一种面向多模式交通网络的有效路径集获取方法

本发明属于城市交通系统出行分析，具体涉及一种面向多模式交通系统的有效路径集获取方法。

背景技术：

1、经过我国多年来大规模交通基础设施建设，各城市已形成颇具规模、特色鲜明的多方式融合的多模式交通出行系统。由于不同交通方式之间的服务特性存在差异，一次完整的出行通常需要利用多种交通方式共同完成，因此以交通枢纽方式转换发挥各方式优势实现更高效出行的多方式组合出行成为城市交通系统的显著特点。目前，传统的单一方式交通网络模型以及路径寻优算法已无法适应多元化的交通出行分析需求。

2、路径搜索方法一般可以归分为三类，第一类是基于图论方法的最短路径规划算法，第二类是基于传统人工智能理论的启发式算法。第三类是通过模拟生物进化、解释神经科学等方面反应自然现象思想和内容的现代智能优化算法。基于图论的算法时间复杂度较高、内存消耗大，搜索效率低，无法满足实时的路径规划需求，基于启发式思维的算法不一定能保证最优解。而模拟生物进化或神经科学等自然现象的思想可能需要引入更多的参数和复杂的计算模型，使得算法的实现和调试变得更加困难。

3、虽然当前的路径规划方法已经在工程领域得到了广泛应用，但仍存在以下不足之处：(1)构建超级网络时各交通方式子网间的连接关系不够精确；(2)传统的路径规划基础算法只返回一个结果，不能反应用户选择路径时的随机因素，更不能反应多优化目标下的路径选择，而现代化的智能算法算法复杂性高，不一定能返回最优解甚至是多个解。

4、鉴于此情况，为了满足城市多模式出行的分析需求，保证后续分配结果的准确性，亟需要一种方便快捷的面向多模式交通网络的有效路径集获取方法。

技术实现思路

1、为了解决上述背景技术提到的技术问题，本发明提出一种面向多模式交通网络的有效路径集获取方法。

2、为了实现上述技术目的，本发明的技术方案为：一种面向多模式交通网络的有效路径集获取方法，所述方法包括以下步骤：

3、步骤1:建立各交通方式子网：将交通网络抽象为网络图，记录获取路网中各节点的经纬度坐标、以及节点之间的邻接关系，

4、步骤2：构建不同交通方式网络之间的连接：根据节点之间的距离补充节点间的连接关系、确定连接属性，即连接边的交通方式属性，

5、步骤3：确定各交通方式的广义费用函数，

6、步骤4：获取路径方案：通过改进a*路径算法获取路径上所有有向弧段的费用并且记录路径走向，

7、步骤5：返回指定数量条件下的路径集。

8、优选地，步骤1获取信息的步骤包括：

9、步骤11：所述各交通方式子网包括公交车线路网、轨道交通线路网、道路网。

10、步骤12：所述记录信息包括公交车站点、轨道交通站点、道路交叉口经纬度坐标以及公交车线路、轨道交通线路以及道路交叉口的连接关系。

11、优选地，所述步骤2是在步骤1的基础上建立各交通子网络之间的连接关系，实现单一交通方式网络间的互连互通。具体包括以下步骤：

12、步骤21：两两遍历单一方式网络的节点，计算节点之间的距离:

13、

14、式中，dista,b是a,b两点间距离；r是地球的半径；lona、latb是节点a的经纬度，lonb、latb是b节点的经纬度，

15、步骤22：根据节点之间的距离dista,b与最大步行忍受距离dwalking、最大骑行忍受距离driding的大小关系生成不同属性的连接线，最大忍受步行距离和最大忍受骑行距离可根据出行数据计算得出，通常可取85％位步行距离、85％位骑行距离作为最大忍受步行距离、最大忍受骑行距离，若dist≤dwalking则两节点间生成步行属性路段；若dwalking＜dist≤driding则两节点间可生成自行车属性路段。

16、优选地，所述步骤3为确定多模式路网上路段的路权，具体包括以下步骤：步骤31：计算不同属性路段的出行时间

17、

18、

19、

20、

21、

22、式中，t1为小汽车路段的出行时间，为小汽车路段上的零流时间；v1为路段上的小汽车交通量；c1为小汽车路段的通行能力；α、β为阻滞系数；t2为自行车路段出行时间；为自行车路段上的零流时间；v2为路段上的自行车交通量；c2为自行车路段的通行能力；t3为步行路段出行时间，s3为步均步行速度；l为路段长度；t4为公交车路段的出行时间，t5为地铁路段的出行时间；

23、为公交车两站点间的运行时间，为地铁两站点间的运行时间，公交车、地铁发车频率固定，可根据运行时刻表来获取

24、步骤32：计算不同属性路段的舒适度损耗

25、ui＝λ·si·ti

26、式中，i∈{1,2,3,4,5}，s1、s2、s3、s4、s5分别表示为小汽车出行方式、自行车出行方式、步行出行方式、公交车出行方式、地铁出行方式单位时间舒适度损耗；λ为舒适度损耗时间折算系数，

27、步骤33：计算不同属性路段的货币费用

28、p1＝k·f·l

29、p2＝p3＝0

30、式中，p1为小汽车路段的货币费用，f为小汽车公里油耗价格(元/km)，k为货币费用-时间折算系数；p2、p3为自行车、步行路段费用；公交车路段货币费用p4的数值等于公交车线路单次票价；地铁路段的货币费用p5根据实际地铁路线里程计算费用,

31、步骤34：采用线性加权的方式组合出行时间、货币费用以及舒适度损耗：

32、

33、式中，为路段r采用交通方式i的广义费用，r下标代表指定的某一路段，i上标代表指定的交通方式；ωt为出行时间重要性系数，ωp为货币费用重要性系数，ωu为舒适度重要性系数，满足ωt+ωp+ωu＝1,

34、步骤35：规定上网路段的费用：上网路段的出行费用包括进入公共交通路网的步行路段费用或者自行车路段费用

35、步骤36：规定下网路段的费用：下网路段的出行费用包括从公共交通路网离开的步行路段费用或者自行车路段费用

36、优选地，所述步骤4通过改进a*最优路径算法获取路径上所有有向弧段的时间花费并且记录路径走向，具体包括以下步骤：

37、步骤41：维护最小堆openlist，closelist，camefrom列表，

38、步骤42：确定起始节点start、目标节点goal，默认起始节点、目标节点的初始属性都为步行节点，需要返回的路径数目n,计算起始节点的成本函数f(n)，将起始节点加入openlist中，成本函数由实际代价g(n)和启发函数h(n)组成：

39、f(n)＝g(n)+h(n)

40、g(n)＝∑j∈ncj

41、

42、

43、式中，f(n)为从初始状态经由状态n到目标状态的代价估计总值；g(n)为初始状态到状态n的实际代价,n为初始状态至状态n所经过的路段集合，cj为路径j的广义费用；h(n)为启发函数，是从状态n到目标状态的估计代价，不代表后续的实际移动距离，而是反应出距离目标节点的时间距离趋势；distcurrent,goal为当前判断节点与目标节点之间的距离，s表示出行速度，acurrent表示当前评估节点的属性，决定了s采用什么交通方式的平均速度acurrent∈{1，2，3，4，5}，取值为1，2，3，4，5时分别采用小汽车平均速度、自行车平均速度、步行平均速度、公交车平均速度、地铁平均速度，

44、步骤43：判断openlist是否为空以及已收集到的路径数是否已经满足n，两个判断条件取交集，若满足以上条件中的其一，程序结束，步骤4结束；若以上条件同时不满足，则弹出openlist列表的第一个元素current，将current加入关闭列表closelist中，

45、步骤44：依次访问当前节点current的邻接节点next，若next节点为目标节点goal则根据camefrom列表重建路径，将路径及对应的广义费用加入结果集中；若next节点不是目标节点，则判断节点是否已存在于closelist中，

46、步骤45：若节点已存在与closelist中，直接跳过该节点；若节点不存在于closelist中则计算此时的实际待机g(n)，可由下式状态转移公式求得：

47、g(n)＝g(n-1)+cr，

48、式中，g(n-1)为状态n的父节点状态的实际代价，cr为从状态n-1转移至状态n所经过的路段r的广义费用，

49、步骤46：判断next节点是否已存在于openlist中。若next节点不在openlist列表中则将next节点以及节点的评估函数f(n)加入openlist，更新camefrom中节点的父节点；若next节点已存在于openlist中，此时计算所得的实际代价g(n)小于openlist中已经记录的实际代价，则更新该节点的评估函数f(n)，更新camefrom中节点的父节点；若节点已经存在且此时实际代价大于已记录的实际代价，那么跳过该next节点，保留之前计算的较小代价信息，

50、步骤47：不断重复步骤43到46。

51、优选地，步骤5按照步骤4记录的路径广义费用，返回最终的路径集，包括以下步骤：

52、步骤51：输出考虑了出行时间、货币费用、舒适度多维因素下的前n条最短广义费用路径以及对应的广义费用。

53、采用上述技术方案带来的有益效果：

54、与现有方法相比，本发明具有以下明显优势：首先，本发明充分考虑出行者使用不同交通方式时的心理、生理因素确定连接线生成规则，可高效构建符合实际的多模式出行交通网络，能够提高路径搜索和交通分配的精度；其次，本发明对经典高效的a*算法进行改进并运用至多模式交通网络路径搜索问题，显著降低了搜索过程中的节点数量，减少了计算量和冗余节点的搜索，提高了搜索效率。同时，该改进算法能够一次返回多条广义费用排名前n的有效路径，为研究出行者的随机选择因素提供了坚实的基础，使交通分析相关研究能够更准确地预测或复现交通运行状况，从而指导交通规划、管理部门交通管理、诱导措施的制定。