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    考慮綜合效益最大的交通信息采集設(shè)備組合優(yōu)化模型

    2019-03-18 08:02:54鄧?guó)櫼?/span>周厚慶張學(xué)軍
    關(guān)鍵詞:浮動(dòng)最大化路網(wǎng)

    唐 立,趙 興,黃 昕,鄧?guó)櫼?周厚慶,張學(xué)軍,4

    (1.西華大學(xué)汽車與交通學(xué)院, 四川 成都 610039; 2.北航(西部)國(guó)際創(chuàng)新港, 四川 成都 610000;3.成都市市政工程設(shè)計(jì)研究院, 四川 成都 610011; 4.北京航空航天大學(xué)電子信息與工程學(xué)院, 北京 100000)

    近年來,我國(guó)各大城市不斷增加對(duì)智能交通系統(tǒng)建設(shè)的投入,尤其在交通信息采集方面,耗費(fèi)了大量的人力物力[1]。交通信息作為智能交通建設(shè)的基礎(chǔ),提高信息采集系統(tǒng)的效益性和效率性是建設(shè)好智能交通系統(tǒng)的前提。然而,目前采集系統(tǒng)硬件的投放?;谀骋活悊我恍畔⒉杉O(shè)備,投資的綜合效益還有待提高。單一交通數(shù)據(jù)采集設(shè)備存在服務(wù)范圍較小、采集周期固定、采集數(shù)據(jù)種類固定等局限性,因而導(dǎo)致大規(guī)模投放造成資源浪費(fèi),同時(shí)每類設(shè)備都存在較高的耗損和后期維護(hù)成本。不同類型設(shè)備的分別投放,會(huì)造成數(shù)據(jù)的重復(fù)采集,增加工作量?;诖耍疚氖紫葟男枨蠛凸┙o兩個(gè)方面出發(fā),分析城市交通數(shù)據(jù)需求和采集設(shè)備特性,考慮數(shù)據(jù)需求最大化和設(shè)備使用效益最大化兩個(gè)重要因素進(jìn)行建模,以期有效控制設(shè)備投放量,大幅提高設(shè)備利用率。

    1 城市交通數(shù)據(jù)需求分析

    通過對(duì)交通系統(tǒng)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行多次采集、處理和分析,可以對(duì)交通狀態(tài)識(shí)別、信號(hào)燈配時(shí)方案設(shè)計(jì)、出行路徑選擇、交通行為與安全分析等交通管控技術(shù)提供精準(zhǔn)的依據(jù),并且預(yù)測(cè)未來交通的發(fā)展[2]。本文整理了進(jìn)行城市交通管理與控制工作通常所需要的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)類型,主要針對(duì)交通狀態(tài)識(shí)別、信號(hào)配時(shí)和路徑選擇等任務(wù)分析數(shù)據(jù)需求[3]。表1總結(jié)了常用方法和數(shù)據(jù)類別,為本文后續(xù)建模時(shí)選取交通信息采集設(shè)備提供合理的依據(jù)。

    表1 數(shù)據(jù)需求分析

    2 交通采集設(shè)備分析

    目前不同的交通信息采集設(shè)備,可以采集相同類別的信息數(shù)據(jù)[4]。本文總結(jié)了常見交通信息采集設(shè)備的特點(diǎn),包括基于固定型的環(huán)形線圈、視頻和基于移動(dòng)型的GPS浮動(dòng)車,具體分析如表2所示。

    表2 交通信息采集設(shè)備對(duì)比分析

    3 采集設(shè)備組合配置模型

    在分析交通狀況時(shí),必須以足量的交通信息為數(shù)據(jù)基礎(chǔ),但過度的交通數(shù)據(jù)會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)重復(fù)和冗余[5]。同時(shí),過多的信息采集設(shè)備對(duì)交通狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)控能力提升有限,還會(huì)造成社會(huì)資源的浪費(fèi)。因此,本文建模的基本思想為:在路網(wǎng)中綜合利用多種交通信息采集設(shè)備的優(yōu)點(diǎn),彌補(bǔ)不同類別設(shè)備的缺點(diǎn),形成一套高效率、低成本的組合配置交通信息采集系統(tǒng),精準(zhǔn)地采集分析交通狀況的數(shù)據(jù)。

    單一的交通信息采集設(shè)備是組合配置系統(tǒng)的基礎(chǔ),為了充分利用單一設(shè)備的適用性,故先討論單一布設(shè)原理。

    3.1 基于單一交通信息采集設(shè)備布設(shè)

    本文主要考慮常見的信息采集設(shè)備,將設(shè)備類型分為固定型和移動(dòng)型,對(duì)其布設(shè)方法展開討論。

    3.1.1 固定型采集設(shè)備布設(shè)方法

    設(shè)定路網(wǎng)為G(T,A),其中T是路網(wǎng)中的節(jié)點(diǎn),A是路網(wǎng)中的路段。定義αji為j路段上是否設(shè)置i交通信息采集設(shè)備。若設(shè)置,則αji=1,不設(shè)置,則αji=0。基于效用最大化,建立采集設(shè)備效用最大化模型[6]:

    (1)

    αji=0或1

    (2)

    式中:U為采集設(shè)備的效用;fj為路段j的交通量波動(dòng)系數(shù);rj為路段j的客觀重要系數(shù)。

    1)交通波動(dòng)系數(shù)fj的確定。

    不同路段的交通波動(dòng)系數(shù)不同,交通波動(dòng)系數(shù)主要受交通流的影響[7]。

    交通波動(dòng)系數(shù)由交通量決定。取觀測(cè)樣本hk,k=1,2,…,l,計(jì)算樣本均值μ(hk)、方差δ(hk),令:

    (3)

    通過計(jì)算并取最值,有:

    fmax=max(hk),k=1,2,3,…,m

    (4)

    fmin=min(hk),k=1,2,3,…,m

    (5)

    由式(3)得

    (6)

    所以,

    (7)

    等價(jià)變化,得

    (8)

    則路段的波動(dòng)系數(shù)為

    (9)

    2)路段客觀重要度rj的確定。

    不同道路的重要程度基本不一致,路網(wǎng)中的瓶頸所在處對(duì)路網(wǎng)的影響較大,比如高峰時(shí)流量較大的路段和繁華的商業(yè)區(qū)路段。人流量小的路段對(duì)路網(wǎng)的影響相對(duì)較小,比如城郊附近不重要的路段。

    (10)

    3.1.2 GPS浮動(dòng)車樣本量的確定方法

    與固定型信息采集設(shè)備不同,移動(dòng)型設(shè)備主要是通過調(diào)控投放量來確保數(shù)據(jù)采集的充足[9]。本文選取浮動(dòng)車路網(wǎng)覆蓋率γ作為評(píng)價(jià)投放量是否合理的指標(biāo),有

    (11)

    式中:r為能夠被浮動(dòng)車覆蓋到的路段數(shù);R為路網(wǎng)中的總路段數(shù)。

    判定某條道路是否被覆蓋的條件是:在以研究周期為5 min內(nèi),某條路段能獲得一輛GPS浮動(dòng)車的信息,參考以往的研究經(jīng)驗(yàn),得到路網(wǎng)中GPS浮動(dòng)車的數(shù)量與路網(wǎng)覆蓋率之間存在以下關(guān)系[10]:

    γ=exp{-(a0+a1x1+a2x2+a3x3+a4x4+a5x5+a6x6+a7ln(x7))2}

    (12)

    (13)

    式中:γ為路網(wǎng)覆蓋率;x1為路網(wǎng)面積,100 km2;x2為路網(wǎng)中快速路占總道路長(zhǎng)度的比例;x3為主干道占總道路長(zhǎng)度的比例;x4為次干道占總道路長(zhǎng)度的比例;x5為支路占總道路長(zhǎng)度的比例;x6為路網(wǎng)密度,km/km2;x7為浮動(dòng)車數(shù)量,百輛;C1為路網(wǎng)覆蓋率最小閾值,百輛;C2為GPS浮動(dòng)車最大數(shù)量閾值,百輛;C3為浮動(dòng)車數(shù)量對(duì)路網(wǎng)覆蓋率的邊際貢獻(xiàn)值的最小閾值。模型中,a0、a1、a2、a3、a4、a5、a6、a7可通過回歸分析法獲得。

    3.2 交通信息采集設(shè)備組合配置原則

    交通信息采集設(shè)備組合配置滿足以下原則:

    1)能夠采集更多有效的交通信息;

    2)為了使采集設(shè)備的布設(shè)成本最小,同時(shí)能夠采集更多有效的交通信息,利用多目標(biāo)函數(shù)約束采集數(shù)據(jù)的重復(fù)性;

    3)本文考慮的設(shè)備投放量縮減主要從降低數(shù)據(jù)采集冗余性的角度,基于設(shè)備其它功能的優(yōu)化目標(biāo)。

    3.3 模型的構(gòu)建

    定義集合N為不同類別的交通信息采集設(shè)備的數(shù)量,相同的道路可以投放不同的采集設(shè)備。

    定義變量aji表示第j條道路上是否設(shè)置第i種交通信息采集設(shè)備。若設(shè)置,則aji=1;若不設(shè)置,則aji=0,aji構(gòu)成矩陣A。

    3.3.1 考慮經(jīng)濟(jì)效益的目標(biāo)函數(shù)構(gòu)建

    以采集設(shè)備布設(shè)總費(fèi)用最低為目標(biāo),在以采集到最優(yōu)交通信息的前提下,采集設(shè)備存在多種布設(shè)方法,不同的設(shè)備成本不同,為了使布設(shè)總費(fèi)用最低,通過對(duì)組合配置的優(yōu)化,得到最佳的布設(shè)方案。

    本文只考慮常見的固定型和移動(dòng)型采集設(shè)備。在以經(jīng)濟(jì)效益為目標(biāo)的函數(shù)構(gòu)建過程中,固定型信息采集設(shè)備需要考慮設(shè)備的因素變量,移動(dòng)型僅需考慮設(shè)備的數(shù)量即可。

    定義φji表示j路段上i種交通信息采集設(shè)備因素變量,其決定因素是采集設(shè)備的特性和路段特性。

    假定路網(wǎng)中共有r段路段,固定型和移動(dòng)型設(shè)備的數(shù)量分別為l和e,為了使設(shè)備總費(fèi)用最低,目標(biāo)函數(shù)為

    (14)

    式中:aji取值為1;ci為第i種設(shè)備的成本;ni為第i種設(shè)備的數(shù)量。

    3.3.2 考慮綜合效益的目標(biāo)函數(shù)構(gòu)建

    為了使采集到的數(shù)據(jù)滿足基本要求,同時(shí)為了使設(shè)備總費(fèi)用達(dá)到最低,建立多目標(biāo)綜合效益函數(shù)。

    定義變量xik(xik為0-1變量),xik表示第k種數(shù)據(jù)可否由第i種交通信息采集設(shè)備獲取,若可以獲取,則xik=1,不能獲取,則xik=0。

    由以上分析得到以下所示矩陣:

    (15)

    式中:Pijk為各類采集設(shè)備在j路段上共同獲取第k種交通信息的一個(gè)集合;A為aji構(gòu)成的矩陣;bjk為在j路段上獲取的第k種交通信息;g為交通信息采集設(shè)備類別數(shù)量,則

    (16)

    交通信息采集設(shè)備的效益最大化函數(shù)可寫為

    (17)

    移動(dòng)型交通信息采集設(shè)備y的覆蓋率為

    (18)

    式中,ayj為j路段y交通信息采集設(shè)備的覆蓋率。

    最終可以明確得出y的樣本投放量。再者,在效益最大化和經(jīng)濟(jì)效益最優(yōu)的基礎(chǔ)上,多個(gè)目標(biāo)的規(guī)劃函數(shù)可寫為

    3.3.3 求解算法

    求解多個(gè)目標(biāo)的規(guī)劃函數(shù)問題,第一步是函數(shù)最大化,

    在求解過程中,因?yàn)槎鄠€(gè)目標(biāo)間存在一定的沖突,所以難以獲得理想的最優(yōu)解,因此可以利用智能算法來得到最優(yōu)解。

    本文使用基于灰關(guān)聯(lián)度的多目標(biāo)規(guī)劃求解法進(jìn)行計(jì)算[11]。首先確定一個(gè)優(yōu)先解f(x*),在該解的附近尋找一個(gè)解f′(x*)作為模型的滿意解。

    (22)

    假設(shè)共有p個(gè)目標(biāo)函數(shù),則基于灰色關(guān)聯(lián)度算法的求解模型為

    (23)

    通過遺傳算法求取近似最優(yōu)解,再經(jīng)過多次迭代,最終得到最優(yōu)解。

    4 實(shí)例分析

    4.1 道路基本情況

    本文中的實(shí)例分析地點(diǎn)選取在成都市三環(huán)路附近,區(qū)域范圍以南三環(huán)路三段、錦華路二段、經(jīng)天東路、經(jīng)天路為邊界組成的區(qū)域。內(nèi)部次干道和支路為琉三路、經(jīng)天西路、經(jīng)天三街、經(jīng)天中路、仁居路和千子門巷。其中快速路為南三環(huán)路三段,主干道為錦華路二段,剩余道路為支路。道路具體情況如表3所示。

    表3 道路現(xiàn)狀

    該區(qū)域的交通量如表4所示。

    表4 道路交通流量表

    根據(jù)交通流量,對(duì)參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定,如表5所示。

    表5 參數(shù)標(biāo)定

    表5(續(xù))

    4.2 模型計(jì)算

    模型計(jì)算結(jié)果如表6所示。

    表6 計(jì)算結(jié)果

    要達(dá)到效益最大化,需建立經(jīng)費(fèi)最低目標(biāo)函數(shù)

    (24)

    同時(shí)構(gòu)建出效益最大化函數(shù)

    (25)

    假設(shè)效益最大化與節(jié)約成本同等重要,則ωp=0.5,ζ通常取0.5。

    將模型帶入Matlab進(jìn)行計(jì)算,賦予初始種群各參數(shù)初始值均為1,設(shè)置種群數(shù)為62,交叉率為0.9,變異率為0.1,最大進(jìn)化代數(shù)為100,精度為0.01。經(jīng)過多次迭代,得到最佳結(jié)果為

    (26)

    為使結(jié)果更加準(zhǔn)確,需要利用成都市最新GPS浮動(dòng)車數(shù)據(jù),再通過SPSS回歸分析優(yōu)化,最終的標(biāo)定結(jié)果為

    γ=exp{-(1.203+0.145x1-1.492x2-2.164x3+0.177x4+0.197x5+0.026x6-0.123ln(x7))2}

    (27)

    由公式(27)得到該片區(qū)共需要設(shè)置的GPS浮動(dòng)車最小樣本量為43輛。

    通過查閱資料,環(huán)形線圈采集設(shè)備和GPS浮動(dòng)車成本較低,視頻采集設(shè)備的成本較高[12]。

    綜上所得,該片區(qū)內(nèi)一共需要布置環(huán)形線圈采集設(shè)備16對(duì),視頻采集設(shè)備14組,GPS浮動(dòng)車43輛。

    由分析結(jié)果可得,首先,GPS浮動(dòng)車的成本較低,在路網(wǎng)中覆蓋面最大,環(huán)形線圈居中,視頻采集設(shè)備價(jià)格較高,覆蓋面最小。其次,視頻采集設(shè)備的需求量較大是因?yàn)槟軌颢@得較為全面的實(shí)時(shí)信息,且是客觀重要度較高路段的主要交通信息采集設(shè)備。因此,在路段配置中將會(huì)考慮在主干道、快速路等重要路段上增加交通信息采集設(shè)備數(shù)量。優(yōu)化后的組合配置交通信息采集系統(tǒng)的設(shè)備成本投入明顯降低,設(shè)備的利用效率得到了提高,同時(shí)有效地利用了各類設(shè)備的優(yōu)點(diǎn)和適用性,整體符合本文建模初衷,能夠提高交通信息采集系統(tǒng)的效益。

    5 結(jié)論

    本文提出了一種考慮綜合效益最大的交通信息采集設(shè)備組合優(yōu)化模型。首先分析了單一設(shè)備布設(shè)原理,其次構(gòu)建多目標(biāo)規(guī)劃模型求解,最后對(duì)采集設(shè)備的組合配置進(jìn)行探究。在研究交通信息采集系統(tǒng)時(shí),基于各種交通狀態(tài)下的數(shù)據(jù)需求,盡可能多地利用到各類采集設(shè)備的優(yōu)點(diǎn)和適用性,以達(dá)到交通采集信息系統(tǒng)的效益最大化,盡可能減少各類設(shè)備的投入成本,降低數(shù)據(jù)重復(fù)采集造成的分析復(fù)雜性。

    通過建模計(jì)算分析表明,優(yōu)化后的組合配置能夠有效地采集到交通數(shù)據(jù),并滿足交通數(shù)據(jù)需求,有效地解決過度投放交通設(shè)備而導(dǎo)致資源浪費(fèi)的問題。同時(shí),最大效益地利用設(shè)備采集到最優(yōu)數(shù)據(jù),使設(shè)備的利用率最高,節(jié)約成本并且實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)采集不重復(fù)的設(shè)想。

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