基于动态交通仿真模型的最优路径选择方法
收稿日期:20090927;修回日期:20091102基金项目:国家自然科学基金资助项目(20079862);国家教育部博士点基金资助项目(20040699025);2009年度浙江省教育厅科研项目研究课题;2010年度浙江省社科联研究课题和2010年度衢州市社科规划课题作者简介:余燕芳(1976),女,浙江衢州人,讲师,主要研究方向为计算机信息安全与智能化信息处理等(yuyanfang2008@126.com);陆军(1975),男,湖南长沙人,副教授,博士,主要研究方向为人工智能、计算机应用.基于动态交通仿真模型的最优路径选择方法*
余燕芳1,2,陆军2
(1.衢州广播电视大学,浙江衢州324000;2.国防科学技术大学计算机学院,长沙410073)
摘要:采用动态交通仿真模型INTEGRATION搭建了动态交通仿真平台,应用组件式蚁群算法来求解动态交
通信息诱导下的最优路径选择问题。实例表明,基于动态交通仿真模型的最优路径选择方法是可行的、正确的
和有效的。该方法易于理解和使用,具有很强的可重用性和可扩展性,为求解各类优化问题提供了可持续发展
的框架。
关键词:动态交通仿真;组件式蚁群算法;最优路径选择
中图分类号:U4911文献标志码:A文章编号:10013695(2010)05166203
do:i10.3969/.jissn.10013695.2010.05.014
Shortestpathselectionapproachbasedondynamictrafficsimulationmodels
YUYanfang1,2,LUJun2
(1.QuzhouRadio&TVUniversity,QuzhouZhejiang324000,China;2.CollegeofComputers,NationalUniversityofDefenseTechnology,Changsha410073,China)
Abstract:ConstructeddynamictrafficsmiulationsystembyusingthedynamictrafficmodelINTEGRATION.Tackledtheshortestpathselectionwithdynamictrafficinformationbythecomponentbasedantcolonyoptmiization.Thesmiulationexamplesuggeststhattheshortestpathselectionapproachbasedondynamictrafficsmiulationmodelsisfeasible,correctandeffective.Thisproposedapproachisveryeasytounderstandanduse,ithastherobustreusageandexpansibility;indeedprovideanexcellentframeworkthatcancontinuallymiproveforsolvingdifferentoptmiizationproblems.Keywords:dynamictrafficsmiulation;componentbasedantcolonyalgorithm(CACA);shortestpathselection
随着机动车拥有量急剧增长而带来的交通拥堵、交通事故
增多和环境污染加剧等交通问题,越来越成为影响城市正常功
能发挥和城市可持续发展的重大难题。事实和经验证明,城市
交通拥堵等问题仅仅依靠交通基础设施的建设是不能完全解
决的。造成城市交通拥堵等问题的原因不仅是交通供给不能
满足交通需求所产生的供需矛盾,而且现有交通系统的运行效
率未得到充分利用,由交通网络效率浪费带来的交通问题同样
严重。目前,对交通信息条件下的路径选择行为的研究主要基
于意向调查和模拟仿真等方法。这些研究多局限于不同交通
信息措施对驾驶员路径选择决策本身影响的研究,或通过虚拟
路网简单研究交通信息下路径选择对路网运行状况的影响,而
较少结合实际交通网络分析交通信息下路径选择对整个路网
运行状态的影响,从而对信息策略与实施措施的制定和决策过
程提供不了紧密联系实际路网交通状况的理论与技术支撑。
鉴于上述背景,提出了一种基于动态交通仿真模型的最优路径
选择方法。
应用蚁群算法(antcolonyalgorithm,ACA)求解交通优化问
题是近年来研究的新方向[1]。蚁群算法[2]是一种源于自然界
中生物世界的新的仿生类随机型搜索算法,通过其内在的搜索
机制,已在一系列困难的组合优化问题求解中取得了成效。蚁
群算法已经在求解旅行商问题[3]、二次分配问题[4]和车间作
业调度问题[5]中取得了非常理想的结果。同时,为了克服基本蚁群算法的不足,人们对其进行了各种改进,以期提高搜索
效率,避免过早停滞。其中主要有Dorigo等人[6]提出的AntQ
System、Stutzle等人[7]提出的MMAS和Gambardella等人[8]提
出的HAS等。尽管蚁群算法在相当广阔的领域内均取得了很
大的成功,但现有方法仅从蚁群算法的基本结构出发设计软
件,很难用来求解不同种类的问题。研究者还经常需要尝试使
用不同的状态转移规则、信息素更新及参数调整策略来改进算
法性能。如果没有一个好的软件结构实现关注分离,任何小的
变化都有可能影响到整个软件结构,给算法的调整带来困难。
鉴于此,提出了一种组件式蚁群算法(CACA)。为了提高算法
的可理解性、可重用性和可扩展性,CACA强调以接口为中心
的设计理念,在结构上直接反映蚁群的本质思想和关键概念,
最大程度降低与问题的相关性。
仿真优化方法研究的是基于仿真的目标优化问题,基于模
型仿真给出的输出量通过优化算法得到最佳的优化结果。由
于实际交通系统的复杂性及其本身的随机性,最短路径的合理
规划问题需要使用仿真优化方法来解决。本文研究的总体思
路如图1所示。
1动态交通仿真模型
本章主要研究了动态交通仿真模型的构建与标定方法,搭
建了实例动态交通仿真平台。动态交通仿真的基本原理是:对第27卷第5期2010年5月计算机应用研究ApplicationResearchofComputersVo.l27No.5May2010引入动态交通模型进行需求分析,选取合适的动态交通仿真模
型作为搭建平台的基础;研究动态OD需求获取和交通流参数
标定方法;搭建与标定实例仿真平台,并对仿真平台的效果进行检验。本章所建立的仿真平台将作为研究动态交通信息下
最优路径选择的基本平台。
本文以真实交通网络为实例研究动态交通信息诱导下的
最优路径选择问题,要求应用的交通仿真模型能够满足以下条
件:a)能清晰地表现路网的几何形状,如信号灯等;b)能清晰地表现车辆间的相互作用,如跟车、车道变换时的相互作用;
c)能够细致地仿真路网交通流的状况,如交通需求的动态变
化、交通拥堵、排队溢出现象等;d)能模拟先进的交通信息策略,如提供实时交通信息、动态车辆诱导、可变信息板设置等;
e)提供结果分析的工具和输出反映路网实时运行状态的相关
运行参数;f)能提供图形化的交互界面。由于传统的静态交通仿真模型不能反映路网的动态特性的特点,本文研究需要引入
动态交通仿真模型。
11仿真区域的选择
本文选取了浙江省丽水市城区的某区域路网作为交通仿
真路网实例。该区域路网东西两端距离约4km,南北两端距离约5km。该区域路网包含了城市快速路主路、辅路、主干
路、次干路、支路五种不同等级道路,路网功能较为全面完整。
该区域作为丽水市中心区域之一,该区域路网具有代表城市路
网一般交通特性的典型特征。本区域路网规模适中,既有代表
一般城市交通网络的典型特征,又可以保证基本路网数据调查工作量在一个可接受的合理范围内。在选取了上述实例路网
区域后,本文对该区域道路基本属性、交通信号控制等进行了
实际调查,并根据实际调查结果在INTEGRATION中搭建了路
网平台。所构建的路网平台包括266个节点,378条路段,内外OD小区共20对。
12动态OD需求获取
本文采用的双层动态OD获取方法是一种结合传统OD
反推和浮动车OD随时间变化比例拆分的新方法。该方法通
过INTEGRATION模型中的OD反推模块QUEENSOD反推得
到仿真测试时段2h长的总OD,然后应用浮动车OD时变比例
将该2h总OD拆分为更小时段的动态OD矩阵。采用的双层动态OD获取方法技术路线如图2所示。
13交通流参数标定
为了获取交通流的速度流量密度三要素之间的关系,
使得交通仿真平台更能精确模拟实际路网,需要对仿真路网内不同功能路段进行交通流参数标定。针对INTEGRATION模
型,具体需要标定的交通流参数是自由流速度、最大通行能力
下的速度、通行能力和阻塞密度。在开展交通流参数标定之
前,要先确定路段交通流参数标定的细致程度,设计相应的标定方案。1)分道路等级由于不同等级道路在城市路网中承担的
功能和设计标准不同,其交通流参数也各有不同。对于同等级的道路,由于相似的功能和设计标准,可近似认为其交通流参
数相同。对于全网路段,可以分道路等级进行标定,即对每个
等级的道路选取一定数量的代表路段作为标定样本,标定后的
交通流参数应用于该等级道路的所有路段上。2)分路段位置快速路出入口附近路段由于受到合流、
分流及交织等影响,其交通流特性与其他路段并不一致。对快
速路的基本路段和出入口路段交通流参数分别进行标定。
3)分交通流方向由于快速路的内环和外环的差异性,
其交通流参数也有一定差异性。快速路在路网中占据着重要地位,对其内环和外环进行细致的标定。
综合上述标定原理及标定方案,交通流参数标定的流程如
图3所示。
2组件式蚁群算法
本文将基于组件的软件工程技术(componentbasedsoft
wareengineering,CBSE)[9]来指导蚁群算法的软件设计,提出
一种新的组件式蚁群算法。CBSE强调的软件重用思想[10]在
蚁群算法的广泛应用中能够大大减少重复性的设计工作,提高
研究和开发效率。CBSE以接口为中心的设计思想[11]及组件本身的黑盒性质,能有效地将对算法某一方面的调整控制在一
个组件中,从而有利于蚁群算法的实验研究。CACA的主要思
想是:把蚁群算法软件中的各个组成部分作为可重用的软件组
件来开发;然后组装这些组件来开发整个蚁群算法软件系统;
替换和增加新的组件就可以实现整个系统的维护和扩展。
21算法框架
本文组件式蚁群算法的软件设计从总体上划分为相对独
立而又相互联系的四个部分:优化问题定义、蚁群算法的搜索机制、求解过程的观察和控制、蚁群算法的求解策略。相应地,
CACA把这四个部分组织成四个逻辑包,每个逻辑包将密切相
关的概念组织到一起,不同逻辑包中的概念相对来说关系较为
松散。本文CACA的算法框架如图4所示。
在本文组件式蚁群算法的框架下,可以通过向该框架上组
装即插即用的软件组件来开发软件,软件的维护和扩展则是定
制和替换这些软件组件。在这样的模式下,需要严格地将组件 1663 第5期余燕芳,等:基于动态交通仿真模型的最优路径选择方法
城市路网交通流的数学模型及仿真
城市路网交通流的数学模型及仿真
钟建新;王照生
【摘 要】提出了一种基于改进的蜂群智能算法的路径选择分配方法.首先利用双向信息传递技术得到实时路段的交通流状况,将路段的通行能力分级,通过模仿蜂群个体的局部寻优比较得到最优解,具有较快的收敛速度.仿真结果表明,提出的模型和算法不仅能有效解决城市交通路径分配问题,而且计算复杂度较低,算法的计算效率较高,为提高交通路网的效率及实用性和有效性提供了依据.
【期刊名称】《安徽电子信息职业技术学院学报》
【年(卷),期】2018(017)001
【总页数】5页(P26-30)
【关键词】路网交通流;数学模型;仿真
【作 者】钟建新;王照生
【作者单位】赣州师范高等专科学校, 江西 赣州 341000;赣州师范高等专科学校,
江西 赣州 341000
【正文语种】中 文
【中图分类】O29
社会经济的发展和城市化水平的不断提高，对城市交通提出了越来越高的要求。目前，城市交通拥挤和交通事故频发严重地困扰着交通管理部门和出行者，解决这些问题成为缓解城市交通压力的迫切需要，也是加快城市化进程需要研究的一个重要课题。近年来，电子通信技术的飞速发展及智能运输系统的产生得到世界各国的普遍关注，借助这些技术，开发城市汽车导航系统，实现路网信息的集成与共享，对改善路网拥挤与提高道路通行能力卓有成效。
目前，全球定位技术和双向信息传递技术已经趋向成熟，只需进行相应的改进和有机结合，就可以实现车辆定位和各种信息的传送和转化。因此，在汽车导航系统中，尚未解决的是导航依据和方法问题，即为用户选择怎样的出行路径才能满足用户的不同出行目的和需要，并且达到避免拥挤、提高整个路网使用效率的目的。如何在短时间内获取路网和用户信息，以及如何根据这些信息快速确定出最优出行路径。这是运输领域的一个前沿理论问题，即“动态路径选择”问题，其优劣将直接影响汽车导航系统进而整个系统的造价和功能。
近年来，世界各国在这个领域进行了深入地研究，取得了比较可观的成果，但所建模型普遍存在着约束条件苛刻、计算量大、优化时间长等问题。最早的分配模型是以起讫点间路径的长短来选择最短路径的，这种方法显然不符合复杂多变的城市交通流，传统的动态分配模型是根据已知路网系统的OD交通量预测出各路段的交通流量，这种模型也不能解决交通流随时可能发生变化这一问题实际；路径选择问题是一个NP难问题，随着求解问题规模的扩大，现有的智能算法，例如蚁群算法在求解这类问题的时候，难免会碰到陷入局部最优解和收敛速度慢的问题。因此，现有的求解模型和算法都难以满足实际汽车导航的需要，而蜂群智能算法因为其快速的收敛速度很适合用来解决这类问题。基于这点，本文提出了一种城市道路汽车导航算法，建立了城市汽车导航系统路径选择分配模型，并且采用蜂群智能算法求解了该模型，仿真结果表明了算法的有效性和实用性。
运筹学在公共交通管理中的应用
运筹学在公共交通管理中的应用
运筹学是一门研究在有限的资源条件下进行优化决策的学科。它利用数学、统计学和计算机科学等方法来解决各种管理问题，其中包括公共交通管理。公共交通管理是指对公共交通系统进行有效规划、组织和运营，以提供高效、安全、便捷的服务。运筹学在公共交通管理中的应用可以帮助提高交通系统的运行效率，减少能源消耗，改善城市交通状况。本文将介绍几种常见的运筹学方法在公共交通管理中的应用。
一、线路规划与优化
公共交通线路规划是指确定适合乘客出行需求的线路，使得线路覆盖范围广、换乘次数少、运行时间短等。运筹学方法可以通过建立数学模型来优化线路规划。首先，需要根据乘客分布和需求进行数据收集和分析，确定潜在的线路候选集合。然后，可以利用网络优化、图论等方法来计算出最优线路，使得每个节点都能被尽可能多的线路覆盖，同时尽量减少线路交叉和冗余。
二、车辆调度与运营
车辆调度与运营是指合理安排车辆的出发时间、路径以及车辆之间的间隔，以最大限度地满足乘客需求和减少系统拥堵。运筹学方法可以通过建立数学模型来优化车辆调度与运营方案。例如，可以利用线性规划模型来确定每个车辆的出发时间和运行路径，使得乘客的等待时间和行程时间最小化，同时保证车辆之间的间隔合理。 三、乘客流量预测与优化
乘客流量预测是指根据历史数据和其他相关因素，对未来一段时间内的乘客流量进行预测。运筹学方法可以通过建立时间序列模型或者机器学习模型来进行乘客流量预测。预测的结果可以用于优化公共交通系统的运营策略，如增加或减少车辆数量，调整车辆的发车频率，以满足不同时间段的乘客出行需求。
四、动态路径选择与导航
动态路径选择与导航是指根据实时交通状况，为乘客提供最佳的出行路径和导航建议。运筹学方法可以通过建立交通仿真模型来模拟不同路径的交通状况，并根据实时数据进行更新。基于这些模型和数据，可以选择最佳的路径，为用户提供准确的导航建议，避免拥堵和浪费时间。
路网系统的路径规划与优化
路网系统的路径规划与优化
路径规划与优化是路网系统中的一个重要问题。通过合理的路径规划和优化，可以提高交通系统的效率和安全性。在本文中，我们将重点介绍路网系统的路径规划与优化的基本概念、方法和应用。
路径规划是指在路网系统中确定起点和终点之间的最佳路线的过程。路径规划的目标是找到一条或多条路径，使得在考虑相关约束条件的情况下，路径的总长度最小、时间最短或成本最低。路径规划可以应用于交通导航、物流配送、无人驾驶等领域。
在路径规划中，常用的方法包括图搜索算法、最短路径算法和启发式搜索算法等。其中，图搜索算法是一种基本的搜索方法，常用的算法包括深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。最短路径算法可以用来寻找两个节点之间的最短路径，常用的算法包括迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法。启发式搜索算法则利用启发信息来引导搜索过程，常用的算法包括A*算法和遗传算法。
除了路径规划，路径优化是另一个关键的问题。路径优化的目标是通过调整路线、交通信号控制等方法，使得路径的总长度减少、拥堵程度降低或者交通效率最大化。路径优化可以应用于交通流控制、路线优化、交通信号优化等领域。
在路径优化中，常用的方法包括交通流模型、仿真模拟和优化算法等。交通流模型可以用来描述交通系统中车辆的流动和拥堵状况，常用的模型包括宏观模型和微观模型。仿真模拟可以通过建立交通系统的数学模型，模拟真实的交通流动情况，评估不同路线和交通信号控制方案的效果。优化算法则可以通过寻找最优解来对路线和交通信号进行优化，常用的算法包括遗传算法、禁忌搜索算法和模拟退火算法等。
在实际应用中，路径规划与优化可以帮助提高交通系统的效率和安全性。例如，利用路径规划算法可以为驾驶员提供最佳路线，减少驾驶时间和燃料消耗。利用路径优化算法可以实时调整交通信号控制，减少拥堵和交通事故发生的概率。此外，路径规划与优化还可以应用于物流配送领域，优化货车路径，减少货物运输成本和时间。
Matlab在交通仿真中的应用技巧
Matlab在交通仿真中的应用技巧
引言
近年来，交通拥堵问题日益严重，给人们的生活和经济发展带来了很大的困扰。为了解决交通拥堵问题，提高交通效率，交通仿真成为了一种重要的工具。而Matlab作为一种强大的数学计算软件，可以提供丰富的工具和函数，为交通仿真提供了很大的帮助。本文将介绍一些Matlab在交通仿真中的应用技巧，包括交通流模型、交通信号灯优化、路网设计和交通预测等方面。
1. 交通流模型
交通流模型是交通仿真的基础，它用于描述交通流的行为和变化。在Matlab中，我们可以利用各种数学模型来建立和模拟交通流。常用的交通流模型包括微观模型和宏观模型。微观模型主要用于个体车辆行为的建模，宏观模型主要用于整个交通网络的流量分布和拥堵状况的模拟。
在建立交通流模型时，我们需要收集大量的交通数据，包括车辆的速度、密度和流量等信息。利用Matlab的数据处理功能，我们可以轻松地对这些数据进行分析和建模。例如，可以使用Matlab的数据统计函数来计算交通流的平均速度和流量，进而推导出交通流的密度和流量之间的关系。
2. 交通信号灯优化
交通信号灯是调控交通流的重要手段。合理地优化交通信号灯的配时方案，可以有效减少交通拥堵和减少人们的出行时间。在Matlab中，我们可以利用优化算法来优化交通信号灯的配时方案。常用的优化算法有遗传算法、粒子群算法等。
首先，我们需要建立交通信号灯的仿真模型，模拟交通信号灯的开关过程和车辆的行驶。然后，利用Matlab的优化函数，设置优化目标和约束条件，进行信号灯配时方案的优化。最后，通过仿真实验，评估不同配时方案的性能，选择最优的配时方案。
3. 路网设计
路网设计是交通规划和交通工程中的重要环节。合理地设计路网，可以提高交通的通行能力和效率。在Matlab中，我们可以利用图论算法和网络流模型来进行路网设计。
首先，我们需要建立路网的拓扑结构，即道路和交叉口之间的连接关系。然后，利用图论算法，计算路网的最短路径和最小生成树等信息。最后，利用网络流模型，进行路网的流量分配和拥堵状况的模拟。
考虑动态拥堵的多车型绿色车辆路径问题优化
Sept 2021Vol. 42 No. 92021年9月 第42卷第9期计算机工程与设计
COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN
考虑动态拥堵的多车型绿色车辆路径问题优化
狄卫民，杜慧莉+,张鹏阁
(郑州大学管理工程学院，河南郑州450001)
摘 要：为降低物流配送成本，促进碳减排，提出一种考虑动态拥堵的多车型绿色车辆路径优化方法。针对常发性道路拥
堵状况，将配送时间划分为若干时段，以道路拥堵系数反映不同时段的拥堵状况，同时考虑到碳排放、多车型和客户时间
窗的影响，建立以系统总成本最小为目标的绿色车辆路径优化模型，设计求解模型的头脑风暴优化算法。结合算例，对该
问题进行仿真，将结果与遗传算法进行对比，验证了模型的可行性和算法的有效性，表明考虑多车型配送和动态拥堵可以
有效降低系统成本。
关键词：绿色车辆路径问题；动态拥堵；碳排放；多车型；头脑风暴优化算法
中图法分类号：TP391. 9 文献标识号：A 文章编号：1000-7024 (2021) 09-2614-07
doi： 10.16208/j. issnl000-7024. 2021. 09. 028
Optimization of multi-vehicle green vehicle routing problem
considering dynamic congestion
DI Wei-min, DU Hui-li+ , ZHANG Peng-ge
(School of Management Engineering, Zhengzhou University, Zhengzhou 450001, China)
Abstract： To reduce logistics distribution cost and promote carbon reduction, an optimization method for multi-vehicle green
动态交通分配文献
动态交通分配
动态交通分配问题是，在已知城市交通网络拓扑结构和网络中时变的交通需求的前提下，寻求交通网络上各有向路段上时变的交通量的问题。该问题不仅是城市交通控制和诱导的前提，而且是城市交通网络收费系统的基础。更是城市交通系统规划和评估的关键。自该问题提出以来．研究者们给出了各种分配模型来描述它。这些模型大致可分为四类：一、仿真模型；二、数学规划模型；三、最优控制模型；四、变分不等式模型[1,2]。
动态交通分配仿真模型通过计算机模拟技术实现城市交通网络中所有用户的路径选择行为并完成网络中交通量分配。第一个动态交通分配仿真模型是Yaga与1971年提出，同时他还给出了该模型的求解算法。自此之后Van Aerde、Mahmassani、Ben-Akiva和Jayakrishnan等人又分别给出了各种动态交通分配仿真模型及其相应的求解算法[3,4]。在这些模型中以INTEGRATION、DYNASMART和DYNAMIC最为典型。虽然动态交通分配仿真模型可相对容易地将交通控制等措施集成进来，且可用于评价ITS项目中交通信息服务、路径诱导效果等等，然而此类模型的分析能力较差，很难从模型本身分析出模型解的性能。
第—个动态交通分配数学规划模型是文献[5]中给出的M—N模型，该模型是一个离散时间、非凸的非线性规划，其K—T条件表明它符合动态系统最优准则。白该模型提出之后。Ho于1980年提出该模型的连续线性优化解法，并提出应用嵌套式分解算法在超立方并行计算机上求解的方法；Carey于1987年证明该模型满足线性无关的约束规格．并将其改进成为非线性凸规划模型。因为M—N模型及其改进模型局限于多起点单一终点的简单网络。所以研究者们开始考虑将其扩展到一般网络。JansoⅡ于1992年提出一个一般网络上的动态交通分配多目标规划模型。然而该模型的某些假设违反了先人先出(First In First Out)规则；之后该模型被改进成能够满足FIFO规则动态系统最优交通分配模型和动态用户最优交通分配模型。此外研究者们还通过改变路段成本函数、各种网络条件等给出的其他各种形式的动态交通分配的数学规划模型[6]。虽然上述模型具有很好的分析能力，但是没有一个算法可有效的求解这些模型。
智能交通系统中的实时路径规划研究
智能交通系统中的实时路径规划研究
智能交通系统（Intelligent Transportation System, ITS）是一种应用先进信息技术和通信技术来提高交通运输效率、安全性和便捷性的综合性系统。在智能交通系统中，实时路径规划是一项关键技术，能够帮助驾驶员选择最优的路径，提高交通运输效率并减少拥堵。
实时路径规划的目标在于选择一条最经济、最快捷或最环保的路径，以达到减少交通拥堵、缓解交通压力的效果。实时路径规划主要涉及到以下几个方面的研究和技术：
1. 数据获取与处理：
实时路径规划涉及到海量的交通数据，如交通流量、道路状态、信号灯状态等。因此，获取和处理这些数据是实现实时路径规划的基础。现代智能交通系统利用无线传感技术和车联网技术，通过车辆和道路设备之间的通信，收集实时交通数据。这些数据会经过处理和分析，得出道路状态和交通预测结果，为路径规划提供准确的数据基础。
2. 路径规划算法：
实时路径规划需要根据实时交通数据和目标优化指标，选择最优的路径。为了实现这一目标，需使用有效的路径规划算法。经典的路径规划算法包括Dijkstra算法、A*算法、基于遗传算法的路径规划算法等。这些算法根据不同的问题和场景可以选择适合的路径计算方法。
3. 交通流仿真模型： 交通流仿真模型是实时路径规划的重要工具，它可以模拟和预测交通流在不同路段和交叉口的行为。通过仿真模型可以提供实时的交通情况，帮助路径规划系统根据实时数据和模拟结果进行路径优化。交通流仿真模型一般基于交通流动力学理论，考虑车辆速度、密度和流量等参数，通过模拟车辆的行为和交通状况来指导路径规划。
4. 实时路径更新与调整：
实时路径规划需要及时更新和调整路径，以适应交通状况的变化。当交通流量超出预计范围、道路状态变化或交通事故发生时，实时路径规划系统需要能够自动检测并调整路径。这需要路径规划系统实时获取最新的交通数据，并根据新的信息进行路径优化。
基于 agent 的交通仿真模型设计与应用
基于 agent 的交通仿真模型设计与应用
交通问题一直是城市发展中面临的重要挑战之一。随着城市人口的不断增加和汽车数量的快速增长，交通拥堵、公共交通系统不完善等问题愈发突出。为了解决这些问题，研究人员开始采用基于 Agent 的交通仿真模型，以模拟和分析交通系统的运行情况，并提出相应的改进措施。
一、Agent 的概念和特点
Agent 是指能够自主行动、感知环境并与环境进行交互的实体。在交通仿真中，Agent 可以是车辆、行人或者其他交通参与者。与传统的公式建模方法相比，Agent 的仿真模型更加灵活，能够更好地模拟交通系统中的复杂行为和相互影响。
Agent 的特点之一是个体性。每个 Agent 都有自己的特定属性和行为规则，例如车辆有速度、加速度、转弯半径等参数；行人有移动速度、决策规则等。这些个体性的特点使得整个模型更加真实和准确。
另一个特点是自适应性。Agent 可以根据环境的变化调整自己的行为。例如，在模拟交通拥堵时，Agent 可以通过选择不同的路径来避开拥堵区域，以保证自己的行驶效率。这种自适应性使得模型能够更好地应对不同的交通情况。
二、基于 Agent 的交通仿真模型的设计
基于 Agent 的交通仿真模型的设计过程包括以下几个关键步骤：环境建模、Agent 行为建模和仿真实验。
1. 环境建模
环境建模是指对交通系统的空间布局和道路网络进行建模。在建模过程中，需要考虑交通设施、道路拓扑结构、交叉口等要素。可以利用地理信息系统（GIS）等工具对这些要素进行数字化，以便更好地分析和模拟。 2. Agent 行为建模
Agent 行为建模是模拟每个交通参与者的行为和决策规则。例如，车辆可以通过规划最短路径、遵守交通规则、避免碰撞等方式来确定自己的行驶方式。行人可以根据环境的安全性、路径效率等因素选择最佳路线。
3. 仿真实验
在设计完成后，可以进行仿真实验以验证模型的有效性。可以通过调整不同参数、路网结构等来模拟不同的交通情境，并观察 Agent 的行为和系统的运行情况。通过分析实验结果，可以得出相应的结论并提出改进建议。
基于组件式蚁群优化的最短路径选择方法
科技凰基于组件式蚁群优化的最短路径选择方法蒋昆涤(西南科技大学，四川绵阳621002)?睛要】随着机动车拥有量急刷增亲：交通拥堵、交通事故增多和环境污袭加剧等变通问题越来越成为影响式市盖菇易蠢袅挥和城市可持麓。续发展的重大难题。蠢瞵键词】交通堵塞；组件式蚁羹算法伴随着机动车拥有量急剧增长而带来的交通拥堵、交通事故增多和环境污染加剧等交通问题越来越成为影响城市正常功能发挥和城市可持续发展的重大难题。事实和经验证明，城市交通拥堵等问题仅仅依靠交通基础设施的建设是不能完全解决的。造成城市交通拥堵等问题的原因不仅是交通供给不能满足交通需求所产生的供需矛盾，而目现有交通系统的运行效率未得到充分利用，由交通网络效率浪费带来的交通问题同样严重。目前，对交通信息条件下的路径选择行为的研究主要基于意向调查和模拟仿真等方法。这些研究多局限于不同交通信息措施对驾驶员路径选择决策本身影响的研究，或通过虚拟路网简单研究交通信息下路径选择对路网运行状况的影响，而较少结合实际交通网络分析交通信息下路径选择对整个路网运行状态的影响，从而对信息策略与实施措施的制定与决策过程提供不了紧密联系实际路网交通状况的理论与技术支撑。应用蚁群算法(AntColonyAIgorithm，ACA)求解交通优化问题是近年来研究的新方向。蚁群算法是一种源于自然界中生物世界的新的仿生类随机型搜索算法，通过其内在的搜索机制，已在一系列困难的组合优化问题求解中取得了成效。蚁群算法已经在求解旅行商问题、二次分配问题和车间作业调度问题中取得了非常理想的结果。同时，为了克服基本蚁群算法的不足，人们对其进行了各种改进，以期提高搜索效率、避免过早停滞；其中主要有DO只IGO提出的Ant—QSystem、STUT—ZLE提出的MMAS和GAMBARDELLA提出的HAS等。尽管蚁群算法在相当广阔的领域内均取得了很大的成功，但现有方法仅从蚁群算法的基本结构出发设计软件，很难用来求解不同种类的问题。研究者还经常需要尝试使用不同的状态转移规则、信息紊更新及参数调整策略来改进算法性能，如果没有—个好的软件结构实现关注分离，任何小的变化都有可能彰响到整个软件结构，给算法的调整带来困难。鉴于此，本文采用组件式蚁群算法(Component—basedAntColonyAIgorithm，CACA)--来求解最短路径的选择问题。1组件式蚁群算法笔者将基于组件的软件工程技术(Component—BasedSoftwareEngineering．CBSE)来指导蚁群算法的软件设计，设计了一种组件式蚁群算法。CBSE强调的软件重用思想在蚁群算法的广泛应用中能够大大减少重复性的设计工作，提高研究和开发效率。CBSE以接口为中心的设计思想及组件本身的黑盒陛质，能有效地将对算法某一方面的调整控制在—个绍件中，从而有利于蚁群算法的实验研究。CACA的主要思想是：把蚁群算法软件中的各个组成部分作为可重用的软件组件来开发；然后组装这些组件来开发整个蚁群算法软件系统；替换和增加新的组件就可以实现整个系统的维护和扩展。1．t算法框架本文组件式蚁群算法的软件设计从总体上划分为相对独立而又相互联系的四个部分：优化问题定义、蚁群算法的搜索机制、求解过程的观察和控制、蚁群算法的求解策略。相应地，CACA把这四个部分组织成四个逻辑包，每个逻辑包将密切相关的概念组织到—起，不同逻辑包中的概念相对来说关系较为松散。在本文组件式蚁群算法的框架下，可以通过向该框架上组装即插即用的软件组件来开发软件，软件的维护和扩展则是定制和耋凇些软件组件。在这样的模式下，需要严格地将组2342010年1月I雨．j|'{：2培_|J矗jj。‰∞。一一一l。一j-㈠jo。jIjjjtnIjj。¨“o；i¨江m。辫件的接r-i和实现完全分离，并且使用接口来组装组件。12CACA细件接口设计蚁群算法中的每个概念都有多种不同的具体实现方法，而在组件软件酾十中的—个重要方面就是对具体实现细节进行抽象，表达这种抽象的—种方式就是接口。接口是一个被命名的操作集合，用来描述子系统提供的—个眼务而不指定其实现。—个好的接口定义表示了一组最小的、完全的和内聚的概念集合，并与其它的接口之间的关系简单而明确。下面仅以优化问题定义组件为例，说明本文组件式蚁群算法组件接口设计的结果。优化问题定义组件刻画了蚁群算法必须用到的待求解问题的关键特征，它的接口通过使用abstractfactory模式封装了几个与实现有关的概念，保证了该模型不会因为表示方式的变化而变化；通过应用strategy模式隐藏相关优化操作的实现细节，保证了该模型不会因为优化操作的变化而变化：问题组件接口使得该模型可以应用于不同的具体问题的蚁群算法求解。t3CACA的可‘棚匕为了获得对算法更好的理解，需要从多个方面同时观察CACA的优化过程，因此同时有多个视图依赖于蚁群算法搜索机制(Search—Engine)的计算结果。即当CACA计算得到新的结果时，CACA需要同时刷新多个视图。这里实际上是多(视图)对一(Search—Engine)的依赖关系。在行为型设计模式中，Observer模式就是处理多对一依赖关系的。笔者把AbstractFactory模式和Ob—server椁武相结合，设计了CACA可视化彭弹鼢十方案。2仿真结果为了验证本文方法的有效性，笔者在每个工作日早高峰期间(7．00—9DO)在四川省绵阳市来实际测试本文的系统。笔者一直持续对本系统进行了为期3个月的测试。测试结果表明，在动态交通信息的诱导下，本文系统能以983％的概率规划出最短路径。同时，本文系统已经广泛地应用到绵阳市的消防领域。根据消防系统的反馈结果，本文系统可信性和实用性都非常好。本文系统的测试结果和运行结果表明采用本文系统规划出来的路径是正确的、可行的和有效的。3结语本文的主要创新点：应用组件式蚁群算法来求解动态交通信息诱导下的最优路径选择问题。数据实例表明，基于动态交通仿真模型的最
基于出行链的动态随机交通分配仿真研究
第１１卷第３５期２０１１年ｌ２月 １６７１—１８１５（２０１１）３５—８７６１—０６ 科学技术与工程 Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ａｎｄ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｖｏ１．１１ Ｎｏ．３５ Ｄｅｃ．２０１１ ＠２０１ １ Ｓｃｉ．Ｔｅｃｈ．Ｅｎｇｒｇ．
基于出行链的动态随机交通分配仿真研究
张伟华 隽志才
（上海海洋大学经济管理学院。，上海２０１３０６；上海交通大学安泰经济与管理学院 ，上海２０００５２）
摘要提出了一个基于出行链的动态随机交通分配模型。在这个模型里，出行者选择路径以最小化他们整个出行链上的 感知出行成本。基于中观的交通／活动仿真器，结合时变的 最短路算法和连续平均法，设计了模型的求解算法。通过一个 算例，对基于出行链的交通分配模型进行了分析，并与传统的基于出行的交通分配模型进行了比较，结果表明，传统分配模型 忽略停驻点时，所求的平均出行时间要小于实际考虑出行链时的平均出行时间。 关键词动态交通分配 出行链 最短路 交通仿真 中图法分类号ＴＰ３９１．９； 文献标志码Ａ
传统的交通规划所采用的模型主要是２０世纪
５０年代起源于美国的“四阶段”模型。基于出行的 “四阶段”模型把出行分成发生、分布、方式选择以
及交通分配四个步骤，然后以交通小区为单位，用 集计数据进行模拟。“四阶段”模型在以交通基础
设施建设为主的城市交通规划中发挥了重要的作 用。然而，随着交通需求管理政策的１３益广泛应
用，“四阶段”模型暴露出明显的不足。针对“四阶 段”方法的局限性，交通研究人员提出了基于活动
的方法，该方法认为居民一天出行的需求源于居民
一天的各种活动所构成的出行链 Ｊ。相对于基于
出行的“四阶段”法，基于活动的方法具有如下优 点 Ｊ：（１）考虑了时间维因素，活动和出行决策都是
动态的；（２）以活动和出行模式为研究对象而不是
以单个出行为研究对象；（３）考虑各种活动一出行
之间的相互联系，一次决策受过去和预期事件的影