GPRS/ZigBee交通诱导信息发布装置的优化选址研究

毕 军，常 灿，刘东福生，邵 赛，关 伟

（1.北京交通大学 交通运输学院，北京100044；2.航天科技控股集团股份有限公司，北京100074）

GPRS/ZigBee交通诱导信息发布装置的优化选址研究

毕 军*1，常 灿1，刘东福生2，邵 赛1，关 伟1

（1.北京交通大学 交通运输学院，北京100044；2.航天科技控股集团股份有限公司，北京100074）

GPRS/ZigBee交通诱导信息发布装置通过GPRS无线网络获取交通信息管理中心发布的交通诱导信息，然后通过ZigBee无线网络发送到车载信息接收装置，车载信息接收装置再通过文语转换技术将交通诱导信息用语音的方式播报出来.为了发挥GPRS/ZigBee交通诱导信息发布装置的最大效用，本文提出了该信息发布装置的一种选址方案.首先，本文建立了总量-广度数学模型，然后又建立Logit-SUE模型，利用MSA算法求解SUE模型，得到每个路段流量和公共路段系数，最后计算出信息发布装置在每个路段的总效应，确定选址方案.本文利用包含20个节点，62条路段的路网进行了选址仿真实验，实验结果验证了该方案的可行性.

智能交通；GPRS/ZigBee交通诱导信息发布装置；总量-广度模型；Logit-SUE模型；优化选址

1 引 言

随着世界各国汽车保有量的快速增长，城市交通问题逐渐显现.各国在经历了不断扩建道路基础设施后开始将目光转向智能交通系统.交通诱导系统是智能交通系统的重要组成部分.现在普遍使用的诱导设备是可变信息板（Variable Message Signs，简称VMS），但VMS存在诱导信息简单、信息的获取有局限性等问题.

GPRS/ZigBee交通诱导信息发布装置（简称信息发布装置）通过GPRS获得交通诱导信息，然后利用ZigBee将诱导信息发送到车载信息接收装置，车载信息接收装置利用文语转换技术[1]将诱导信息用真人语音播报出来.信息发布装置主动为出行者提供服务，弥补了VMS有限的功能.现在有很多文献对VMS的选址进行了研究.袁舒平等[2]考虑到诱导信息的影响，对VMS的选址模型进行了改进，建立了在整个路网中VMS效用最大化模型.梅振宇等[3]在分区的道路网络和交通需求点分布确定的情况下，以追求分区内被诱导的交通量最大为前提，建立了VMS布局优化模型.

为了使信息发布装置发挥最大的诱导效用，本文对信息发布装置的选址进行了研究，本文的主要工作摘自作者已发表的硕士学位论文，详见文献[4].首先，本文建立了总量-广度数学模型，然后利用相继平均法（Method of Successive Averages，简称MSA）求解随机用户均衡配流模型（Stochastic User Equilibrium Model，简称SUE模型），得到每个路段流量和公共路段系数，最后计算出信息发布装置的总效应，确定选址方案.

2 选址模型的建立

为了使信息发布装置的诱导效用达到最大，本文根据信息发布装置的特点，规定了如下选址原则：①诱导交通流最大原则；②影响区域范围最大原则；③成本趋小原则.

本文选址模型有两个目标，一个是诱导总量效应最大，一个是影响广度效应最大.因此本文建立了总量-广度模型[4].

（1）目标1——诱导总量效应最大.

诱导总量与诱导信息受众的数量有关，诱导信息受众越多则诱导总量越大.而诱导信息受众的数量又与双向路段交通流成正相关关系，所以本文假设诱导总量效应与双向路段的交通流量成自然对数关系.本文用式（1）表示诱导总量效应的最大值与双向路段交通流量和的函数关系.

式中 Fg是信息发布装置的诱导总量效应；A是所有路段的集合，a和b是A中的路段；ga、gb分别是路段a，b上的交通流量，ga+gb＞0；φab是路段a与b的关系矩阵，若a和b是路网中相邻节点的双向路段，则值为1，否则为0；k1是交通流量转换成无量纲数值的参数，k1＞0；xa是0,1变量，a上有信息发布装置时，xa=1，否则，xa=0.

（2）目标2——影响广度效应最大.

信息发布装置给一个路段的出行者发送其它路段的交通信息，则交通信息对其他路段的有效影响区域的大小就是信息发布装置基于此路段的影响广度.因此，若此路段的公共路段系数大则就可以给本路段的出行者提供更广区域的路段交通信息.由于信息发布装置的扩散性，信息发布装置的影响广度与双向路段的公共路段系数有关，且成正相关特性.因此，本文用式（2）来表示影响广度效应的最大值与双向路段的公共路段系数和的函数关系.

式中 Fρ是信息发布装置影响范围总效应；ρa、ρb分别是路段a和b的公共路段系数；k2是公共路段系数转换成无量纲数值的参数，k2＞0.

（3）总目标.

将目标1和目标2给予一定的权重建立总目标，如式（3）所示.

式中 F是信息发布装置的总效应；λ1、λ2分别是诱导总量效应和影响广度效应的权重.通过约束条件和目标函数建立有关诱导总量和影响广度的模型：

式中 d是一个信息发布装置的造价；Ζ是总预算支出.式（5）和式（6）是约束条件.式（5）表示实际总支出要小于预算总支出，式（6）表示信息发布装置中ZigBee的有效通信距离.

从模型目标可以看出要得到每个路段信息发布装置的总效应，就必须求出每个路段的交通流量和公共路段系数，这可利用MSA算法求解Logit-SUE模型获得.

3 选址模型算法研究

3.1 基于Logit的SUE模型

在交通出行中，出行者因为拥有不同的预算支出水平和费用敏感性，所以出行者在出行过程中会产生一个可承受路径集[5]：

式中 u是一个OD对；U是OD对集合；Mu是uOD对间出行者的可承受路径集合；l是路径标号；Lu是u的所有路径集合是u间路径l的零流阻抗；λu是出行者路径选择中预算支出可承受因子；是Lu中最小的零流阻抗.

然而由于习惯和常理等因素，出行者一般选择固定的阻抗最小的γ条路径，本文把从OD对间的路径集合里选出阻抗最小的γ条路径集表示为.因此出行者最终选择的路径集Su为

为了能够求得各个路段的流量，本文要解决随机均衡配流问题[6，7].为此，本文构建了如下所示的Logit-SUE模型[8-10]：

另有

3.2 MSA算法求解Logit-SUE模型步骤

本文采用MSA算法求解路径选择和路径流量的SUE问题[11]，算法具体步骤如下：

（1）初始化阶段.

（2）更新路段阻抗.

（4）更新流量.

（5）收敛判定.

若收敛指标满足误差小于ε的要求，则停止迭代；否则令n=n+1，转到第（2）步.

3.3 选址方案确定

本文按如下步骤来确定选址方案：

（1）利用式（8）和式（9），求得路网中每条路段的公共路段系数ρa.

（2）采用MSA算法，求解SUE模型达到收敛指标后，随机交通流分配达到一个稳定平衡状态，从而可得每条路径上的流量，进而求出每条路段流量ga.

（3）利用式（4）计算出信息发布装置在每条路段的总效应，然后根据总效应的大小进行降序排列.

（4）根据单个信息发布装置造价和总预算支出，利用式（5）计算出安装信息发布装置的数目m，然后将信息发布装置设在总效应排在前m位的路段上.

4 选址仿真实验

4.1 实验数据

本文以图1所示路网拓扑图为例进行信息发布装置的选址研究.该路网包括20个节点，62条路段.路段基本属性包括：路段号、道路等级、车道数、路段长度等，具体值如表1所示.节点除0、2、5、8、10、13、17、18为信号控制外，其余均为无信号控制.

图1 路网拓扑图Fig.1 Road network topology of C district

从路网选取9个OD对，这9个OD对为0→3, 11→8，16→19，19→0，16→3，15→4，12→7，1→17,18→2，并假定它们的OD需求量都为2 000 veh/h.4.2公共路段系数求解

表1 路段基本属性Table 1 The basic properties of the sections

根据第3节的介绍，本文按如下步骤求解公共路段系数：

其中σ是常量系数，若道路是主干路，令σ=1.2，若道路是快速路，令σ=1.设v=80 km/h，求得所有路段的

（2）建立邻接表，深度优先搜索得到OD对间的所有路径.根据路网节点间的有向关系和各个路段的零流阻抗建立邻接表，接着采用图的深度优先搜索算法得到每个OD对间的所有路径，并计算每条路径的阻抗.

（3）根据式（9）确定最终选择的路径.本文令λu=0.22，γ=3，并计算每条路径的 λ，λ=.如果λ≤λu，则选择此路径，否则不选.9个OD对间最终选择的路径如表2所示.

表2 路径选择表Table 2 The table of routes chosen

从上述路径选择表里得到路网62条路段的公共路段系数，其具体数值如表3所示.

4.3 路段流量求解

路网参数初始化：设置BPR函数参数α=0.15，β=4；设路段通行能力：当路段为主干路时通行能力为车道数乘以300 veh/h，当路段为快速路时通行能力为车道数乘以400 veh/h；设置收敛值ε=0.01.

求解结果在迭代次数为423时达到了收敛.当达到收敛后，认为路网是平衡的，此时各条路径的流量得到确定，进而可求得62个路段的流量，其结果如表3第三列和第六列所示.

表3 公共路段系数和路段流量求解结果Table 3 Results of public roads coefficient and link flow

表4 模型中λ1=0.8和λ2=0.2时信息发布装置选址顺序表Table 4 The location order of the Information Releasing Device

4.4 实验结果

模型参数设定如下：k1=1 h/veh，k2=1条-1， λ1=0.8，λ2=0.2，d=5万元，Ζ=50万元.通过计算可求出信息发布装置在每个路段的总效应，按路段总效应的大小进行降序排列，如表4所示.通过式（5）可知总预算支持10套信息发布装置的安装布设.

5 研究结论

信息发布装置的布局影响着路网交通流的分配，本文提出了一种实用的布局优化方案.本文用包含20个节点，62条路段的路网进行了仿真实验.通过MSA算法求解Logit-SUE模型，得到每个路段的公共路段系数和路段流量，代入总量-广度模型求出每个路段的总效应，根据约束条件和每个路段的总效应大小确定最后的选址方案.通过实验结果验证了方案的可行性，并且从实验结果中得到如下结论：

（1）模型趋向于在交通流量大和公共路段系数大的重要路段选址，有利于平衡区域路网交通流.

（2）公共路段系数大的路段，其交通流量也大，选址在公共路段系数大的路段诱导效用会比较好.

（3）本文选址方案算法简单，便于管理者直观理解，但由于没有实际的OD需求量数据，且选址的OD对少，因此路网中的交通流特性没能全面反映，给结果造成了一定的误差，因此还需要进一步研究.

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Optimal Location of GPRS/ZigBee Traffic Guidance Information Releasing Device

BI Jun1,CHANG Can1,LIU Dong-fusheng2,SHAO Sai1,GUAN Wei1
(1.School of Traffic and Transportation,Beijing Jiaotong University,Beijing 100044,China；2.Aerospace Hi-tech Holding Group Co.,LTD,Beijing 100074,China)

The paper presents a new traffic guidance device,which is GPRS/ZigBee traffic guidance information releasing device.The traffic guidance information is sent to GPRS/ZigBee traffic guidance information releasing device from the traffic information management center by GPRS wireless network. Then the GPRS/ZigBee traffic guidance information releasing device sends the traffic guidance information to the information receiving device by the ZigBee wireless network.The information receiving device then broadcast the traffic guidance information with the text to speech(TTS)technology.In order to make the GPRS/ZigBee traffic guidance information releasing device has the maximum effect,a layout scheme of the device is provided.Firstly,the total-width model is presented.Secondly,the Logit-SUE model is established. In order to acquire the link flow and public roads coefficient of each road,the Logit-SUE model is solved with MSAAlgorithm.At last,we figure out the total effect and determine the location decision.A simulation experiment is conducted with the road network which included 20 nodes and 62 roads.The results of the experiment confirm the application of the model.

intelligent transportation;GPRS/ZigBee traffic guidance information releasing device;totalwidth model;Logit-SUE model;optimal location

2014-05-09

2014-08-03录用日期：2014-08-11

国家高技术研究发展计划（863计划）（2011AA110303).

毕军（1973-），男，山东济宁人，教授，博士. *

bilinghc@163.com

1009-6744（2014）06-0065-07

U121

A