多模式城市智能交通系统建模的研究现状

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1、第17卷第1期长春大学学报Vol.17No.12007年2月JOURNALOFCHANGCHUNUNIVERSITYFeb.2007文章编号:1009-3907(2007)01-0066-06多模式城市智能交通系统建模的研究现状赵莉(长春大学机械工程学院,吉林长春130022)摘要:指出了城市智能交通系统建模的研究现状,重点讨论了多模式交通分配模型的研究现状,分析了仿真模型的研究现状及发展前景,给出了多模式城市智能交通系统建模的可能研究途径及方法。关键词:智能交通系统;交通分配模型;数学模型;仿真模型;动

2、态交通分配中图分类号:U491.2文献标识码:B0引言随着我国经济的高速发展,城市交通越来越成为迫切需要解决的问题。许多城市中心交通堵塞严重,车辆行行停停,甚至造成混乱,浪费能源和出行者时间,制约了城市经济的发展。每年由于交通事故死亡人数[1]高达73655人,伤亡人数达174447人,经济损失达17.2亿元,而且逐年呈上升趋势。鉴于此,集先进的信息处理技术、通信技术、控制技术、计算机技术及网络技术等应用于一体的智能交通系统应运而生。尤其对于我国行人、自行车、机动车混行的这种多模式情况,这一交通系统的研究

3、显得更为重要。本文正是从这一角度出发讨论了这种多模式城市智能交通系统建模的研究现状,以期待能够对于多模式城市智能交通系统建模做出宏观指导及分析。本文共分为三部分,第一部分简单地讲述交通分配模型的研究现状、求解算法以及不足点,指出了多模式情况下的交通分配模型的研究现状,并且指出目前此类问题主要存在的问题;第二部分主要讲述仿真模型的现状以及可能出现的问题,以及今后将要解决的问题。最后做了一下总结,指出多模式城市智能交通系统建模的展望。1交通分配模型在给定的城市交通网络上,寻求其平衡交通流模式的过程,通常也称为

4、交通分配。自从1952年Wardrop初次提出交通量均衡分配原则以后,与之等价的数学模型相继提出,随着计算机技术的飞速发展,均衡模型已在交通分配理论中占据了主导地位。从静态的确定型用户平衡模型、随机型交通分配模型,到动态用户平衡模型,各种模型层出不穷。交通分配模型的行为基础是一种选择或决策的过程,出行者需要在起终点间选择出行路径。确定型交通分配方法中假设出行者将选择出行成本最低,距离最短或者交通时间最小的路径,这种行为假设是用户平衡条件的核心。随机型交通分配中引入出行者意念交通时间这一随机变量,出行者选择

5、意念交通时间最小的路径。而动态交通分配是指出行者根据动态的网络交通信息选择交通时间最小的路径。确定型及随机型交通分配模型有一个共同点,那就是通过对于交通网络结构的研究,在该网络的基础上构造出一个数学规划,使得该规划的极值点处的一阶条件满足UE平衡规则或者与UE平衡规则等价,且使收稿日期:2006-11-01作者简介:赵莉(1972-),女,吉林省长春市人,长春大学机械工程学院讲师,硕士生,主要从事计算机技术、工业工程方面的研究。第1期赵莉:多模式城市智能交通系统建模的研究现状67得该数学规划问题的解唯一。

6、只是根据不同的假设条件有不同的约束条件,并且通过改变目标函数的形式,得到各种平衡问题的数学规划模型。然而上述模型存在致命的缺点,那就是模型中的交通量不是时间的函数,它不是随着时间的变化而改变,而是事先预定的,或者说是假设好的,这与实际情况是不符的;各种OD量总是随着时间的变化而变化的。至此更适合于现代交通需要的动态交通分配(DTA)的概念以及数学模型被提出来了。特别是近几年来出现了一系列动态交通分配模型及求解算法。其中主要有:从出行选择的角度出发的动态出行选择模型,包括动态系统最优(DSO,Dynamic

7、SystemOptimal)路径选择模型,动态用户最优(DUO,DynamicUser2Optimal)路径选择模型;从是否出行、出行时刻的角度出发的出行选择问题。此外还有基于流体神经网络的DUO路径选择模型,基于模拟的DUO路径选择模型,基于动态网络的随机模型,以及基于仿真的DSO路径选择模型。上述这些动态交通模型大都由于假设条件太强,不适用于大规模交通网络,同时在实际运用中也存在一定的偏差,而且在问题的求解上也存在一定的困难。为此人们考虑利用解析形式来描述此类问题。一方面使得模型自身具有较强的分析功能

8、,另一方面通过模型自身的结构分析探索其求解算法,分析其解的收敛性及精度。变分不等式模型就应运而生,比较典型的有1993年Friesz等人提出的处理动态出行时刻和路径选择的变分不等式(VI)模型,同年Smith提出的基于路径的变分不等式模型。然而这些模型中无论是问题的描述还是求解都需要明确的计算任意一O—D对之间的路径数量,这一基本要求给大规模网络的描述和求解带来了新的困难。为了解决这个问题,1996年Ran和Boyce对理想动

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