一种用户最优及系统最优的动态路径选择方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN109238297A(43)申请公布日2019.01.18(21)申请号201810992208.4(22)申请日2018.08.29(71)申请人沈阳理工大学地址110159辽宁省沈阳市浑南新区南屏中路6号(72)发明人文峰封筱(74)专利代理机构沈阳东大知识产权代理有限公司21109代理人刘晓岚(51)Int.Cl.G01C21/34(2006.01)G01C21/36(2006.01)权利要求书2页说明书5页附图3页(54)发明名称一种用户最优及系统最优的动态路径选择方法(57)摘要本发明提出一种用户最优及系统最优的动态路径选择方法，流程包括：交通信息中心统计当前路网中总的车辆数量，同时待选择路径车辆将自身实时信息发送给交通信息中心；每隔时间间隔T，通过Sarsa学习更新Q值表；计算交通路网拥堵系数；计算每个相邻路段的概率；计算当前车辆绕行参数，当绕行参数大于等于1时，执行下一步，否则根据上一步计算的概率给出待选择路径；为车辆重新计算诱导路径；使用轮盘赌方法选择的路径提供给用户，直到用户到达期望终点；能够充分利用当前交通系统的实际拥堵状况和用户当前的绕行状况进行最大化两者收益的动态路径诱导，在保证交通系统效率的基础上减少用户出行成本。CN109238297ACN109238297A权利要求书1/2页1.一种用户最优及系统最优的动态路径选择方法，其特征在于，包括如下流程：步骤1：交通信息中心统计当前路网中总的车辆数量，同时待选择路径车辆将自身实时信息发送给交通信息中心；步骤2：每隔时间间隔T，交通信息中心根据步骤1中获取的待选择路径车辆实时信息数据，统计路网中距更新时间最近时刻，各个路段上所经过车辆的实际通行成本以及每个交通节点所对应的相邻路段，通过Sarsa学习更新Q值表，更新公式如下所示：Qd(i，j)←Qd(i，j)+α(rij+γQd(j，k)-Qd(i，j))其中，Qd(i，j)表示从交通节点i出发经过相邻交通节点j且终点为d的Q值，k表示交通节点j的相邻交通节点，α表示学习率，γ表示折扣率，rij表示车辆经过路段sij的实际通行成本；步骤3：计算交通路网拥堵系数：信息中心根据路网中当前总的车辆数量，计算交通路网拥堵系数，公式如下所示：其中，c表示路网拥堵系数，β、λ为参数，Vnum表示当前路网中总的车辆数量；步骤4：计算每个相邻路段的概率：交通信息中心根据车辆所处当前路段和其期望终点，在Q值表中读取对应此终点并与当前路段相邻的所有路段的Q值，结合如下基于交通路网拥堵系数的Boltzmann概率分布公式计算每个相邻路段的概率：其中，pd(i，j)表示仅考虑当前系统交通状况选择路段sij的概率，i，j为相邻交通节点，A(i)表示以交通节点i为起点的路段的终点集合，根据路网拓扑结构获取，c表示路网拥堵系数，EQd(i)表示节点i周围路段到目的地d的Q值的平均值；步骤5：计算当前车辆绕行参数，公式如下所示：其中，ri表示车辆在当前交通节点i的绕行程度，Qd(j，k)表示步骤4中根据相邻路段Boltzmann概率分布使用轮盘赌方法所选择的路段sjk所对应的Q值，Qd(i，j)表示车辆所处当前路段sij的Q值；当绕行参数ri大于等于1时，执行步骤6，否则根据步骤4计算的概率给出待选择路径；步骤6：为车辆重新计算诱导路径：通信息中心根据车辆绕行参数查找对应的诱导拒绝率，根据如下基于路网拥堵系数及诱导拒绝率的Boltzmann概率分布公式为车辆重新计算诱导路径：其中，uij表示诱导拒绝率参数，uij值得设定是基于车辆绕行程度的，其中，路网拥堵系2CN109238297A权利要求书2/2页数c中参数α的设定以及拒绝率参数uij与绕行参数ri对应关系的设定反映了交通系统管理者与用户间的协调程度；步骤7：基于步骤6中的概率分布将使用轮盘赌方法选择的路径提供给用户，若用户使用轮盘赌方法选择的路径后达到目的地，则结束动态路径选择方法，若用户使用轮盘赌方法选择的路径后还未到达目的地，则用户到达下一交通节点时，计算交通路网拥堵系数，重复步骤3～步骤7直到用户到达期望终点。2.根据权利要求1所述一种用户最优及系统最优的动态路径选择方法，其特征在于，所述实时信息包括通行成本、当前路段、期望终点，其中，所述通行成本设置为旅行时间、燃油费或距离，选择其中之一。3CN109238297A说明书1/5页一种用户最优及系统最优的动态路径选择方法技术领域[0001]本发明属于智能交通技术领域，具体涉及一种用户最优及系统最优的动态路径选择方法。背景技术[0002]近年来，城市交通拥堵已经成为非常普遍的现象，随之而来的环境污染，出行成本增加和能源浪费造成了巨额的社会经济损失。交通拥堵