李 旭, 周彤梅
(中國人民公安大學(xué)交通管理學(xué)院, 北京 102623)
基于動態(tài)交通分配的交通誘導(dǎo)與控制協(xié)同研究
李 旭, 周彤梅
(中國人民公安大學(xué)交通管理學(xué)院, 北京 102623)
在交通誘導(dǎo)與控制協(xié)同運作中,動態(tài)交通分配理論的有效應(yīng)用可以全面提升系統(tǒng)的實時性與高效性,從而有效緩解城市道路交通擁堵。對動態(tài)交通分配、交通誘導(dǎo)與交通控制系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀進行了概述;將動態(tài)交通分配理論與模型應(yīng)用到誘導(dǎo)與控制協(xié)同機理中,建立了基于動態(tài)交通分配的交通誘導(dǎo)與控制綜合協(xié)同模型;在現(xiàn)有的誘導(dǎo)與控制協(xié)同過程中加入動態(tài)策略選擇與動態(tài)交通分配環(huán)節(jié),提出了適用于城市大型路網(wǎng)的交通誘導(dǎo)與控制協(xié)同系統(tǒng)實施框架。
動態(tài)交通分配; 交通誘導(dǎo); 交通控制; 智能協(xié)同
在機動車數(shù)量持續(xù)增長和城市路網(wǎng)容量接近飽和的雙重壓力下,解決城市道路交通供需不平衡問題的方法,已經(jīng)從發(fā)展道路交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)向交通管理系統(tǒng)優(yōu)化與協(xié)同方向轉(zhuǎn)變。通過智能交通各子系統(tǒng)的協(xié)同運行,對交通數(shù)據(jù)信息進行整合與共享,能夠?qū)崿F(xiàn)城市道路交通流的合理、均衡分配,有效地緩解城市道路交通擁堵的情況。
交通控制系統(tǒng)與交通誘導(dǎo)系統(tǒng),是城市道路交通協(xié)調(diào)和管理的兩個重要功能系統(tǒng),從時間和空間兩個方面,共同影響著城市道路交通流的運行和分布狀態(tài),二者存在著相互影響、相輔相成的關(guān)系。因此,對交通誘導(dǎo)與控制系統(tǒng)進行協(xié)同研究,不但可以消除二者單獨作用時所存在的局限性,還能夠提高道路交通管控策略的實時性。通過對本文相關(guān)內(nèi)容的深入研究,能夠為改善我國城市道路交通擁堵現(xiàn)狀提供借鑒。
在交通誘導(dǎo)、交通控制以及動態(tài)交通分配的結(jié)合方面,國內(nèi)外學(xué)者均已經(jīng)進行了廣泛的研究。在國外,Lian提出了上層為交通控制、下層為動態(tài)交通分配模型的雙層優(yōu)化模型。Paz等[1]在動態(tài)交通分配模型中融入自適應(yīng)信號控制算法,實現(xiàn)交通誘導(dǎo)與控制的協(xié)同。此外,全局優(yōu)化模型和多智能體的應(yīng)用也為三者的結(jié)合提供了可能[2]。在國內(nèi),孫智源和陸化普等[3]建立了上層以交叉口延誤最小為目標,下層為用戶均衡模型的雙層規(guī)劃模型。天津大學(xué)的馬壽峰與王亮等[4]分析了交通誘導(dǎo)與交通控制間的相互關(guān)系,提出了模型一體化的思路。
通過查閱相關(guān)文獻可知,目前的交通誘導(dǎo)與控制協(xié)同模型與方法很難有效應(yīng)用到大型路網(wǎng)中,導(dǎo)致交通控制系統(tǒng)無法完全適應(yīng)誘導(dǎo)方案實施后的交通流變化;并且在制定交通誘導(dǎo)與控制策略時,往往缺乏針對不同路網(wǎng)運行狀況的實時分析,導(dǎo)致策略缺少實時性與適配性,無法有效解決我國道路交通情況復(fù)雜、擁堵疏散周期長、易反復(fù)等問題。
本文將動態(tài)交通分配理論引入到交通誘導(dǎo)與控制協(xié)同模型中,建立交通控制與誘導(dǎo)綜合模型,針對交通擁堵周期長、路段交織復(fù)雜的城市大路網(wǎng),在協(xié)同過程中增加了動態(tài)策略選擇階段,通過建立全局優(yōu)化的多層協(xié)作模式,對交通流進行有效管控,緩解道路擁堵狀況。
動態(tài)交通分配理論是交通誘導(dǎo)系統(tǒng)的重要理論基礎(chǔ),它根據(jù)實時檢測的路網(wǎng)交通信息參數(shù),計算出最合適的交通量分布方式,再將各路網(wǎng)上時變的交通需求均勻分配到不同路徑上,達到路網(wǎng)交通流時空分布均勻、供需平衡的目標。考慮到分配策略所需達到的最優(yōu)目標不一,動態(tài)交通分配模型一般分為兩類,即系統(tǒng)最優(yōu)動態(tài)交通分配模型和用戶最優(yōu)動態(tài)交通分配模型[5]。
系統(tǒng)最優(yōu)動態(tài)交通分配模型以系統(tǒng)最優(yōu)為分配優(yōu)化目標,希望達到系統(tǒng)總行程最短,延誤最小等目的,是一種理想化的模型。該模型的優(yōu)點是可以使系統(tǒng)達到整體最優(yōu)狀態(tài);但是,它忽略了出行者自身對誘導(dǎo)路徑的選擇意愿,影響了交通誘導(dǎo)系統(tǒng)的有效性[6]。
用戶最優(yōu)動態(tài)交通分配模型以出行者利益最大為優(yōu)化目標,希望達到出行費用最小、時間最短等目的。該模型所制定的誘導(dǎo)策略全面考慮了出行者的自身利益;但是,它降低了系統(tǒng)整體的協(xié)調(diào)能力,可能會導(dǎo)致交通的局部擁堵。
由于交通管理與控制是以系統(tǒng)最優(yōu)為目標,對本文所研究的協(xié)同系統(tǒng)而言,其解決交通擁堵問題的目標和本質(zhì)也是實現(xiàn)路網(wǎng)整體最優(yōu)。因此,在協(xié)同系統(tǒng)構(gòu)建時選擇使用系統(tǒng)最優(yōu)動態(tài)交通分配模型。
本文研究的協(xié)同模型以均衡路網(wǎng)流量為目標,定義用飽和程度R表示路網(wǎng)的交通流量分布狀況。由于交叉口和路段的通行能力不同,因此在建立模型時分別考慮了交叉口和路段的飽和程度的影響權(quán)重,以平均飽和程度最小為目標,建立誘導(dǎo)與控制綜合模型:
(1)
定義:
(2)
公式(2)表示t時刻路段a的飽和程度[7],式中da為路段a長度,kaj為路段a的阻塞密度。
定義:
(3)
公式(3)表示t時刻交叉口c的飽和程度,式中g(shù)為交叉口的綠燈時間,g′為車輛有效利用的綠燈時間。
此外,公式(1)中α,β為路段與交叉口的飽和程度對于路網(wǎng)綜合飽和程度的影響權(quán)重,其數(shù)值大小根據(jù)各路段與交叉口的具體交通狀況確定。
由于不同交通狀態(tài)下的交通流可控水平、誘導(dǎo)方案接受率等均存在較大差異,大大影響了協(xié)同策略實施的有效性[8]。因此,對于交通狀態(tài)更新快、路網(wǎng)復(fù)雜的城市大型路網(wǎng),根據(jù)路網(wǎng)的不同交通狀態(tài),動態(tài)選擇相適應(yīng)的誘導(dǎo)和控制協(xié)同策略,不僅可以提高協(xié)同效率,避免資源浪費,還可以達到最優(yōu)的管控效果。
交通擁堵等級的判定標準,包括交叉口延誤、行程車速、交通量、出行時間等[7],其中車速參數(shù)易測量且具有時效性強和動態(tài)性高的特點,更適用于動態(tài)交通分配及誘導(dǎo)與控制協(xié)同系統(tǒng)。因此,本文將道路上行駛車輛的平均行程車速作為所研究的協(xié)同系統(tǒng)中道路交通擁擠等級的判定標準,用V來表示路段上行駛車輛的平均車速。
(1)暢通狀態(tài)。暢通狀態(tài)下,即V≥30 km/h,車輛在道路上行駛的自由度較大,交通誘導(dǎo)方案的實用性和接受率較低,單獨依靠信號控制即可保證道路交通平穩(wěn)運行。此時不需要采用控制與誘導(dǎo)協(xié)同的策略,應(yīng)注重信號控制系統(tǒng)間的協(xié)調(diào)聯(lián)動,保證車輛運行的連續(xù)性。
(2)輕度擁堵狀態(tài)。輕度擁堵狀態(tài)下,即20 km/h (3)擁堵狀態(tài)。擁堵狀態(tài)下,即10 km/h (4)嚴重堵塞狀態(tài)下,即V≤10 km/h,由于交叉口和路段都處于停滯狀態(tài),信號控制系統(tǒng)很難有效發(fā)揮疏導(dǎo)作用,只有先對交通流進行外部誘導(dǎo),才能進一步對擁堵狀態(tài)下的交通流進行管控和疏導(dǎo)。此時,應(yīng)選擇以交通誘導(dǎo)為主,交通控制為輔的協(xié)同策略,先通過交通誘導(dǎo)系統(tǒng)將動態(tài)交通分配后的交通流誘導(dǎo)至其他路段,在交通狀況得到緩解后,再利用二者協(xié)同方法,使交通擁堵盡快消散。 根據(jù)現(xiàn)有的交通誘導(dǎo)與控制協(xié)同過程,初步構(gòu)建了基于動態(tài)交通分配的交通誘導(dǎo)與控制多層協(xié)作系統(tǒng)的實施框架,多層協(xié)同系統(tǒng)通過使用誘導(dǎo)與控制綜合協(xié)同模型均衡路網(wǎng)交通流量,將誘導(dǎo)與交通控制系統(tǒng)共同作用于城市路網(wǎng),使協(xié)同效果具有針對性和動態(tài)性,更加適用于交通擁堵周期長、路段交織復(fù)雜的城市大型路網(wǎng)。該系統(tǒng)框架結(jié)構(gòu)如圖1所示。 圖1 交通誘導(dǎo)與控制多層協(xié)同系統(tǒng)框架結(jié)構(gòu) 針對所構(gòu)建的多層協(xié)同系統(tǒng)框架結(jié)構(gòu),提出了一種多次互反饋交通誘導(dǎo)與控制協(xié)同的運作模式,具體如下: (1)交通誘導(dǎo)系統(tǒng)與控制系統(tǒng)信息采集與共享 將交通控制系統(tǒng)中交通采集設(shè)備采集到的車流量、車速、占有率等參數(shù)進行存儲和處理,并與交通誘導(dǎo)系統(tǒng)實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享;同時,將實施交通誘導(dǎo)后的交通流狀態(tài)反饋給控制系統(tǒng),達到路網(wǎng)交通信息實時、全面共享,這是協(xié)同系統(tǒng)運作的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。 (2)判斷交通狀態(tài),選擇協(xié)同策略 根據(jù)實時檢測的車輛平均速度對當(dāng)前路網(wǎng)交通狀態(tài)進行判別,針對暢通、緩行、擁堵和嚴重堵塞等交通狀態(tài),分別采取不同的協(xié)同策略。 (3)交通誘導(dǎo)系統(tǒng)與控制系統(tǒng)協(xié)作 通過基于動態(tài)交通分配的誘導(dǎo)與控制綜合協(xié)同模型均衡各路段交通流量,配合交通誘導(dǎo)系統(tǒng)將各路網(wǎng)上時變的交通需求均勻分配到不同路段上,從空間上均分交通壓力;同時,對誘導(dǎo)實施后的交通流狀態(tài)進行預(yù)測和分析,協(xié)助交通控制系統(tǒng)調(diào)整與誘導(dǎo)方案相適應(yīng)的信號配時參數(shù),從時間上緩解當(dāng)前道路的擁堵狀態(tài)。 (4)交通狀態(tài)再判別 將前一次協(xié)同策略實施后的路網(wǎng)交通狀態(tài)進行重新判別,根據(jù)實時交通狀態(tài)變化趨勢動態(tài)選擇協(xié)同方案,重新計算各路段交通量的分配,進行再誘導(dǎo)、再控制,可以對城市道路中擁堵較嚴重的路段產(chǎn)生多周期、具有針對性的疏導(dǎo)作用。 本文對動態(tài)交通分配、交通誘導(dǎo)與控制模型進行了整合與研究,在現(xiàn)有的交通誘導(dǎo)與控制雙層協(xié)同中增加了動態(tài)交通分配環(huán)節(jié),通過建立綜合協(xié)同模型以及多層協(xié)同系統(tǒng)框架,為動態(tài)交通分配、交通誘導(dǎo)與交通控制實現(xiàn)相互結(jié)合、共同運作提供了可能;同時根據(jù)我國城市大路網(wǎng)交通的特點,為不同運行狀態(tài)下的路網(wǎng)提供了動態(tài)選擇的協(xié)同運作策略,使交通誘導(dǎo)與控制系統(tǒng)能夠更有針對性地調(diào)節(jié)變化后的交通流。本文所提出的交通誘導(dǎo)與控制協(xié)同系統(tǒng)實施框架僅為初步結(jié)構(gòu),仍需進一步研究,所建立的基于動態(tài)交通分配的交通誘導(dǎo)與控制協(xié)同系統(tǒng)模型的協(xié)同效果也需在仿真實驗中加以驗證與完善。 [1] PAZ A,CHIU Y C. Adaptive traffic control for large-scale dynamic traffic assignment applications[J].Transportation Research Record,2011:2263. [2] 于德新,楊兆升,王媛,等.基于多智能體的城市道路交通控制系統(tǒng)及其協(xié)調(diào)優(yōu)化[J].吉林大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版),2010(1):113-118. [3] 孫智源,陸化普,等.城市交通控制與誘導(dǎo)協(xié)同的雙層規(guī)劃模型田[J].東南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2016(2):450-456. [4] 王亮,馬壽峰,賀國光.一種交通控制與誘導(dǎo)遞階協(xié)調(diào)優(yōu)化模型[J].系統(tǒng)工程理論與實踐,2012(6):126-133. [5] 宋博文.基于動態(tài)交通分配的城市誘導(dǎo)及信號控制系統(tǒng)研究[D].淄博:山東理工大學(xué),2014:2-6. [6] 于堯. 基于出行者行為的動態(tài)交通分配建模與實現(xiàn)[D]. 長春: 吉林大學(xué),2014:27-31. [7] 王堯.城市道路交通擁堵評價與判定方法研究[D].北京:北京工業(yè)學(xué),2014:12-20. [8] 戴紅,楊兆升,肖萍萍. 交通流誘導(dǎo)與控制協(xié)同優(yōu)化模型的遺傳算法求解[J]. 吉林大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版),2010,36(增刊1):157-160. D035.37 李 旭(1993—), 女, 山東濟南人, 2016級在讀碩士研究生。研究方向為交通管理工程。 (責(zé)任編輯于瑞華)3.2 多層協(xié)同系統(tǒng)的框架結(jié)構(gòu)
4 結(jié)論