[发明专利]一种基于城市路网的最优静态路径选择方法

说明书

本发明公开了一种基于城市路网的最优静态路径选择方法，首先确定城市道路线路切割规则，然后道路拥塞度计算最后进行最优路径规划；本发明用于推送城市路网各线路的实时路况及拥塞度，有效疏导交通流量并起到拥塞管理和控制；使得人们旅行尽可能从离预定起点最近的最优起始点出发，到达离预定终点最近的最优目标点；制定旅行路径规划中合理的线路切割规则，能使静态路径选择过程达到较好的效果；给出最优化的静态路径规划与选择方法，可使人们不必盲目的选择旅行路径；同时，可有效提升他们的出行效率并降低出行成本。

技术领域

本发明属于智慧城市技术领域，具体涉及一种基于城市路网的最优静态路径选择方法。

背景技术

智慧城市的研究是当前科研领域的一大研究热点。本专利以城市道路交通网络(以下简称路网)为研究背景，对人类旅行中的静态路径最优化选择方法进行研究，可有效解决他们盲目选择出行路线的问题。

随着城市的发展和私家车数量的急剧增长，城市的交通网络面临着日益严峻的拥塞考验。特别是在每天上下班时间的交通运输高峰时段，这类问题显得尤为突出。因此，为了有效缓解这类问题，本专利特别针对出现这类现象的原因进行研究，得出了一种有效解决拥塞管理和控制问题，并较好疏导交通流量，同时可合理规划路网中的静态路径，使人们能理性选择最优化旅行路径的最优化方法。

当前，国内外学者针对城市路网规划和选择的研究做了很多相关工作，虽然鲜有直接针对旅行路线规划中路径选择问题进行的研究，但它们仍能对本专利的研究提供一些思路和参考性价值。现把与本专利密切相关的研究进行总结，主要可概括为以下几个方面：

最大流最小切割算法在路网中的应用：最大流最小切割问题是联合算法和优化中最具探索性和最值得研究的问题之一。Varun Ramesh等人利用分布式Edmonds-Karp算法解决了带出度的对数正态分布的大型随机图的最大流最小切割问题(文献1)。

路网中的拥塞最小化问题：人口增长和汽车大规模产出导致交通拥塞问题的加剧。当今的交通堵塞已经不仅局限于大都市，在中等城市和高速公路上也会出现。一种可能减轻交通堵塞的方法就是针对街道和道路收费，以引导司机选择到达目的地的路径，从而更好的分散车流量。Fernando Stefanello等人针对收费站问题的两个版本提出了数学公式(文献2)。他们使用分段线性函数来模拟拥塞问题。他们将一种偏随机密钥遗传算法用于一组现实案例中，并根据两个不同权重函数计算最短路径。

路网中的最少通行费评估：拥塞通行费定价是一种减轻交通堵塞和降低网络延迟的廉价管理方法。众多针对通行费定价的模型之一是最小化收费站问题。该模型的目标是找出链接收费并同时引起用户有效使用网络和最小化可被收集的总通行费收入。虽然可作为一种线性模型，但应用到实际网络中，这类模型由于路网规模的庞大，而很难在合理时间内被最佳解决。Mohammadali Shirazi等人提出了一种在大规模路网中近似评估最低收费的方法(文献3)。该方法被实施到四个真实网络中(从中型到大型，其中两个为大型随机网络)。

路网中的交通容忍路径：在交通分析与计划中，历史交通信息是有价值的。例如，针对代表性的“源-目的”对进行路径的可靠性评估。同样，这些历史信息也可用来提供快速有效的路径可达服务。考虑到这些应用，Pui Hang Li等人提出了路网中的K条交通容忍路径(简称，TTP)问题，该问题将一对“源-目的”对和历史交通信息作为输入，然后返回K条路径从而最小化总的(历史)旅行时间(文献4)。与最短路径问题不同的是，TTP问题存在一个联合搜索空间，因此得到最优解的代价很高。首先，他们提出了一种带高效裁减规则的精确算法降低搜索时间。然后，他们提出了一种随时启发式算法尽可能在给定时间限制内找出一种低成本的解决方法。