[发明专利]疫情防控导向的高速公路网进口匝道流量控制软件

说明书

本发明涉及一种疫情防控导向的高速公路网进口匝道流量控制软件，属于交通工程技术领域。防疫封锁线是阻断病毒传播的有效手段，然而，如何控制进口匝道的车流量，以使下游的防疫封锁线上各入城通道的最大排队等待时间不超过预定值成为一个亟待解决的技术问题。本发明采用了一个双层规划模型，其上层模型为公路网进口匝道的优化控制，下层模型为交通系统平衡，其中排队等待时间由排队论计算得出。设计了一种启发式算法求解该双层规划模型，其下层为连续平均算法，而上层为带精英策略的遗传算法。采用免费开源的R语言开发了计算软件。具体的实施表明本发明对于管理者确定进口匝道的最佳控制策略十分有效。

技术领域：

本发明提出了一种疫情防控导向的高速公路网进口匝道流量控制软件，属于交通工程技术领域。

背景技术：

防疫封锁线是对进出指定地理区域(例如社区，城市或地区)的人员的限制，只有经过体温检测合格的人员才能通过封锁线。事实证明，这是防止传染性病毒扩散到其他城市的有效方法。然而，据报道，封锁线上安全检查站处排队队列太长，等待成本太高。考虑到包括出口匝道在内的所有高速公路的交通流量均由上游匝道控制器决定，本发明设计了优化城市高速公路网络进口匝道控制方案的方法和算法，以使围绕在防疫封锁线周围的出口路段，排队等待时间在可容忍的范围内。

有很多方法可以度量封锁线上排队系统的性能。其中最重要的是排队延迟成本，即车辆等待时间，它也是交通网络分析中的重要指标。通常有两种方法可以确定交通网络中的排队延迟成本。Yang和Yagar (1994)提出了一种隐式确定排队时间的方法。他们建立了一个针对进口匝道交通控制问题的双层规划模型，其中上层是要确定最小化系统总行驶时间的进口匝道流量，而下层是描述匝道处排队等待现象的交通均衡模型。可以证明，路段排队时间恰好与路段通行能力约束相关联的拉格朗日乘数对应。Yang和Yagar(1995)进一步扩展了该双层模型，以优化拥挤道路网络中的信号配时，该研究充分考虑了饱和路段上的排队和拥挤。除了交通控制之外，Yang和Lam(1996)又拓展了确定隧道、桥梁等瓶颈路段收费模式的双层模型。其下层问题是一个带排队的网络均衡模型，该模型描述了用户在排队和拥挤的路径选择行为。上层问题是为运营者确定道路收费，使运营者在充分考虑用户的路线选择行为后，优化系统的性能。先前的研究都是在固定的出发地到目的地的出行需求下进行的，而Yang和Bell(1997)将其进一步扩展到具有弹性需求的带排队的网络均衡模型。在这种情况下，排队延迟时间的表示并不明确，它被隐式确定为与下层问题中的路段通行能力约束相关联的拉格朗日乘数。只有达到这个道路通行能力，队列才会形成，否则路段行驶时间将仅取决于流量。确定排队延迟的另一种方法是Vickrey(1969)的瓶颈模型，它使用确定的排队理论明确推导出排队延迟时间，旨在解决早高峰时段受瓶颈约束的公路上通勤者的出发时间选择问题。它能够以一种直接和易于处理的方式对瓶颈处上游路段排队的形成和消散进行建模，因此可作为高峰时段交通拥堵动态表示的基准模型。经典瓶颈模型指出，每条路段上的行驶时间是自由流时间与下游瓶颈之前的排队延迟时间之和。近50年来，瓶颈模型的研究取得了重大进展。通过瓶颈模型，学者们对高峰期交通排队特征有了越来越多的了解。Li等(2020)最近针对瓶颈模型做了很好的总结并对其未来的研究方向进行了展望，感兴趣的读者在其中可以了解更多细节。

尽管封锁线处的排队延迟类似于匝道控制器、信号交叉口和瓶颈处的排队延迟，但它具有不同的特征，这为进一步创新提供了潜在机会。首先，每辆车的检测时间是随机的，因为这个时间取决于车上不确定的乘客人数。因此，传统的确定性排队模型可能导致结果与实际值的较大偏差，从而限制了模型的实际应用。而本发明特别采用了一种随机排队模型，可以对每个检查站不确定的检测时间进行建模。其次，封锁线强调了排队延迟的期望水平。尽管在交通网络中已经很好地研究了排队现象，但尚未对使防疫封锁线上队列达到期望的排队延迟水平的方法进行研究。最后，现有研究主要集中在出行行为分析和需求侧策略(特别是拥堵定价)上，对供应侧的策略只有少量的关注(Li等，2020)。综上，本发明旨在提出一种应用软件，以优化用于流行病防控的城市高速公路网进口匝道流量控制。

发明内容：