基于元胞自动机和粗糙集的车辆慢启动决策研究

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1、基于元胞自动机和粗糙集的车辆慢启动决策研究　　摘要：研究城市路网交通流的动态特性可以为城市交通问题的解决提供理论依据。元胞自动机模型是研究城市路网交通流动态特性的一个有效工具，能够展现许多重要的交通流特征。由于粗糙集具有处理模糊、不确定知识和神经网络对非线性函数具有任意逼近的能力，在综合考虑了各种导致城市车辆前进过程中车辆慢启动发生的因素后，以粗糙集为依据，可以建立一套判断城市路网中车辆慢启动概率规则，从而为研究城市道路交通流提供分析与支持。实验结果表明，该方法可行、有效，并可以大大提高元胞自动机模型在城市路网交通流仿真中的真实性。　　关键词：智能交通；

2、元胞自动机；粗糙集；交通路网；车辆换道模型　　中图分类号：TM715文献标识码：A文章编号：2095-1302（2016）10-0-02　　0引言　　近年来，随着我国城市机动车数量的急剧膨胀，部分城市交通经常出现严重的交通堵塞，并逐渐引起人们对这一问题的关注，而交通领域的科学家也正在积极研究如何避免和减少交通拥堵方面的课题。对城市道路交通流的研究和仿真具有十分重要的现实意义。6　　元胞自动机[1-3]是一种在状态、时间和空间均离散的模型，此模型算法简单、灵活、计算效率高，因此元胞自动机成为道路交通流研究的一个重要工具。因为元胞自动机便于计算机仿真，可对复

3、杂的交通系统作出很好地描述，因此得到了广泛应用。除此之外，还可以满足现实中不同交通条件下的情况。只要更新相应的变化规则就能很好地反映出各种真实的交通情况[4]。　　1粗糙集基本理论　　粗糙集[5]（RoughSet，RS）理论于1982年由波兰科学家Z.Pawlak教授提出。目前，粗糙集理论己成为数据决策与分析、人工智能、模式识别、机器学习等领域中一个较新的学术热点，引起了越来越多的科研人员的关注，在许多科学领域和工程领域均得到了成功应用。　　决策表是粗糙集理论中的一类重要而特殊的知识表达系统。决策表可以根据知识表达系统定义如下：　　设S=（U，R）为一

4、知识表达系统，若R可划分为条件属性集C和决策属性集D，则CD=R，CD=Φ。具有条件属性和决策属性的知识表达系统可表示为决策表，记作T=（U，R，C，D）或简称CD决策表。Ind（C）的等价类称为条件类，Ind（D）的等价类称为决策类。　　约简的属性集的分类质量要与原属性集的分类质量相同。若最小的属性子集，且分类质量与原属性集分类质量相同，则集合P称为C的一个约简，记为RED（P）。即约简是不含多余属性并保证正确分类的最小条件属性子集。系统可能有不只一个约简，所有约简的交称为信息系统的核，记为Core（P）　　知识约简与核的关系：约简集Red（P）的交集

5、等于P的核：　　Core（P）=Red（P）6　　核不仅是所有约简的计算基础，还是知识库中最重要的部分，是进行知识约简时不能删除的知识。　　2基于元胞自动机的车辆前进模型　　车辆前进子模型用来模拟车辆在道路中前进的行为。车辆前进子模型基于NaSch模型和跟驰模型，对他们进行耦合改进，为了更接近现实中的交通现象，在此模型中引入慢启动规则，具体的更新规则如下：　　加速：vn→min（vn+1，vmax），它对应于现实中人们期望以最大速度行驶的特性。　　慢启动规则：以概率1-ps（0≤ps≤1）有0→v1，其描述为车辆停车后有时可能不会立即启动。　　减速：vn

6、→min（vn，dn-1），其描述为为避免和前面发生碰撞而采取的减速措施。　　随机慢化：以随机慢化概率p令vn→max（vn-1，0）。即由各种不确定因素（如车辆故障、驾驶员的心态等）造成车辆减速。　　位置更新：xn→xn+vn，它描述为车辆按照调整后的速度向前行驶。这里xn，vn分别表示车的位置和速度，dn=xn+1-xn-L表示车和前车之间空的元胞数，而L表示车辆长度。　　3构建慢启动规则的决策表　　在车辆前进子模型中，把慢启动概率作为一个决策系统，它包含决策对象、条件属性和决策属性三个部分。　　根据历史车辆慢化的原因统计资料分析，得到影响慢启动的因

7、素主要有车辆速度、与前车的距离、距下一路口的距离。6　　将属性离散归一化，并使空间维数尽量小，即每一离散归一化后的属性值的种类数量尽量少。　　条件属性C={两车的车间距，前车速度，距下一路口的距离}；　　两车的车间距={小，大}；　　前车速度={慢，快}；　　距下一路口的距离={近，远}；　　同时，把决策属性D随机慢化按照发生的概率分为3个区间，即A为[0，0.3），B为[0.3，0.7），C为[0.7，1.0]。　　根据以上构建的模型，按照重要程度来选取影响该地段道路上车辆慢启动发生的主要因素，编制出表1所列。　　经检验，信息表中距下个路口为冗余条件属

8、性。消除冗余属性，得到其简化表，见表2。　　对论域进行划分，得到等价类如下所示：