双层规划在城市交.pptx

城市智能交通系统 城市智能交通系统 道路通行能力的有限供给相对于交通需求总量快速增长的落后差距拉大，交通需求与交通供给之间矛盾日益凸显，交通拥堵问题已经成为城市人非常关心的问题之一。 单纯依靠改善基础设施，提高道路交通容量已远远不能道路交通需求，唯有借助科学的方法与现代化的信息技术对道路交通进行科学管理与规划，才能更加有效的解决城市交通问题，智能交通系统脱引而出。智能交通系统 将先进的科学技术（信息技术、计算机技术、数据通信技术、传感器技术、电子控制技术、自动控制理论、运筹学、人工智能等）有效地综合运用于交通运输、服务控制和车辆制造，加强车辆、道路、使用者三者之间的联系，从而形成一种保障安全、提高效率、改善环境、节约能源的综合运输系统。 智能交通管理系统的特点主要体现在集成性、预测性、主动性、实时性等方面，即集成了众多交通管理功能，并基于全面的检测信息及预测分析进行主动性交通管理，摆脱被动适应性管理的滞后性。交通管理系统（ATMS）旅行信息系统（ATIS）公共交通系统（APTS）车辆控制系统（AVCS）营运车辆效率化运行系统（CVEOS）电子收费系统（AETCS）智能交通系统在城市交通中的应用————城市交通管理、交通信号控制（TSC） TSC是依据路网交通流数据,对交通信号进行初始化配时和控制,同时根据实时交通流状况,实时调整配时方案,实现交通控制的优化。动态交通诱导（DRG） DRG是根据当前路网的交通流状况及各类车辆的目的地,经优化计算为每一辆车提供最佳的行驶路线,达到优化均衡网络交通流的目的。交通信号控制的有关参数周期 周期是指信号灯的各种灯色轮流显示一次所需要的时间,即各 种灯色显示时间之总和。相位 在一个周期内,平面交叉上某一支或几支交通流所获得的通行权称为信号相位,简称相位。相位差 是相邻路口同一相位绿灯(或红灯)起始时间之差。绿信比 在一个信号周期中,各相位的有效绿灯时间与周期长度的 比值。绿波带 通过调整各路口间的相位差,使得车辆在通过主干线上的一连串路口时都畅行无阻的状态。城市智能交通系统研究现状和发展趋势交通拥堵治理随着城市交通发展，人们越来越意识到必须依靠改进管理方法和技术，提高交通管理自动化和智能化水平，进而解决城市交通拥堵等问题。英国——SCOOT澳大利亚——SCATS交通拥堵与交通污染共同治理越来越多的学者认为传统的交通分配方法基于交通平衡或系统最优,而新的分配方法应考虑到交通污染双层规划在城市交通污染控制中的一个应用管理工程学报刘娟娟、范炳全、祝炳发双层规划概述 双层规划是二层决策问题的数学模型,它是一种具有二层递阶结构的系统优化问题,上层决策者对下层决策机构行使某种控制、引导权,而下层决策机构在这一前提下,亦可以在其管理范围内行使一定的决策权,虽然这种决策权比较起来处于从属地位。 另外,在双层决策系统中,每层都有自身的目标函数,而上层决策目标重要、权威性大,具有全局性。上层的决策能影响下层的行为，而下层的反应可以部分地影响上层的决定。因此最终的决策目标往往是寻求使上下两层决策者之间达到某种协调的具体方案。 在这些方案下,既可以使上层决策机构的目标达到“最优”,也可使作为上层决策的“约束”的下层决策机构的目标从属位置上相应达到“最优”,即下层决策为上层决策的参数。双层规划基本模型 minxF(x,y) s.t. G(x,y)≤0(上层决策)其中,y可由如下规划得到: minyf(x,y) s.t. g(x,y)≤0(下层决策)x是上级决策者(或宏观)的决策变量,y是下级决策者(或微观)的决策变量。城市交通管理与污染控制的双层规划模型 城市交通管理与污染控制问题涉及到两种具有明显不同目标的决策者。采用双层规划模型描述城市交通管理与污染控制问题合乎实际。 上层—— 管理者要求车辆尾气排放最少 下层——出行者要求路径选择最便捷道路网均衡状态(Wardrop用户平衡原理) 如果两点之间有很多条路线可供出行者选择,那每个出行者自然都选择最短路径。但随着这两点之间交通量的增大,其最短路径上的交通流量也会随之增加,增加至一定程度之后,这条最短路径的走行时间就会因为拥挤或堵塞而变长,以至长过次短路径的走行时间,于是就有一部分道路利用者会选择次短的道路。随着两点之间的交通量继续增加,两点之间的所有道路都有可能被利用。 如果所有的道路利用者都准确知道各条道路所需的行走时间,并选择走行时间最短的道路,最终两点之间被利用的各条道路的走行时间会相等。没有被利用的道路的走行时间会更长,这种状态被称之为道路网的均衡状态。道路网均衡状态的数学描述Bechmann等提出了描述这个均衡问题的一个数学规划模型。通过数学推导证明该模型与Wardrop用户平衡原理是一致的。Bachmann模型道路网络均衡状