[发明专利]一种城市交通微循环网络的优化系统及求解方法

权利要求书

1.一种城市交通微循环网络的优化系统的求解方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1、对待优化的城市路网系统根据其路网等级和现状进行分类；

步骤S2、输入情景数据并对遗传算法的参数初始化；

步骤S3、对所述遗传算法进行编码及解码；

步骤S4、根据下层规划模型以及不同需求情景对每个个体进行操作，记录每个个体对应的目标函数值，并得到上层规划模型的目标函数值；

步骤S5、执行所述遗传算法，形成下一代种群；

步骤S6、若遗传代数小于或等于一预设阈值，则所述遗传代数的数值加一并跳转至步骤S4；

若所述遗传代数大于所述预设阈值，则以进化过程中所得到的具有最大适应度个体作为最优解输出；

所述步骤S2中，所述情景数据，包括：

计算机随机生成满足一定概率分布的交通需求、路段通行能力矩阵、路段长度、各个路段道路设计速度、均值和标准差的调和系数；

所述上层规划模型，描述为：

y(a)＝-1,0,1,a∈B；

y(a)＝0,a∈A；

其中，表示均值和标准差的调和系数，

e为需求情景集合E中的元素，p^e表示情景e发生的概率；

A为主干道路段集合，B为支路路段集合，V为节点集合，a表示路段，y(a),a∈B为决策变量；

S^e(a,y)为路段a在情景e实现以及y(a)确定条件下的路段饱和度；

C(a,y)为路段a在y(a)确定条件下的道路通行能力；

x^e(a,y)为路段a在情景e实现情况下的流量，是所述下层规划模型的解；

所述下层规划模型，描述为：

其中，R为交通发生点集合，S为交通吸引点集合，K为路径集合；

为OD对rs之间在情景e条件下第k条路径的交通量；

为路段-路径关系变量；

为需求OD对rs之间的交通量；

所述t^e(a,y)表示路段a在情景e条件下的路段时间阻抗，采用BPR函数表征为：

t₀(a,y)表示车辆平均自由行驶时间；

α，β均为参数，α＝0.15，β＝4。

2.根据权利要求1所述的求解方法，其特征在于，所述步骤S1中，将所述城市路网系统的路段分为主干道和支路两类；

所述主干道为仅能双向通行的道路，所有所述主干道构成主干道路段集合；

所述支路为可以单向通行也可以双向通行的道路，所有所述支路构成支路路段集合。

3.根据权利要求2所述的求解方法，其特征在于，所述步骤S3中，包括以下步骤：

步骤S31、采用0-1编码方式对路网邻接矩阵中对应的所述支路进行编码；

步骤S32、将0-1编码转换为对应路网的邻接矩阵，并根据所述邻接矩阵确定决策变量值以及道路通行能力；

所述步骤S31中，所述主干道不在编码范围内。

4.根据权利要求1所述的求解方法，其特征在于，所述步骤S4中，还包括以下步骤：

步骤S41、根据需求情景对每个所述个体生成不同的需求变量；

步骤S42、根据下层规划模型，采用Frank-Wolfe算法对每个所述个体进行用户均衡流量分配，并记录每个所述个体对应的适应度；

步骤S43、若每个所述需求情景均遍历后，计算得到所述目标函数值；

反之，切换需求情景并进行步骤S41。

5.一种城市交通微循环网络的优化系统，其特征在于，应用如权利要求1-4任一所述求解方法，包括：

建模单元，用以构建一双层规划模型，包括：

下层规划模型，为出行需求满足一定概率分布的用户均衡分配模型；

上层规划模型，用以优化路网饱和度的均值和标准差，使所述均值和所述标准差达到最小值；

一模型求解单元，连接所述双层规划模型，根据所述双层规划模型进行模型求解，以确定最优的城市交通微循环网络设计方案。

6.根据权利要求5所述的优化系统，其特征在于，所述模型求解单元通过将蒙特卡洛模拟方法嵌入到遗传算法中实现模型求解。