基于遗传算法的城市交通优化分配.pdf

第 24卷 第 2期 电 力 学 报 Vo1．24 NO．2 2009年 4月 JOURNALOF EIECTRIC P0W ER Apr． 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 Wardrop第二原理 的平衡状态是系统最优 ，简称 SO 延误的综合表征量_3]，形式如 ：t。==：t。[1+a(z／ (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 ；