【摘 要】 現(xiàn)有的城市交通控制系統(tǒng)，本質上都是一種解決現(xiàn)有交通流通過交叉口的方法。本文以系統(tǒng)最優(yōu)為目標，構建交通誘導與控制協(xié)同模型， 在現(xiàn)有的誘導與控制協(xié)同過程中加入動態(tài)策略選擇與動態(tài)交通分配環(huán)節(jié)，提出了一種適用于大型路網(wǎng)的交通誘導與控制協(xié)同模型。

【關鍵詞】 交通誘導 交通控制 動態(tài)交通

0引言

近年來，我國城市路網(wǎng)逐步成熟，道路交通需求量進一步增加，城市道路交通的擁擠與阻塞己經(jīng)成為大中城市普遍存在的現(xiàn)象?，F(xiàn)有的城市交通控制系統(tǒng)中，無論是單點控制、干線控制還是區(qū)域控制，也不論是靜態(tài)控制還是動態(tài)自適應控制，控制算法采用模糊數(shù)學還是神經(jīng)網(wǎng)絡，都只考慮交通控制系統(tǒng)自身，而忽略了交通控制對交通流的影響，更不考慮交通誘導系統(tǒng)的影響。本質上都是一種解決現(xiàn)有交通流通過交叉口的方法。本文深入的研究了交通控制與交通誘導的協(xié)同作用。對交通誘導與控制系統(tǒng)進行協(xié)同研究，不但可以消除二者單獨作用時所存在的局限性，還能夠提高道路交通管控策略的實時性。

1交通誘導系統(tǒng)

交通誘導系統(tǒng)[1]根據(jù)出行者的起訖點向道路使用者提供最優(yōu)路徑引導指令或是通過獲得實時交通信息幫助道路使用者找到一條從出發(fā)點到目的地的最優(yōu)路徑。交通誘導系統(tǒng)可分為四大部分，分別為：快速路交通信息采集誘導系統(tǒng)、地面道路交通信息采集誘導系統(tǒng)、停車誘導系統(tǒng)、交通信息采集誘導平臺。

2國內外研究狀況

李旭等人[2]將動態(tài)交通分配理論與模型應用到誘導與控制協(xié)同機理中，建立了基于動態(tài)交通分配的交通誘導與控制綜合協(xié)同模型。陸化普等人[3]通過建立雙層規(guī)劃模型，提出了一種啟發(fā)式迭代優(yōu)化算法對雙層規(guī)劃模型進行求解。傅貴等人[4]采用神經(jīng)網(wǎng)絡技術構建基于神經(jīng)網(wǎng)絡的交通控制誘導協(xié)同模型。在國外Lian 提出了上層為交通控制、下層為動態(tài)交通分配模型的雙層優(yōu)化模型。Paz 等[5]在動態(tài)交通分配模型中融入自適應信號控制算法，實現(xiàn)交通誘導與控制的協(xié)同。VICS[6]系統(tǒng)在日本交通領域是最早進入實用領域的。

本文在現(xiàn)有的誘導與控制協(xié)同過程中加入動態(tài)策略選擇與動態(tài)交通分配環(huán)節(jié)，有效解決局部道路利用率低，道路交通擁堵的狀況。

3交通誘導與控制綜合協(xié)同模型

3.1動態(tài)交通分配理論

動態(tài)交通分配理論是交通誘導系統(tǒng)的重要理論基礎，它根據(jù)實時檢測的路網(wǎng)交通信息參數(shù)，計算出最合適的交通量分布方式，再將各路網(wǎng)上時變的交通需求均勻分配到不同路徑上，達到路網(wǎng)交通流時空分布均勻、供需平衡的目標。考慮到分配策略所需達到的最優(yōu)目標不一，動態(tài)交通分配模型一般分為兩類，即系統(tǒng)最優(yōu)動態(tài)交通分配模型和用戶最優(yōu)動態(tài)交通分配模型。

3.2交通誘導與控制綜合協(xié)同模型

本文研究的協(xié)同模型以均衡路網(wǎng)流量為目標，定義用飽和程度R表示路網(wǎng)的交通流量分布狀況。由于交叉口和路段的通行能力不同，因此在建立模型時分別考慮了交叉口和路段的飽和程度的影響權重，以平均飽和程度最小為目標，建立誘導與控制綜合模型：

3.3不同交通狀態(tài)下的協(xié)同策略選擇

由于不同交通狀態(tài)下的交通流可控水平、誘導方案接受率等均存在較大差異，大大影響了協(xié)同策略實施的有效性[7]。本文將道路上行駛車輛的平均行程車速作為所研究的協(xié)同系統(tǒng)中道路交通擁擠等級的判定標準，根據(jù)速度的不同采取對應的解決策略。

4結論

本文對動態(tài)交通分配、交通誘導與控制模型進行了整合與研究，在現(xiàn)有的交通誘導

與控制協(xié)同中增加了動態(tài)交通分配環(huán)節(jié)，通過建立綜合協(xié)同模型，為動態(tài)交通分配、交通誘導與交通控制實現(xiàn)相互結合、共同運作提供了可能; 同時根據(jù)我國城市大路網(wǎng)交通的特點，為不同運行狀態(tài)下的路網(wǎng)提供了動態(tài)選擇的協(xié)同運作策略，使交通誘導與控制系統(tǒng)能夠更有針對性地調節(jié)變化后的交通流。

【參考文獻】

[1] 王莉萍， 李潔. 城市道路交通信息采集誘導控制系統(tǒng)解決方案[J]. 中國公共安全：學術版， 2016（12）.

[2] 李旭， 周彤梅. 基于動態(tài)交通分配的交通誘導與控制協(xié)同研究[J]. 中國人民公安大學學報（自然科學版）， 2017（4）.

[3] 孫智源， 陸化普， 張曉利，等. 城市交通控制與誘導協(xié)同的雙層規(guī)劃模型[J]. 東南大學學報（自然科學版）， 2016， 46（2）：450-456

[4] 傅貴， 楊朝霞， 周權. 基于神經(jīng)網(wǎng)絡的交通控制誘導協(xié)同模型[J]. 電腦與電信， 2017（7）：17-22.

[5] Paz A， Chiu Y C. Adaptive Traffic Control for Large-Scale Dynamic Traffic Assignment Applications[J]. Transportation Research Record Journal of the Transportation Research Board， 2015， 2263（-1）：103-112.

[6] Pang Cz K. H.， Takabashi K.， Yokota T.. Adaptive route selection for dynamic route guidance system based on fuzzy-neural approaches[C]. IEEE Transactions on Vehicular Technology，1999，6（48）： 2028-2041.

作者簡介：賀姣姣（1994—），女，漢族，河南焦作人，工學碩士，單位：重慶交通大學交通運輸學院交通運輸工程專業(yè)，研究方向：交通運輸規(guī)劃與管理。