容纳一个粒子。粒子的总数是ρNtotal,这里的ρ是粒子的平均密
度。在初始时刻,假定粒子是随机分布的。


在每个时间步t,根据以下规则更新每个粒子的位置:


(I)如果粒子占据一条链路的内部?#38236;?例如i-\u0026gt;j),并且在运动方向上其相邻节
点没有被粒子占据,那么它将以概率q
ij?#25317;?#21069;?#38236;?#31227;动到邻居位置?#29615;?#21017;如果邻居位置被
粒子占据,粒子将保?#24535;?#27490;直到相邻位置的粒子离开其位置。


(II)如果粒子占据的是一个顶点(例如i,j,k),它将选择c个存在的出边中的一
个,作为其接下来运动的方向。如果所选链接的第一个内部?#38236;?例如j-\u0026gt;k)是空?#27169;?#21017;粒子
将以概率q
jk移动到该?#38236;恪?#25105;们假设选择链路j-\u0026gt;k的概率与[ζ
jk(t-1)]
α成正比即:






其中,






得到交叉口各条边上的P(j->k)值后,如图2所示,根据公式(2),若是对应的路径
其粒子数不为0时,结合边上的流量与粒子数得到比值ζ
jk(t-1);若是为0时,直接将该边对
应的通行?#39318;?#20026;ζ
jk(t-1)的值。得到顶点处各边上平均移动的“速度”之后,再结合公式(1),
通过参数?#37327;?#21046;各边上对应的ζ
jk(t-1)值并进行归一化处理,然后得到各出边对应的P(j-\u0026gt;
k)值,这是我们最?#31449;?#23450;粒子路径的依据。


由于粒子必将跳出节点,则有∑
kp
jk=1,即P
j1+P
j2+P
j3+P
j4=1(图2)。在模拟中,我
们生成一随机数Ran,然后根据轮盘赌算法决定 Ran值落在哪一个区间?#27573;В?#22914;图3所示。如
若Ran在0~Pj1之间,则选择第一条出边;若在Pj1~Pj1+Pj2之间,选择第二条出边;若在
Pj1+Pj2~Pj1+Pj2+Pj3之间,选择第三条边作为出边;?#28304;?#31867;推得到粒子运动的路径。


通过以上方法的设计,我们最终可?#28304;?#21040;对整个系统流量的优化作用,并且可以
减?#21512;?#32479;的拥堵。


本说明书实施例所述的内容仅仅是对发明构思的实?#20013;?#24335;的列举,本发明的保护
?#27573;?#19981;应当被视为仅限于实施例所?#29575;?#30340;具体形式,本发明的保护?#27573;б布?#20110;本领域?#38469;?br>人?#22791;?#25454;本发明构思所能够想到的等同?#38469;?#25163;段。


关于本文
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