多模式交通网络中基于策略的道路拥挤收费方法技术

人工驾驶、自动驾驶和公共交通是构成未来交通网络的三类重要的出行方式，现有的道路拥挤收费理论极少在同时涉及上述多方式出行方式的基础上进行研究。本发明专利技术建立了包含人工驾驶、自动驾驶、公共交通的多模式交通网络，考虑了出行者在网络中策略出行行为以及每种出行方式的特征，进一步设计了各类出行者的出行策略，利用超路径的结构表示策略，基于策略构建混合出行行为下的交通流均衡分配模型，最终建立一种全新的道路拥挤收费双层规划模型，均衡分配模型作为下层模型，上层模型目标为网络总出行时间与总收益之差最小，并基于遗传算法、MSA等算法设计模型求解方法，测试结果显示所提出的模型和算法能够较好地实现多模式交通网络中拥挤收费目标。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及交通运营管理领域，具体是涉及一种多模式交通网络中基于策略的道路拥挤收费方法。

技术介绍

1、在过去的几十年里，拥挤收费作为一项重要的交通需求管理方式，为缓解城市交通拥堵作出重要贡献。学者对拥挤收费理论展开丰富研究，例如最优定价理论、次优定价理论、动态定价理论等，在定价策略的设计上例如考虑了不同用户时间价值的差异，拥挤收费的公平性、分时段分阶段拥挤收费等。

2、近几年来，自动驾驶已成为交通领域的研究热点，自动驾驶技术发展迅速，未来有望取代人工驾驶方式，在此过程中，会经历自动驾驶和人工驾驶模式并存的过渡阶段，此外，在目前大力发展公共交通的背景下，公共交通分担了较大比例的客流量，对出行者出行方式的选择有着重要的影响。未来交通拥堵仍然是交通的关键问题之一，因此在考虑未来三类主要交通方式(人工驾驶、自动驾驶、公交出行)的基础上研究道路拥挤收费策略具有丰富的现实意义。

3、掌握出行者的路径选择行为能够获取出行者对于拥挤收费策略的反馈，对于制定合理的拥挤收费方法而言非常关键。然而现有的研究中大多认为出行者沿着简单路径出行，未能考虑多本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.多模式交通网络中基于策略的道路拥挤收费方法，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的多模式交通网络中基于策略的道路拥挤收费方法，其特征在于：所述步骤1包括：构建多模式交通网络G＝(N,A)，N表示节点集合，A表示弧集合；

3.根据权利要求2所述的多模式交通网络中基于策略的道路拥挤收费方法，其特征在于：所述步骤2中，G中的出行者分为三类，M表示出行者集合，M＝{mi丨i＝1,2,3}，mi表示第i类出行者，各类出行者的出行行为遵循基于策略的出行行为，策略通过超路径的结构表示。

4.根据权利要求3所述的多模式交通网络中基于策略的道路拥挤收费方法，其特征...

【技术特征摘要】

1.多模式交通网络中基于策略的道路拥挤收费方法，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的多模式交通网络中基于策略的道路拥挤收费方法，其特征在于：所述步骤1包括：构建多模式交通网络g＝(n,a)，n表示节点集合，a表示弧集合；

3.根据权利要求2所述的多模式交通网络中基于策略的道路拥挤收费方法，其特征在于：所述步骤2中，g中的出行者分为三类，m表示出行者集合，m＝{mi丨i＝1,2,3}，mi表示第i类出行者，各类出行者的出行行为遵循基于策略的出行行为，策略通过超路径的结构表示。

4.根据权利要求3所述的多模式交通网络中基于策略的道路拥挤收费方法，其特征在于：所述步骤2中，第1类出行者m1：(1)可选择的出行方式为：人工驾驶，或者，公共交通，或者，人工驾驶和公共交通组合出行；人工驾驶模式只出现在出行起点处；对应地在g中m1的出行子图是g1，g1＝(n,a1)，表示尾节点为公交换乘节点、头节点为道路节点的下车弧集合；(2)遵循用户均衡原则，寻找g1中费用最小的超路径出行；

5.根据权利要求4所述的多模式交通网络中基于策略的道路拥挤收费方法，其特征在于：所述步骤2中，第2类出行者m2：(1)使用企业提供的自动驾驶服务出行，对应地在g...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯时，张玉杰，刘少韦华，姚进强，罗曦，李炎，金忠富，孟少寅，
申请(专利权)人：浙江省交通投资集团有限公司智慧交通研究分公司，
类型：发明
国别省市：