一种应用于交通控制的优化方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种应用于交通控制的优化方法及系统，涉及交通控制领域，本发明专利技术将城市交通网络模型化为加权有向图，顶点代表交叉口，有向边代表道路，边的权重表示最小行驶时间。定义交通控制为任务分配和路径规划，车辆作为执行任务的代理，任务是从一个地点移动到另一个地点。使用ASP编码任务分配和排序问题，生成任务的ASP程序，同时编码车辆路由和调度问题，生成路由和调度的ASP程序。使用差分约束扩展这两个ASP程序，处理时间和调度约束，得到扩展后的ASP程序。应用混合ASP解算器求解扩展后的ASP程序，获得满足约束的调度解，并应用于车辆调度。本发明专利技术提供了一种成本较低、效率较高的交通控制优化方案，提高了城市交通效率和流畅度。流畅度。流畅度。

【技术实现步骤摘要】
一种应用于交通控制的优化方法及系统


[0001]本专利技术涉及交通控制领域，更具体地说，涉及一种应用于交通控制的优化方法及系统。

技术介绍

[0002]交通控制是一个复杂的问题，需要对大量的路况信息、交通规则和实时的交通需求进行处理和分析。现有的技术主要包括基于神经网络的方法和基于强化学习的方法。
[0003]神经网络是一种深度学习技术，已经在许多领域显示出强大的性能。在交通控制领域，神经网络可以通过对大量的历史交通数据进行学习，建立一个能够预测交通流量、进行路径规划的模型。然而，神经网络的训练过程需要大量的时间和计算资源，而且训练好的模型对新的、未见过的情况的适应能力可能有限。此外，神经网络的黑箱特性使得其决策过程难以理解，这在某些情况下可能会引发安全和可信赖性的问题。
[0004]强化学习是一种通过与环境的交互来学习最优行为策略的方法。在交通控制问题中，可以通过建立一个模拟环境，让强化学习算法通过不断的试错来学习最优的交通控制策略。然而，强化学习的稳定性和收敛性问题使得其在实际应用中面临一些挑战。另外，强化学习同样需要大量的时间和计算资源来进行学习，且在面对复杂的约束条件时，可能无法给出满足所有约束条件的解。
[0005]现有的神经网络和强化学习的方法在一些方面有其优点，例如可以处理大规模的数据，能够学习到复杂的非线性关系等，但是通常需要较高的训练成本和训练周期。

技术实现思路

[0006]本专利技术要解决的技术问题是提供一种应用于交通控制的优化方法，以解决
技术介绍
中提到的问题。
[0007]为了达到上述目的，本专利技术采取以下技术方案：
[0008]一种应用于交通控制的优化方法，包括如下步骤：
[0009]S1:将城市交通网络模型化为一个加权有向图，图中的顶点代表交叉口，有向边代表道路，边的权重表示通过该路段的最小行驶时间，具体表达为G = (V, E, W)，其中V表示顶点集，E表示边集，W表示权重函数，G表示加权有向图；
[0010]S2:定义交通控制问题为一个任务分配和路径规划的问题，其中车辆被视为执行任务的代理，任务则定义为车辆从一个地点移动到另一个地点，具体表达为任务集T = {t1, t2, ..., tn}，其中每个任务ti表示一辆车从一个地点移动到另一个地点；
[0011]S3:使用回答集程序（ASP）对任务分配和排序问题进行编码，生成一个关于任务的ASP程序ASPprogram(T)；
[0012]S4:同样使用回答集程序（ASP）对车辆路由和调度问题进行编码，生成一个关于路由和调度的ASP程序ASPprogram(G, T)；
[0013]S5:使用差分约束对上述两个ASP程序进行扩展，处理时间和调度相关的约束，得
到一个扩展后的ASP程序；
[0014]S6：应用混合ASP解算器对扩展后的ASP程序进行求解，得到满足所有约束的调度解S = solver(ASPprogram)，并将调度解用于车辆的调度。
[0015]优选的，其中所述的车辆任务包括但不限于从一个地点到另一个地点的路线规划，车辆速度调整，以及停车点的选择。
[0016]优选的，其中所述的城市交通网络模型化的加权有向图进一步包括实时交通信息，所述实时交通信息至少包括交通拥堵、事故、道路维修。
[0017]优选的，其中所述的回答集程序（ASP）对任务分配和排序问题进行编码，以及车辆路由和调度问题进行编码的过程，进一步包含实时数据的输入，以便在面临交通网络中的动态变化时，重新计算和更新任务分配和路径规划。
[0018]优选的，S5中时间和调度相关的约束至少包括：每个任务预期的开始时间区间和结束时间区间、不同任务间的依赖关系。
[0019]本专利技术还公开了一种用于交通控制的优化系统，包括：
[0020]城市交通网络模型化模块，用于将城市交通网络模型化为一个加权有向图，图中的顶点代表交叉口，有向边代表道路，边的权重表示通过该路段的最小行驶时间；
[0021]任务定义模块，用于定义交通控制问题为一个任务分配和路径规划的问题，其中车辆被视为执行任务的代理，任务则定义为车辆从一个地点移动到另一个地点；
[0022]ASP编码模块，用于使用回答集程序（ASP）对任务分配和排序问题进行编码，生成一个关于任务的ASP程序ASPprogram(T)及对车辆路由和调度问题进行编码，生成一个关于路由和调度的ASP程序ASPprogram(G, T)；
[0023]约束扩展模块，用于使用差分约束对上述两个ASP程序进行扩展，处理时间和调度相关的约束，得到一个扩展后的ASP程序；
[0024]混合ASP解算器模块，用于对扩展后的ASP程序进行求解，得到满足所有约束的调度解S = solver(ASPprogram)。
[0025]优选的，任务定义模块定义的车辆任务包括但不限于从一个地点到另一个地点的路线规划，车辆速度调整，以及停车点的选择。
[0026]优选的，其中所述的城市交通网络模型化模块进一步包括实时交通信息，所述实时交通信息至少包括交通拥堵、事故、道路维修。
[0027]优选的，ASP编码模块的编码过程进一步包含实时数据的输入，以便在面临交通网络中的动态变化时，重新计算和更新任务分配和路径规划。
[0028]优选的，约束扩展模块处理的时间和调度相关的约束至少包括：每个任务预期的开始时间区间和结束时间区间；不同任务间的依赖关系。
[0029]本专利技术相对于现有技术的优点在于：
[0030]计算成本低：本专利技术采用了基于回答集程序（ASP）的方法进行任务分配和路径规划的优化。ASP是一种逻辑编程语言和求解器，它基于逻辑规则和约束进行问题求解。相比于神经网络训练，ASP的计算成本通常较低，因为它不需要进行大量的数据训练和模型优化。
[0031]算法复杂度低：本专利技术的算法复杂度相对较低，主要是由于基于ASP的优化方法能够在较短的时间内求解出满足约束条件的调度解。相比之下，神经网络训练通常需要较长
的训练时间和大量的计算资源，尤其是对于复杂的网络结构和大规模的数据集。
[0032]可解释性强：ASP方法提供了较强的可解释性，能够将问题的求解过程和结果以逻辑规则的形式进行表示。这使得本专利技术能够更好地理解和分析调度解的生成过程，识别其中的规律和约束条件。而神经网络通常是一个黑盒模型，难以解释其决策过程和结果。
[0033]灵活性和可调性：基于ASP的方法具有较高的灵活性和可调性，可以根据实际问题的需求进行调整和扩展。本专利技术可以添加、修改或删除规则和约束，以满足不同的任务分配和路径规划需求。相比之下，神经网络通常需要重新训练或重新设计网络结构来适应不同的问题。
附图说明
[0034]图1是本专利技术方法的流程图。
具体实施方式
[0035]下面结合附图对本专利技术的具体实施方式作描述。
[0036]如图1所示，本专利技术本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种应用于交通控制的优化方法，其特征在于，包括如下步骤：S1:将城市交通网络模型化为一个加权有向图，图中的顶点代表交叉口，有向边代表道路，边的权重表示通过该路段的最小行驶时间，具体表达为G = (V, E, W)，其中V表示顶点集，E表示边集，W表示权重函数，G表示加权有向图；S2:定义交通控制问题为一个任务分配和路径规划的问题，其中车辆被视为执行任务的代理，任务则定义为车辆从一个地点移动到另一个地点，具体表达为任务集T = {t1, t2, ..., tn}，其中每个任务ti表示一辆车从一个地点移动到另一个地点；S3:使用回答集程序（ASP）对任务分配和排序问题进行编码，生成一个关于任务的ASP程序ASPprogram(T)；S4:同样使用回答集程序（ASP）对车辆路由和调度问题进行编码，生成一个关于路由和调度的ASP程序ASPprogram(G, T)；S5:使用差分约束对上述两个ASP程序进行扩展，处理时间和调度相关的约束，得到一个扩展后的ASP程序；S6：应用混合ASP解算器对扩展后的ASP程序进行求解，得到满足所有约束的调度解S = solver(ASPprogram)，并将调度解用于车辆的调度。2.根据权利要求1所述应用于交通控制的优化方法，其特征在于，其中车辆任务包括但不限于从一个地点到另一个地点的路线规划，车辆速度调整，以及停车点的选择。3.根据权利要求1所述应用于交通控制的优化方法，其特征在于，其中所述的城市交通网络模型化的加权有向图进一步包括实时交通信息，所述实时交通信息至少包括交通拥堵、事故、道路维修。4.根据权利要求1所述应用于交通控制的优化方法，其特征在于，其中所述的回答集程序（ASP）对任务分配和排序问题进行编码，以及车辆路由和调度问题进行编码的过程，进一步包含实时数据的输入，以便在面临交通网络中的动态变化时，重新计算和更新任务分配和路径规划。5.根据权利要求1所述应用于交通控...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘君，李静林，邹思思，李永，
申请(专利权)人：新唐信通浙江科技有限公司，
类型：发明
国别省市：