孟慶珍
河南省開封市婦幼保健院 河南省開封市 475003
根據(jù)交通運輸部數(shù)據(jù)顯示:截至2017年,中國各類機動車的擁有量已達到5億輛。但是我國城市的人均道路面積僅為7平方米左右。同時,在城鎮(zhèn)化建設(shè)中,隨著我國居民擁有的汽車數(shù)量的不斷增長,我國道路基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展速度落后,從超大型城市到三線城市,交通擁堵問題日益嚴(yán)重,而交通擁堵給機動車和道路承受力等資源帶來了損耗,也增加了出行者在道路的時空資源消耗,進而導(dǎo)致居民的出行成本、社會的生產(chǎn)成本增加。另外,交通擁堵時,汽車排放的各種污染物如尾氣排放也對城市環(huán)境造成污染,因此增加了外部成本。面對道路交通擁堵以及汽車數(shù)量的增多帶來的安全、環(huán)境等一系列的社會問題,在目前道路投資有限的前提下,本文建議需采用信息化手段盡可能地對道路交通狀況進行實時更新,優(yōu)化車輛出行的路徑規(guī)劃,以改善城市的道路交通擁堵情況,節(jié)省人們的出行時間和提高城市環(huán)境質(zhì)量。
信息化代表一個國家或地區(qū)利用信息技術(shù)和整合各種資源的能力與水平。它是以數(shù)據(jù)庫技術(shù)、現(xiàn)代通信、網(wǎng)絡(luò)為底層基礎(chǔ),構(gòu)建一個具有龐大規(guī)模的、自上而下的、有組織的信息網(wǎng)絡(luò)體系。它是一種以培養(yǎng)、發(fā)展以計算機為主的智能化工具,其也正在成為新的生產(chǎn)力。能夠很大程度上的提升人們辦事的效率和設(shè)備的生產(chǎn)力,為推動人類生活水平和質(zhì)量進步提供強有力的技術(shù)支持。其包括信息獲取、信息傳遞、信息處理、信息再生、信息利用五個基本過程。本文中的實時交通信息的含義是運用現(xiàn)代化的高新科技,例如:北斗導(dǎo)航系統(tǒng)、地理信息系統(tǒng)等技術(shù),將城市的各種動態(tài)和靜態(tài)交通信息實時的從采集交通信息管理系統(tǒng)中,將數(shù)據(jù)系統(tǒng)化,并應(yīng)用于車輛路徑優(yōu)化的問題中,以達到共享資源,向車輛的用戶提供服務(wù),優(yōu)化交通營運管理。實時交通流信息的獲取與分享示意圖見圖1。
實時交通信息管理系統(tǒng)實現(xiàn)了交通數(shù)據(jù)的深度挖掘和細(xì)化加工,用以生成多種交通數(shù)據(jù)信息,并將其傳送給道路中的汽車。該系統(tǒng)的工作原理是:首先,通過k聚類算法或者啟發(fā)式算法識別數(shù)據(jù)的類型(離散或者連續(xù)),處理冗余性和噪音,提高數(shù)據(jù)的合理性和有效性。并對缺失的數(shù)據(jù)進行智能補充;第二,構(gòu)建關(guān)聯(lián)度高的多源數(shù)據(jù)融合模型,構(gòu)建數(shù)據(jù)源和類型豐富的數(shù)據(jù)庫或者數(shù)據(jù)源以及符合城市實際環(huán)境的交通狀況指標(biāo)體系;第三,運用計量經(jīng)濟學(xué)或者統(tǒng)計分析的方法對從各種渠道收集的交通流數(shù)據(jù)進行歸一化處理,構(gòu)建車輛路徑特征庫,結(jié)合車輛出行實時數(shù)據(jù)和GPS、北斗導(dǎo)航衛(wèi)星形成的定位數(shù)據(jù),構(gòu)建交通預(yù)測模型,實現(xiàn)了動態(tài)交通預(yù)測。
圖1 實時交通流信息獲取與分享示意圖
車輛路徑問題(VRP),作為運籌學(xué)和組合優(yōu)化領(lǐng)域最經(jīng)典的問題,其對于解決城市道路交通擁堵的問題,有著十分重要的作用。在目前研究中,許多學(xué)者假設(shè)任意兩個交通網(wǎng)絡(luò)節(jié)點間的車輛行駛時間和路程為已知條件且為靜態(tài)的常量。在車輛路徑規(guī)劃和根據(jù)交通信息車輛行駛的過程中不會發(fā)生變化,但在實踐中,車輛會受交通流量、上下班高峰期、天氣變化、交通事故等因素的影響,車輛行駛速度總在不斷變化,從而導(dǎo)致了交通網(wǎng)絡(luò)中各個路段行程時間也相應(yīng)地發(fā)生變化。以往采用傳統(tǒng)靜態(tài)VRP理論和方法規(guī)劃車輛路徑,有可能使得車輛陷入城市擁堵的交通環(huán)境中。因此,在20世紀(jì)80年代的動態(tài)車輛路徑(DVRP)提出和研究引起企業(yè)和學(xué)者的關(guān)注。進入21世紀(jì)以來,我國引入的GPS和國產(chǎn)的北斗導(dǎo)航衛(wèi)星、計算機通信、地理信息系統(tǒng)等技術(shù)不斷地完善,相關(guān)政府和企業(yè)投入研發(fā)地智能交通信息系統(tǒng)的日益完善,政府、企業(yè)和個人實時獲取和處理信息地能力得到極大地提高。
眾在VRP中,許多學(xué)者們創(chuàng)造和改進了各種智能優(yōu)化算法,例如遺傳算法、粒子群算法、啟發(fā)式算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、蟻群算法、果蠅算法等。其中最為經(jīng)典和有效解決問題的是遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和蟻群算法。遺傳算法作為一種最為廣泛的求解車輛路徑問題的算法,其可以以對問題的所處周圍環(huán)境和條件未知為前提,其求解問題的步驟最為固定,包括交叉-適應(yīng)度確定-選擇-變異。遺傳算法從問題解的串集開始搜索,而不是從單個解開始。這是遺傳算法最大的優(yōu)點。遺傳算法從串集開始搜索,受搜索空間的限制性的約束,覆蓋面大,必要求求解的變量具有連續(xù)性、單峰性、可導(dǎo)性,利于全局擇優(yōu)。對于隨機環(huán)境下的城市交通信息和突發(fā)的車輛問題來說,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)VRP算法有著較好的適應(yīng)性,其可以及時跟蹤和反饋城市交通流的各類型參數(shù)、道路車輛流的變化,算法的計算精確度高,同時VRP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法包含了其自有的自組織、自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)能力。由于原有的蟻群算法有眾多缺陷,許多學(xué)者們進行了改進,其中使用最為普遍的是Ant-Qsystem算法。
為了研究實時交通信息的動態(tài)網(wǎng)絡(luò)的車輛路徑問題,本文簡單描述動態(tài)網(wǎng)絡(luò)中VRP問題的模型構(gòu)建過程。本文將動態(tài)交通管理系統(tǒng)與配送貨物的車輛路徑優(yōu)化問題相結(jié)合,研究慮問題中包含常發(fā)性交通擁堵和偶發(fā)性交通擁堵兩種情形,并采用遺傳算法進行模型的求解策略,已解決在實時交通狀況和車輛狀態(tài)下規(guī)劃最佳的行車路線。
本文假定:(1)在城市范圍內(nèi)只設(shè)置1個配送中心,所有車輛的裝車容量固定,運輸車輛在原始狀態(tài)下都停在配送中心,并在運輸任務(wù)完成或者調(diào)度周期結(jié)束前返回:(2)車輛費用由車輛購置費用、燃油費用和維修費用三部分組成;(3)車輛行駛速度由時間和道路的交通狀況決定,各時間區(qū)間車輛的行駛速度一定;1個調(diào)度周期分為若干離散區(qū)間,調(diào)度中心只知道當(dāng)前時間行駛速度。(4)在同一個周期內(nèi)的客戶需求確定,l輛車服務(wù)至少服務(wù)一位客戶,在需求有時間差要求,車輛只能等待,但不許服務(wù)延遲。
本文采用遺傳算法(GA)求解得到初始路徑,首先需要安排車輛的初始路徑,初始路線安排后,車輛在行駛過程中需要根據(jù)實時交通信息系統(tǒng)傳輸?shù)慕煌ㄐ畔π旭偟穆窙r判別,然后做出是否更新路線的決定。本文的路線更新機制是車輛在行駛過程中每到達一個配送的目的節(jié)點, 路段瞬時行程時間更新一次。并且車輛的路徑優(yōu)化中總是選擇當(dāng)前配送節(jié)點到下一個節(jié)點的瞬時最短路徑。由于現(xiàn)代化的通信移動技術(shù)和實時交通信息系統(tǒng)可以及時準(zhǔn)確的地變化中的交通環(huán)境,且能夠高精度地預(yù)測交通網(wǎng)絡(luò)中任意兩節(jié)點的行程時間, 因此當(dāng)車輛到達路網(wǎng)中任意一個節(jié)點時都可以更新路段行程時間,并通過采用遺傳算法很容易計算得到當(dāng)前配送節(jié)點到下一個節(jié)點的瞬時最短路徑。
遺傳算法的求解過程:
4.3.1 染色體編碼
遺傳算法不能直接處理問題空間的參數(shù),必須把它們轉(zhuǎn)換成遺傳空間的由基因按一定染色體編碼,目前的幾種常用的編碼技術(shù)有二進制編碼、浮點數(shù)編碼、字符編碼和編程編碼等。編碼應(yīng)具備三個原則:完備性。問題空間中的所有點(候選解)都能作為GA空間中的點(染色體)表現(xiàn);健全性。GA空間中的染色體能對應(yīng)所有問題空間中的候選解;非冗余性。交通信息數(shù)據(jù)的染色體和車輛優(yōu)化路徑的候選解一一對應(yīng)。在算法中的基因是城市路網(wǎng)轉(zhuǎn)換的節(jié)點,所以本例中采取了有序的二進制編碼方式。
4.3.2 染色體交叉
雜交體現(xiàn)了信息交換的思想。由交換概率挑選的每兩個父代,通過將相異的部分基因進行交換,從而產(chǎn)生新的個體,新個體組合了其父輩個體的特征。在遺傳算法中,在編碼串中某段碼元如果是有效車輛路徑或接近于有效路徑,則其繼承了父代的優(yōu)良基因特征;其次,交叉生成的子代應(yīng)是有效的個體,即符合有序的二進制編碼規(guī)則。
4.3.3 染色體選擇
遺傳算法目的選擇的目的是為了從交換后的群體中選出優(yōu)良的個體,使它們有機會作為父代為下一代繁衍子孫。體現(xiàn)了達爾文的適者生存原則。在車輛路徑優(yōu)化中,其體現(xiàn)節(jié)點之間最短路徑選擇。本文的選擇機制是輪盤賭方式,即在第N代個體中如果有有效路徑,則有效路徑中的最佳路徑直接進入下一代。
4.3.4 染色體變異
變異首先在所有的路徑中隨機選擇一定數(shù)量的個體,對于選中的個體以一定的概率隨機地改變串結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)中某個路徑的值。
最后,可以通過仿真軟件,對該模型進行仿真求解,并驗證其可行性和有效性。
本文在實時交通信息環(huán)境下解決車輛路徑問題,介紹了實時交通信息的概況,分析了車輛路徑優(yōu)化的靜態(tài)VRP與動態(tài)VRP的區(qū)別,以及在實踐中使用DVRP的優(yōu)勢,簡要介紹了構(gòu)建這類問題的數(shù)學(xué)模型的過程。今后,還要針對基于實時交通信息的動態(tài)網(wǎng)絡(luò)車輛路徑問題開展進一步的研究以便可以有效地找到實時最短路徑、降低配送成本。