[发明专利]一种基于分布估计算法的潮汐车道优化方法在审
申请号: | 202011306714.7 | 申请日: | 2020-11-20 |
公开(公告)号: | CN113011627A | 公开(公告)日: | 2021-06-22 |
发明(设计)人: | 陈伟能;尤瑞;钟竞辉;詹志辉 | 申请(专利权)人: | 华南理工大学 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q50/26;G06N3/00;G06N3/12 |
代理公司: | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人: | 何淑珍;江裕强 |
地址: | 510640 广*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 分布 估计 算法 潮汐 车道 优化 方法 | ||
本发明公开了一种基于分布估计算法的潮汐车道优化方法,包括以下步骤:初始化分布估计算法的参数,根据给定变量的可行域,均匀初始化第一代种群个体;获取当代种群中每个个体所对应的最优交通流分配;获取当代种群中每个个体的目标函数的值;更新当前最优个体,选择优势群体构建概率频率分布直方图模型,计算频率分布直方图模型;结合当代频率分布直方图模型,前一代频率分布直方图模型以及学习率参数a,更新频率分布直方图模型;根据频率分布直方图,通过轮盘赌方法产生的个体构成新的种群;如果达到最大进化代数,则结束分布估计算法并输出当前的全局最优解个体。
技术领域
本发明涉及道路交通网络设计智能计算领域,主要涉及一种基于分布估计算法的潮汐车道优化方法。
技术背景
城市内部早晚高峰期交通流量呈现显著的“潮汐现象”,即每天早高峰时进城方向交通流量大,出城方向交通流量小;而下班晚高峰时则是出城方向交通流量大,进城方向交通流量小,这种不平衡的交通流量分布会导致城市交通的资源浪费和拥堵。为了应对这个问题,有些城市采用了一种称为“潮汐车道”的方案。潮汐车道也叫可变车道,它将固定的隔离带变为可移动隔离带,能够根据具体交通流量分布动态通过调整特定方向的车道数目,有效地控制交通流量,以适应这种道路交通的“潮汐现象”。在国内,北京、上海、广州和深圳等城市都在研究或者已经建成数条潮汐车道。随着城市规模的不断增长和机动车保有量高速增长,对这种能够高效利用现有路网的潮汐车道的需求也将越来越高。
潮汐车道的设计优化隶属于交通网络设计领域,该领域通常将道路网络设计问题建模成一种双层优化问题,一方面,该模型将道路交通流分配问题作为下层优化问题,下层的优化目标是使得所有用户都能选择对他们而言最合适的路径,从而将路网的流量需求完全分配到路网当中去,另一方面,该模型将整个系统通行时间最优化问题作为上层优化问题,上层的优化目标是使得系统中所有车完成通行需求的总时间最小。这类问题之所以被称为双层优化问题,是因为下层优化函数的最优解将作为变量参与到上层优化问题的优化过程当中去,简而言之,双层优化的目标函数是相互关联的,下层函数的自变量和上层模型的关系是不可以用解析式直接表达出来的。现阶段,解决双层优化问题的方法主要包括解析式算法和元启发式算法两种。解析式算法,如KKT条件,对偶和罚函数等传统的解析方法,将双层优化问题转换为单层优化问题进而求解。这类方法,依赖于目标函数和约束条件的解析特征,例如,连续、可微和凹凸性等解析性质。相对的,元启发式算法是随机算法与局部搜索算法相结合的产物,它可以在合理的时间范围内找到一个可接受的妥协解,虽然很多情况下,元启发式算法得到的不是全局最优解,但是却是很有价值的近似解,因为找到这些解不需要太长时间。同时,元启发式算法不依赖于目标函数良好的解析性质,对于不连续的,非凸的问题,元启发式算法能从离散的、多极值的、含有噪音的高维问题中找到近似最优解。因此,元启发式算法十分适用于道路交通网络中潮汐车道的设计和优化问题。
分布估计算法是基于种群的元启发式算法的一个分支,是一种将统计机器学习同群体进化模式相结合的随机搜索算法。分布估计算法由于其定义清晰,实现简单,自从被提出以来就得到了广发的应用,例如流水线调度、蛋白质折叠设计、路径规划和信号控制等各领域。与其它的元启发式算法相比,基于群体的分布估计算法,采用了宏观进化的模式,利用了搜索空间的全局信息和搜索过程中的历史信息,通过对最优解分布的估计和建模,能够避免陷入局部最优解,具有更强的全局搜索能力,更快的收敛速度等优点,因此十分适合于道路交通网络中潮汐车道设计这样的优化问题。
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