vrgs中若干问题的理论分析

《vrgs中若干问题的理论分析》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、摘要车辆路径诱导系统(VehicleRouteGuidanceSystem)是先进的出行者信息系统(AdvancedTravelerInformationSystem)的核心子系统，也是智能运输系统(IntelligentTransportationSystem)研究的重要组成部分。VRGS通过向驾驶员提供基于实时交通信息的最优路径来达到诱导交通流、缓解交通拥挤、提高网络运作效率、改善交通安全和降低环境污染的目的。本文首先回顾了国内外车辆路径诱导系统的发展情况，在此基础上，指出目前在车辆路径诱导系统中尚未完全解决的若干关键问题。

2、其次，在全面考虑信息对驾驶员行为反应的基础上，建立了信息影响下的出行路径选择模型；然后，基于对驾驶员群体的划分构建了一随机网络混合随机甩户均衡模型，提出了同时计算市场渗透率和诱导系统服从率的数学模型，并设计了模型的求解算法：当确定出合适的诱导比例后，本文还从微观上研究了引导车辆的行车路径优化问题，针对车辆路径诱导系统中路径优化问题的特点，采用构造对偶网络的方法，完整地表达了路网的连通性，在获得可行合理的短时交通流流量预测和综合路段行程时间预测的基础上，基于各种经典最优路径选择算法的特点及其适用场合，提出了适用于车辆导航的路径优化

3、算法。最后，本文运用系统科学的理论与方法，将交通控制系统、路径诱导系统和拥挤收费作为有机的整体来考虑，分析了路径诱导与交通控制、路径诱导与拥挤收费协调的必要性，并提出了诱导与控制、诱导与收费协调的概念模型，同时还就“诱导一控制一收费”三者相结合的～体化交通需求管理方法做了初步的探讨。关键词：先进的出行者信息系统；车辆路径诱导系统：路径选择；市场渗透率路径优化；协调ABSTRACT‘IheVehicleRouteGuidanceSystemisakernelsubsystemofAdvancedTravelerInformatio

4、nSystemandoneofimportantresearchcontentofIntelligentTransportationSystem．VRGScarlguidetrafficflowbyprovidingthetravelerswithoptimalroutebased0ilreal—timetrafficinfomaation．Asaresult，theoperationofroadnetworkwillbeimprovedandthetrafficcongestionwillbereducedMeanwhile，

5、thetrafficsafetylevelwillbeenhancedandtheenvironmentalpollutionwillbealleviated．ThisthesisfirstreviewsthedevelopmentofVehicleRouteGuidanceSystemathomeandabroad．Basedonthis，somekeyproblemsinthefieldofVRGSarepointedout．Secondly,afteranalyzingtheinformationaffectingdriv

6、ers’routechoicebehavior，thisthesisconstrgctsaroutechoicemodelundertheinfluenceoftrafficinformation．Basedonthis．thisthesisutilizesthestochasticnetworkmixedstochasticuserequilibriummodelingapproachtostudythedeterminationofmarketpenetrationandcompliancerateofguidancesys

7、tembydividingthedriverscolonyintothreeclasses．Aheuristicalgorithmisproposedtoobtainthemarketpenetrationandcompliancerateatonetime．Thisthesisalsodiscussestherouteoptimizationproblemwiththedeterminedguidedvehicleproportion。Bymeansofconstructingdualnetwork，theconnectivi

8、tyofroadnetworkiscompletelydescribed．Onthebasisofobtainingreasonableshorttermtrafficflowpredictionandlinktraveltime，thisthesisprese