畢 軍，常 燦，劉東福生，邵 賽，關 偉

（1.北京交通大學 交通運輸學院，北京100044；2.航天科技控股集團股份有限公司，北京100074）

GPRS/ZigBee交通誘導信息發(fā)布裝置的優(yōu)化選址研究

畢 軍*1，常 燦1，劉東福生2，邵 賽1，關 偉1

（1.北京交通大學 交通運輸學院，北京100044；2.航天科技控股集團股份有限公司，北京100074）

GPRS/ZigBee交通誘導信息發(fā)布裝置通過GPRS無線網(wǎng)絡獲取交通信息管理中心發(fā)布的交通誘導信息，然后通過ZigBee無線網(wǎng)絡發(fā)送到車載信息接收裝置，車載信息接收裝置再通過文語轉換技術將交通誘導信息用語音的方式播報出來.為了發(fā)揮GPRS/ZigBee交通誘導信息發(fā)布裝置的最大效用，本文提出了該信息發(fā)布裝置的一種選址方案.首先，本文建立了總量-廣度數(shù)學模型，然后又建立Logit-SUE模型，利用MSA算法求解SUE模型，得到每個路段流量和公共路段系數(shù)，最后計算出信息發(fā)布裝置在每個路段的總效應，確定選址方案.本文利用包含20個節(jié)點，62條路段的路網(wǎng)進行了選址仿真實驗，實驗結果驗證了該方案的可行性.

智能交通；GPRS/ZigBee交通誘導信息發(fā)布裝置；總量-廣度模型；Logit-SUE模型；優(yōu)化選址

1 引 言

隨著世界各國汽車保有量的快速增長，城市交通問題逐漸顯現(xiàn).各國在經歷了不斷擴建道路基礎設施后開始將目光轉向智能交通系統(tǒng).交通誘導系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)的重要組成部分.現(xiàn)在普遍使用的誘導設備是可變信息板（Variable Message Signs，簡稱VMS），但VMS存在誘導信息簡單、信息的獲取有局限性等問題.

GPRS/ZigBee交通誘導信息發(fā)布裝置（簡稱信息發(fā)布裝置）通過GPRS獲得交通誘導信息，然后利用ZigBee將誘導信息發(fā)送到車載信息接收裝置，車載信息接收裝置利用文語轉換技術[1]將誘導信息用真人語音播報出來.信息發(fā)布裝置主動為出行者提供服務，彌補了VMS有限的功能.現(xiàn)在有很多文獻對VMS的選址進行了研究.袁舒平等[2]考慮到誘導信息的影響，對VMS的選址模型進行了改進，建立了在整個路網(wǎng)中VMS效用最大化模型.梅振宇等[3]在分區(qū)的道路網(wǎng)絡和交通需求點分布確定的情況下，以追求分區(qū)內被誘導的交通量最大為前提，建立了VMS布局優(yōu)化模型.

為了使信息發(fā)布裝置發(fā)揮最大的誘導效用，本文對信息發(fā)布裝置的選址進行了研究，本文的主要工作摘自作者已發(fā)表的碩士學位論文，詳見文獻[4].首先，本文建立了總量-廣度數(shù)學模型，然后利用相繼平均法（Method of Successive Averages，簡稱MSA）求解隨機用戶均衡配流模型（Stochastic User Equilibrium Model，簡稱SUE模型），得到每個路段流量和公共路段系數(shù)，最后計算出信息發(fā)布裝置的總效應，確定選址方案.

2 選址模型的建立

為了使信息發(fā)布裝置的誘導效用達到最大，本文根據(jù)信息發(fā)布裝置的特點，規(guī)定了如下選址原則：①誘導交通流最大原則；②影響區(qū)域范圍最大原則；③成本趨小原則.

本文選址模型有兩個目標，一個是誘導總量效應最大，一個是影響廣度效應最大.因此本文建立了總量-廣度模型[4].

（1）目標1——誘導總量效應最大.

誘導總量與誘導信息受眾的數(shù)量有關，誘導信息受眾越多則誘導總量越大.而誘導信息受眾的數(shù)量又與雙向路段交通流成正相關關系，所以本文假設誘導總量效應與雙向路段的交通流量成自然對數(shù)關系.本文用式（1）表示誘導總量效應的最大值與雙向路段交通流量和的函數(shù)關系.

式中 Fg是信息發(fā)布裝置的誘導總量效應；A是所有路段的集合，a和b是A中的路段；ga、gb分別是路段a，b上的交通流量，ga+gb＞0；φab是路段a與b的關系矩陣，若a和b是路網(wǎng)中相鄰節(jié)點的雙向路段，則值為1，否則為0；k1是交通流量轉換成無量綱數(shù)值的參數(shù)，k1＞0；xa是0,1變量，a上有信息發(fā)布裝置時，xa=1，否則，xa=0.

（2）目標2——影響廣度效應最大.

信息發(fā)布裝置給一個路段的出行者發(fā)送其它路段的交通信息，則交通信息對其他路段的有效影響區(qū)域的大小就是信息發(fā)布裝置基于此路段的影響廣度.因此，若此路段的公共路段系數(shù)大則就可以給本路段的出行者提供更廣區(qū)域的路段交通信息.由于信息發(fā)布裝置的擴散性，信息發(fā)布裝置的影響廣度與雙向路段的公共路段系數(shù)有關，且成正相關特性.因此，本文用式（2）來表示影響廣度效應的最大值與雙向路段的公共路段系數(shù)和的函數(shù)關系.

式中 Fρ是信息發(fā)布裝置影響范圍總效應；ρa、ρb分別是路段a和b的公共路段系數(shù)；k2是公共路段系數(shù)轉換成無量綱數(shù)值的參數(shù)，k2＞0.

（3）總目標.

將目標1和目標2給予一定的權重建立總目標，如式（3）所示.

式中 F是信息發(fā)布裝置的總效應；λ1、λ2分別是誘導總量效應和影響廣度效應的權重.通過約束條件和目標函數(shù)建立有關誘導總量和影響廣度的模型：

式中 d是一個信息發(fā)布裝置的造價；Ζ是總預算支出.式（5）和式（6）是約束條件.式（5）表示實際總支出要小于預算總支出，式（6）表示信息發(fā)布裝置中ZigBee的有效通信距離.

從模型目標可以看出要得到每個路段信息發(fā)布裝置的總效應，就必須求出每個路段的交通流量和公共路段系數(shù)，這可利用MSA算法求解Logit-SUE模型獲得.

3 選址模型算法研究

3.1 基于Logit的SUE模型

在交通出行中，出行者因為擁有不同的預算支出水平和費用敏感性，所以出行者在出行過程中會產生一個可承受路徑集[5]：

式中 u是一個OD對；U是OD對集合；Mu是uOD對間出行者的可承受路徑集合；l是路徑標號；Lu是u的所有路徑集合是u間路徑l的零流阻抗；λu是出行者路徑選擇中預算支出可承受因子；是Lu中最小的零流阻抗.

然而由于習慣和常理等因素，出行者一般選擇固定的阻抗最小的γ條路徑，本文把從OD對間的路徑集合里選出阻抗最小的γ條路徑集表示為.因此出行者最終選擇的路徑集Su為

為了能夠求得各個路段的流量，本文要解決隨機均衡配流問題[6，7].為此，本文構建了如下所示的Logit-SUE模型[8-10]：

另有

3.2 MSA算法求解Logit-SUE模型步驟

本文采用MSA算法求解路徑選擇和路徑流量的SUE問題[11]，算法具體步驟如下：

（1）初始化階段.

（2）更新路段阻抗.

（4）更新流量.

（5）收斂判定.

若收斂指標滿足誤差小于ε的要求，則停止迭代；否則令n=n+1，轉到第（2）步.

3.3 選址方案確定

本文按如下步驟來確定選址方案：

（1）利用式（8）和式（9），求得路網(wǎng)中每條路段的公共路段系數(shù)ρa.

（2）采用MSA算法，求解SUE模型達到收斂指標后，隨機交通流分配達到一個穩(wěn)定平衡狀態(tài)，從而可得每條路徑上的流量，進而求出每條路段流量ga.

（3）利用式（4）計算出信息發(fā)布裝置在每條路段的總效應，然后根據(jù)總效應的大小進行降序排列.

（4）根據(jù)單個信息發(fā)布裝置造價和總預算支出，利用式（5）計算出安裝信息發(fā)布裝置的數(shù)目m，然后將信息發(fā)布裝置設在總效應排在前m位的路段上.

4 選址仿真實驗

4.1 實驗數(shù)據(jù)

本文以圖1所示路網(wǎng)拓撲圖為例進行信息發(fā)布裝置的選址研究.該路網(wǎng)包括20個節(jié)點，62條路段.路段基本屬性包括：路段號、道路等級、車道數(shù)、路段長度等，具體值如表1所示.節(jié)點除0、2、5、8、10、13、17、18為信號控制外，其余均為無信號控制.

圖1 路網(wǎng)拓撲圖Fig.1 Road network topology of C district

從路網(wǎng)選取9個OD對，這9個OD對為0→3, 11→8，16→19，19→0，16→3，15→4，12→7，1→17,18→2，并假定它們的OD需求量都為2 000 veh/h.4.2公共路段系數(shù)求解

表1 路段基本屬性Table 1 The basic properties of the sections

根據(jù)第3節(jié)的介紹，本文按如下步驟求解公共路段系數(shù)：

其中σ是常量系數(shù)，若道路是主干路，令σ=1.2，若道路是快速路，令σ=1.設v=80 km/h，求得所有路段的

（2）建立鄰接表，深度優(yōu)先搜索得到OD對間的所有路徑.根據(jù)路網(wǎng)節(jié)點間的有向關系和各個路段的零流阻抗建立鄰接表，接著采用圖的深度優(yōu)先搜索算法得到每個OD對間的所有路徑，并計算每條路徑的阻抗.

（3）根據(jù)式（9）確定最終選擇的路徑.本文令λu=0.22，γ=3，并計算每條路徑的 λ，λ=.如果λ≤λu，則選擇此路徑，否則不選.9個OD對間最終選擇的路徑如表2所示.

表2 路徑選擇表Table 2 The table of routes chosen

從上述路徑選擇表里得到路網(wǎng)62條路段的公共路段系數(shù)，其具體數(shù)值如表3所示.

4.3 路段流量求解

路網(wǎng)參數(shù)初始化：設置BPR函數(shù)參數(shù)α=0.15，β=4；設路段通行能力：當路段為主干路時通行能力為車道數(shù)乘以300 veh/h，當路段為快速路時通行能力為車道數(shù)乘以400 veh/h；設置收斂值ε=0.01.

求解結果在迭代次數(shù)為423時達到了收斂.當達到收斂后，認為路網(wǎng)是平衡的，此時各條路徑的流量得到確定，進而可求得62個路段的流量，其結果如表3第三列和第六列所示.

表3 公共路段系數(shù)和路段流量求解結果Table 3 Results of public roads coefficient and link flow

表4 模型中λ1=0.8和λ2=0.2時信息發(fā)布裝置選址順序表Table 4 The location order of the Information Releasing Device

4.4 實驗結果

模型參數(shù)設定如下：k1=1 h/veh，k2=1條-1， λ1=0.8，λ2=0.2，d=5萬元，Ζ=50萬元.通過計算可求出信息發(fā)布裝置在每個路段的總效應，按路段總效應的大小進行降序排列，如表4所示.通過式（5）可知總預算支持10套信息發(fā)布裝置的安裝布設.

5 研究結論

信息發(fā)布裝置的布局影響著路網(wǎng)交通流的分配，本文提出了一種實用的布局優(yōu)化方案.本文用包含20個節(jié)點，62條路段的路網(wǎng)進行了仿真實驗.通過MSA算法求解Logit-SUE模型，得到每個路段的公共路段系數(shù)和路段流量，代入總量-廣度模型求出每個路段的總效應，根據(jù)約束條件和每個路段的總效應大小確定最后的選址方案.通過實驗結果驗證了方案的可行性，并且從實驗結果中得到如下結論：

（1）模型趨向于在交通流量大和公共路段系數(shù)大的重要路段選址，有利于平衡區(qū)域路網(wǎng)交通流.

（2）公共路段系數(shù)大的路段，其交通流量也大，選址在公共路段系數(shù)大的路段誘導效用會比較好.

（3）本文選址方案算法簡單，便于管理者直觀理解，但由于沒有實際的OD需求量數(shù)據(jù)，且選址的OD對少，因此路網(wǎng)中的交通流特性沒能全面反映，給結果造成了一定的誤差，因此還需要進一步研究.

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Optimal Location of GPRS/ZigBee Traffic Guidance Information Releasing Device

BI Jun1,CHANG Can1,LIU Dong-fusheng2,SHAO Sai1,GUAN Wei1
(1.School of Traffic and Transportation,Beijing Jiaotong University,Beijing 100044,China；2.Aerospace Hi-tech Holding Group Co.,LTD,Beijing 100074,China)

The paper presents a new traffic guidance device,which is GPRS/ZigBee traffic guidance information releasing device.The traffic guidance information is sent to GPRS/ZigBee traffic guidance information releasing device from the traffic information management center by GPRS wireless network. Then the GPRS/ZigBee traffic guidance information releasing device sends the traffic guidance information to the information receiving device by the ZigBee wireless network.The information receiving device then broadcast the traffic guidance information with the text to speech(TTS)technology.In order to make the GPRS/ZigBee traffic guidance information releasing device has the maximum effect,a layout scheme of the device is provided.Firstly,the total-width model is presented.Secondly,the Logit-SUE model is established. In order to acquire the link flow and public roads coefficient of each road,the Logit-SUE model is solved with MSAAlgorithm.At last,we figure out the total effect and determine the location decision.A simulation experiment is conducted with the road network which included 20 nodes and 62 roads.The results of the experiment confirm the application of the model.

intelligent transportation;GPRS/ZigBee traffic guidance information releasing device;totalwidth model;Logit-SUE model;optimal location

2014-05-09

2014-08-03錄用日期：2014-08-11

國家高技術研究發(fā)展計劃（863計劃）（2011AA110303).

畢軍（1973-），男，山東濟寧人，教授，博士. *

bilinghc@163.com

1009-6744（2014）06-0065-07

U121

A