【文章內(nèi)容簡介】 h k q k?? （ 3 29 ） ? ? 0 , , ,rsph k r s p k?? （ 3 30 ） 其中 ， 為 0～ 1變量 ， 當且僅當 時刻出發(fā)從 到 的車輛沿著路徑 在 時刻到達路段 時取值為 1。 ??rsapkt? k r s p t a 以上討論了三種主要的 動態(tài)交通 模型： 數(shù)學規(guī)劃 模型 、 最優(yōu)控制 模型和 VI模型 。 智能運輸系統(tǒng)概論 動態(tài)系統(tǒng)最優(yōu)和用戶最優(yōu)分配模型 ； 。 5）各類模型的基本分析 數(shù)學規(guī)劃 模型以 MN模型為代表 ， 由于 求解困難 以及 FIFO規(guī)則 的限制 無法 應用于 多起訖點 網(wǎng)絡 ， 從而逐漸被其它模型取代 。 最優(yōu)控制 模型發(fā)展了 數(shù)學規(guī)劃 模型 ， 將控制領域中 最優(yōu)控制 理論引入了問題表述中 ， 但最終缺乏一個行之有效的算法 。 VI模型將動態(tài)交通分配問題分解為 網(wǎng)絡加載 和 網(wǎng)絡分配 兩個過程 ， 最終通過求解一系列的 線性規(guī)劃 來求解分配問題 。 綜合上述 三 種模型的 已知條件 、 求解 和 試驗 ， 可以看出 ，如果應用于 交通流誘導 與 交通控制協(xié)同 將會遇到以下 問題 ： （ 1） 實時 OD難以獲取 （ 2） 實時 動態(tài)性 難以滿足 （ 3） 模型約束條件 苛刻 （ 4） 模型 求解復雜 難以工程應用 （ 5） 即便得到最優(yōu)解 ， 也很難在實際交通中完全達到 智能運輸系統(tǒng)概論 嚴格的 動態(tài)用戶最優(yōu)路徑選擇 模型是很難使用的 。因此 ， 本書作者不追求嚴格的用戶最優(yōu) ， 而是將路徑選 擇 的 原 則 設 計 成 準 用 戶 最 優(yōu) 的 （ Quasi User Optimum， 簡稱 QUO） 。 設計了如圖所示的 準用戶最優(yōu)動 態(tài) 交 通 分 配 （ Quasi User Optimum Dynamic Traffic Assignment， 簡稱 QUODTA） 理論模型方法框架 。 準用戶最優(yōu)動態(tài)交通分配 該方法由 三 個部分組成： 動態(tài)交通流信息的采集與處理 模塊 、 交通參數(shù)自適應預測 模塊和 準用戶最優(yōu)路徑選擇 模塊 。 智能運輸系統(tǒng)概論 準用戶最優(yōu)動態(tài)交通分配 QUODTA理論模型框架 交通參數(shù)預測模型設計預測模型算法設計動態(tài)交通信息采集方案設計交通參數(shù)預測模型檢驗用戶最優(yōu)路徑選擇模型設計交通信息采集與處理路徑選擇模型算法設計交通信息自適應預測路徑選擇路徑選擇模型檢驗交通網(wǎng)絡通過 ?通過 ？NYYN智能運輸系統(tǒng)概論 與 理想用戶最優(yōu) 相比 ， 準用戶最優(yōu) 思想的 主要特點是： （ 1） 路徑選擇 的結(jié)果既可以是 絕對最優(yōu) 的 ， 也可以是 次 （ 或近 ） 最優(yōu) 的 ， 但必須在 規(guī)定的時間 內(nèi)完成所有的優(yōu)化計算工作； （ 2） 除了要在用戶的 起始節(jié)點 進行路徑選擇外 ， 還要以其途中經(jīng)過的 中間節(jié)點 為新的起點進行路徑優(yōu)化； （ 3） 脫離傳統(tǒng)的以 OD量 為基礎的路徑選擇模式 ， 將由檢測器獲得的 無起終點特征 的路段信息作為路徑優(yōu)化的依據(jù) 。 準用戶最優(yōu)動態(tài)交通分配 智能運輸系統(tǒng)概論 第 3章 智能運輸系統(tǒng)的理論基礎 動態(tài)交通分配理論 智能協(xié)同理論 交通網(wǎng)絡實時動態(tài)交通信息預測理論 智能控制理論 智能運輸系統(tǒng)概論 協(xié)同學 是 德國 物理學家 激光理論 的基礎上 ， 于 20世紀 70年代初提出 ， 1977年正式問世的 。 平衡相變 理論 、 突變 理論 、 特別是遠離平衡系統(tǒng)的 耗散結(jié)構(gòu) 理論 ， 直接為協(xié)同學的創(chuàng)立奠定了客觀的學科背景。 協(xié)同學 （ Synergetics） ， 這一詞匯是 臘語中引入的 ， 意思是 “ 合作的科學 ” 。 協(xié)同學的產(chǎn)生及其研究對象 協(xié)同論 是研究在由許多 子系統(tǒng) 構(gòu)成的 復雜系統(tǒng) 中 ， 子系統(tǒng)是如何通過 協(xié)作 和 自組織 而形成 宏觀 尺度上的 空間 、 時間或 功能 結(jié)構(gòu) 。 基本觀點 是眾參量在 競爭 中產(chǎn)生 序參量 ， 引導和控制 整個系統(tǒng) 的發(fā)展方向 。 序參量 之間 、 序參量 和 其他參量 之間通過 合作 和 聯(lián)合 形成系統(tǒng)宏觀 有序狀態(tài) 。 智能運輸系統(tǒng)概論 協(xié)同學的 研究對象 是 非平衡開放系統(tǒng) 中的 自組織 及形成的 有序結(jié)構(gòu) 。 由子系統(tǒng)組成的大系統(tǒng)總有一個 相對穩(wěn)定 的宏觀結(jié)構(gòu)， 是各個子系統(tǒng) 相互競爭 、 作用 而形成的模式 。 各子系統(tǒng)之間的 協(xié)同 作用與 競爭 決定著系統(tǒng)從 無序到有序 的 演化 過程 ， 這正是協(xié)同學的 精髓 所在 ， 也是協(xié)同學中協(xié)同一詞的 真正 含義 。 作為協(xié)同學研究對象的系統(tǒng) ， 當外界的 控制參量 不斷改變時 ， 在一定條件下會經(jīng)歷一個 從無序到有序 、 從有序到有序 ， 從有序到混沌 的演化系列 。 協(xié)同學的產(chǎn)生及其研究對象 智能運輸系統(tǒng)概論 城市交通流系統(tǒng)特征分析 研究對象通常具有以下特征： 系統(tǒng) 都是 開放 的 ， 并且處于 遠離平衡 的 非平衡狀態(tài) 。 當某一參量增長到達一定 閾值 時 ， 原定態(tài) 失穩(wěn) ， 出現(xiàn) 臨界 狀態(tài) ， 進而出現(xiàn)新的定態(tài) 。 過程是 自發(fā) 進行的 ，稱為 自組織 ， 又叫做 非平衡相變 。 新的定態(tài) 相對于舊的定態(tài)更為 有序 ， 是無序到有序的突變 ， 稱為非平衡狀態(tài)下的有序化轉(zhuǎn)變 。 系統(tǒng)接近 臨界點 時 ， 因漲落而偏離定態(tài)后 ， 恢復至定態(tài)所需時間 （ 弛豫時間 ） 無限增長 ， 稱為 “ 臨界減慢 ”現(xiàn)象 。 新的有序結(jié)構(gòu)靠 能量流 和 物質(zhì)流 來維持 。 智能運輸系統(tǒng)概論 城市交通流系統(tǒng) 由 人 、 車 、 路 、 環(huán)境 和 交通管理 等要素組成 ， 各要素之間 相互作用 、 相互依賴 ， 共同構(gòu)成 有機整體 ， 完成人和物的移動 。 城市交通流具有如下一些特征 ： 具有 開放 、 遠離平衡 的特點 ， 且交通流中存在各種 偶然的 、 隨機的 、 不確定 的因素；系統(tǒng)中存在 非線性作用機制 ，具有形成自組織的條件 。 系統(tǒng)參數(shù) 時變 ， 系統(tǒng)狀態(tài)難以預測 。 城市交通流系統(tǒng)是個 復雜 的 人機 系統(tǒng) ， 系統(tǒng)參數(shù)不能完全測量 ， 具有很強的隨機性 。 很多因素 影響系統(tǒng)的各類參數(shù) ， 不僅會隨著每天上下班及節(jié)假日而發(fā)生 周期性波動 ， 還會因為集會 、 交通事故等因素產(chǎn)生不可預料的 偶然性波動 。 城市交通流系統(tǒng)特征分析 智能運輸系統(tǒng)概論 整體 的 出行特性 在 時間 和 空間 上具有 相對確定 性 ， 一旦城市布局和道路網(wǎng)絡確定 ， 相應 某條道路 上的 交通流整體特性也基本確定 ， 這種 相對確定性 有利于交通流形成有序的 自組織 結(jié)構(gòu) 。 當路網(wǎng)上 車流量 達到一定 閾值 時 ， 原定態(tài)失穩(wěn) ， 出現(xiàn) 臨界 狀態(tài) ， 進而出現(xiàn)新的定態(tài) 。 過程是 自發(fā) 進行的 ， 即 自組織 的 。 當系統(tǒng)接近 臨界點 時 ， 因 漲落 而偏離定態(tài)后 ， 出現(xiàn) 交通擁堵 ， 恢復至交通暢通的定態(tài)所需時間 （ 弛豫時間 ） 無限增長 ， 即存在 “ 臨界減慢 ” 現(xiàn)象 。 有序 結(jié)構(gòu)靠 信息流 來維持 。 即 城市交通控制系統(tǒng) 與 交通流誘導系統(tǒng) 向交通流系統(tǒng)中 輸入信息 ， 維持系統(tǒng)穩(wěn)定 。 城市交通流系統(tǒng)特征分析 智能運輸系統(tǒng)概論 對比上述 城市交通流系統(tǒng)特征 和作為 協(xié)同學研究對象 的系統(tǒng)的 共同特征 可知 ， 城市交通流系統(tǒng)特征與協(xié)同學研究的系統(tǒng)所具有的共同特征 相合 。 城市交通流 是 開放 的 自組織系統(tǒng) ， 其 開放性 、 非線性 、 不平衡性 以及 內(nèi)部漲落 等特征是 協(xié)同學理論 所強調(diào)和研究的內(nèi)容 。 協(xié)同學研究 的 對象 是 非平衡開放系統(tǒng) 中的 自組織 及形成的 有序 結(jié)構(gòu) 。 協(xié)同學理論 為研究 ITS子系統(tǒng) 相互作用與相互合作提供了有力的 基礎理論 和 方法論思想 。 城市交通流系統(tǒng)特征分析 智能運輸系統(tǒng)概論 該理論的 學術思想 是：以 及時 、 全面 、 可靠 的交通信息 及信息 共享機制 為基礎 ， 建設基于 預測型決策 的城市 交通流誘導系統(tǒng) 、 交通控制系統(tǒng) 和 公共交通系統(tǒng) ， 調(diào)節(jié) 交通需求 在 時間 、 空間 以及 交通方式上 的分布狀況 ，實現(xiàn)交通 需求 與交通 供給 的 總量平衡 ， 從而達到緩解或消除交通擁擠的目的 。 誘導 、 控制 、 公交協(xié)同理論 中主要包括 3種協(xié)同關系， 如圖所示 。 車輛誘導、交通控制和公共交通協(xié)同理論 智能運輸系統(tǒng)概論 車輛誘導、交通控制和公共交通協(xié)同理論 誘導、控制、公交協(xié)同理論示意圖 社會經(jīng)濟活動 客運需求 出行前誘導 公交出行 機動車出行 車載誘導 公交自動調(diào)度 自適應控制 交通共用信息平臺 歷史信息 實時信息 交通信息采集 非機動車出行 貨運需求 客運需求 完成 完成 完成 智能運輸系統(tǒng)概論 車輛誘導、交通控制和公共交通協(xié)同理論 1）誘導系統(tǒng)與控制系統(tǒng)的協(xié)同 城市交通流誘導 系統(tǒng)調(diào)整交通流 空間分布 減少受誘導車輛的 行程時間 ， 自適應控制系統(tǒng) 調(diào)整交通流的時間分布減少所有車輛的 時間延誤 ， 二者 本質(zhì) 是 一致 的 。 在 信息共享 的條件下 ， 兩個系統(tǒng)的 協(xié)同 作用能夠顯著減少 交通擁擠 的 產(chǎn)生 、 減輕擁擠的 嚴重程度 、 提高交通擁擠的 疏導速度 。 2）控制系統(tǒng)與公交系統(tǒng)的協(xié)同 公交 系統(tǒng)根據(jù) 實時交通流量 、 客流量 及其預測信息生成 車輛調(diào)度方案 ， 在保證 運輸效率 的同時 降低運營成本 。 混合交通自適應控制 系統(tǒng)在 感知 到公交車輛后 ， 提供 優(yōu)先信號 ， 降低 運行延誤 。 這種協(xié)同可以提高公交系統(tǒng)的 吸引力 ， 增加 公交出行人數(shù) ， 進而提高城市主干路網(wǎng)的 交通均衡性 。 智能運輸系統(tǒng)概論 車輛誘導、交通控制和公共交通協(xié)同理論 3）誘導系統(tǒng)與公交系統(tǒng)的協(xié)同 公交系統(tǒng) 的吸引力越強 ， 形成的 公交出行量 越大 ， 其他方式的出行量會相應減少 。 在機動車出行量中 ， 當 城市交通流誘導系統(tǒng) 接收到交通擁擠信息后 ， 根據(jù)擁擠特點提出 更改出行路徑 或 出行方式 的建議 ， 有部分出行者可能 中途改乘公共交通 完成出行過程 。 這種協(xié)同既可以部分 減少 機動車和非機動車 交通需求