CN110097757B - 一种基于深度优先搜索的交叉口群关键路径识别方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种基于深度优先搜索的交叉口群关键路径识别方法，属于城市智能交通管理和控制技术领域，包括以下步骤：(1)获取城市研究范围内的交叉口群网络结构数据库和交通运行状态数据库；(2)根据改进的互联指数模型计算交叉口之间路段的互联期望指数；(3)选择交叉口群范围内的悬挂点作为关键路径的备选起、终点；(4)利用深度优先搜索算法确定悬挂点之间所有简单路径，构建交叉口群关键路径的选择范围集；(5)计算关键路径选择范围集中所有路径的平均互联期望指数，指数最大的路径为交叉口群的关键路径。本发明步骤清晰，逻辑简明，对交叉口群关键路径协调控制具有重要意义，为城市智能交通管理和控制提供了有力的技术支撑。

Description

一种基于深度优先搜索的交叉口群关键路径识别方法
技术领域
本发明涉及城市智能交通管理和控制技术领域，特别是涉及一种基于深度优先搜索的交叉口群关键路径识别方法。
背景技术
近年来，随着我国城市化进程的不断推进，城市规模不断扩大，汽车拥有量快速增长，交通拥堵、交通污染和交通事故等一系列问题也随之而来。交叉口是整个城市道路交通网络的瓶颈，对交叉口运行状态的改善迫在眉睫。由于交叉口群中的交叉口之间具有较强的关联性，对单个交叉***通信号的调整往往会影响与其相邻的若干个交叉口的交通运行状况，因此，以某个区域内全部交叉口作为研究对象的交叉口群协调控制已成为城市交通控制的发展新趋势。
城市道路交叉口群为城市路网中地理位置相邻且存在较强关联性的若干交叉口的集合，交叉口群一般具有高密度、短间距的特点，交叉口群范围内的道路等级差别不大，各个路段上的交通流量也较为均衡，干道交通流特征并不明显，很难直观地判断出交通主流向的分布，因此需要根据交通运行的实时状态来判断交通协调控制的优先级别。
交叉口群的范围确定之后，需要从交叉口群中提取出关键路径，并根据关键路径制定相应的优化控制方案，将交叉口群范围内的路网协调控制问题简化为几个关键路径上的交通协调控制问题。这种降低维度的处理方式既能简化交叉口群的协调控制问题，又能提高交通控制效率，优化交通资源的利用，为此本发明提出了一种基于深度优先搜索的交叉口群关键路径识别方法。
发明内容
为了解决以上问题，本发明提供一种基于深度优先搜索的交叉口群关键路径识别方法，本发明的目的是根据交叉口***通运行的实时状态，利用互联指数模型衡量路段流量的关联性，从而提取出交叉口群范围内的关键路径。本发明提供的方法，对交叉口群信号协调控制具有较大意义，为城市智能交通管理和控制提供了有力的技术支撑，为达此目的，本发明提供一种基于深度优先搜索的交叉口群关键路径识别方法，包括以下步骤，其特征在于：
(A)获取城市研究范围内的交叉口群网络结构数据库和交通运行状态数据库；
(B)根据改进的互联指数模型计算交叉口之间路段的互联期望指数；
(C)选择交叉口群范围内的悬挂点作为关键路径的备选起、终点；
(D)利用深度优先搜索算法确定悬挂点之间所有简单路径，构建交叉口群关键路径的选择范围集；
(E)计算关键路径选择范围集中所有路径的平均互联期望指数，指数最大的路径为交叉口群的关键路径。
本发明的进一步改进，所述步骤(A)中，交叉口群网络结构数据库应至少包含交叉口群覆盖范围内各交叉口之间的邻接关系，各条路段的长度；交叉口***通运行状态数据库应至少包含交叉口群覆盖范围内各路段的平均行驶速度，车辆排队长度，各交叉口的实际通行流量和转向数据等。
本发明的进一步改进，所述步骤(B)中，交叉口之间路段的互联期望指数的计算公式为：
Figure BDA0002068780530000021
上式中，各参数意义如下：n为上游交叉口的流入流向数，qi为上游交叉口第i流入流向流量，qmax为上游交叉口最大流入流向流量，T为车辆从上游交叉口进口停车线至下游交叉口进口车辆排队队尾的平均行驶时间，以分钟表示，其计算公式为：
Figure BDA0002068780530000022
上式中，各参数意义如下：L为相邻交叉口之间的路段长度，lq为下游交叉口进口排队长度，
Figure BDA0002068780530000023
为车辆在路段上的平均行驶速度。
本发明的进一步改进，所述步骤(C)中，悬挂点是图论中的基本概念，顶点的度是指邻接到该顶点的边或弧的数目，图论中度为“1”的顶点称为悬挂点。
本发明的进一步改进，所述步骤(D)中，简单路径是图论中的基本概念，如果一条路径上的各个顶点均不互相重复，称这样的路径为简单路径。
本发明一种基于深度优先搜索的交叉口群关键路径识别方法与现有技术相比，具有以下技术效果：
(1)本发明将图论中经典的深度优先搜索算法应用到交叉口群关键路径识别的过程中，利用回溯和递归的算法思想，穷举了交叉口群关键路径所有可能的选择范围，并根据互联期望指数确定关键路径，本发明属于经典智能算法的跨学科应用。
(2)本发明计算高效、方法实用，通过交叉口群关键路径识别来判断出交叉口群范围内交通主流向的分布，由此确定了交通协调控制的优先级别，识别提取的交叉口群关键路径可以作为下一步进行交叉口群信号协调控制的基础。
附图说明
图1为本发明方法的总体流程图；
图2为本发明交叉口群网络结构图；
图3为本发明深度优先搜索算法流程图。
具体实施方式
下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步详细描述：
本发明提供一种基于深度优先搜索的交叉口群关键路径识别方法，本发明的目的是根据交叉口***通运行的实时状态，利用互联指数模型衡量路段流量的关联性，从而提取出交叉口群范围内的关键路径。本发明提供的方法，对交叉口群信号协调控制具有较大意义，为城市智能交通管理和控制提供了有力的技术支撑。
本技术领域技术人员可以理解的是，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。
作为一个实施例，已知某交叉口群的网络结构如图2所示，该交叉口群的网络结构数据库和交通运行状态数据库已获取，利用本发明提供的方法确定该交叉口群中的关键路径。
如图1所示，运用本发明提出的基于深度优先搜索的交叉口群关键路径识别方法，包括如下步骤：
(A)获取城市研究范围内的交叉口群网络结构数据库和交通运行状态数据库；
如图2所示，交叉口群范围由18个具有编号的交叉口构成。交叉口群网络结构数据库应至少包含交叉口群覆盖范围内各交叉口之间的邻接关系，各条路段的长度；交叉口***通运行状态数据库应至少包含交叉口群覆盖范围内各路段的平均行驶速度，车辆排队长度，各交叉口的实际通行流量和转向数据等。
(B)根据改进的互联指数模型计算交叉口之间路段的互联期望指数；
该交叉口群范围内交叉口之间路段的互联期望指数计算结果如表1所示。
表1路段互联期望指数计算结果
Figure BDA0002068780530000031
Figure BDA0002068780530000041
(C)选择交叉口群范围内的悬挂点作为关键路径的备选起、终点；
悬挂点是图论中的基本概念，顶点的度是指邻接到该顶点的边(或弧)的数目，图论中度为“1”的顶点称为悬挂点。交叉口群中的悬挂点只有一个通行方向和交叉口群范围内的其他交叉口邻接，其他通行方向(如果存在)必定和交叉口群外的交叉口邻接。车辆只有从一个悬挂点驶入、从另一个悬挂点驶离，才能被认为是完整地穿过整个交叉口群。本实施例中交叉口群范围内悬挂点有4个，节点编号为：1、10、11和17。
(D)利用深度优先搜索算法确定悬挂点之间所有简单路径，构建交叉口群关键路径的选择范围集；
简单路径是图论中的基本概念，如果一条路径上的各个顶点均不互相重复，称这样的路径为简单路径。规定了简单路径，就使得车辆在交叉口群范围内行驶时不能走回头路。如图3所示，基于深度优先搜索算法，对任意两个悬挂点之间的所有简单路径进行寻找，共得到40条简单路径构成关键路径选择范围集，如表2所示。
(E)计算关键路径选择范围集中所有路径的平均互联期望指数，指数最大的路径为交叉口群的关键路径。
计算各路径上互联期望指数的平均值，结果按从大到小的顺序进行排列，如表2所示。交叉口群中关键路径的识别结果为：1→2→3→4→5→6→7→8→9→10。
表2交叉口群关键路径识别计算过程
Figure BDA0002068780530000051
Figure BDA0002068780530000061
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非是对本发明作任何其他形式的限制，而依据本发明的技术实质所作的任何修改或等同变化，仍属于本发明所要求保护的范围。

Claims (1)

1.一种基于深度优先搜索的交叉口群关键路径识别方法，包括以下步骤，其特征在于：
(A)获取城市研究范围内的交叉口群网络结构数据库和交通运行状态数据库；
所述步骤(A)中，交叉口群网络结构数据库应至少包含交叉口群覆盖范围内各交叉口之间的邻接关系，各条路段的长度；交叉口***通运行状态数据库应至少包含交叉口群覆盖范围内各路段的平均行驶速度，车辆排队长度，各交叉口的实际通行流量和转向数据等；
(B)根据改进的互联指数模型计算交叉口之间路段的互联期望指数；
所述步骤(B)中，交叉口之间路段的互联期望指数的计算公式为：
Figure FDA0002982789950000011
上式中，各参数意义如下：n为上游交叉口的流入流向数，qi为上游交叉口第i流入流向流量，qmax为上游交叉口最大流入流向流量，T为车辆从上游交叉口进口停车线至下游交叉口进口车辆排队队尾的平均行驶时间，以分钟表示，其计算公式为：
Figure FDA0002982789950000012
上式中，各参数意义如下：L为相邻交叉口之间的路段长度，lq为下游交叉口进口排队长度，
Figure FDA0002982789950000013
为车辆在路段上的平均行驶速度；
(C)选择交叉口群范围内的悬挂点作为关键路径的备选起、终点；
所述步骤(C)中，悬挂点是图论中的基本概念，顶点的度是指邻接到该顶点的边或弧的数目，图论中度为“1”的顶点称为悬挂点；
(D)利用深度优先搜索算法确定悬挂点之间所有简单路径，构建交叉口群关键路径的选择范围集；
所述步骤(D)中，简单路径是图论中的基本概念，如果一条路径上的各个顶点均不互相重复，称这样的路径为简单路径；
(E)计算关键路径选择范围集中所有路径的平均互联期望指数，指数最大的路径为交叉口群的关键路径。
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