【技术实现步骤摘要】
本申请涉及交通流分配，特别是涉及一种基于无限维风险系数的均值-标准差可靠性路径寻优方法。
技术介绍
1、近年来，随着交通需求的不断增长和交通网络的日益复杂，如何在有限的资源条件下优化交通流分配已成为一个重要的研究课题。传统的交通分配模型主要集中在均衡交通流量和最短路径选择，但忽略了出行者对路径风险的不同偏好，这在现实中往往不符合实际情况。而实际交通网络中往往因天气、拥堵、交通事故、施工等因素而存在不确定性，会使得旅行时间波动，且此种不确定性无法避免。
2、出行者在在旅行时间具有不确定性的情况下往往愿意选择可靠性较高的路径来避免旅行时间波动产生的潜在损失。而出行者往往针对不确定性具有风险规避行为，并且对风险的偏好程度有所区分，这称为出行者风险规避行为的异质性。现有技术中，均值-标准差模型作为较常用的模型，考虑到路段旅行时间的方差会受到路段流量影响，并且假定出行者熟悉每一条弧的成本均值以及方差，建立了优化程序进行求解。但是这种方式同质化了出行者的风险态度，通常将出行者的风险系数视作一个常数，没有考虑出行者的异质性对于路径决策的影响。这种同质性简化可能导致对出行者实际风险态度的错误表述，从而导致后续不准确的网络流量分配。
3、因此，相关技术中，亟需一种能够提高交通流量分配灵活性与准确性的方式。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高交通流量分配灵活性与准确性的基于无限维风险系数的均值-标准差可靠性路径寻优方法。
2、第一方面
3、获取出行者旅行计划和风险系数，所述风险系数指出行者可靠性价值与时间价值的比值；
4、基于所述出行者旅行计划计算平均旅行时间和旅行时间标准差，确定初始路径集；
5、采用双目标标签算法基于所述初始路径集确定有效路径集；
6、基于所述有效路径集和风险系数确定目标支持有效路径。
7、可选的，在本申请的一个实施例中，所述基于所述出行者旅行计划计算平均旅行时间和旅行时间标准差，确定初始路径集包括：
8、基于所述出行者旅行计划确定旅行节点和连接所述旅行节点的链路；
9、基于所述链路的平均旅行时间和旅行时间方差确定初始路径的平均旅行时间和旅行时间标准差。
10、可选的，在本申请的一个实施例中，所述采用双目标标签算法基于所述初始路径集确定有效路径集包括：
11、基于所述链路的平均旅行时间和旅行时间标准差确定初始旅行节点；
12、基于所述初始旅行节点遍历对应的所有链路，计算对应的旅行节点-链路的平均旅行时间和旅行时间方差。
13、可选的，在本申请的一个实施例中，所述采用双目标标签算法基于所述初始路径集确定有效路径集还包括：
14、若所述旅行节点-链路的平均旅行时间标签值和旅行时间方差标签值均大于对应链路头节点的总平均旅行时间和总旅行时间方差，则保留所述链路和对应的链路头节点；
15、若所述旅行节点-链路的平均旅行时间标签值和旅行时间方差标签值均不大于对应链路头节点的总平均旅行时间和总旅行时间方差，且旅行节点-链路的平均旅行时间标签值小于链路头节点的总平均旅行时间或旅行节点-链路的旅行时间方差标签值小于链路头节点的总旅行时间方差，则删除所述链路和对应的链路头节点。
16、可选的，在本申请的一个实施例中，所述基于所述有效路径集和风险系数确定目标支持有效路径包括：
17、将所述有效路径集按照旅行时间标准差降序排序；
18、基于排序后的有效路径集和风险系数确定起始路径和终止路径；
19、基于所述起始路径的下一条路径和有效路径集中的最后一个路径对应的平均旅行时间和旅行时间标准差计算路径连线斜率；
20、遍历搜寻所述终止路径之前的所有路径，确定所述路径连线斜率是否符合连续条件,若符合，则确定目标支持有效路径。
21、可选的，在本申请的一个实施例中，所述基于排序后的有效路径集和风险系数确定起始路径和终止路径包括：
22、按顺序遍历所述有效路径集的所有路径；
23、将所述风险系数取下界时且旅行成本最小的路径作为起始路径，将所述风险系数取上界时且旅行成本最小的路径作为终止路径。
24、可选的，在本申请的一个实施例中，所述旅行成本的计算公式为：
25、
26、其中，为o-d对ω中路径k广义旅行成本，为o-d对ω中路径k的平均旅行时间，γ为风险系数，为o-d对ω中路径k的旅行时间标准差。
27、第二方面，本申请还提供了一种基于无限维风险系数的均值-标准差可靠性路径寻优装置。所述装置包括：
28、数据获取模块，用于获取出行者旅行计划和风险系数，所述风险系数指出行者可靠性价值与时间价值的比值；
29、初始路径集确定模块，用于基于所述出行者旅行计划计算平均旅行时间和旅行时间标准差，确定初始路径集；
30、有效路径集确定模块，用于采用双目标标签算法基于所述初始路径集确定有效路径集；
31、目标支持有效路径确定模块，用于基于所述有效路径集和风险系数确定目标支持有效路径。
32、第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行上述各个实施例所述方法的步骤。
33、第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述各个实施例所述方法的步骤。
34、上述基于无限维风险系数的均值-标准差可靠性路径寻优方法，首先，获取出行者旅行计划和风险系数，所述风险系数指出行者可靠性价值与时间价值的比值；之后，基于所述出行者旅行计划计算平均旅行时间和旅行时间标准差，确定初始路径集；之后，采用双目标标签算法基于所述初始路径集确定有效路径集；最后，基于所述有效路径集和风险系数确定目标支持有效路径。也就是说，在进行出行路径规划时，采用均值-标准差模型，具有良好的可解释性，能够准确刻画旅行时间波动性带来的影响，同时引入连续分布的风险系数，细致地刻画出行者地异质性风险偏好，能够更加具有普适性，提高了交通流量分配的灵活性与准确性。
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1.一种基于无限维风险系数的均值-标准差可靠性路径寻优方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于无限维风险系数的均值-标准差可靠性路径寻优方法，其特征在于，所述基于所述出行者旅行计划计算平均旅行时间和旅行时间标准差，确定初始路径集，包括：
3.根据权利要求2所述的基于无限维风险系数的均值-标准差可靠性路径寻优方法，其特征在于，所述采用双目标标签算法基于所述初始路径集确定有效路径集，包括：
4.根据权利要求3所述的基于无限维风险系数的均值-标准差可靠性路径寻优方法，其特征在于，所述采用双目标标签算法基于所述初始路径集确定有效路径集，还包括：
5.根据权利要求1所述的基于无限维风险系数的均值-标准差可靠性路径寻优方法，其特征在于，所述基于所述有效路径集和风险系数确定目标支持有效路径，包括：
6.根据权利要求5所述的基于无限维风险系数的均值-标准差可靠性路径寻优方法，其特征在于，所述基于排序后的有效路径集和风险系数确定起始路径和终止路径包括：
7.根据权利要求6所述的基于无限维风险系数的均值-标
8.一种基于无限维风险系数的均值-标准差可靠性路径寻优装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于无限维风险系数的均值-标准差可靠性路径寻优方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于无限维风险系数的均值-标准差可靠性路径寻优方法，其特征在于，所述基于所述出行者旅行计划计算平均旅行时间和旅行时间标准差，确定初始路径集，包括：
3.根据权利要求2所述的基于无限维风险系数的均值-标准差可靠性路径寻优方法，其特征在于，所述采用双目标标签算法基于所述初始路径集确定有效路径集，包括：
4.根据权利要求3所述的基于无限维风险系数的均值-标准差可靠性路径寻优方法，其特征在于，所述采用双目标标签算法基于所述初始路径集确定有效路径集，还包括：
5.根据权利要求1所述的基于无限维风险系数的均值-标准差可靠性路径寻优方法，其特征在于，所述基于所述有效路径集和风险系数确定...
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