一种基于网络信息覆盖的诱导屏布点方法技术

本发明专利技术公开了一种基于网络信息覆盖的诱导屏布点方法，该方法包括确定评价指标并对所述评价指标进行量化和标定；根据所述评价指标，建立经济成本最小化的布点模型；利用遗传算法对所述布点模型进行求解，得到最优诱导屏布点方案。本发明专利技术是以经济效益和诱导效益建立的布点模型，综合考虑了路网及交通信息、诱导屏的诱导效果和经济效益要素。屏的诱导效果和经济效益要素。屏的诱导效果和经济效益要素。

【技术实现步骤摘要】
一种基于网络信息覆盖的诱导屏布点方法


[0001]本专利技术属于涉及交通工程的计算机网络控制
，特别涉及一种基于网络信息覆盖的诱导屏布点方法。

技术介绍

[0002]交通诱导屏通过发布交通信息，合理诱导交通流，进而缓解城市交通拥堵，其放置位置影响整个城市交通诱导系统的诱导效果。理论上，如果整个路网都装有交通诱导屏能最大化其作用，但随着其规模及建设成本的增加，在控制成本的基础上，合理规划交通诱导屏室的布设位置尤其重要。
[0003]目前的交通诱导屏布点研究主要为基于排队论、相关性分析的选址模型，其中基于排队论的布点方法主要为交通事故事件影响下诱导屏布设的车辆通行延误最小化研究；基于相关性分析的布点方法主要为路网影响信息相应要素约束条件下，以诱导量最大化或通行时间最小化等为目标函数研究，主要问题为未综合考虑布设经济效益、路网及交通信息和诱导效果影响要素进行布点研究。

技术实现思路

[0004]针对现有技术及缺陷，以经济效益和诱导效益建立规划布点模型，综合考虑路网及交通信息、诱导效果和经济效益要素。
[0005]本专利技术的目的是通过以下技术方案实现的：
[0006]一种基于网络信息覆盖的诱导屏布点方法，其特征在于，包括：
[0007]确定评价指标并对所述评价指标进行量化和标定，其中，所述评价指标包括：
[0008]覆盖率A1，表示路网上的诱导屏的覆盖范围，
[0009]重复率A2，表示诱导屏的使用效率，
[0010]总诱导交通量A3，表示诱导屏信息路段的总诱导交通量，
[0011]道路交通量A4，表示路段的繁忙程度，
[0012]道路等级A5，包括快速路、主干路、次干路和支路，
[0013]诱导衰减作用A6，表示因交通状况的时效性造成的诱导衰减，
[0014]路段负荷度A7，表示路段整体使用程度，
[0015]事故发生率A8，表示路段发生事故的概率；
[0016]根据所述评价指标，建立经济成本最小化的布点模型；
[0017]利用遗传算法对所述布点模型进行求解，得到最优布点方案。
[0018]进一步，所述对所述评价指标进行量化和标定包括：对所述覆盖率A1进行量化和标定，具体公式为：
[0019][0020]其中，表示路径r中路段l的平均日交通量A4，R表示路网上路径集合，L表示路段
集合。
[0021]进一步，所述对所述评价指标进行量化和标定包括：对所述重复率A2进行量化和标定，具体公式为：
[0022][0023]其中，θ
l
表示路径r中路段l是否设置诱导屏，θ
l
＝0表示路段l上未设置诱导屏，θ
l
＝1表示路段l上设置了诱导屏。
[0024]进一步，所述对所述评价指标进行量化和标定包括：对所述总诱导交通量A3进行量化和标定，具体公式为：
[0025][0026]其中，表示路径r中路段l的被诱导交通量A
4N
。
[0027]进一步，所述对所述评价指标进行量化和标定包括：对所述道路等级A5进行量化和标定，具体公式为：
[0028][0029]其中，m＝1表示快速路，m＝2表示主干路，m＝3表示次干路，m＝4表示支路。
[0030]进一步，所述对所述评价指标进行量化和标定包括：对所述诱导衰减作用A6进行量化和标定，具体公式为：
[0031][0032]其中，表示路径r中路段k相对于存在诱导屏的路段l的信息衰减程度，r＝1,...,R，l＝1,...,L，k＝1,...,L，R表示路网上路径集合，L表示路段集合，b表示信息衰减的取值，n表示路段k和路段l相隔的路段数。
[0033]进一步，所述对所述评价指标进行量化和标定包括：对所述路段负荷度A7进行量化和标定，具体公式为：
[0034][0035]其中，表示路径r中路段l的交通负荷度，r＝1,...,R，l＝1,...,L，R表示路网上路径集合，L表示路段集合，X
l
表示路段l的交通负荷度取值。
[0036]进一步，所述对所述评价指标进行量化和标定包括：对所述事故发生率A8进行量化和标定，具体公式为：
[0037][0038]其中，表示路径r中路段l的事故发生率A8，r＝1,...,R，l＝1,...,L，R表示路网上路径集合，L表示路段集合，p
l
表示路段l的事故发生率取值。
[0039]进一步，所述布点模型为：
[0040]f＝min(A2‑
A1)，
[0041][0042]其中，f表示以经济成本最小化的目标函数，α和β表示诱导作用信息衰减阈值，γ和δ表示交通负荷度阈值，ε表示诱导效益评价的阈值，n表示路段k和路段l相隔的路段数，K
r
表示路径r中交通事故影响范围路段集合，R表示路网上路径集合，L表示路段集合，θ
l
表示路径r中路段l是否设置诱导屏，θ
l
＝0表示路段l上未设置诱导屏，θ
l
＝1表示路段l上设置了诱导屏，M表示最大许可的诱导屏数量，G(X)表示诱导效益评价。
[0043]进一步，所述利用遗传算法对所述布点模型进行求解，得到最优布点方案包括：
[0044]S1：初始化种群，包括设置种群的进化代数以及最大进化代数并随机生成一个种群；
[0045]S2：计算适应度，即计算种群中每个个体的适应度，判断是否满足预设的终止条件，若满足所述终止条件，则输出最优布点方案，求解结束，如果没有满足所述终止条件，则继续执行S3；
[0046]S3：选择，即根据预设的选择概率P
s
，将选择算子作用于种群，通过选择操作，选择适应度高的个体进入下一代种群；
[0047]S4：交叉，即按照预设的交叉概率P
c
，进行交叉操作；
[0048]S5：变异，即根据预设的变异概率P
m
，将变异算子作用于种群，得到新一代的种群，并返回S2。
[0049]本专利技术的有益效果是：
[0050]本申请提出的基于网络信息覆盖的诱导屏布点方法，是以经济效益和诱导效益建立的布点模型，综合考虑了路网及交通信息、诱导屏的诱导效果和经济效益要素。同时，在保证了诱导效益的情况下，设置的诱导屏的数量最少，降低了诱导屏设置的成本。并且，通过设置诱导屏，可以诱导车辆选择通行能力较好的路径和路段，降低了拥堵事件以及其他交通事故发生的可能，也减少了因拥堵造成的燃料不充分燃烧导致的环境问题。
[0051]本专利技术的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本专利技术的实践中得到教导。本专利技术的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。
附图说明
[0052]为了使本专利技术的目本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于网络信息覆盖的诱导屏布点方法，其特征在于，包括：确定评价指标并对所述评价指标进行量化和标定，其中，所述评价指标包括：覆盖率A1，表示路网上的诱导屏的覆盖范围，重复率A2，表示诱导屏的使用效率，总诱导交通量A3，表示诱导屏信息路段的总诱导交通量，道路交通量A4，表示路段的平均日交通量，表征路段的繁忙程度，道路等级A5，包括快速路、主干路、次干路和支路，诱导衰减作用A6，表示因交通状况的时效性造成的诱导衰减，路段负荷度A7，表示路段整体使用程度，事故发生率A8，表示路段发生事故的概率；根据所述评价指标，建立经济成本最小化的布点模型；利用遗传算法对所述布点模型进行求解，得到最优诱导屏布点方案。2.根据权利要求1所述的基于网络信息覆盖的诱导屏布点方法，其特征在于，所述对所述评价指标进行量化和标定包括：对所述覆盖率A1进行量化和标定，具体公式为：其中，表示路径r中路段l的平均日交通量A4，R表示路网上路径集合，L表示路段集合。3.根据权利要求1所述的基于网络信息覆盖的诱导屏布点方法，其特征在于，所述对所述评价指标进行量化和标定包括：对所述重复率A2进行量化和标定，具体公式为：其中，表示路径r中路段l的平均日交通量A4，R表示路网上路径集合，L表示路段集合，θ
l
表示路径r中路段l是否设置诱导屏，θ
l
＝0表示路段l上未设置诱导屏，θ
l
＝1表示路段l上设置了诱导屏。4.根据权利要求1所述的基于网络信息覆盖的诱导屏布点方法，其特征在于，所述对所述评价指标进行量化和标定包括：对所述总诱导交通量A3进行量化和标定，具体公式为：其中，表示路径r中路段l的被诱导交通量A
4N
，R表示路网上路径集合，L表示路段集合，θ
l
表示路径r中路段l是否设置诱导屏，θ
l
＝0表示路段l上未设置诱导屏，θ
l
＝1表示路段l上设置了诱导屏。5.根据权利要求1所述的基于网络信息覆盖的诱导屏布点方法，其特征在于，所述对所述评价指标进行量化和标定包括：对所述道路等级A5进行量化和标定，具体公式为：
其中，m＝1表示快速路，m＝2表示主干路，m＝3表示次干路，m＝4表示支路。6.根据权利要求1所述的基于网络信息覆盖的诱导屏布点方法，其特征在于，所述对所述评价指标进行量化和标定包括：对所述诱导衰减作用A6进行量化和标定，具体公式为：其中，表示路径r中路段k相对于存在诱导屏的路段l的信息衰减程度，r＝1,....

【专利技术属性】
技术研发人员：刘云刚，刘涛，于国岳，许成林，刘伟，胡兴华，张宇，邓敏，
申请(专利权)人：重庆交通大学，
类型：发明
国别省市：