[发明专利]一种多目标优化的个性化路径选择方法

权利要求书

1.一种多目标优化的个性化路径选择方法，其特征在于，包括：

步骤1，判断出发点与目的地之间是否存在一条以上的潜在路径，若存在，则进入步骤2；若仅存在唯一路径，则输出该路径；

步骤2，驾驶员输入各目标因素的倾向权重，计算各目标因素在路径选择中所占据的比重；

步骤3，根据步骤2确定的单目标因素在路径选择中所占据的比重，挑选出单目标因素对应的最优的M_item条备选路径，并计算每一条备选路径对应的单目标因素累计值；

步骤4，计算目标因素对应的一条备选路径的评分值；

步骤5，计算每一条备选路径的综合期望加权得分；

步骤6，从所有的备选路径中选择最高的备选路径，作为最终路径输出；

步骤2利用式(1)计算各目标因素item在路径选择中所占据的比重W_item：

式(1)中，W_item表示目标因素item的在路径选择中所占据的比重，T_item表示驾驶员输入的目标因素item的倾向权重，∑_{all items}T_item表示所有目标因素item的倾向权重之和；

步骤4采用式(6)计算目标因素item对应的第m条备选路径的评分值

式(6)中，表示目标因素item对应的单目标因素累计值的最小值，item_m表示目标因素item对应的第m条备选路径的单目标因素累计值；

步骤5利用式(11)计算第m条备选路径的综合期望加权得分

2.如权利要求1所述的多目标优化的个性化路径选择方法，其特征在于，第m条备选路代表M_item条备选路径中的任意一条，每一条备选路径的出发点对应为一个节点，目的地对应为另一个节点，这两个节点之间的每一个路口对应为一个节点，第m条备选路径均由连接两个节点之间的路段串接而成，将节点i和与节点i相邻的节点i+1之间的路段定义为第n个单一路段，n为不小于2的自然数，m为不小于1的自然数；

时间目标因素time的累计值对应为通行预计总时间，第m条备选路径对应的通行预计总时间的计算方法包括：

利用式(2)计算每一条备选路径中的单一路段所需要的通行时间t_n，并将该条备选路径中的所有单一路段的通行时间t_n进行累加求和得到该条备选路径的通行预计总时间Time_m：

式(2)中，S_n代表第n个单一路段的长度，v_n代表第n个单一路段的预期平均车速，t_n代表第n个单一路段的预期时间。

3.如权利要求2所述的多目标优化的个性化路径选择方法，其特征在于，安全目标因素safe的累计值对应为路径总风险值，第m条备选路径的路径总风险值的计算方法包括：

定义第n个单一路段的风险值R_n为其过去一年发生的总事故数，通过将第m条备选路径中所有单一路段的风险值R_n进行累加求和得到第m条的总安全风险值Risk_m。

4.如权利要求3所述的多目标优化的个性化路径选择方法，其特征在于，R_n由发生在该单一路段的事故数量确定，若某事故发生在路段交界处，则该事故计入距离其最近的单一路段。

5.如权利要求2至4中任一项所述的多目标优化的个性化路径选择方法，其特征在于，能耗energy的累计值对应为通行预计总能耗，第m条备选路径的通行预计总能耗的计算方法具体包括如下步骤：

步骤31，对单一路段预测三种交通状况的出现概率分布，三种交通状况可以抽象为交通情况通畅状态、在路口等待红灯且前方道路情况通畅的状态和交通拥堵状态；

步骤32，根据v-t曲线计算单一状态下的预期油耗，通过车辆动力学方程获得大致的总能耗：

式(3)中，I_veh是车辆的等效转动惯量，是车轮的角加速度，T_veh是作用在车轮上的发动机主动力转矩，T_f是车辆受到的阻力矩；

车辆受到的阻力矩T_f是随着车速和行使环境变化的函数，可以用如下的方程(4)表示：

式(4)中，m_veh为整车的质量，θ为道路的坡度角，f_r为路面摩擦系数，C_D为空气阻力系数，A为有效迎风面积，r_w为轮胎半径，v_veh为车速；

计算得到T_veh后，结合v-t曲线进行积分得到总能耗，三种交通状态的该路段总能耗记为

步骤33，计算第m条备选路径的加权总期望能耗值Energy_m，计算方式如式(5)：

式(5)中，表示第m条备选路径中第n个单一路段的处于第1种交通状态的概率，表示第m条备选路径中第n个单一路段的处于第1种交通状态的能耗，表示第m条备选路径中第n个单一路段的处于第2种交通状态的概率，表示第m条备选路径中第n个单一路段的处于第2种交通状态的能耗，表示第m条备选路径中第n个单一路段的处于第3种交通状态的概率，表示第m条备选路径中第n个单一路段的处于第3种交通状态的能耗。