【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及复杂智能交通网络和进化计算领域，更具体的说是涉及一种基于约束多目标优化算法平衡用户和系统需求的智能交通车辆调度方法。
技术介绍
1、随着城市化进程的不断推进和交通网络规模的不断扩大，道路交通网络的高效运行已成为现代城市可持续发展的关键因素之一。目前，由于车辆数量的持续增长，交通拥堵对我们的日常出行造成了越来越严重的影响。这不仅带来了重大的经济损失，还由于拥堵导致的燃料消耗增加，进一步加剧了空气污染和碳排放。
2、现今已有许多先进的方法可以较为准确地预测交通流量，通过出行统计和政策引导对交通流量进行合理调控显得尤为必要。wardrop提出了交通平衡定义的两条原理奠定了交通流分配的基础。wardrop 第一原理也叫用户平衡(user equilibrium，ue)，是指在道路的利用者都明确知道网络的交通状态并试图选择最短路径时，网络将会达到平衡状态。wardrop 第二原理也称为系统最优(system optimaization，so)，是指在系统平衡的条件下，拥挤的路网上交通流应该按照平均或总的出行成本最小为依据来分配。第一原理反映了道路用户选择路线的一种准则，而第二原理则反映了一种网络的设计目标。
3、在现实情况中用户都偏向于选择最优于自身的出行选择，在了解交通情况后，会偏向于选择更优于自身的出行路线，即选择距离最短或者是时间最短的路径，这对整个系统来说可能是一个糟糕的情况。因此，分配交通流量，使其既满足大部分用户出行最短的利益又能提高系统道路利用率，减少系统道路拥堵情况是交通规划和管理中的
4、目前传统的交通流分配方法仅关注于优化单个目标，主要分为以下两类，一类是frank-wolfe算法，另一类是gradient projection算法，这两类算法均为数学规划类算法，虽然他们都能较好算出结果，但是他们仅能针对用户均衡和系统最优这两个目标进行单目标优化，无法真对真实世界的复杂情况合理的权衡这两个矛盾的目标并找到最优车辆调度方案。
技术实现思路
1、本专利技术为克服现有技术中存在的不足之处，提出一种基平衡用户和系统需求的智能交通车辆调度方法，以期能达到交通路网中用户均衡最优的同时，系统拥挤度也最低，从而更好的解决交通流分配优化问题，减少城市的道路拥堵。
2、本专利技术为解决上述技术问题采用如下技术方案：
3、本专利技术一种平衡用户和系统需求的智能交通车辆调度方法的特点在于，包括如下步骤：
4、步骤1. 将目标区域中各个道路交叉点抽象为道路节点，各个道路交叉点之间的道路抽象为边，从而对目标区域进行抽象化建模，得到目标区域的真实交通网络图g = (n,e)，其中，n表示真实交通网络图g中的道路节点集，且n = {n1, n2, … ni …nm}，其中，ni表示第i个道路节点，m为道路节点的总数；e表示真实交通网络图g中的边集，且e = {e1, e2,… ea … em}，其中，ea表示e中的第a条道路；m表示道路的总数；
5、步骤2. 计算真实道路网络图g中第a条道路ea的最大车辆容量ca、第a条道路ea的自由通过时间ffta和第a条道路ea的通过旅行时间ta；
6、步骤2.1.利用式(1)计算第a条道路ea的最大车辆容量ca：
7、ca=ma×la (1)
8、式(1)中，la表示第a条道路ea的长度，ma表示第a条道路ea上的车道数量；
9、步骤2.2.利用式(2)计算第a条道路ea的自由通过时间ffta：
10、 (2)
11、式(2)中，va表示第a条道路ea的限速；
12、步骤2.3.根据式(3)计算第a条道路ea的通过旅行时间ta：
13、 (3)
14、式(3)中，flowa表示第a条道路ea的实际车流量，和为2个固定参数；
15、步骤 3.构建智能交通调度优化模型；
16、步骤3.1.根据式(4)定义智能交通调度优化模型在车辆均衡情况下的第一目标函数f1：
17、 (4)
18、步骤3.2.根据式(5)定义智能交通调度优化模型在交通网络最优情况下的第二目标函数f2：
19、 (5)
20、步骤4.根据真实交通情况，分别建立道路容量约束和真实路径约束；
21、步骤4.1利用式(6)建立智能交通调度优化模型的道路容量约束：
22、
23、步骤4.2. 建立智能交通调度优化模型的真实路径约束，包括：所述真实路径中不存在环结构，且所述真实路径是一条从源点到终点的连通路径；
24、步骤5. 基于约束多目标优化算法对智能交通调度优化模型进行求解，得一组平衡用户和系统需求的车辆调度方案；
25、步骤5.1. 随机初始化生成满足约束的初始种群；
26、定义并初始化当前迭代次数t = 0，设置最大迭代次数为tmax，随机初始化生成p个满足约束条件的车辆调度方案并构成第t代种群；其中，为第t代种群st中的第i个个体；
27、将每个个体编码为y×m的二进制数，代表包含真实交通网络图g中所有车辆的第i个车辆调度方案；其中，y表示车辆数，且每个个体中每辆车对应一个m位的二进制数，m位的二进制数中的每一位代表相应车辆是否行驶对应位上的道路；
28、步骤5.2. 计算第t代种群st中每个个体的拥挤距离和目标值后，通过竞标赛选择算子从第t代种群st中选择个父代个体，并使用模拟二进制交叉算子对个父代个体进行交叉，再利用多项式变异算子对剩余的个父代个体进行变异，从而由交叉后的个父代个体和变异后的个父代个体组成第t代中间种群qt；
29、步骤5.3.对中间种群qt进行交叉和变异操作，生成第t代的新种群zt；
30、步骤5.4.将第t代种群st与第t代的新种群zt合并后，形成维度为2p的第t代联合种群rt；
31、步骤5.5.计算第t代联合种群rt中每个个体的拥挤距离和目标值，再通过非支配排序从rt中选择p个满足道路容量约束和真实路径约束的个体组成第t+1代种群st+1；
32、步骤5.6.将t+1赋值给t后，返回步骤5.2，直到达到t>tmax为止，从而得到第tmax代种群，
33、步骤5.7.对中每个个体进行非支配排序后，从中选取帕累托最优的个体组成一组最优车辆调度方案集sbest，sbest中的每个个体均是一个平衡用户和系统需求的最优车辆调度方案。
34、本专利技术一种电子设备，包括存储器以及处理器的特点在于，所述存储器用于存储支持处理器执行所述智能交通车辆调度方法的程序，所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序。
35、本专利技术一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序的特点在于，所述计算机程序被处理器运行时执行所述智能交通车本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种平衡用户和系统需求的智能交通车辆调度方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种平衡用户和系统需求的智能交通车辆调度方法，其特征在于，所述步骤2包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种平衡用户和系统需求的智能交通车辆调度方法，其特征在于，所述步骤3包括如下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种平衡用户和系统需求的智能交通车辆调度方法，其特征在于，所述步骤4包括如下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种平衡用户和系统需求的智能交通车辆调度方法，其特征在于，所述步骤5包括如下步骤：
6.一种电子设备，包括存储器以及处理器，其特征在于，所述存储器用于存储支持处理器执行权利要求1-5中任一所述智能交通车辆调度方法的程序，所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序。
7.一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质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运行时执行权利要求1-5中任一所述智能交通车辆调度方法的步骤。
【技术特征摘要】
1.一种平衡用户和系统需求的智能交通车辆调度方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种平衡用户和系统需求的智能交通车辆调度方法，其特征在于，所述步骤2包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种平衡用户和系统需求的智能交通车辆调度方法，其特征在于，所述步骤3包括如下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种平衡用户和系统需求的智能交通车辆调度方法，其特征在于，所述步骤4包括如下步骤：
5.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：马海平，张丽淼，张兴义，张海峰，潘贺斌，张文耀，
申请(专利权)人：数据空间研究院，
类型：发明
国别省市：
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