[发明专利]一种路径流量计算方法、装置、设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种路径流量计算方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

获取起点与终点的交通量，并得到起点与终点的矩阵；

建立用户均衡的交通分配模型，并将得到的起点与终点的矩阵带入用户均衡的交通分配模型，进行运算求解路段间流量；

引入概率理论求解所有起点与终点间路径流量形式的最大熵，并建立最大熵用户均衡模型，并求得最大熵值用户均衡的路径流量集；

所述最大熵用户均衡模型的建立过程为：

建立用户均衡的交通分配模型，所述交通分配模型如下：

其中，ω是定积分中的未知数，ij表示方向为从节点i到节点j的路段，q_rs为从出行起点r到出行终点s之间的总交通出行需求，h为从起点r到终点s之间的一条路径，H_rs为从起点r到终点s的所有路径的集合，表示路径h和路段ij之间的关联关系，若路径h经过路段ij，则否则T(x)为优化模型的目标函数，优化目标为交通网络中的所有路段出行时间按流量积分的和最小，t为路段行驶时间，为从起点r到终点s之间的路径h的路径流量，根据

求解节点i至节点j之间的路段ij的流量x_ij，引入概率理论求解所有起点与终点的交通量对间路径流量形式的最大熵：

其中，根据排列组合方式为：

其中，为最大熵用户均衡模型的目标函数，其数值代表路径流量状态所对应的香农熵，是路径流量向量，r为起点，s为终点，q为从r到s的流量，R为起点的集合，S为终点的集合，h是从r到s的路径；

所述方法还包括：

采用增广拉格朗日乘子法将最大熵用户均衡模型转换为近似问题，近似问题与最大熵用户均衡模型同解，将β作为最大熵用户均衡模型中均衡约束的乘子，其中β_ij为对应路段ij的乘子，σ作为惩罚项系数，β、β_ij和σ的初始值都是放入近似问题中的确定值，根据增广拉格朗日乘子法的固有形式可以将近似问题的目标函数写成如下形式：

其中表示路段ij的流量当中从起点r出发的那一部分，因此等于x_ij表示路段ij的总流量，g_ij(x)表示被放入最大熵用户均衡模型的路段流量与计算得出的路段流量之间的差异，进一步可以将最大熵用户均衡模型转化为近似问题如下：

L_σ(β)＝min_x∈XL(x，β，σ)，

其中，Z(x)为最大熵用户均衡模型的目标函数，x为路段流量，g_ij为公式中求的一个函数，A为边的集合；

将近似问题目标函数的一阶导数定义为广义路段费用和路径费用，广义路段费用为路段成本，路径费用为路径成本，公式如下：

广义路段费用的一阶导数如下：

其中，表示路段mj的流量当中从起点r出发的那一部分，I(j)表示以节点j为头部节点的所有路段的尾部节点集合，m为I(j)当中的任意一个节点，r为起点，i为节点i，A为边的集合，j为节点j，σ为惩罚项系数；

所述方法还包括：

通过斯特林公式将变换至便于计算的模式，所述斯特林公式如下：

得到最大熵用户均衡模型：

其中，最后一个约束称为均衡约束，为要放进所述最大熵用户均衡模型中的确定的路段流量；为起点r到终点s间要放进所述最大熵用户均衡模型中的确定的路径集合；x_ij为是在最一开始的用户均衡的交通分配模型中求得的路段流量，S为起点与终点的对应终点，t为路段行驶时间，r为起点与终点的对应起点，f为路径流量，A为交通网络中边的集合，至此，可求得确定的最大熵值用户均衡的路径流量集

2.根据权利要求1所述的路径流量计算方法，其特征在于，所述起点与终点的交通量可通过发收表调查、路边询问调查、车辆牌照调查方式完成。

3.根据权利要求1所述的路径流量计算方法，其特征在于，对所述用户均衡的交通分配模型进行求解运用的是交通规划四阶段中的交通分配算法。