一种面向无人驾驶出行方式选择的价格引导方法技术

本发明专利技术公开了一种面向无人驾驶出行方式选择的价格引导方法，面向无人驾驶出行方式选择的价格引导方法包括建立理想供求模型；建立有效供求模型；建立多模式出行市场模型；建立供求偏差与价格调节幅度综合目标规则；利用动态规划方法，求出非均衡多模式出行市场的目标价格引导律。本发明专利技术是将每一OD间每一类出行模式视为单一出行市场，将行驶时间、行驶费用和所感知的交通服务质量视为价格，当某市场供求关系呈现非均衡状态时，利用价格引导某市场中的出行者改变出行意愿或放弃出行，最终实现市场供求均衡。

【技术实现步骤摘要】
一种面向无人驾驶出行方式选择的价格引导方法
本专利技术涉及智能交通管理
，尤其涉及一种面向无人驾驶出行方式选择的价格引导方法。
技术介绍
随着无人驾驶技术日趋成熟，城市又一次站在交通技术历史性转变的十字路口。如何应对无人驾驶新技术给城市交通带来的新影响，吸引了研究者们广泛关注。目前，关于无人驾驶环境下的城市交通规划与管理研究主要集中在道路规划、停车规划、公共交通规划和交通管理系统规划四个方面，其中道路与停车规划是为了解决无人驾驶车辆“行”“停”的问题，公共交通规划是为了促使部分出行者选择高承载率的公共交通出行，交通管理系统规划是为了保障道路交通的安全与畅通。总的来看，无人驾驶新技术给城市交通系统带来巨大的变化。然而，无人驾驶交通系统是一个复杂的巨系统，高峰时期无人驾驶出行可能出现道路拥挤，非高峰期可能出现停车拥挤，为此有必要加强无人驾驶环境下居民出行方式选择的引导。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种面向无人驾驶出行方式选择的价格引导方法，旨在解决无人驾驶环境下居民出行方式选择的引导问题。为实现上述目的，本专利技术提供了一种面向无人驾驶出行方式选择的价格引导方法，包括：建立理想供求模型；建立有效供求模型；建立多模式出行市场模型；建立供求偏差与价格调节幅度综合目标规则；利用动态规划方法，求出非均衡多模式出行市场的目标价格引导律。在一实施方式中，所述理想供求模型为：其中，为第k期OD对(i,j)间第m出行市场的理想需求，为第k期OD对(i,j)间第m出行市场的理想供给，为外生变量向量对第m出行市场理想需求的影响系数向量，为价格对第m出行市场理想需求的影响系数，为第k期OD对(i,j)间第m出行市场的价格，包括行驶时间、行驶费用和所感知的交通服务质量，Mij为OD对(i,j)间所有出行模式集合，N为路网中所有节点集合，为外生变量向量的转置，为对第m出行市场理想供给的影响系数向量。在一实施方式中，所述有效供求模型为：其中，为第k期OD对(i,j)间第m出行市场的有效需求，为第k期OD对(i,j)间第m出行市场的有效供给，为OD对(i,j)间第m出行市场与第r出行市场间的溢出效应系数，为第m出行市场在OD对(i,j)与OD对(i′,j′)间的影响系数，表示第m出行市场在OD对(i,j)与OD对(i′,j′)间是相互独立的。在一实施方式中，所述多模式出行市场模型为：其中，为市场交易量。在一实施方式中，建立多模式出行市场模型之后，所述方法还包括：根据多式出行市场模型判断出行市场状态；若有效需求小于有效供给则市场交易量为供过于求状态；若有效需求大于有效供给则市场交易量为供不应求状态；若有效需求等于有效供给则市场交易量为均衡状态。在一实施方式中，所述供求偏差与价格调节幅度综合目标规则为：其中，供求偏差Z(k)＝D(k)-S(k)，有效需求向量D(k)＝[D12(k),…,D1λ(k),D21(k),…,Dλ(λ-1)(k)]T，有效供给向量S(k)＝[S12(k),…,S1λ(k),S21(k),…,Sλ(λ-1)(k)]T，价格向量P(k)＝[P12(k),…,P1λ(k),P21(k),…,Pλ(λ-1)(k)]T，价格调节幅度ΔP(k)＝P(k+1)-P(k)，U(k)＝ΔP(k)，权系数向量H0为对称正定矩阵，权系数向量H＝diag(q12,…,q1λ,q21,…,qλ(λ-1))，权系数向量R＝diag(γ12,…,γ1λ,γ21,…,γλ(λ-1))，在一实施方式中，所述目标价格引导律为：P(k+1)＝P(k)-KZ(k)；其中，权系数向量K＝[BTGB+R]-1BTGA，H0＝G，G＝ATGA-ATGB(BTGB+R)-1BTGA+H，A＝E，β＝diag(β12,…,β1λ,β21,…,βλ(λ-1))，本专利技术的一种面向无人驾驶出行方式选择的价格引导方法，通过建立理想供求模型；建立有效供求模型；建立多模式出行市场模型；建立供求偏差与价格调节幅度综合目标规则；利用动态规划方法，求出非均衡多模式出行市场的目标价格引导律。实现将每一OD间每一类出行模式视为单一出行市场，将行驶时间、行驶费用和所感知的交通服务质量视为价格，当某市场供求关系呈现非均衡状态时，利用价格引导某市场中的出行者改变出行意愿或放弃出行，最终实现市场供求均衡，从而加强无人驾驶环境下居民出行方式选择的引导。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术实施例提供的一种面向无人驾驶出行方式选择的价格引导方法的流程示意图。具体实施方式下面详细描述本专利技术的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本专利技术，而不能理解为对本专利技术的限制。请参阅图1，是本专利技术实施例提供的一种面向无人驾驶出行方式选择的价格引导方法的流程示意图。具体的，所述面向无人驾驶出行方式选择的价格引导方法可以包括以下步骤：S1、建立理想供求模型；具体的，令OD对(i,j)间有小汽车、公交和地铁等M类无人驾驶出行模式，视每一类出行模式为一出行市场，则OD对(i,j)间有M类出行市场。定义第m出行市场的需求方为需要从起始节点i到终讫节点j的所有m模式出行的出行者，第k期OD对(i,j)间第m出行市场的理想需求为外生变量向量与出行价格的线性组合，表示为：其中，为对第m出行市场理想需求的影响系数向量，为对第m出行市场理想需求的影响系数，是一个综合指标，包括行驶时间、行驶费用和所感知的交通服务质量，Mij为OD对(i,j)间所有出行模式集合，N为路网中所有节点集合，为向量的转置。定义第m出行市场的供给方为短期内能够给OD对(i,j)间第m出行市场需求方提供交通服务的交通管理者，第k期OD对(i,j)间第m出行市场的理想供给仅与外生变量向量有关，表示为：其中，为对第m出行市场理想供给的影响系数向量。S2、建立有效供求模型；具体的，令不同出行模式间的供给方相互独立，多模式出行市场中某一出行市场的过度需求会对其他出行市场的有效需求产生溢出效应。定义第k期OD对(i,j)间第m出行市场的有效需求为第m出行市场理想需求与其他出行市场有效供求差的线性组合，表示为：其中，为OD对(i,j)间第m出行市场与第r出行市场间的溢出效应系数。考虑到同一出行模式不同OD对间的有效供给存在相互影响(例如一快速本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种面向无人驾驶出行方式选择的价格引导方法，其特征在于，包括：/n建立理想供求模型；/n建立有效供求模型；/n建立多模式出行市场模型；/n建立供求偏差与价格调节幅度综合目标规则；/n利用动态规划方法，求出非均衡多模式出行市场的目标价格引导律。/n

【技术特征摘要】
1.一种面向无人驾驶出行方式选择的价格引导方法，其特征在于，包括：
建立理想供求模型；
建立有效供求模型；
建立多模式出行市场模型；
建立供求偏差与价格调节幅度综合目标规则；
利用动态规划方法，求出非均衡多模式出行市场的目标价格引导律。


2.如权利要求1所述的面向无人驾驶出行方式选择的价格引导方法，其特征在于，所述理想供求模型为：



其中，为第k期OD对(i,j)间第m出行市场的理想需求，为第k期OD对(i,j)间第m出行市场的理想供给，为外生变量向量对第m出行市场理想需求的影响系数向量，为价格对第m出行市场理想需求的影响系数，为第k期OD对(i,j)间第m出行市场的价格，包括行驶时间、行驶费用和所感知的交通服务质量，Mij为OD对(i,j)间所有出行模式集合，N为路网中所有节点集合，为外生变量向量的转置，为对第m出行市场理想供给的影响系数向量。


3.如权利要求2所述的面向无人驾驶出行方式选择的价格引导方法，其特征在于，所述有效供求模型为：



其中，为第k期OD对(i,j)间第m出行市场的有效需求，为第k期OD对(i,j)间第m出行市场的有效供给，为OD对(i,j)间第m出行市场与第r出行市场间的溢出效应系数，为第m出行市场在OD对(i,j)与OD对(i′,j′)间的影响系数，表示第m出行市场在OD对(i,j)与OD对(i′,j′)间是相互独立的。


4.如权利要求3所述的面向无人驾驶出行方式选择的价格引导方法，其特征在于，所述多模式出行市场模型为：



其中，为市场交易量。<...

【专利技术属性】
技术研发人员：伍建辉，纪元法，孙希延，
申请(专利权)人：桂林电子科技大学，湖南理工学院，
类型：发明
国别省市：广西;45