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城市交通网络的动态路径规划研究毕业论文

 2020-02-15 10:02  

摘 要

本文主要结构如下:首先,从供需矛盾的角度对城市道路拥堵现象的成因进行了分析,论证动态路径规划的必要性。然后,以交通系统用户平衡为目标,建立基于METANET宏观交通流模型的动态交通分配优化模型,并用PI反馈分配策略对其进行优化。选取一个复杂交通网络,利用matlab进行仿真,并对结果进行分析。结果表明,合理的交通分配可以均衡交通流、减少交通拥堵。最后,阐述了国内外的路径诱导方法,指出国内路径诱导现存问题、提出建议,对交通路径诱导的前景进行了展望。本文研究的方法对均衡交通流、提高城市交通道路资源利用效率具有重要实际意义。

关键词:用户平衡;反馈分配策略 ;路径诱导;METANET模型

Abstract

This paper is organized as follows: firstly, the cause of traffic congestion is analyzed from the aspect of contradiction between traffic supply and demand, thus the necessity of dynamic route planning is demonstrated. Secondly, taking user equilibrium as an objective function, a dynamic traffic assignment model based on METANET tool is established. The simulation results are presented for a complex traffic network. The simulation and optimization results of matlab indicat that resonable traffic assignment can balance the traffic flow and reduce traffic jam obviously. Lastly, the current route guidance measures are showed. In the meanwhile, several problems for these measures were pointed out. At the end of this paper, it puts forward some suggestions and prospects the future of route guidence. The method used in this paper is significant to balance the traffic flow and improve the efficiency of city traffic network.

Key words: User equilibrium; feedback assignment strategy; route guidance; METANET tool

目 录

摘要 I

第1章 绪论 1

1.1研究背景及意义 1

1.2国内外研究综述 1

1.2.1 国外研究现状 1

1.2.2 国内研究现状 2

1.3、基本内容和技术方案 3

1.3.1 研究基本内容 3

1.3.2技术方案 3

第2章 城市交通拥堵问题形成机理分析 4

2.1城市道路交通需求分析 4

2.2城市道路交通供给分析 5

2.3城市道路交通主体分析 5

第3章 动态路径优化仿真模型构建 7

3.1交通流理论基础 7

3.2经典METANET模型 9

3.2.1 模型基本说明和基本变量 9

3.2.2不区分终点形式的路段模型 9

3.2.3不区分终点形式起点的排队模型 10

3.2.4不区分终点形式起点的节点模型 10

3.2.5区分终点形式的METANET模型 11

3.3动态交通分配模型目标 11

3.3.1 系统最优 12

3.3.2 用户平衡 12

3.4模型优化 13

3.4.1遗传算法 13

3.4.2 反馈分配策略 14

3.5本章小结 14

第4章 对仿真模型进行验证及分析 15

4.1仿真实现设计 15

4.2算例描述 15

4.2.1 交通网络描述 15

4.2.2 交通需求描述 17

4.3结果分析 17

4.3.1 网络交通状态分析 17

4.3.2 节点分流状态分析 19

第5章 城市交通网络动态路径诱导 21

5.1路径诱导措施 21

5.2我国路径诱导存在的问题 22

5.3路径诱导建议 23

第6章 结论与展望 24

6.1 研究结论 24

6.2研究展望 24

参考文献 26

附录 28

致谢 43

第1章 绪论

1.1研究背景及意义

城市交通网络是城市经济发展的支撑,然而随着社会经济的持续高速发展,城市交通拥堵问题日益严峻,已成为国民经济发展的瓶颈。原有的城市道路基础设施不能满足日益增长的交通需求,加强交通需求管理成为了缓解城市道路交通压力的重要方法。城市交通网络动态路径规划包括两个部分,首先通过动态交通分配模型得到最优结果、减少系统堵塞,再通过路径诱导措施引导交通流在城市交通网络中按照优化的分配结果均衡分配。交通分配是交通网络优化中的基本问题,它作为交通需求预测的最后一步,其分配结果直接影响着交通网络的实际通过能力。传统静态交通分配问题主要着眼于对道路交通流的静态描述,这些模型只适用于长期的交通规划问题。而在实际情况中,交通流是随时间变化的,出行车辆的最优路径也是会随着时间和路况的变化而随之改变的。所以动态交通分配问题着眼于给定交通网络短时间内的交通流,克服了静态交通分配问题的不合理假设,更容易应用于日常的交通管理中。通过动态路径优化,在车流在进入路网的每一个节点之前可以根据实时的交通状况计算出当前时刻下的最优分流率,交通管理部门也可以根据动态路径规划的结果在交通节点采取诱导措施引导车流,均衡交通流、缓解交通堵塞。

1.2国内外研究综述

1.2.1 国外研究现状

数学规划、优化控制、变分不等式和计算机仿真是研究动态交通分配问题的四大方法,其中前三个是研究动态交通分配的主要方法。Merchant 和Nemhauster开创性地提出利用数学规划来解决动态交通分配问题的理论模型(以下称作M-N模型),用于多个出发地单个目的地的离散型交通需求模式的系统优化。Carey[1] [2] 证明了M-N模型满足线性独立约束条件,验证了M-N模型中的最优性分析,并于1987年对这一模型进行了优化。Birge和Ho将M-N问题扩展到随机情况,放宽了整个规划网络中O-D需求已知的假设,建立了一个多阶段随机数学规划模型。ZiliasKopoulos针对单目的地的系统最优动态路径规划问题,引入了基于交通小区运输模型的线性规划公式。

Ran和ShimazaKi使用最优控制方法,针对具有多个出发地和多个目的地的城市交通网络提出基于链路的系统最优模型。Friesz等针对单个目的地情况,分别提出了系统最优和用户最优目标的基于链路的最优控制公式。模型假设随着网络状况的变化,从一个系统状态到另一个系统状态的调整可能同时发生; 也就是说,路由决策是基于当前网络条件做出的,但可以随着条件的变化而不断修改。Wie扩展了用户最优模型以包括弹性的随时间变化的旅行需求,隐含考虑了出发时间选择。 同时,Wie也列举了这种方法的一些局限性。

相比于数学规划模型和优化控制模型来说,变分不等式为解决动态路径规划的最优问题、定点问题和补充问题提供了一般的思路,是一个描述动态交通路径选择问题的更有效的方法。Dafermos在均衡静态交通的背景下引入了变分不等式方法。Friesz等人建立连续时间变分不等式模型,通过平衡经验旅行时间来解决出发时间/路线选择。Wie等人引入了离散化的变分不等式公式,用于解决同时路由偏离均衡问题。它们在某些规律性条件下显示最优解存在,并使用输出流函数而不是Friesz等人使用的输出时间函数。

1.2.2 国内研究现状

国内学者对动态交通路径规划问题也作了大量研究。陆化普[4]等对动态交通分配理论的发展进行了回顾,阐明了动态交通路径规划的关键问题,并展望了动态路径规划的发展方向。刘小兰[5]等提出改进的路网表示法,用邻接表存储路网,利用图遍历原理建立了一种新型的动态路网模型。段新[6]等通过模拟路段的流入量、流出量和路段上的交通量来建模,采用遗传算法解决动态交通分配问题,加快了模型运算速度,提高了模型的实用价值。范东旭[7]分析了降雪天气特性及其对城市路网交通运行的影响, 建立了降雪天气下路段的自由流速度及路段通行能力计算模型, 对降雪天气下的动态交通分配进行研究。李良[8]等利用微观仿真软件Vissim对路段进行动态交通流分配仿真,实时、准确地反映了路网交通状态。谭明军基于动态用户平衡理论,建立了GS-CTM动态交通分配仿真模型,对不同网络结构下的交通流进行了仿真研究。周学松等介绍了轻量级开源动态交通分配仿真平台DTALite的理论应用、系统设计框架和开发模块。曹继英通过对不同方法的对比以及交通流量的仿真结果分析得出蚁群算法适用于求解动态系统最优模型和动态用户最优模型。李潇逸[12]提出一种基于路径CTM的城市路网无流量限制的动态系统最优分配模型构建方法,在设定的仿真环境基础上,运用LINGO11.0软件实现了城市路网无流量抑制的动态系统最优分配模型构建。刘媛Error! Reference source not found.将关键路段引入到动态交通流量的分配中,限制关键路段流量,协同分配流量至其他路段,在进行动态交通配流的过程中对关键路段上的流量进行控制。王晶莹将改进后的粒子群优化算法应用到了动态交通分配问题中的经典算例中,并验证了改进后的算法在收敛性能和收敛精度上优于标准粒子群算法。刘海旭、荣新[15]基于K短路,通过使用Logit配流模型研究道路交通网络在多路径流量分配时的性质,促进了K短路的实际运用。在交通诱导方面,李兵[16]根据不同的道路类型和路况条件,采用不同的诱导策略,通过非线性控制来解决最优动态分配问题。尹琨杰[17]从交通瓶颈识别方法研究入手,以抑制整个路网的交通瓶颈产生为目标,探讨了城市中心区交通瓶颈识别与疏导策略的理论和方法。王硕[18]研究了诱导信息对出行者路径选择的影响,提出了基于预测路网状态的VMS诱导信息发布策略并进行了编程实现。张锴[19]选取基本人工鱼群算法作为动态路径诱导算法的基础研究对象,并从精度和效率等方面对基本人工鱼群算法进行了改进,提出了一种自适应量子人工鱼群算法。熊若曦[20]提出了基于车路协同的路径诱导和交叉口速度引导两种策略,从多个方面对两种策略进行了分析,并对仿真器进行二次开发实现了所设计的策略。

1.3、基本内容和技术方案

1.3.1 研究基本内容

本论文的主要研究内容主要分为两个部分。第一部分以用户为目标,利用数学建模和系统优化的方法对动态交通分配问题进行求解,并利用Matlab仿真进行验证。第二部分调研当前国内外与动态路径诱导相关的交通管理办法,并结合我国的实际情况提出一些建议。

1.3.2技术方案

  1. 查阅相关资料,了解城市道路交通发展现状,明确面临的主要问题。
  2. 分析交通流特性,作出合理假设,以用户平衡为目标建立离散模型,并利用PI反馈分配策略对动态路径规划问题进行优化求解。
  3. 选择一个虚拟交通网络利用Matlab仿真进行验证。
  4. 调研当前国内外与路径诱导相关的交通管理与管控办法,并结合我国的实际情况提出一些建议。

流程图.png

图 .1 技术方案流程图

第2章 城市交通拥堵问题形成机理分析

本章从交通供给、交通需求、交通主体三个方面分析交通拥堵形成的机理。

2.1城市道路交通需求分析

现代化城市生活的各个方面、各个环节,都离不开交通,相较于其他需求,交通需求是一种广泛的、普遍的需求。城市交通需求呈现一些特征:

  1. 弹性

交通需求来源于社会生产活动,是一种派生性的需求,社会活动、经济活动等本源性需求的性质和变化决定了交通需求具有弹性。出行者可以选择是否出行、出行的时间与出行的方式。

  1. 规律性

交通需求本质上反映了经济发展的需求,人们的社会经济活动的规律性导致了交通需求的规律性,交通需求会随经济发展呈现一定的阶段性和周期性。一般来说,交通需求是与经济发展水平呈正相关的,经济增长,交通需求增长;经济负增长,交通需求也相应地减少。就我国国情而言,交通需求仍有较大发展空间。

  1. 不平衡性

从空间上来说,由于自然条件、城市空间用地布局、经济发展水平等因素,出行者总是在固定起点和目的地之间进行有方向的位移,即方向上的不平衡,同时,不同方向上的交通需求总量也是不平衡的;从时间上来说,交通需求总是在不同时段呈现出较大差异,例如总是在上下班时段、节假日达到高峰,而在其他时段较为均衡。

城市人口和机动车保有量不断增加,导致城市交通需求也随之不断增加:

第一,城市人口快速增长和集中,客运需求快速增加。随着我国城市化进程的加快,城市人口规模日趋增大,城市居民上班、上学、购物、旅游等多样化的交通需求迅速增加。根据交通运输部的统计数据,我国2019年1-3月中心城市的客运总量较去年同期有约3%的增长。对于上班通勤等弹性较小的交通需求,众多个体在同一时段特定空间范围内产生出行需求,出行车辆、人员格外集中,这容易使得交通需求超出了城市交通基础设施、交通装备的承载能力,导致交通拥堵的产生。

第二,机动车保有量不断增加。尽管全国很多城市都出台了相应了限购限行调控政策,但据公安部统计,2018年全国新注册登记机动车3172万辆,机动车保有量已达3.27亿辆,其中汽车2.4亿辆,比2017年增加2285万辆,增长10.51%;小型载客汽车首次突破2亿辆,比2017年增加2085万辆,增长11.56%,是汽车保有量增长的主要组成部分;私家车(私人小微型载客汽车)持续快速增长,2018年保有量达1.89亿辆,近五年年均增长1952万辆。随着我国经济体量的不断增大,汽车仍处于普及期,有较大增长空间。

2.2城市道路交通供给分析

目前城市道路交通供给存在以下问题:

  1. 交通基础设施供给增长较慢,难以适应交通需求快速增长。交通基础设施建设是一个缓慢的过程,虽然建成投入使用后,可立即分担大量交通需求,但总体来说,交通供给增加是阶段性的、缓慢的,而交通需求增长是连续性的、快速的,交通供给和交通需求是不平衡的。
  2. 城市交通供给有限,承载容量已接近饱和。城市空间是有限的,随着人口不断向一线、二线城市涌入,一方面,土地资源越来越稀缺,城市交通基础设施没有建设空间,道路容量不足;另一方面,由于房价持续攀升,征地成本高昂,交通基础设施建设费用高,难以发展。
  3. 缺乏系统规划,交通方式结构不合理。交通系统缺乏科学的规划,各种交通方式衔接不畅导致出行者更愿意选择私家车作为出行首选方式。公共交通发展滞后、占比较小,据交通运输部统计数据显示,2018年全国城市公共汽电车的客运量普遍较2017年有所下降,公共交通行业呈现萎缩趋势。

2.3城市道路交通主体分析

城市道路交通主体是人,是道路使用者,包括机动车驾驶员、行人等。交通主体的意识和行为对拥堵形成有着至关重要的影响。

  1. 交通文明意识有待提高。部分道路使用者的交通文明意识不高,存在一些不良习惯,如:机动车驾驶员频繁换道、插空,电动车在车流中随意穿梭,行人不遵守交通规则等,这些行为都会妨碍正常交通,引起交通拥堵,甚至造成交通事故。
  2. 无法掌握全局交通信息,常常不能做出正确理性的出行路径选择。由于出行者信息不对称,缺乏对系统交通状况的了解,往往凭借经验来选择最短出行路径,导致部分地区尤其是城市中心区交通过于集中,形成交通堵塞,反而增加了出行时间成本,导致了道路资源的浪费。

综上所述,由于交通供给的跳跃性、有限性和交通需求的连续性、增长性之间的矛盾,从长期来看,交通供给总是滞后于交通需求的增长的,所以单纯依靠传统的增加交通供给的方式,并不能解决交通问题,只有同时加强对交通需求的管理,从系统的角度对交通流在时间上、空间上进行疏导、均衡,才能充分利用城市道路交通设施,提高出行效率,降低系统成本,所以对于城市交通网络的动态路径规划研究意义重大。

第3章 动态路径优化仿真模型构建

3.1交通流理论基础

交通流理论可分为微观交通流理论和宏观交通流理论。微观交通流理论主要对单个车辆在相互作用下的个体行为进行研究, 以车辆跟驰模型理论应用较多。宏观交通流理论运用流体力学的基本原理,建立车流的连续性方程,将车辆数比拟成质量, 借用流体力学中密度的概念来定义交通流中单位道路长度内的车辆数,它将交通流视作由大量车辆组成的可压缩连续流体介质,研究车辆集体的综合平均行为,并不显式体现车辆单元的个性特征。这种交通流一方面和水流不同,是可压缩的,密度会发生变化;另一方面和气流不同,由于车身长度和安全距离的限制,这种密度变化是受限于一定范围内的。

宏观交通流理论假定车流中各单个车辆的行驶状态和它前面的车辆保持一致,显然,这与实际情况是不相符的。但是,该理论在“流”的状态较为明显的场合,有着明显的优势,比如分析交通高峰时期城市快速路上的交通问题。随着城市交通的快速发展,如何对一个城市道路交通网路运行效率进行宏观评价显得尤为重要。宏观交通流理论包括三个基本参数:流量、密度和速度,三者之间的关系可以用图一的三维空间曲线关系图表示,为便于理解,通常将三维曲线投影到二空间中,如图二所示。

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