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城市交通紧急处理中的道路交通诱导研究           ★★★★ 【字体：小 大】
城市交通紧急处理中的道路交通诱导研究
作者：张颖，黄…    文章来源：不详    点击数：    更新时间：2006-9-23


文章摘要：摘要：本文针对目前重庆市路网特点及365JT交通现状，依靠365JT城市现有的成熟通信365JT技术和计算机网络技术，并利用城市现有的救援资源，构建了一个面向城市交通紧急事件处理系统的动态交通诱导系统。在系统实现上，以Oracle为平台构建城市路网数据库，采用Mapx控件并以VC++6作为开发平台。        关键词：紧急事件处理系统；Dijkstra算法；交通流诱导；动态函数；路网模型；数据库      &nb......


的地理位置，以及不同救援部门配备的救援资源数量等实际的因素。因此，最短路径的研究已经不再是单纯意义上的时间或是距离最短，而是一个综合优化的问题，我们在构建道路路网模型的时候，必须把这些因素充分考虑进去。
    
    交通事故的发生通常具有很大偶然性和随机性。如何在事故发生后在尽可能短的时间内抢救伤者、减少延误和恢复交通是解决问题的关键。交通控制中心是救援体系的核心，负责向交通事故处理中心、交通信息台、医院、消防等相关部门发布有关事故的信息，使交警、医院、消防等救援部门在最短的时间内到达事故地点，以便减少事故地点的交通压力，减少交通堵塞和车辆延误。
    
    在此基础上，我们建立加权网络图模型G（V，E；Vh，Vf，Vr，Vp）。这里，V={Vi}为城市交通网中节点集合；E为交通网中道路边的集合，由于交通网状况的不确定性、信息的时变性以及道路状况的复杂性，对于E中任意一条边e，我们用一个三维向量来表示e={len，p，r}，它们分别代表了交通信息中的基本信息和实时信息，这也决定了路径的搜索是一个随时间而改变的动态路径搜索。其中len为道路长度，p为交通状况，r代表路段动态事故等级；p和r是一个随时间t而变化的动态变量。
    
    由于研究的系统具有很强的针对性，我们进行的路径寻优已经不再是传统意义上的任意点对点的研究，而是将路网中的点进行了分类，即救援点和事故点。算法中的路径寻优主要是以救援点作为起点，事故点作为终点进行路径搜索。在我们建立的模型中：Vh，Vf，Vr，Vp为特殊节点（救援点）集合，其中，Vh为各急救医院位置的节点集合，Vf为各消防部分位置的节点集合，Vr为路政部门位置的节点集合，Vp为交警部门位置的节点集合。
在传统的Dijkstra算法中，路径的权值是一个固定值；但是，由于交通网络状况的时变性，仅仅使用一个固定值是无法描述交通网的动态特性。为此我们根据道路的时变特点，综合考虑道路交通中路况和动态事故等因素，把道路的时间消费函数（权值）e（t）定义为len，p（t），r（t）的一个时变函数：
    
     e（t）=f（len，p（t），r（t））=a·len/p（t）+b·r（t），a，b为常数[Page]
    
    即道路的时间消费函数(权值)e(t)作为道路长度，道路交通状况以及路段动态事故等级的一个与时间相关的函数。由于p和r是一个随时间t而变化的变量，p和r的改变势必影响道路的时间消费函数（权值）e，当a·len/p（t）+b·r（t）≠a·len/p（t2）+b·r（t2）时，算法就会根据新的e（t2）来进行路径计算，如果根据新的道路的时间消费函数计算出来的路径仍为原来t1时刻最短路径，这说明，在t1到t2时间内的，影响道路随时间波动的因素变化比较小，也说明这段时间内局部区域交通流很稳定，没有太大的波动；相反，如果根据新的道路的时间消费函数计算出来的路径已经发生改变，表明在t1到t2这个时间段内，相关部分路网的交通流受到某个随时间变化的因素的影响很大，从而改变了救援路径的生成方案。即:道路的时间消费函数是一个随时间变化的动态变量，这也决定了最短路径的计算结果path（t）也是一个动态变化的函数。我们也可以通过不同时间段的path
    
    （t）的改变与否，来判断影响e（t）的动态因素代价值的大小以及交通流的稳定性。
    
    (1)计算t时刻离事故节点ve最近的有资源可以调度的急救医院v；Vh(available)代表尚有资源可以调度的急救医院集合；
    
    (2)t时刻的输出调度路径为：path（t）=Dijkstra-path{v，ve}。
    
    消防，路政和交警的调度算法，与上面的方法类似。
    
    2数据库的建模
    
    诱导系统要以数据库为基础进行算法的实现，我们结合Dijkstra算法，并考虑城市GIS信息系统的特点，构建城市路网数据库。根据道路的特点、算法的需要以及交通紧急事件处理所需要的资源配备，建立了路网，节点，急救，交警，消防，路政和路段联系七张数据信析表格来描述城市交通道路面貌和救援部门相关信息。根据实际的需要还可以适当增加一些相关信息数据。在这里，以“路段联系”为例，对数据表的结构进行描述。
    
    ID startnode startname endnode endname Link_edge length property
    
    1、 JT_JB_JD_001 红旗河沟 JT_JB_JD_002 无专厂 JT_JB_ZG_040 4124 1000
    
    2、… … … … … … …
    
     注：link_edge是两点之间决定的路段的编号，property是道路交通状况（这里量化为一个与时间相关的变量）。
    
    3、基于实例的系统仿真
    
    在系统实现上，以Oracle为平台构建城市路网数据库，采用Mapx控件并以VC++6作为开发平台。我们以重庆市主城区的江北区和渝中区（见图2）为例建立数据库模型，共有38个节点，6个急救点，3个路政点，3个消防部门，3个交警部门。在用优化后的Dijkstra算法对路网进行描述时，充分考虑到未来城市路网的进一步扩容性，在算法G=（Ｖ，Ｅ）的描述中，V值作为一个动态的变量进行处理，即救援部门和路段节点数量可以根据系统规模动态增加，增加了系统的灵活性和实用性。
    
    我们以“交警”子系统为例，“红旗河沟”作为事故发生地点，进行路径规划。
    
    如果在t1时刻方案生成的路径中的“华新街――观音桥”路段在下一时刻t2发生二次事故，设定事故等级为二级，此时由于道路的时间消费函数（权值）e（t2）≠e（t1）的改变，系统生成了新的路径诱导方案。我们得出结论，由于影响道路的时间消费函数的某一因素随时间发生了改变，当此随时间变化的变量改变很大时，系统会生成新的救援应急方案，见图4，此时交警应急部门和救援路径都发生了改变。
    
    4结论
    
    对重庆主城区路网的仿真试验表明，该系统实时性好，能够有效的进行紧急事故处理中的交通诱导，具有很强的可行性。如果对系统进行扩容，完全能满足实时性和可行性的要求。上述方案不仅仅适合于交通网络中路径寻优的处理，对于其他相关的网络搜索也具有借鉴意义。
    
    参考文献：

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