[发明专利]交通流疏散时间估计方法

权利要求书

1.交通流疏散时间估计方法，包括如下步骤：

(1)通过拥挤检测算法判定当前道路状况，对于判定为交通拥堵状态的路段，将要疏散的交通流分为已到达交通流和后续随机到达交通流；

(2)采用离散区间将已到达交通流表示为q＝[q1，q2]，其中，q1为区间下限值，辆；q2为区间上限值；

(3)根据低密度状态下的交通流分布满足泊松分布的特性，构建路段后续到达交通流的概率密度函数为:

P(X=k)=(λt)k!k.exp(-λt)]]>

式中:t为计数间隔持续时间，k为间隔t内到达的车辆数，P(X＝k)为计数间隔t内到达k辆车的概率，λ为车辆平均到达率；

(4)构建上述交通流疏散策略选择模型：

(4a)根据已到达交通流q和后续随机到达交通流q′_ij，设计目标函数使得疏散时间最短：

minT±=Σi,jN∫0qij±+qij′tij(x)dx...<1>]]>

其中：+和－分别为变量值的上限和下限，i，j为疏散节点，N为节点总数，T为整个疏散过程的总时间，q_ij为第i个疏散节点至第j个疏散节点的路段疏散流量，q′_ij为后续随机到达交通流量，t_ij为第i个疏散节点至第j个疏散节点路段交通流所需时间；

(4b)根据路网中各支路交通流需要平衡的要求设计目标函数的如下约束条件：

Σi=1Nqij±-Σi=1Nqji±=0,∀i,j∈V2...(2)]]>

Σj=1Nqsj±-Σj=1Nqjt±=0,∀j∈V2,∀S∈V1,∀t∈V3......<3>]]>

P(0≤(qij±+qij′)/cij≤β)≥∂,∀i,j∈V2......<4>]]>

Σk=1Ksthk±st=Σj=1Nqjt±,∀j∈V2,∀S∈V1,∀t∈V3...<5>]]>

Σk∈KstΣst∈Wh±kstδi,kst,k=qi,j±,∀i,j∈V2,∀S∈V1,∀t∈V3...<6>]]>

0≤qij±<Cij,∀i,j∈V...<7>]]>

hk±≥0,∀k∈Kst...<8>]]>

其中式<2>中为任意的意思，∈为属于的意思，V₂为中间节点集合，q_ij为节点i流入节点j的流量，q_jt为节点j流出到节点i的流量，该式表示路网中中间节点j的流入量等于流出量。

式<3>中V₁为起始节点集合，V₃为终点集合，q_sj为起点s至节点j的路段疏散交通流量，q_jt为节点j至终点t的路段疏散交通流量，该式表示路网中起点的流出量等于终点流出量。

式<4>中β为路段饱和度的上限，α为置信水平，c_ij为i至j路段的路段容量，该式表示路段饱和度处于[0，β]的概率不小于置信水平α；

式<5>中Kst为起点s至终点t之间的有效路径集合,h^st_k为起点s至终点t之间路径k上的疏散交通流量，该式表示起点s至终点t各路径上的流量总和等于各中间节点流入终点t的流量；

式<6>中W为连接起点s至终点t之间的路径集合，h为路径h上的交通流量，k^st为从起始点s到终点t的交通流量，表示如果路段a_ij在连接起点s至终点t之间的第k条路径上，其值为1，否则为0；该式表示节点i至节点j的路段流量等于经过该路段的各路径流量总和；

式<7>表示疏散节点i至疏散节点j的路段流量不大于该路段的通行能力C_ij；

式<8>表示路段k上的流量h_k为正；

(5)采用蚁群算法ACO对上述疏散策略选择模型进行求解，解出疏散当前道路交通流所需的最短时间和最长时间。

2.根据权利要求1所述的交通流疏散时间估计方法，其中步骤(5)所述的采用蚁群算法ACO对上述疏散策略选择模型进行求解，按如下步骤进行：

(5a)取决策变量的值即路段交通流量解出目标函数的最优解下限值

(5a1)初始化参数，确定蚂蚁在疏散路网中的起点A和终点B，设定各路径初始信息素强度为τ⁰_ij，迭代次数K＝0，并将疏散路网数据转换成邻接矩阵；

(5a2)将m只蚂蚁放至起点A上，根据邻接矩阵确定蚂蚁前往的路段节点，并存放至禁忌表中；

(5a3)设置迭代次数K＝K+1；

(5a4)按照下式的转移规则，使蚂蚁转移至下一节点，并记录每只蚂蚁的转移路径。

η_ij＝1/t_ij............................................................................................<10>

式中:τ_ij为信息素强度,表示信息素强度τ_ij对疏散路网的相对重要程度，η_ij为启发式信息，γ表示启发式信息η_ij对疏散路网的相对重要程度，γ＞0；q为服从均匀分布[0，1]之间的随机数；q₀为控制变量，0≤q₀≤1；

(5a5)根据m只蚂蚁的转移路径，得出本次循环最优解：如果m只蚂蚁都能找到各自的一条从起点A到终点B的转移路径，则对这些蚂蚁所经过的路径上的信息素强度按照下式进行更新并更改禁忌表，得出此次循环的最佳路径：

τij=(1-ρ).τij+ρ.Πh=1mΔτh,i,j...<11>]]>

式中:ρ为信息素蒸发系数；Δτ_h，i，j为第h只蚂蚁在此次循环中从i到j的路段上的信息素变化量；

再由模型的目标函数得出此次疏散所需的最短时间T_K，即此次循环的最优解；

否则，返回(5a3)；

(5a6)输出模型最优解：

判定是否完成K次迭代，若已完成K次迭代，则输出模型的最优解下限值若还未完成K次迭代，则返回步骤(5a2)。

(5b)取决策变量的值即路段交通流量分别执行上述步骤得到目标函数最优解上限值

(5c)综合步骤(5a)和(5b)得到目标函数最优解即解得疏散当前路段交通流所需时间的上限和下限值。