模糊路径选择模型在交通配流中的应用研究

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1、模糊路径选择模型在交通配流中的应用研究　　(1.兰州交通大学交通运输学院；2.兰州城市学院计算机系，甘肃兰州730070) 　　摘要：文章与Logit模型相结合，提出了一种基于模糊路径选择的模型，让出行者在非饱和的路网结构中，根据各路段行程所需的模糊时间进行路径选择，使整个路网中各路径上用户均衡。该模型也适用于大规模路网中交通流平衡分配，算例结果验证了该模型的有效性和可行性。 　　关键词：模糊路径选择；交通配流；用户均衡 　　中图分类号：U212文献标识码：A文章编号：1007—6921(

2、XX)24—0139—02 　　城市交通问题已成为制约各个城市发展的瓶颈，交通流平衡分配是城市交通规划过程中的基础工作。在给定城市交通路网的拓朴结构的条件下，如何合理的分配交通流量，使整个路网上的用户达到均衡状态，已成为交通规划问题中的重要课题。 　　路网的使用者在出行时，希望在多条路径中选择最优的路径，这种最优可以是出行时间最短、花费的费用最少等条件，我们将其统一为用行程时间的长短来衡量路径的优劣。 　　Logit模型是一种典型的概率随机选择模型〔1〕，其思想为如果每条路径行程时间

3、固定，即pt1＜pt2＜…p＜tn，出行者则一定选择pt1。但由于交通流的动态特性以及出行者选择路径的不确定性，导致其他出行者不能准确预测路网中每条路径实际行程时间〔2〕。 1单条路径行程模糊时间计算 　　出行者选择路网中的路径时，并不能预测到每条路径上是否有突然事故发生而造成道路的拥挤、是否因路况问题而导致行程时间加长等。因此不能准确知道此路径具体行程时间。我们假定道路上有可能发生多种状况，将所有可能发生的状况下需要的行程时间设为一个模糊集，每种状况发生的可能性用隶属度函数表示。 　

4、　假定路径p为路网中的一可行路径，路径p上可能存在种状况Ep1，Ep2，…，Epn，每种状况Ei会发生的可信度为αi。如果出行者选择路径p，并且状况Ei发生，则需要花费的时间为Ti，所以选择路径p后可能花费的时间为： 　　740)this.width=740"border=undefined> 　　假如路径在状况下的行程时间大约为30min，可能发生的可信度为0.8；在状况下的行程时间在30min到2h之间，E2可能发生的可信度为0.2，则路径p上可能花费的时间为T＝0.8×T1∪0

5、.2×T2。如图示： 　　740)this.width=740"border=undefined> 2路网中模糊路径选择模型的建立 2.1多条路径模糊行程时间计算 　　每条路径由多个路段组成，路径的选择可以细分为对每个路段的选择，出行者通过某个路段到达一节点时，需要从可到达下一节点的多个出口中选择下个路段，选择不同的出口相当于选择了不同的路径〔3〕。因此，这种建模是对路段选择的建模，可以避免枚举出路网中所有路径。 　　出行者到达节点M，出口对应着到达下一结点的模糊预计时间T(M

6、)i，出行者通过对T(M)i的比较来选择自认为最优的路段。如果节点M有n个出口，通过每个出口i可以到达下一个节点Ni，那么从节点M到达终点需要的行程时间为： 　　T(M)i=T(M→Ni)+T(Ni)(2) 　　在传统模型中，计算从节点N到终点的行程时间时，一般是在多种选择中选择行程时间最短的路径。但在模糊状态下，我们可以不选择时间最短的路径，而是选择一个自认为可能最好的路径。 　　严格意义上讲，每个路段上的模糊行程时间的隶属度可以看做其被选择的概率。如果在一个大规模的路网中，有多

7、条待选择的路段的预计花费相同，这时我们要考虑出行者选择的随机性，需要利用Logit模型给出行程时间相同时某路段被选择的概率。所以，某路段需要的行程时间为T(N)j，被选择的概率为I(T(N)j)。所以选择路段后需要行程时间T(N)j的概率为min{I(T(N)j),μ(T(N)j)}。选择路段j且行程时间T(N)j为的概率为： 　　740)this.width=740"border=undefined> 　　在整个路网结构中，从任意一点到达终点的行程时间为： 　　740)this.wid

8、th=740"border=undefined> 所以，从出发点到终点的行程时间为： 　　740)this.width=740"border=undefined> 　　由于每个路段的行程时间是模糊的，出行者对下一路径选择时，通过对所获得的信息做出主观判断选择，从节点M的n个出口中选择i的概率为： 　　740)this.width=740"border=undefined> 2.2模糊路径选择的算法实现 　　M为路网中的一个节点，F(M)为M点的前驱节点集合，B(M