基于動(dòng)態(tài)信息的駕駛員路徑選擇行為研究

原方方　孔芹　崔琬茹

摘 要 動(dòng)態(tài)路徑誘導(dǎo)系統(tǒng)（Dynamic Route Guidance System）通過(guò)對(duì)一部分公共交通及個(gè)人交通進(jìn)行誘導(dǎo)來(lái)達(dá)到改善路網(wǎng)交通狀況的目的。研究動(dòng)態(tài)信息條件下駕駛員的路徑選擇行為，對(duì)駕駛員和路網(wǎng)系統(tǒng)管理者的路徑偏好進(jìn)行效用分析，得到影響選擇行為的各因素權(quán)重，能夠?yàn)橹贫ň徑饨煌〒矶麓胧┨峁﹨⒖家罁?jù)。

關(guān)鍵詞 動(dòng)態(tài)路徑誘導(dǎo)系統(tǒng)（DRGS） Agent理論 效用理論

在經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展的當(dāng)今社會(huì)，人們的生活水平也在快速地改善，出行方式也發(fā)生了巨大的變化，全國(guó)的汽車(chē)保有量以較快的速度增長(zhǎng)。以北京為例，2014年北京市的機(jī)動(dòng)車(chē)車(chē)保有量達(dá)到559.1萬(wàn)輛，創(chuàng)歷史新高，造成了嚴(yán)重的交通擁堵。交通擁堵引起的連鎖反應(yīng)嚴(yán)重影響了城市的正常運(yùn)轉(zhuǎn)，如能源的消耗、環(huán)境的污染、時(shí)間成本的提高、事故率增加等等。

修建道路是解決交通問(wèn)題的一個(gè)最直接途徑，但是現(xiàn)有的城市可用空間越來(lái)越少，新建道路對(duì)一些大城市，特別對(duì)北京、上海、廣州這樣的特大城市，不具有可操作性，于是人們把目光轉(zhuǎn)向了高效的路網(wǎng)交通管理系統(tǒng)，通過(guò)引進(jìn)新的誘導(dǎo)方法，提高路網(wǎng)的整體性能。

自20世紀(jì)80年代開(kāi)始研究動(dòng)態(tài)路徑誘導(dǎo)系統(tǒng)起，到目前已經(jīng)有30多年的歷史，我國(guó)目前還在起步階段。本文采用Agent系統(tǒng)理論和Netlogo仿真手段，將路網(wǎng)系統(tǒng)管理者、駕駛員、車(chē)輛導(dǎo)航儀聯(lián)系起來(lái)，通過(guò)信息提供，得到不同情境下的最佳導(dǎo)航裝配率。

一、Agent技術(shù)與多Agent系統(tǒng)

Agent和多Agent系統(tǒng)的概念起源于分布式人工智能領(lǐng)域，本文采用智能體這一定義，文中仍然沿用英文表達(dá)法“Agent”。一般來(lái)說(shuō)，Agent應(yīng)該具有以下基本特性：自治能力、社交能力、反應(yīng)能力、主動(dòng)性。

多Agent系統(tǒng)（Multi-Agent System簡(jiǎn)稱(chēng)MAS）是指由兩個(gè)或兩個(gè)以上Agent組成，在資源有限的情況下，Agent之間、Agent與環(huán)境之間通過(guò)相互交互、協(xié)商、合作來(lái)共同完成單個(gè)Agent無(wú)法完成的既定任務(wù)的系統(tǒng)。[1]

相對(duì)于傳統(tǒng)的建模方法，復(fù)雜系統(tǒng)多Agent建模方法能夠更好地表征交通系統(tǒng)的復(fù)雜性、適應(yīng)性；采用自下而上的模擬方法，注重對(duì)系統(tǒng)中駕駛員個(gè)體行為的模擬，更接近現(xiàn)實(shí)；可以考察不確定條件下的駕駛員決策特征。[2]

二、交通信息的效用分類(lèi)

駕駛員從出發(fā)點(diǎn)到目的地，往往有不止一條可選路徑，每條路徑的道路屬性、服務(wù)屬性等都不相同，也就是說(shuō)每條路徑的效用值是不相同的，駕駛員在出行時(shí)獲得這些交通信息，就會(huì)選擇效用最大的路徑來(lái)滿(mǎn)足自己的出行，以最大化地滿(mǎn)足自己的需求。效用最大的路徑也就是通常所說(shuō)的最優(yōu)路徑，能夠最大程度地滿(mǎn)足駕駛員出行愿望的線路就是出行效用最大的線路，也就是最優(yōu)路徑，要選擇整體服務(wù)效用最大的路徑需要綜合考慮多種因素的影響。[3]

依據(jù)效用理論，假設(shè)駕駛員從A地出發(fā)前往B地，兩地之間存在多條路徑供駕駛員選擇，每條路徑的道路屬性以及所提供的服務(wù)的屬性均不同，駕駛員按照效用最大化原則選擇效用值相對(duì)最大的路徑進(jìn)行出行。為了更好地理解效用函數(shù)，我們從信息的效用屬性來(lái)進(jìn)行分類(lèi)，總體來(lái)講主要包括以下幾個(gè)方面：經(jīng)濟(jì)因素、時(shí)間因素、安全因素、距離因素、舒適度因素等。

（1）時(shí)間因素。駕車(chē)出行部分原因也是為了可以更快地到達(dá)目的地，出行時(shí)間是駕駛員最為關(guān)心和在意的。行程時(shí)間是指駕駛員從發(fā)生點(diǎn)到吸引點(diǎn)整個(gè)出行過(guò)程的時(shí)間，包括正常的行駛時(shí)間和因排隊(duì)和擁堵等原因造成的延誤時(shí)間等。

（2）距離因素。給定一對(duì)OD點(diǎn)后，駕駛員從出發(fā)地到目的地，出行距離往往也在一定程度上影響著駕駛員對(duì)路徑選擇的影響，尤其在交通狀況良好的條件下，出行距離的長(zhǎng)短往往意味著出行時(shí)間的長(zhǎng)短、出行費(fèi)用的多少，并在某種程度上影響駕駛員的舒適度等。

（3）經(jīng)濟(jì)因素。出行費(fèi)用主要包括道路收費(fèi)和運(yùn)營(yíng)費(fèi)用，本文所研究的城市道路基本都是免收通行費(fèi)的，因此主要研究運(yùn)營(yíng)費(fèi)用，包括燃油費(fèi)、輪胎磨損費(fèi)、機(jī)件磨損費(fèi)以及阻塞成本等。由于車(chē)輛運(yùn)營(yíng)費(fèi)用受道路的自然條件和交通狀況的影響，因此在相同的車(chē)況條件下，道路條件越好，交通狀況越好，車(chē)輛運(yùn)營(yíng)成本水平就越低，對(duì)于駕駛員來(lái)說(shuō)就越具有吸引力。

（4）舒適度因素。出行的舒適程度也越來(lái)越影響駕駛員對(duì)路徑的選擇。道路的通行能力、交通流量、平均車(chē)速、行車(chē)視距等主要還是受當(dāng)時(shí)路段交通量的影響，可用負(fù)荷度、路網(wǎng)的平均速度來(lái)進(jìn)行衡量。另外，道路兩旁的景觀、綠化、指示標(biāo)志等多種因素都對(duì)舒適程度產(chǎn)生影響。

三、實(shí)例分析

該文中將仿真情景分為三類(lèi)：無(wú)導(dǎo)航儀、無(wú)協(xié)商導(dǎo)航儀、有協(xié)商的導(dǎo)航儀。通過(guò)對(duì)不同仿真情景的仿真，驗(yàn)證有協(xié)商的導(dǎo)航儀對(duì)路網(wǎng)整體性能以及駕駛員出行性能的影響。

（1）試驗(yàn)設(shè)計(jì)。文中選取實(shí)際路網(wǎng)中的某一區(qū)域作為仿真參考區(qū)域，在仿真路網(wǎng)的搭建過(guò)程中，考慮到編程的簡(jiǎn)便性和易實(shí)現(xiàn)性，將路網(wǎng)簡(jiǎn)化，只保留路網(wǎng)中對(duì)車(chē)輛運(yùn)行有明顯影響的因素。

（2）數(shù)據(jù)分析。通過(guò)仿真結(jié)果可以看出，在交通量較小的情況下，各種情景下的路網(wǎng)狀況差別不大，這個(gè)時(shí)候整體路網(wǎng)狀況較好；在交通量適中的情況下，無(wú)協(xié)商的導(dǎo)航儀和有協(xié)商的導(dǎo)航儀均能改善路網(wǎng)狀況，有協(xié)商的導(dǎo)航儀相比無(wú)協(xié)商的導(dǎo)航儀，平均行程車(chē)速較高，平均行程時(shí)間較低，整體來(lái)講，路網(wǎng)性能更優(yōu)；在較高的交通量情況下，有協(xié)商的導(dǎo)航儀對(duì)路網(wǎng)性能的改善更為明顯。

所有的駕駛員都得到信息并不是最好的情況，當(dāng)所有的駕駛員都得到相同的信息后，會(huì)向相同的路徑行駛，原本通暢的道路也會(huì)變得擁堵，從而失去了提供信息的意義。具體給多少駕駛員提供信息，才能達(dá)到整體性能的最優(yōu)，也是所有的交通參與者共同關(guān)心的話題。所以，本研究在交通量適中的情況下，對(duì)不同的無(wú)協(xié)商的導(dǎo)航裝配率和有協(xié)商的導(dǎo)航裝配率進(jìn)行仿真研究，以分析協(xié)商對(duì)改善路網(wǎng)性能的作用以及最佳的導(dǎo)航裝配率。

從仿真結(jié)果可以看出，無(wú)協(xié)商導(dǎo)航儀的最佳裝配率是45%，在裝配率為45%時(shí)，平均行程車(chē)速達(dá)到最大值，平均行程時(shí)間最短，整體來(lái)看，路網(wǎng)性能最優(yōu)；有協(xié)商導(dǎo)航儀的最佳裝配率是65%，在裝配率為65%時(shí)，平均行程車(chē)速達(dá)到最大值，平均行程時(shí)間最短，也就是說(shuō)，路網(wǎng)性能達(dá)到最優(yōu)，此時(shí)的路網(wǎng)最為暢通，交通流分布均衡。

在路網(wǎng)性能達(dá)到最優(yōu)的時(shí)候，路網(wǎng)的平均出行距離并不是最短，也就是說(shuō)，為了整體路網(wǎng)的性能，有時(shí)會(huì)建議車(chē)輛繞行，以保證大多數(shù)駕駛員的利益。

有協(xié)商導(dǎo)航儀的最佳裝配率比無(wú)協(xié)商導(dǎo)航儀的最佳裝配率要高，也就是說(shuō)，當(dāng)駕駛員和路網(wǎng)系統(tǒng)管理者進(jìn)行協(xié)商后，可以更加有效地改善路網(wǎng)的性能。

四、結(jié)語(yǔ)

本文通過(guò)研究得到不同情況下的最佳導(dǎo)航裝配率，為交通管理者制定誘導(dǎo)措施提供理論參考。本文從智能交通的角度，對(duì)駕駛員的路徑選擇行為進(jìn)行了相對(duì)充分的研究和驗(yàn)證。但為了研究的方便，進(jìn)行了很多簡(jiǎn)化。例如，駕駛員路徑的選擇是多種因素共同影響的，但為了研究量化方便，只是選取了幾個(gè)比較具有代表性、易于量化的指標(biāo)等。本文的研究仍然存在很多不足之處和需要進(jìn)一步研究的問(wèn)題。

（作者單位為鄭州鐵路職業(yè)技術(shù)學(xué)院）

[作者簡(jiǎn)介：原方方（1987—），鄭州鐵路職業(yè)技術(shù)學(xué)院運(yùn)輸管理系交通運(yùn)輸規(guī)劃與管理專(zhuān)業(yè)。]

參考文獻(xiàn)

[1] 李英.多Agent系統(tǒng)及其在預(yù)測(cè)與智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用[M].華東理工大學(xué)出版社，2004.

[2] Holland J H.隱秩序：適應(yīng)性造就復(fù)雜性[M].周曉牧，韓暉，譯.

[3] 金寶輝.交通出行行為分析[D].西南交通大學(xué)碩士學(xué)位論文，2004：37-43.