吳正言　莫時(shí)旭

(桂林理工大學(xué)廣西巖土力學(xué)及工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室1)　桂林　541004)

(桂林理工大學(xué)土木與建筑工程學(xué)院2)　桂林　541004)

交通擁堵情況下路徑誘導(dǎo)方案的生成方法*

吳正言1,2)莫時(shí)旭1)

(桂林理工大學(xué)廣西巖土力學(xué)及工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室1)桂林541004)

(桂林理工大學(xué)土木與建筑工程學(xué)院2)桂林541004)

摘要：路徑誘導(dǎo)方案的生成是交通信息誘導(dǎo)的核心環(huán)節(jié).根據(jù)駕駛員在交通擁堵情況下的路徑選擇行為特點(diǎn)，運(yùn)用模糊推理理論建立了駕駛員路徑選擇行為模型，確定出路徑誘導(dǎo)信息發(fā)布的核心內(nèi)容.在此基礎(chǔ)上提出一種路徑誘導(dǎo)方案的生成方法.

關(guān)鍵詞：交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程；路徑誘導(dǎo)；模糊推理；交通擁堵

吳正言(1972- ):男，工學(xué)博士，講師，主要研究領(lǐng)域?yàn)閼?yīng)急疏散交通組織優(yōu)化、智能交通系統(tǒng)

0引言

在交通擁堵情況下，由于長(zhǎng)時(shí)間堵在路上產(chǎn)生的焦躁情緒，會(huì)導(dǎo)致交通流的運(yùn)行狀況極不穩(wěn)定，很容易發(fā)生大面積的交通堵塞，極大地影響路網(wǎng)的交通運(yùn)行效率.因此，有效及時(shí)的路徑誘導(dǎo)信息比以往任何時(shí)候都更加重要.交通控制中心通過可變信息板、自動(dòng)導(dǎo)航服務(wù)、車載路由器等設(shè)施向駕駛員提供有效的路徑誘導(dǎo)信息, 引導(dǎo)交通流合理地進(jìn)行路徑轉(zhuǎn)移，使交通需求與路網(wǎng)的可能通行能力相協(xié)調(diào)，從而達(dá)到控制整個(gè)交通系統(tǒng)的目的,使系統(tǒng)高效運(yùn)行.

目前，對(duì)交通誘導(dǎo)的研究，可見的成果主要有誘導(dǎo)路徑優(yōu)化算法[1-3]、交通事件和交通擁堵的告知系統(tǒng)[4]、交通信息發(fā)布系統(tǒng)設(shè)計(jì)[5-7]、交通信息發(fā)布點(diǎn)的優(yōu)化[8]、交通誘導(dǎo)信息發(fā)布策略[9]、交通誘導(dǎo)信息對(duì)車輛行為的影響等，尚缺少對(duì)路徑誘導(dǎo)方案生成方法的研究.

路徑誘導(dǎo)方案的生成是交通誘導(dǎo)的核心環(huán)節(jié).針對(duì)上述問題，本文對(duì)路徑誘導(dǎo)方案的生成方法展開研究.由于路徑誘導(dǎo)是建議性的，只有被駕駛員接受才能取得較理想的誘導(dǎo)效果.因此，根據(jù)駕駛員在交通擁堵情況下路徑選擇行為的特點(diǎn)，運(yùn)用模糊推理理論建立駕駛員路徑選擇行為模型，并挖掘出路徑誘導(dǎo)信息發(fā)布的核心內(nèi)容，進(jìn)而提出一種路徑誘導(dǎo)方案的生成方法.

1基于模糊決策的駕駛員路徑選擇行為分析

為了掌握駕駛員在交通擁堵情況下的信息需求，設(shè)計(jì)了道路交通路徑誘導(dǎo)信息需求調(diào)查問卷,主要針對(duì)駕駛員在交通擁堵途中亟須的交通信息、對(duì)誘導(dǎo)路徑的要求，以及對(duì)路徑轉(zhuǎn)移的傾向和偏好等分別設(shè)計(jì)了問題和備選項(xiàng).為了使調(diào)查結(jié)果具有更廣泛的代表性和適用性，組織我校交通工程專業(yè)的學(xué)生利用2012年寒假，對(duì)自己家鄉(xiāng)有經(jīng)驗(yàn)的駕駛員進(jìn)行實(shí)際隨機(jī)問卷調(diào)查，共發(fā)出問卷1 500份，回收有效問卷1 296份.問卷調(diào)查的范圍涉及東北、華北、華中、華南、華東、西北和西南等廣大地區(qū).其中，直轄市占19%，省會(huì)城市占30%，地級(jí)市占26%，縣級(jí)市占20%，鄉(xiāng)鎮(zhèn)占5%.通過對(duì)整體調(diào)查數(shù)據(jù)的歸納整理，初步確定出駕駛員路徑選擇行為的重要影響因素，按其重要性被認(rèn)可的廣泛程度排序?yàn)椋?1)交通擁堵嚴(yán)重程度信息，認(rèn)為重要和非常重要的約占調(diào)查總?cè)藬?shù)的92%；(2)推薦路徑交通狀況信息，認(rèn)為重要和非常重要的約占調(diào)查總?cè)藬?shù)的91%；(3)預(yù)期延誤時(shí)間信息，認(rèn)為重要和非常重要的約占85%；(4)推薦路徑長(zhǎng)度信息，認(rèn)為重要和非常重要的約占80%.為了達(dá)到較好的路徑誘導(dǎo)效果，初步將這4項(xiàng)具有較廣認(rèn)可度的交通信息作為路徑誘導(dǎo)的核心信息.為表達(dá)方便，記CGD表示擁堵嚴(yán)重程度變量，EDT表示預(yù)期延誤時(shí)間變量，GRC表示推薦路徑交通狀況變量，GRL表示推薦路徑長(zhǎng)度變量，DAC表示駕駛員接受推薦路徑的程度變量.根據(jù)駕駛員路徑選擇行為的直接推理特征，將CGD,EDT,GRC,GRL作為路徑誘導(dǎo)的輸入變量，將DAC作為輸出變量，提煉出基于模糊決策的駕駛員路徑選擇行為模型.將CGD按由輕微到嚴(yán)重、將EDT按由少到多、將GRC按由差到好、將GRL按由短到長(zhǎng)的順序分別定義了3個(gè)級(jí)別的隸屬函數(shù)，共制定出81條模糊推理規(guī)則.

根據(jù)模糊推理規(guī)則整體的因果關(guān)系，挖掘出駕駛員路徑選擇行為模型輸入變量與輸出變量間的相關(guān)關(guān)系，為直觀起見，表達(dá)成輸入變量?jī)蓛山M合的聯(lián)合作用對(duì)輸出變量的影響關(guān)系，具體見圖1.圖中表明，正相關(guān)變量CGD,EDT和GRC兩兩組合，隨著變量級(jí)別的增大，DAC也增大；而任一正相關(guān)變量與負(fù)相關(guān)變量GRL的組合，隨著變量級(jí)別的增大，DAC則可能增大，也可能減小，也可能先增大后減小，表現(xiàn)出較強(qiáng)的非線性和不確定性.因此，路徑誘導(dǎo)信息組合，需要盡可能發(fā)揮正相關(guān)變量間的聯(lián)合作用，盡可能消除或限制負(fù)相關(guān)變量的作用，而對(duì)于正、負(fù)相關(guān)變量間的聯(lián)合作用，需要將負(fù)相關(guān)變量嚴(yán)格控制在盡可能低的級(jí)別.

圖1　模型輸入變量與輸出變量之間的關(guān)系

2路徑誘導(dǎo)信息發(fā)布核心內(nèi)容的確定

為了進(jìn)一步對(duì)路徑誘導(dǎo)核心信息的影響效果進(jìn)行量化，將駕駛員路徑選擇行為模型的輸入變量EDT,CGD,GRC和GRL在最低級(jí)到最高級(jí)之間進(jìn)行變化，將正相關(guān)變量調(diào)至最高級(jí)，并將負(fù)相關(guān)變量調(diào)至最低級(jí)，得到DAC的最大值；反之，將正相關(guān)變量調(diào)至最低級(jí)，并將負(fù)相關(guān)變量調(diào)至最高級(jí)，得到DAC的最小值；最小值與最大值組成的區(qū)間便是路徑誘導(dǎo)核心信息的影響范圍，見表1.

從單項(xiàng)交通信息方面看，EDT信息和CGD信息級(jí)別的變化對(duì)駕駛員接受推薦路徑的影響程度較大.在交通擁堵情況下，駕駛員更關(guān)注的是需要延誤多少時(shí)間，且由于預(yù)期延誤信息反映交通擁堵的程度更具體，因此EDT信息較CGD信息對(duì)駕駛員的影響更大一些.從2項(xiàng)交通信息組合方面看，EDT信息和GRC信息的組合，以及CGD信息和GRC信息的組合對(duì)駕駛員接受推薦路徑的影響程度較大，并較單一信息的影響程度明顯增大.這表明，在交通擁堵情況下，駕駛員一方面關(guān)注交通擁堵的情況信息，另一方面關(guān)注推薦路徑的交通狀況信息，兩方面的信息相結(jié)合能取得較好的誘導(dǎo)效果.而且，由于EDT信息比CGD信息反映的情況更具體，更受駕駛員關(guān)注，因此EDT信息和GRC信息的組合效果更好些，對(duì)駕駛員路徑選擇行為的影響程度最大可達(dá)到0.816，即接受路徑誘導(dǎo)方案的駕駛員數(shù)量占駕駛員總數(shù)的81.6%.

表1　路徑誘導(dǎo)核心信息的影響效果

3項(xiàng)交通信息組合方面，從總體上看，各組合較其對(duì)應(yīng)的兩項(xiàng)組合的效果略有提升.在3項(xiàng)信息組合中，EDT信息、CGD信息和GRC信息組合對(duì)駕駛員接受推薦路徑的影響效果最好，最大影響程度可達(dá)0.818.但與EDT信息和GRC信息的2項(xiàng)組合的影響程度相比，提升的效果并不顯著，說明2項(xiàng)交通信息EDT和GRC的組合是其影響的核心.

從4項(xiàng)交通信息組合方面看，其對(duì)駕駛員接受推薦路徑的影響，與EDT信息、CGD信息和GRC信息的3項(xiàng)組合基本一致，與EDT信息和GRC信息的2項(xiàng)組合的影響程度稍有提高，且提高的效果也并不顯著.

綜上所述，單項(xiàng)交通信息方面，EDT信息和CGD信息對(duì)駕駛員接受推薦路徑的影響程度較大，EDT信息的效果更好些.交通信息組合方面，EDT和GRC信息組合構(gòu)成了路徑誘導(dǎo)信息發(fā)布的核心內(nèi)容.駕駛員對(duì)路徑誘導(dǎo)信息的接受程度不僅受正、負(fù)相關(guān)變量的共同影響，而且與這些變量共同作用所反映交通狀況的全面程度有關(guān).如果正相關(guān)變量的級(jí)別越高，負(fù)相關(guān)變量的級(jí)別越低，且這些變量反映的交通狀況越全面，既能反映交通擁堵的主要狀況，又能反映推薦路徑的主要情況，則駕駛員接受的可能性越大；反之，則接受的可能性越小.

3路徑誘導(dǎo)方案的生成

以路徑誘導(dǎo)核心信息的影響效果分析為基礎(chǔ)，假定可實(shí)時(shí)檢測(cè)出路網(wǎng)的交通狀態(tài)信息，設(shè)計(jì)出交通信息誘導(dǎo)方案的生成方法，具體步驟如下.

(1)

式中:to,i和tg,i分別為車輛i的檢測(cè)器占用時(shí)間和相繼車輛間的時(shí)間間隙；ui為車輛i的速度；us為區(qū)間平均車速；Le為有效車輛長(zhǎng)度，n為車輛數(shù).

根據(jù)交通狀態(tài)參數(shù)(q,k)與交通擁堵閾值(qj,kj)的關(guān)系判別交通擁堵.如果發(fā)生交通擁堵，則進(jìn)行步驟2)；否則，維持現(xiàn)狀.

2) 誘導(dǎo)路徑的生成針對(duì)檢測(cè)到的交通擁堵，在路網(wǎng)矩陣中將交通擁堵點(diǎn)自動(dòng)增加為虛擬的疏散原點(diǎn).對(duì)于處在交通擁堵點(diǎn)中的交通流，需要從交通擁堵中盡快疏散，此時(shí)，交通擁堵點(diǎn)作為臨時(shí)疏散原點(diǎn)，交通擁堵點(diǎn)周圍的重要節(jié)點(diǎn)作為臨時(shí)疏散終點(diǎn)，誘導(dǎo)路徑需要求得臨時(shí)疏散原點(diǎn)到任意臨時(shí)疏散終點(diǎn)的最短路徑.對(duì)于處在交通擁堵點(diǎn)周圍的交通流，需要盡快繞過擁堵點(diǎn)，此時(shí)，交通擁堵點(diǎn)周圍的重要節(jié)點(diǎn)互為臨時(shí)疏散原點(diǎn)與終點(diǎn)，為了避免擁堵點(diǎn)周圍的交通流進(jìn)入擁堵點(diǎn)，將進(jìn)入擁堵點(diǎn)的延誤時(shí)間設(shè)為足夠大的數(shù)，誘導(dǎo)路徑需要求得周圍任意兩重要節(jié)點(diǎn)間的最短路徑.臨時(shí)疏散終點(diǎn)是動(dòng)態(tài)的，以交通擁堵點(diǎn)為中心根據(jù)交通流的疏散情況向路網(wǎng)四周由內(nèi)到外不斷擴(kuò)展.以路段行程時(shí)間與延誤時(shí)間之和為路權(quán)，調(diào)用應(yīng)急疏散路徑規(guī)劃算法EERP，生成最佳推薦路徑.

預(yù)期分流比例的確定.為了預(yù)防路徑轉(zhuǎn)移的交通流擁堵推薦的誘導(dǎo)路徑，應(yīng)根據(jù)當(dāng)前的交通狀況以及道路的通行能力約束，合理分配時(shí)間點(diǎn)k的預(yù)期分流比例ftrE(k).交通擁堵點(diǎn)可以分解為擁堵路段和交叉口.若是擁堵路段，則vm(k)為時(shí)間點(diǎn)k路段m的流出總交通量；若是擁堵交叉口，則vm(k)為時(shí)間點(diǎn)k交叉口m的實(shí)際交通需求.um,n(k)為由路段或交叉口m流到路段n的轉(zhuǎn)移交通量.因此，時(shí)間點(diǎn)k由交通擁堵點(diǎn)m到路段n的預(yù)期分流比例為

(2)

3) 路徑誘導(dǎo)發(fā)布內(nèi)容的確定為了使路徑誘導(dǎo)信息的發(fā)布內(nèi)容能夠全面地反映當(dāng)前的交通狀況，且容易為駕駛員所接受，以對(duì)路徑轉(zhuǎn)移決策起關(guān)鍵作用的信息為主，按照分流的比例，作為信息發(fā)布的重要內(nèi)容.由于一次性所發(fā)布的信息內(nèi)容不宜過多，因此，將擁堵地點(diǎn)、EDT信息以及推薦路徑的GRC信息組合作為信息發(fā)布的基本內(nèi)容，分別按延誤的嚴(yán)重程度和推薦路徑的交通狀況進(jìn)行分級(jí)，將分級(jí)的數(shù)據(jù)作為輸入變量，調(diào)用基于模糊決策的駕駛員路徑選擇規(guī)則，對(duì)駕駛員的接受程度進(jìn)行預(yù)測(cè).

根據(jù)需分流的比例要求，按照這些變量正、負(fù)相關(guān)關(guān)系，調(diào)整路徑誘導(dǎo)主要內(nèi)容信息變量的相應(yīng)等級(jí).為了取得良好的路徑誘導(dǎo)效果，使駕駛員更好地接受誘導(dǎo)信息，要盡可能增加重要信息的詳細(xì)程度，尤其是原路徑擁堵嚴(yán)重程度信息、預(yù)期延誤信息、危險(xiǎn)信息以及推薦路徑交通狀況信息等.根據(jù)疏散路網(wǎng)交通情況的動(dòng)態(tài)變化，信息發(fā)布的內(nèi)容或內(nèi)容的等級(jí)要隨之進(jìn)行實(shí)時(shí)更新，以使發(fā)布的信息能夠反映出最新的交通狀況.

4) 路徑誘導(dǎo)效果的檢驗(yàn)為了提高方案的實(shí)際可操作性，重點(diǎn)檢查時(shí)間點(diǎn)k交通擁堵點(diǎn)向推薦路徑第一路段轉(zhuǎn)移的實(shí)際流量比率ftrA(k)與預(yù)定分流比例ftrE(k)是否在可接受的容差tolapt之內(nèi)，如果不在容差之內(nèi)，則對(duì)路徑選擇行為模型的模糊規(guī)則和權(quán)重進(jìn)行在線更新，并回到步驟3)，按照正、負(fù)相關(guān)的原理，對(duì)發(fā)布內(nèi)容進(jìn)行修正.如果在容差之內(nèi)，則繼續(xù)按預(yù)定信息內(nèi)容及等級(jí)發(fā)布，直到恢復(fù)正常的交通狀態(tài)為止.

4結(jié)束語

在駕駛員路徑選擇行為分析的基礎(chǔ)上，初步揭示了影響駕駛員接受路徑誘導(dǎo)信息的核心內(nèi)容，在此基礎(chǔ)上提出了一種路徑誘導(dǎo)方案的生成方法.下一步主要工作，研究在線更新路徑選擇行為模型的模糊規(guī)則及權(quán)重的方法，并對(duì)該方法進(jìn)行實(shí)踐驗(yàn)證和不斷完善.

參 考 文 獻(xiàn)

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Route Guidance Scheme Generating Method in the

中圖法分類號(hào)：U491.1

doi:10.3963/j.issn.2095-3844.2015.01.002

收稿日期：2014-10-18

Case of Traffic Congestion
WU Zhengyan1,2)MO Shixu1)
(GuangxiKeyLaboratoryofGeomechanicsandGeotechnicalEngineering，

GuilinUniversityofTechnology，Guilin541004，China)1)

(CollegeofCivilEngineeringandArchitecture,GuilinUniversityofTechnology,

Guilin541004,China)2)

Abstract：The generation of route guidance scheme is the core of traffic information guidance. According to the drivers’ route choice behavior characteristics in case of traffic congestion, this passage put forward a drivers’ route choice behavior model based on fuzzy reasoning theory, and determines the core content of the route guidance information release. On this basis, a method of generating route guidance scheme is proposed.

Key words：engineering of communications and transportation system; route guidance; fuzzy reasoning; traffic congestion

*國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(批準(zhǔn)號(hào)：51168011)、廣西礦冶與環(huán)境科學(xué)實(shí)驗(yàn)中心項(xiàng)目(批準(zhǔn)號(hào)：KH2013YB026)、桂林理工大學(xué)科研啟動(dòng)費(fèi)項(xiàng)目資助