基于遗传算法的城市交通优化分配

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1、第24卷第2期电力学报Vo1．24NO．22009年4月JOURNALOFEIECTRICP0WERApr．2009文章编号：1005—6548(2009)02Ol13—04基于遗传算法的城市交通优化分配王琦，孙竹梅(山西大学工程学院，太原030013)摘要：随着智能交通系统的发展，交通分配及交通控制已成为重要的研究和发展项目之一。着重研究了城市交通出行量的路网分配问题，对兼顾系统最优和用户最优的路网动态平衡分配模型采用遗传算法求解，并用VisualC++6．0编写的模型优化算法程序对拟定的简例实施优化控制，运行结果表明该方法是行之有效的。关键词：遗传算法；交

2、通分配；路段阻抗函数；系统最优；用户最优中图分类号：TP13；O116文献标识码：A近几十年来，国内外众多学者提出把交通管理时等。系统最优是城市交通规划者所期望得到的一和控制问题作为一个系统来进行动态的研究，并逐种平衡状态，比如：路网均衡、畅通、⋯⋯，而这两种步发展成智能交通系统(IntelligentTransportation模型往往是相互矛盾的，妥善处理这一矛盾，才能使System简称ITS)l】j。ITS在城市交通中主要是通交通分配更趋于合理、科学。为协调解决二者矛盾，过调整机动车流量来提高路网综合通行能力的，而兼顾系统最优和用户最优，文献[2]提出了

3、一种城市这种调整即所谓的交通分配。交通分配也称路径选交通系统最优前提下的用户优化平衡模型——综合择问题，它是在已知城市交通网络、路段特性函数，平衡分配模型。换言之，在系统最优交通流状态下，以及前期所预测的各区间流量分布的情况下，求路网对用户的出行行为实时地加以约束和控制，出行者中各路段的交通流量及路段运行时间。国际上通常寻求费用最小的路线的结果，便是交通分配趋于SO以是否满足Wardrop第一、第二原理为划分依据，把基础上的UE状态。综合平衡模型描述如下：交通分配方法分为非平衡模型与平衡模型两大类，若F(X)一厂(g(z))．(1)分配模型满足Wardrop第

4、一、二原理，则该模型就为其中：F(z)为综合平衡分配模型；z出行决策的综平衡模型。其中满足Wardrop第一原理的平衡状态合影响因素，如：路段阻抗(路段行驶时间与交叉口为用户最优平衡，简称UE(UserEquilibrium)，而满足延误的综合表征量_3]，形式如：t。==：t。[1+a(z／Wardrop第二原理的平衡状态是系统最优，简称SO(SystemOptimization)。由于城市交通网络结构复C)]，其t中表示路段a的行走时间；z为路段a杂，规模又不断扩大，使得模型中的约束方程数量很的交通流量为路段a的通行能力；t。为路段a上大(维数高)，传统优

5、化算法求取模型最优解存在极大流量为零时的行走时间(费用)；a、口为待定系数)；的难度。本文采用遗传算法对文献[23提出的综合考g(-z)为系统优化模型。虑出行影响因素的UE与SO综合平衡分配模型求取按系统最优分配到各路段上的交通量，必然带最优解，获得交通流量的分配参数，从而动态地将出来该路段阻抗的变化，进而引起路网用户对出行线行量分配至网络上。仿真程序用VisualC4-4-6．0编路的再选择，该过程为一周而往复，不断调整的动态写，并对拟定的简例进行优化分配。由仿真结果可以过程，伴随用户从起点驶向目的地。看出该方法是行之有效的。设交通网络图G一(N，A)，A为

6、有向弧集，即路1数学模型段集合；N为网络节点集合。将所考虑的时段[0，分为m个相等的时期，t一t。一·一t，有∑t：==用户最优，通常从出行者角度考虑最佳运行线t=l路，比如：线路最短、费用最少、最安全、最舒适、最省T，则t时段的均衡模型为：收稿日期：2008—12-03作者简介：王琦(1973一)，女，河北省定县人，讲师，主要从事控制理论，控制工程应用研究，(E~mail)wq288@sina．corn114电力学报第24卷e(timinZ~)]=a叫．(2)a—a。+(17一a⋯)．(9)“s．t．∑q?()一g()+∑it)；(3)c)将所有表示参数的二

7、进制数串成一个长的二进制字串，该字串即为遗传算法的操作对象。q(t)≥0．对于路网优化这一具体问题，由前述综合平衡z(f)一∑∑∑q⋯／~a,．(4)分配模型不难得出待寻优的参数为()，根据文另外还需满足一些等式关系：献Es]给出的双车道公路的基本通行能力2500e()一e—it1)+z(￡)～()a(￡。)．(6)pcu／h，可得满足C级服务水平。的e(t)∈Eo～0()一0(￡)．(7)32~pcu／m，精确到1位小数，由于256—2<320<2。一512，故用9位二进制数表示某路段￡时段的车0(t)一z(t)．(8)辆分配数。而后根据路网的具体形状分析待

8、寻优参式中，q(￡)为时t段，节点r产