[发明专利]一种用于满足出行续航要求的交通网络均衡计算方法

权利要求书

1.一种用于满足出行续航要求的交通网络均衡计算方法，包括以下计算步骤：

步骤1：建立含有满足出行续航的充能站的道路系统抽象网络，该网络包括始发点、终到点、普通节点和充能节点，而出行者路径则分为完整路径、子路径，以及子路径中进一步分类为的纯子路径和可行子路径，建立在充能站点确定情况下的各个路径集合；

步骤2：建立满足出行续航要求的交通网络均衡模型，包括目标函数与约束，其中目标函数为：

(1)式中，c_ij(ω)为出行费用函数，x_ij为路段ij上的流量，∑_(i，j)表示对所有路段求和，表示对出行费用函数求积分并取值为x_ij和0，

约束包括，流量守恒约束式(2)和流量非负约束式(3)：

其中，表示起点r到讫点s间路径k的流量，g_rs表示起点r到讫点s间的总需求量，表示对于任意的，W为起讫点集合，K_rs为起讫点rs间的路径集合，式(1)至(3)与传统的贝克曼用户均衡模型构建方式保持一致，

约束还包括式(4)至式(6)：

其中，式(4)为路径流量与路径指示变量守恒约束，M为很大的一个常数，为起点r到讫点s间路径k的路径指示变量，

式(4)指出当时，

当时，则

式(5)规定了路径与其子路径之间的关系，为路段与路径关系指示系数，如果则起点r到讫点s间路径k包含路段ij，

则是将扩展到子路径pq之间，

则是将扩展到子路径pq之间，

如果则对于路径上的任意路段，

这里，式(5)确保有且仅有一个子路径覆盖此路段，即确保了不同激活的子路径之间不存在重叠，

式(6)限制了任意激活的子路径的长度不能超过里程限制，为起点r到讫点s间路径k的子路径pq之间的出行距离，

D为车辆具有满能量时能够行驶的全部里程数，

为起点r到讫点s间路径k包含的续航站点集合，

以及式(7)和式(8)：

式(7)和式(8)分别规定了变量与为0/1变量，取值为0或1，

变量x_ij和满足式(9)和(10)约定的关系，

步骤3：在步骤1提供的抽象路网中，利用步骤2提供的模型特性，使用向量投影均衡方法求解建立的满足出行续航要求的网络均衡模型。

2.如权利要求1所述的用于满足出行续航要求的交通网络均衡计算方法，其特征在于，在步骤3中，向量投影均衡法的具体步骤如下：

步骤(1)：计算初始可行解，

首先，给出交通出行费用函数取为如式：

其中，为自由流出行时间，V_ij为最大流量数，α_ij和β_ij为方程的参数，

交通出行费用函数描述了路段出行时间随着流量的增加而增加的关系，确定初始可行解时，将流量x_ij取为0，使用最短路算法求出网络中的最短路，在最短路上加载全部需求后，更新路段流量x_ij，即得到了初始可行解

其中的最短路算法采用满足续航要求的距离限制最短路算法；

步骤(2)：计算下降方向，下降方向的计算式为：

其中，d_k为向量投影方向变量，为流量不为0的路径的平均出行费用，c_k为路径k的出行费用，如果d_k的绝对值小于一个预设的参数，则转入步骤(5)，

步骤(3)：计算最优迭代步长，通过求解如下子问题得到最优迭代步长λ^*，

其中，为其它起讫点间的固定流量，为附加流量；

步骤(4)：更新路径流量和路段流量，通过下式更新路径与路段流量：

如果路径的流量等于0，则从路径集中删除该路径；

步骤(5)：采用满足续航要求的距离限制最短路算法再次计算最短路费用，如果该费用小于当前最小值，则将这一路径加入到路径集合中，并返回到步骤(2)，否则停止迭代。

3.如权利要求2所述的用于满足出行续航要求的交通网络均衡计算方法，其特征在于，

其中的最短路算法采用满足续航要求的距离限制最短路算法(constrained shortestpath problem with relays，CSPP-R)，该算法的具体步骤为：

步骤①：初始化，赋值M_dj←0，nX←1，l_nX←[0，0，-，s]，X←1，

其中，M_dj为储存具有最优目标函数值标签的索引对于每个距离限制d和节点j，←符号表示为某一变量赋值，nX为第n次迭代的工作变量，l_nX工作变量的标签；

步骤②：标签处理，当X不为空集时，执行：x←X中元素，X-{x)，i←β_x，对于所有j∈N执行如下循环：如果i≠t，其中，β_x为最后的节点，为路径的出行费用，w_ij为路段的出行距离，

如果M_0j＝0或者M_0j≠0和则nX←nX+1，M_0j＝nX，X←X∪{nX}，其中，r_j为车辆在充能站的花费，

如果M_dj＝0或者M_dj≠0和则nX←nX+1，M_dj＝nX，X←X∪{nX}；

步骤③：通过标签M._t中最优值π^f反向追踪出最短路p。