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        考慮轉(zhuǎn)向延誤及尾氣排放的禁左雙層規(guī)劃模型

        2021-03-22 04:26:04常玉林朱俊煒
        關(guān)鍵詞:規(guī)劃模型

        常玉林,朱俊煒,張 鵬,孫 超

        (1.江蘇大學(xué) 汽車與交通工程學(xué)院,江蘇 鎮(zhèn)江 212013;2.東南大學(xué) 城市智能交通江蘇省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,南京 211189)

        交叉口是擁堵的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn),對(duì)于難以改擴(kuò)建的交叉口,通過(guò)禁左的限制手段以提高交叉口的通行能力,減少車輛排隊(duì)積壓、反復(fù)啟停導(dǎo)致的局部高排放是最直接有效的方法。但禁左的弊端就是產(chǎn)生繞行,因此國(guó)內(nèi)外已有的禁左研究有相當(dāng)一部分是關(guān)于禁左繞行方式的選擇[1]、遠(yuǎn)引掉頭位置的選擇[2-4]等定性分析結(jié)果。

        禁左看似是犧牲了交叉口左轉(zhuǎn)車輛的利益但是其減少了交叉口沖突、為直行車輛留出來(lái)車道及有效綠燈時(shí)間,這對(duì)于整個(gè)區(qū)域路網(wǎng)來(lái)說(shuō)是有利的,因此禁左問(wèn)題不能簡(jiǎn)單地對(duì)單一交叉口節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分析而需要立足于網(wǎng)絡(luò)交叉口節(jié)點(diǎn)[5]?;诖?,關(guān)于禁左問(wèn)題的研究逐漸由單一交叉口禁左推進(jìn)到交通網(wǎng)絡(luò)交叉口群之間的禁左決策目標(biāo)規(guī)劃上來(lái),龍科軍等[6]較早地通過(guò)增設(shè)虛擬邊的方法建立了禁左雙層規(guī)劃模型,將轉(zhuǎn)向虛擬邊與真實(shí)路段相同處理,借助遺傳算法對(duì)模型求解,得到了部分網(wǎng)絡(luò)交叉口的最優(yōu)組合策略。樊慧敏[7]在此基礎(chǔ)上,考慮了禁左備選交叉口的選擇,并選取了實(shí)際區(qū)域交通路網(wǎng)進(jìn)行計(jì)算驗(yàn)證了現(xiàn)有禁左模型的有效性。李琦等[8]在增設(shè)虛擬路段的同時(shí)重點(diǎn)挖掘禁左對(duì)阻抗函數(shù)的影響。

        現(xiàn)有禁左模型解決了區(qū)域交叉口的轉(zhuǎn)彎禁限設(shè)計(jì)問(wèn)題TRDP(turning restriction design problem),但也存在一些不足及假設(shè)條件不切合道路交通實(shí)際等問(wèn)題。如現(xiàn)有模型多假設(shè)某一進(jìn)口禁左則其對(duì)向進(jìn)口也禁左,且僅考慮兩相位控制,這與交叉口多為四相位的實(shí)際不符;又如增設(shè)虛擬路段的方法擴(kuò)大了路網(wǎng)節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)不利于求解,同時(shí)將計(jì)算真實(shí)路段阻抗的BPR函數(shù)用于計(jì)算轉(zhuǎn)向虛擬邊阻抗并不能體現(xiàn)轉(zhuǎn)向延誤的真實(shí)情況;而且均忽略了對(duì)禁左進(jìn)口道個(gè)數(shù)的有效限制,禁左越多易使對(duì)該區(qū)域不熟悉的駕駛員產(chǎn)生疑惑從而帶來(lái)安全隱患。

        本研究基于綠色交通理念首次將尾氣排放加入禁左雙層規(guī)劃模型,使上層目標(biāo)為系統(tǒng)總阻抗和總排放最優(yōu)。建模時(shí)將鄰接路段法替代了用虛擬路段表示轉(zhuǎn)向的傳統(tǒng)方法,并將轉(zhuǎn)向延誤單獨(dú)計(jì)算更貼合道路交通實(shí)際。本文可實(shí)現(xiàn)不定交叉口不定進(jìn)口的禁左方式,并通過(guò)設(shè)計(jì)四相位的改進(jìn)方法允許單進(jìn)口禁左方案。模型計(jì)算使用遺傳算法并用Matlab求解區(qū)域交叉口禁左最優(yōu)組合。

        1 建模準(zhǔn)備

        1.1 傳統(tǒng)禁左模型的改進(jìn)

        1.1.1 單進(jìn)口禁左的信號(hào)相位設(shè)計(jì)

        傳統(tǒng)禁左規(guī)劃模型對(duì)于禁左假設(shè)條件的要求較為嚴(yán)格,均假設(shè)某一進(jìn)口禁左則其對(duì)向進(jìn)口也禁左[6-8];甚至在考慮排放的禁左規(guī)劃模型中將假設(shè)條件設(shè)為:沒(méi)有獨(dú)立的左轉(zhuǎn)信號(hào)燈[9],即僅考慮簡(jiǎn)單的兩相位信號(hào)控制。但在實(shí)際道路網(wǎng)絡(luò)中轉(zhuǎn)向車流分布并不總是對(duì)稱的,當(dāng)對(duì)向左轉(zhuǎn)流量較大時(shí)不能隨意對(duì)其禁左,因此傳統(tǒng)“一禁全禁”的模式是不符合實(shí)際的。

        四相位信號(hào)控制下的單進(jìn)口禁左控制作為本文的創(chuàng)新之一其實(shí)用價(jià)值更高,且靈活多變的特點(diǎn)給禁左組合帶來(lái)了更多的選擇。針對(duì)本向禁左而對(duì)向不禁左模式,考慮既要保留左轉(zhuǎn)相位又不能造成左轉(zhuǎn)綠燈時(shí)間的浪費(fèi),因此設(shè)計(jì)不禁左向直行和左轉(zhuǎn)的疊加相位方案。以南進(jìn)口禁左北進(jìn)口不禁左為例,改進(jìn)后單進(jìn)口禁左信號(hào)相位設(shè)置如圖1所示。

        圖1 單進(jìn)口禁左信號(hào)相位設(shè)計(jì)示意圖

        南進(jìn)口禁左后,直行車流借用原左轉(zhuǎn)車道通行提高了南進(jìn)口直行通行能力;北進(jìn)口直行車流通行時(shí)間增加同樣提高了北進(jìn)口直行通行能力。此情形尤其適用于南進(jìn)口左轉(zhuǎn)流量不大,北進(jìn)口直行和左轉(zhuǎn)流量均較大的交通流狀態(tài)。

        1.1.2 動(dòng)態(tài)禁左

        由于大部分交叉口一天之內(nèi)的流量都是動(dòng)態(tài)變化的,尤其是早晚高峰往往呈現(xiàn)潮汐特征,因此區(qū)域交叉口網(wǎng)絡(luò)中禁左組合方案不應(yīng)該是固定不變的。例如圖1所示南進(jìn)口禁左方案就更適用于某一時(shí)段北進(jìn)口直行和左轉(zhuǎn)流量均大于南進(jìn)口的情況,而當(dāng)流量發(fā)生變化時(shí),通過(guò)禁左模型計(jì)算得到的禁左進(jìn)口道及交叉口也會(huì)發(fā)生相應(yīng)的變化。

        相反,在傳統(tǒng)禁左規(guī)劃“一禁全禁”的假設(shè)中,并不能很好地反映交叉口2個(gè)方向流量變化帶來(lái)的禁左組合變化效果。而本研究真正能做到不定交叉口不定進(jìn)口道的區(qū)域交叉口禁左控制效果。

        但是一天內(nèi)甚至較短的一段天數(shù)內(nèi)禁左動(dòng)態(tài)變化的次數(shù)及禁左交叉口的個(gè)數(shù)不宜過(guò)多,因?yàn)檫@對(duì)于駕駛者的駕駛習(xí)慣是一種挑戰(zhàn),存在相應(yīng)的安全隱患。因此這里提出的動(dòng)態(tài)禁左并不是對(duì)流量變化的時(shí)時(shí)反映,與動(dòng)態(tài)交通分配無(wú)關(guān)。

        1.1.3 轉(zhuǎn)向車流的鄰接路段表示方法

        傳統(tǒng)禁左規(guī)劃及考慮排放的禁左對(duì)于轉(zhuǎn)向車流的處理,均采用增設(shè)虛擬路段的方法:將原有的一個(gè)交叉口節(jié)點(diǎn)變?yōu)?個(gè),同時(shí)生成不同流向的12條鏈[6]。這樣處理容易將轉(zhuǎn)向與真實(shí)路段混淆,同時(shí)也人為地增加了工作量。對(duì)于局部路網(wǎng)有一定的可操作性但隨著路網(wǎng)規(guī)模和交叉口個(gè)數(shù)的增多其適用性大幅降低。

        本研究不同于增設(shè)虛擬路段的方法,采用鄰接路段的方法表示轉(zhuǎn)向車流[10],徹底將轉(zhuǎn)向與真實(shí)路段區(qū)分開(kāi)來(lái),有利于后續(xù)阻抗及尾氣排放的獨(dú)立計(jì)算。即對(duì)任意轉(zhuǎn)向a→b,其在連接OD對(duì)ω的路徑k上當(dāng)且僅當(dāng)路段a和路段b同樣在該路徑上,此時(shí)隨著OD對(duì)ω之間路徑流量的確定,該路徑上各轉(zhuǎn)向流量也隨之確定。

        1.1.4 轉(zhuǎn)向延誤的確定

        城市路網(wǎng)中轉(zhuǎn)向延誤是不可忽略的且需分流向計(jì)算,這是由于城市路網(wǎng)具有交叉口多而密的特點(diǎn)決定的。當(dāng)交叉口擁堵時(shí)轉(zhuǎn)向延誤有超過(guò)路段延誤的可能。

        在對(duì)轉(zhuǎn)向延誤進(jìn)行計(jì)算時(shí),一般用Dij表示來(lái)自前一節(jié)點(diǎn)i的車輛在下一交叉口節(jié)點(diǎn)j的延誤,但每一輛車從節(jié)點(diǎn)i經(jīng)過(guò)節(jié)點(diǎn)j后其左、直、右不同流向的選擇會(huì)帶來(lái)3個(gè)不同的轉(zhuǎn)向延誤,因此不能簡(jiǎn)單地用同一個(gè)Dij來(lái)刻畫(huà)這些延誤。

        對(duì)于這個(gè)問(wèn)題,現(xiàn)有禁左規(guī)劃多忽略轉(zhuǎn)向延誤的計(jì)算,只借用BPR函數(shù)計(jì)算路段阻抗作為路網(wǎng)的總阻抗[11]。而考慮排放的禁左現(xiàn)有研究,雖然考慮了轉(zhuǎn)向延誤的計(jì)算但僅考慮了單一禁左組合下的轉(zhuǎn)向延誤,準(zhǔn)確性和實(shí)用性有待提高。

        本節(jié)中單進(jìn)口禁左控制正好能解決單一禁左組合的問(wèn)題。因此本研究基于平均信控延誤模型(HCM,2000)[12]:

        將部分參數(shù)定值化并以進(jìn)口“一左一直一右”三車道為例計(jì)算得到不同禁左模式下的轉(zhuǎn)向車流平均阻抗tab取值如表1所示(假設(shè)右轉(zhuǎn)車流阻抗為0,以南進(jìn)口為例)。

        表1 4種禁左組合下南北進(jìn)口各轉(zhuǎn)向平均阻抗建議值

        當(dāng)某一進(jìn)口禁左時(shí),本向直行借用左轉(zhuǎn)車道從而使車道飽和度降低轉(zhuǎn)向延誤降低;對(duì)向直行在原有相位的基礎(chǔ)上跟隨其左轉(zhuǎn)車流繼續(xù)通行,綠信比增加車道飽和度降低轉(zhuǎn)向延誤降低。當(dāng)本向和對(duì)向均禁左時(shí),兩向直行均借用左轉(zhuǎn)車道且左轉(zhuǎn)相位取消加到直行相位上,車道飽和度降低、綠信比增加轉(zhuǎn)向延誤顯著降低。

        1.2 尾氣排放函數(shù)

        現(xiàn)有排放+禁左的研究中,假設(shè)排放只取決于流量且將轉(zhuǎn)向用虛擬路段表示,從而在計(jì)算虛擬路段與真實(shí)路段時(shí)用同一個(gè)排放公式,這顯然不能很好地反映路網(wǎng)真實(shí)的排放狀態(tài)。

        本研究將真實(shí)路段與轉(zhuǎn)向區(qū)分開(kāi),分別計(jì)算車輛勻速及怠速行駛下的尾氣排放量,同時(shí)考慮排放量不僅與流量有關(guān)還與勻速及怠速下的行駛時(shí)間有關(guān),這也是本研究最主要的不同與改進(jìn)。

        對(duì)于尾氣排放的評(píng)價(jià)一般是用3種主要污染物CO、HC和NOx的總量來(lái)表示。但在交通優(yōu)化問(wèn)題中一般僅以污染物CO為例進(jìn)行計(jì)算,主要原因有以下兩點(diǎn):①不同污染物的排放因子在表達(dá)形式上相似,它們?cè)诮煌║E分配中的影響也是一致的[13];②研究時(shí)一般將CO作為主要危害物來(lái)進(jìn)行評(píng)價(jià),因?yàn)槠渌嫉谋壤畲蟆?/p>

        1.2.1 路段勻速排放

        路段勻速工況的排放主要與交通量、勻速排放因子及路段長(zhǎng)度有關(guān),其表達(dá)式如下[14]:

        其中:

        式中:G1為路段勻速排放總量;A為路段集合,a∈A為任意路段;xa為路段a的交通流量;EPCUa 為CO路段勻速排放因子,由TRANSYT-7F平均速度模型確定;La為路段a的長(zhǎng)度;va為路段a上速度的平均值;B、C、D均為路段勻速排放因子主要參數(shù),分別?。築=11.142 72,C=0.047 772,D=3 280.8[14]。

        1.2.2 交叉口怠速排放

        車輛駛經(jīng)交叉口附近時(shí)其怠速行駛的主要原因是受交通信號(hào)燈的延誤影響,因此可令車輛在交叉口處的怠速時(shí)間等于其平均信控延誤時(shí)間。交叉口怠速工況的排放主要與轉(zhuǎn)向流量、怠速排放因子和怠速時(shí)間確定,其表達(dá)式如下[14]:

        其中:

        式中:G2為交叉口怠速排放總量;J為交通網(wǎng)絡(luò)中所有交叉口的集合,j∈J為其中任意交叉口;xab為轉(zhuǎn)向a→b的交通流量;EPCUj 為CO怠速排放因子;tab為轉(zhuǎn)向ab的阻抗,取定值見(jiàn)表1。

        2 禁左雙層規(guī)劃模型

        2.1 上層模型

        雙層規(guī)劃模型因?yàn)槠涮赜械纳舷聦踊ハ嗉s束的結(jié)構(gòu)特點(diǎn),逐漸成為了解決復(fù)雜交通決策問(wèn)題的重要建模手段,既表達(dá)了道路使用者的個(gè)體訴求又滿足了道路管理者的系統(tǒng)最優(yōu)目標(biāo)。

        上層模型便是道路管理者對(duì)路網(wǎng)性能的全局把控,本文擬通過(guò)設(shè)置合理的禁左組合來(lái)最小化區(qū)域交叉口的行程時(shí)間和尾氣排放總量。并為了更好地體現(xiàn)轉(zhuǎn)向延誤對(duì)禁左模型的影響,將路段流量與轉(zhuǎn)向流量區(qū)分開(kāi),分別計(jì)算其阻抗與尾氣排放量。故改進(jìn)后的禁左上層模型如下。

        ①上層目標(biāo)函數(shù)表達(dá)式為(路網(wǎng)總阻抗+總排放加權(quán)和最?。?/p>

        ②上層約束條件為:

        路段約束

        轉(zhuǎn)向約束

        式中:α、β表示權(quán)重系數(shù),可調(diào)整總行程時(shí)間與總排放的占比,α+β=1;Em表示總行程時(shí)間;Es為尾氣排放總量;y為禁左0-1變量,1和0分別表示該進(jìn)口禁左/不禁左;ta為路段a上的阻抗,該阻抗采用美國(guó)道路局BPR函數(shù)進(jìn)行計(jì)算[15];Sa、Sab均表示為飽和度的建議值;S*a、S*ab均為飽和度的最大值;xa,xab均為y的隱函數(shù)。

        禁左開(kāi)關(guān)變量y為上層決策變量,其取值將直接影響下層決策變量的可行域。而上層中的路段流量xa和轉(zhuǎn)向流量xab則為下層決策變量,其由Frank-Wolfe算法[16-18]計(jì)算求得交通配流結(jié)果,同時(shí)也會(huì)影響上層決策變量的可行解。因此xa和xab均是以禁左決策變量y為自變量的函數(shù),即xa(y)、xab(y)。其中路段流量由交通分配得到,轉(zhuǎn)向流量隨路徑流量確定。同時(shí)為避免過(guò)多禁左對(duì)于行車安全的影響,禁左決策在實(shí)例路網(wǎng)的求解中不應(yīng)多于5個(gè)。

        2.2 下層模型

        上層禁左決策的改變會(huì)導(dǎo)致路段及交叉口阻抗的變化,而下層模型中的道路使用者總是希望尋求最短路,因此隨著禁左決策的改變下層會(huì)不斷形成新的平衡。新平衡下的流量可根據(jù)Wardrop第一原則建立用戶平衡分配模型(UE)求得[19],改進(jìn)后的禁左下層模型表達(dá)如下。

        ③下層目標(biāo)函數(shù)表達(dá)式為:

        ④下層約束條件為:

        路徑流量和

        流量非負(fù)

        路段流量

        轉(zhuǎn)向流量

        轉(zhuǎn)向車流的表達(dá)

        式中:W表示交通網(wǎng)絡(luò)中起訖點(diǎn)對(duì)的集合,w∈W;qw為起訖點(diǎn)對(duì)w的交通需求;kw為起訖點(diǎn)對(duì)w中所有可能路徑的集合;fwk為OD對(duì)上第k條路徑的流量;μwa,k為0~1變量,μwa,k=1表示路段a在OD對(duì)w上,反之μwa,k=0;μwab,k為0~1變量,=1表示轉(zhuǎn)向a→b在OD對(duì)w上,反之μwab,k=0;

        其中式(13)為對(duì)現(xiàn)有禁左雙層規(guī)劃模型下層約束條件的改進(jìn),其依據(jù)為:轉(zhuǎn)向a→b在連接OD對(duì)w的路徑k上,當(dāng)且僅當(dāng)路段a和b同樣在該路徑上。

        3 模型求解算法

        雙層規(guī)劃模型屬于有約束的非線性規(guī)劃難題,對(duì)這類問(wèn)題的求解多用遺傳算法或粒子群算法。但本文基于禁左的雙層模型為非線性0~1變量整數(shù)規(guī)劃模型其含有大量的二進(jìn)制變量,因此遺傳算法更為適用。同時(shí)下層規(guī)劃模型為典型的UE問(wèn)題,而對(duì)于UE問(wèn)題的求解多用交通規(guī)劃中成熟的Frank-Wolfe算法,從而將求解出的路段及轉(zhuǎn)向流量代入上層模型,這是嵌套在遺傳算法中的關(guān)鍵一步。

        改進(jìn)后的禁左雙層規(guī)劃模型具體求解步驟如下:

        1)確定禁左變量初始種群

        確定研究區(qū)域目標(biāo)交叉口個(gè)數(shù),每個(gè)交叉口包含4條左轉(zhuǎn)進(jìn)口道,每一個(gè)左轉(zhuǎn)又對(duì)應(yīng)一個(gè)禁左開(kāi)關(guān)變量Y,共m個(gè)。

        按一定的順序排列并編碼,用計(jì)算機(jī)隨機(jī)得到m個(gè)01二進(jìn)制數(shù),并將其設(shè)為一條染色體,其中1表示禁左0表示不禁左。30~60條染色體作為一個(gè)初代種群[20]。

        2)計(jì)算適應(yīng)度大小

        將每條染色體代入下層并通過(guò)預(yù)設(shè)的Frank-Wolfe算法求得各路段流量,將結(jié)果回代到上層得到每個(gè)種群中不同染色體對(duì)應(yīng)的最優(yōu)解G。設(shè)適應(yīng)度函數(shù)表示為F(yi)=1-G/sum G,可知最優(yōu)解與適應(yīng)度成反比。

        3)優(yōu)質(zhì)目標(biāo)種群的選擇

        根據(jù)染色體適應(yīng)度計(jì)算結(jié)果,保留較大的繼續(xù)迭代,并將這些留下來(lái)的染色體篩選形成新的種群,從而不斷接近最優(yōu)目標(biāo)。

        4)交叉

        將優(yōu)質(zhì)種群中的染色體隨機(jī)配對(duì),按照Pc的概率隨機(jī)選定其中一個(gè)點(diǎn)位,將兩者在該選定點(diǎn)位上的基因互換。

        5)變異

        變異與交叉的方法類似,按照Pm的概率在染色體上隨機(jī)選擇某一點(diǎn)位后,將該點(diǎn)位上的二進(jìn)制數(shù)相反,即1變0,0變1。

        6)終止條件

        4 實(shí)例計(jì)算及應(yīng)用

        為了驗(yàn)證改進(jìn)后的禁左雙層規(guī)劃模型的有效性及準(zhǔn)確性,需設(shè)計(jì)區(qū)域交叉口路網(wǎng)并進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)及計(jì)算。

        本文采用Dial區(qū)域交叉口路網(wǎng),結(jié)構(gòu)如圖2所示。共9個(gè)交叉口節(jié)點(diǎn),其中1、3、7和9又兼為網(wǎng)絡(luò)中OD對(duì)的起點(diǎn)和終點(diǎn),其交通分布見(jiàn)表2。每2個(gè)節(jié)點(diǎn)之間均為雙向路段共24條,每條路段的通行能力都是一定的。網(wǎng)絡(luò)共有4對(duì)OD點(diǎn)對(duì)、44個(gè)轉(zhuǎn)向,其中左轉(zhuǎn)16個(gè),從節(jié)點(diǎn)1到16按照由北到南由西到東的順序?qū)?6個(gè)左轉(zhuǎn)依次編號(hào)。

        路段阻抗函數(shù)關(guān)鍵參數(shù)取值見(jiàn)表3,其中考慮到城市交叉口間距多為1 000~1 500 m,因此零流阻抗t0a取70~95 s的隨機(jī)數(shù);次干路通行能力取1 400 veh/h、主干路取1 600 veh/h[10];轉(zhuǎn)向延誤取值見(jiàn)表1。

        設(shè)計(jì)該仿真實(shí)驗(yàn)路網(wǎng)的主要依據(jù)有以下3點(diǎn):

        1)由于禁左規(guī)劃模型均是給定OD需求并通過(guò)交通分配得到各路段流量,因此實(shí)際路網(wǎng)獲取的交通量數(shù)據(jù)并不能直接使用,只能設(shè)計(jì)具有真實(shí)路網(wǎng)相關(guān)特性的虛擬路網(wǎng)來(lái)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。

        2)考慮禁左控制須有相鄰替代道路且繞行距離不宜過(guò)長(zhǎng),因此棋盤(pán)網(wǎng)格狀交叉口群最適合[7]。

        3)現(xiàn)有禁左仿真實(shí)驗(yàn)中雖然設(shè)計(jì)的路網(wǎng)較大但僅考慮單一OD點(diǎn)對(duì)間的單一流向,這不僅限制了路網(wǎng)中左轉(zhuǎn)的個(gè)數(shù)也限制了禁左組合的多樣性。因此本仿真實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)路網(wǎng)中包含兩對(duì)OD且均為雙向需求。

        圖2 區(qū)域交叉口路網(wǎng)結(jié)構(gòu)示意圖

        表2 起終點(diǎn)OD交通分布

        根據(jù)式(1)~(13)建立該研究區(qū)域禁左雙層規(guī)劃模型,并代入上述參數(shù),其中權(quán)重系數(shù)α=β=0.5即認(rèn)為路網(wǎng)總阻抗與總排放同樣重要,va取60 km/h。種群數(shù)取30,Pc=0.60,Pm=0.003[20]。

        用Matlab迭代50次后得到最終優(yōu)化結(jié)果:y=[1000010000001001],即節(jié)點(diǎn)1東左、節(jié)點(diǎn)4東左、節(jié)點(diǎn)7北左及節(jié)點(diǎn)9西左實(shí)施禁左交通管理。禁左前后各路段流量及飽和度見(jiàn)表4,均滿足飽和度要求且路網(wǎng)總阻抗和總排放量的加權(quán)和G由不禁左時(shí)(即y全取0)的1.584 5×106s降低為1.510 3×106s;其中交叉口怠速排放總量E2下降最為明顯由不禁左時(shí)的8.800 7×104g降低為7.817 6×104g,禁左組合控制效果達(dá)到了11.2%,該結(jié)果證明本文考慮轉(zhuǎn)向延誤及尾氣排放的改進(jìn)禁左模型具有較好的先進(jìn)性。

        表3 路段阻抗函數(shù)關(guān)鍵參數(shù)取值

        表4 禁左前后區(qū)域各路段流量及飽和度

        5 結(jié)論

        禁左交通規(guī)劃是區(qū)域交通組織與交通管理措施有機(jī)結(jié)合的體現(xiàn)。禁左控制雖然會(huì)帶來(lái)局部的繞行而引起局部排放量的增加,但能有效增加直行通行能力,從而緩解直行車流造成的擁堵及排放,合理選擇禁左交叉口可以改善區(qū)域交通行車條件。

        本文基于對(duì)禁左模型的改進(jìn)建立了新的禁左雙層規(guī)劃模型,構(gòu)建了對(duì)區(qū)域交叉口禁左組合的綜合評(píng)價(jià)方法,為擁堵區(qū)域禁左進(jìn)口道的選取提供了一種科學(xué)而又可靠的計(jì)算手段。通過(guò)對(duì)實(shí)例路網(wǎng)的求解計(jì)算,證明了在區(qū)域交叉口合理設(shè)置禁左組合可以有效減少行程時(shí)間和尾氣排放,尤其對(duì)于交叉口怠速排放的改善效果顯著。

        下一步的研究主要分為兩部分,一是應(yīng)加強(qiáng)對(duì)求解精度的控制與判別,二是應(yīng)選取城市真實(shí)交叉口路網(wǎng)狀況進(jìn)行進(jìn)一步的求解與仿真,這對(duì)于改進(jìn)的禁左規(guī)劃模型和參數(shù)的修正具有更為重要的實(shí)際意義。

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