[发明专利]一种城市交通微循环网络的优化系统及求解方法

说明书

本发明提出一种城市交通微循环网络的优化系统及求解方法，在充分考虑需求不确定性的基础上，应用均值方差理论通过建模单元构建双层规划模型，并通过模型求解单元根据双层规划模型，采用该优化系统的求解方法，得到最优的城市交通微循环网络设计方案，有效解决城市交通微循环系统对主干道的分流减压。本发明用量化手段发挥支路微循环系统对主干道的分流减压作用，避免了定性制定城市交通微循环方案的盲目性。并构建双层规划模型，通过模型求解单元进行求解得到最优的城市交通微循环网络设计方案，在解决城市交通微循环系统对主干道分流减压方面效果明显。

技术领域

本发明涉及交通领域，尤其涉及一种城市交通微循环网络的优化系统及求解方法。

背景技术

现阶段我国各大城市的道路网络基本形成，许多城市道路建设程度接近饱和，面临着道路资源不足，主干道严重拥堵的压力。所以，有必要对现有路网进行合理组织管理，充分发挥支路系统对主干道的分流减压作用，提高路网整体的运行效率。

目前现有的优化方法为，单行交通组织优化方法，该方法是用数学模型系统的刻画固定需求单向交通组织设置过程。

但出行需求是具有不确定性，不确定性问题在交通中普遍存在，目前现有技术中缺少不确定OD(Origin–Destination，车辆起点-终点)需求下的连续或离散交通网络优化模型。

发明内容

针对现有技术中存在的上述问题，现提供一种城市交通微循环网络的优化系统及求解方法。

具体技术方案如下：

一种城市交通微循环网络的优化系统及求解方法，包括以下步骤：

步骤S1、对待优化的城市路网系统根据其路网等级和现状进行分类；

步骤S2、输入情景数据并对遗传算法的参数初始化；

步骤S3、对所述遗传算法进行编码及解码；

步骤S4、根据下层规划模型以及不同需求情景对每个个体进行操作，记录每个个体对应的所述目标函数值，并得到上层规划模型的目标函数值；

步骤S5、执行所述遗传算法，形成下一代种群；

步骤S6、若遗传代数小于或等于一预设阈值，则所述遗传代数的数值加一并跳转至步骤S4；

若所述遗传代数大于所述预设阈值，则以进化过程中所得到的具有最大适应度个体作为最优解输出。

优选的，所述步骤S1中，将所述城市路网系统的路段分为主干道和支路两类；

所述主干道为仅能双向通行的道路，所有所述主干道构成主干道路段集合；

所述支路为可以单向通行也可以双向通行的道路，所有所述支路构成支路路段集合。

优选的，所述步骤S2中，所述情景数据，包括：

计算机随机生成满足一定概率分布的交通需求、路段通行能力矩阵、路段长度、各个路段道路设计速度、均值和标准差的调和系数。

优选的，所述步骤S3中，包括以下步骤：

步骤S31、采用0-1编码方式对路网邻接矩阵中对应的所述支路进行编码；

步骤S32、将0-1编码转换为对应路网的邻接矩阵，并根据所述邻接矩阵确定决策变量值以及道路通行能力；

所述步骤S31中，所述主干道不在编码范围内。

优选的，所述步骤S4中，还包括以下步骤：

步骤S41、根据需求情景对每个所述个体生成不同的需求变量；