基于协同理论的停车诱导信息系统诱导策略优化模型研究

摘要

停车诱导信息系统(ParkingGuidanceandInformationSystem，PGIS)是提高城市停车管理水平、缓解城市停车难问题的主要途径之一。应用协同学原理，将停车诱导信息系统与交通控制系统统筹考虑，实现路网交通流均衡、解决交通拥挤。依托国家自然科学基金资助项目“基于协同理论的停车诱导信息系统规划方法及诱导策略研究”(编号：50908051)，借鉴国内外已有的相关理论研究和实践应用成果，本文深入研究了PGIS与交通控制系统的协同系统设计方法、协同策略、协同模型的建立以及求解，为协同系统的建设提供科学的指导，为停车问题和交通拥挤问题的解决提供方法。
　　从协同系统的功能出发，提出协同系统的构建方法，明确了交通信息采集系统、交通信息共用平台以及交通信息发布系统等子系统的规划设计思路。
　　将协同效应分为协同正效应、协同负效应以及无协同效应，利用动力学方程以及相应的势函数阐述协同效应的产生机理，分别建立不同协同模式下的协同演化模型，求解得到模型的平衡点，并对平衡点进行稳定性分析。通过平衡点的求解以及稳定性的分析，得出协同系统演化趋于稳定性的条件。为制定合理的协同策略提供参考。
　　总结常用的交通状态判别方法，通过引入新的判别指标提出改进的交通状态判别方法，基于占有率以及流量的相对变化，判定交通状态的变化趋势，有利于提前采取预防措施。对于不同的交通状态，依据协同效益最优的原则，匹配合理的协同策略：畅通交通状态时，以系统运营费用最小、运算时间最短为目标，选择独立式协同策略；轻微拥挤交通状态时，以快速解决不同区域存在的最突出问题为目标，选择偏重式协同策略；严重拥挤交通状态时，为了有效的解决区域拥挤和区域停车诱导问题，采取递阶协同式协同策略；若路网经常出现阻塞，则需要采取完善道路基础设施和加强交通管理的策略。
　　偏重交通控制式协同策略的研究方面，基于交通流相容性的概念提出放行通道的选取方法，基于延误分析提出合理周期范围的确定方法。建立偏重交通控制式协同优化模型，模型以路网饱和度方差最小为目标函数一，以路网总体延误最小为目标函数二。对于经过目标函数一优化后的路网，将延误较大的路段以及交叉口作为拥挤疏散通道并进行协调控制，协调控制的周期依据合理周期范围的确定方法进行选取；将延误较小并且与拥挤疏散通道相容性较高的路径作为停车诱导车流的畅通诱导通道。目标函数二的建立满足饱和度方差最小、路网以及路段流量均衡等条件，实现对停车车流合理的诱导分配。利用Matlab进行模型计算的结果显示，路网交通流的分布趋于均衡，拥挤路段上的车辆延误大幅减少，接受停车诱导的车辆的延误也较少，说明优化模型及算法能够有效的解决区域内交通拥挤问题，并能快速地诱导停车车流避开拥挤区域，选择合适的路径。
　　偏重停车诱导式协同策略的研究方面，停车诱导优化模型以驾驶行程费用、停车泊位费用、步行时间费用以及二次寻泊费用等的总费用最小作为目标函数，模型的求解分为停车场的优选和停车路径的优选。采用离差最大化多目标决策方法对停车场各项指标进行标准化，确定各指标的权重，并对决策方案进行排序，获得最优停车场。提出改进的停车诱导路径算法，将搜索区域限制在一定的范围之内，并结合“路网二次分层”方法，在宏观方面考虑路网的结构，在微观方面考虑路网运行的交通参数，实现停车诱导路径的优选。交通流经过停车诱导之后在路网上进行重新分布，形成一定的流向规律，对于停车车流较多的交叉口，实行单点自适应优化；对于停车车流较密集的多条相邻路段，实行交叉口的协调优化控制。
　　递阶协同式协同策略的研究方面，提出利用系统递阶优化方法研究停车诱导信息系统与交通控制系统相结合的思路框架。建立由子系统级模型以及协调级模型组成的递阶协同式优化模型。子系统级模型中，交通控制子系统模型通过合理调节信号时间以达到路网中车流延误最小的目标；停车诱导子系统模型将出行者分为使用PGlS和不使用PGIS两类，并以这两类出行者的出行总费用最小为目标建立模型。协调级模型以停车诱导系统与交通控制系统的加权效益值最优为目标函数，加权系数取值依据交通流的序参量方程和有序度函数，此模型既满足协同系统中各子系统的效益最优，也使路网有序度达到最高。在模型的求解过程中，以相邻两个控制周期作为一个诱导周期，采用后一个控制周期的控制参数作为计算下一个诱导周期诱导策略的输入参数，进行跟进计算，并通过交通模拟软件验证模型的有效性。