基于仿真的優(yōu)化方法在交通管理中的應(yīng)用探究

張雨晨，張 軍

（首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)管理工程學(xué)院，北京100070）

隨著經(jīng)濟(jì)和科技的進(jìn)步，居民生活水平不斷提高，車輛數(shù)量大幅增長，日益嚴(yán)重的交通擁堵問題也逐漸突出，造成了巨大的社會成本。不同的交通管理措施相繼實施，有效地管理才能夠減小擁堵情況產(chǎn)生的影響，提高交通道路的利用率和安全性。在實際問題中，由于交通運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜、動態(tài)和隨機(jī)特性，常使用仿真模型來評估現(xiàn)實世界大型網(wǎng)絡(luò)中的交通問題，但這樣的仿真模型伴隨著耗時的目標(biāo)函數(shù)評估，因此，具有計算效率高的基于仿真的優(yōu)化方法成為解決以上問題的思路，可以在較少的仿真運(yùn)行中識別出性能改善的策略。

1 基于仿真的優(yōu)化理念

1.1 仿真優(yōu)化的提出

復(fù)雜事物和復(fù)雜系統(tǒng)的內(nèi)部有著細(xì)致的運(yùn)行和機(jī)理，在實際問題中，這些復(fù)雜系統(tǒng)往往不能以明確的函數(shù)關(guān)系進(jìn)行表達(dá)，基于數(shù)學(xué)模型的優(yōu)化方法也可能并不適用。在這樣的背景下，基于仿真的優(yōu)化方法于20 世紀(jì)90 年代首先被提出并發(fā)展起來，是復(fù)雜現(xiàn)實系統(tǒng)優(yōu)化問題的一種創(chuàng)新工具，是仿真方法和優(yōu)化方法的模塊結(jié)合，是以仿真為手段實現(xiàn)系統(tǒng)策略優(yōu)化的一種研究方法，在很多領(lǐng)域得到了越來越廣泛的應(yīng)用。

1.2 基于仿真的優(yōu)化框架

基于仿真的優(yōu)化的方法框架通常包括4 個模塊：策略、仿真、評估和優(yōu)化。策略模塊包含豐富的策略集，可以解決如規(guī)劃和運(yùn)營方面的運(yùn)輸和交通問題；仿真模塊是對網(wǎng)絡(luò)的描述，能夠模擬不同策略下的各種交通狀況；評估模塊是基于仿真輸出的解決方案的判斷；優(yōu)化模塊根據(jù)策略評估在選擇集中搜索最優(yōu)策略。基本原理和思想是用仿真器來模擬運(yùn)行某個現(xiàn)實復(fù)雜系統(tǒng)，依據(jù)仿真結(jié)果用優(yōu)化器對系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化，仿真器也可以用于優(yōu)化策略的性能評估；也可以將仿真模塊視為隱式、隨機(jī)、非線性和非連續(xù)的黑匣子，基于仿真給出的輸入-輸出關(guān)系，與優(yōu)化技術(shù)結(jié)合使輸出響應(yīng)不斷得到改進(jìn)，通過算法優(yōu)化得到最佳的輸入量。

1.3 基于仿真的優(yōu)化分類

1.3.1 變量類型不同

根據(jù)決策變量的結(jié)構(gòu)，仿真優(yōu)化問題可以分為連續(xù)變量優(yōu)化問題和離散變量優(yōu)化問題。對于連續(xù)變量優(yōu)化問題，最流行的方法包括基于梯度的方法、隨機(jī)逼近方法、樣本路徑方法和響應(yīng)面方法；對于離散變量優(yōu)化問題，常用方法包括排列選擇、多個比較過程、序貫優(yōu)化、最佳計算預(yù)算分配、元啟發(fā)式方法等。在實際的復(fù)雜問題中，系統(tǒng)往往同時存在連續(xù)變量和離散變量，這種問題屬于混合離散變量優(yōu)化設(shè)計問題，常用優(yōu)化方法包括以連續(xù)變量優(yōu)化方法為基礎(chǔ)的方法、直接在離散空間中搜索的方法和啟發(fā)式混合離散變量搜索方法[1]。

1.3.2 目標(biāo)數(shù)量不同

單目標(biāo)優(yōu)化問題只有一個優(yōu)化目標(biāo)，考慮單個目標(biāo)的最優(yōu)化，其解決方法與連續(xù)決策變量問題的解決方法大致相同。多目標(biāo)優(yōu)化包括兩個或兩個以上的優(yōu)化目標(biāo)，需考慮不同目標(biāo)間的聯(lián)合和影響，常包括優(yōu)化和決策兩個環(huán)節(jié)，根據(jù)先后次序又可以將多目標(biāo)優(yōu)化方法分為先決策后優(yōu)化方法、先優(yōu)化后決策方法、交互式多目標(biāo)法。

1.3.3 仿真作用不同

按照仿真所起作用的不同，可將基于仿真的優(yōu)化方法分為仿真用于策略驗證、仿真輸出作為優(yōu)化算法適應(yīng)值、仿真獲取優(yōu)化算法中用解析方法無法得到的參數(shù)或函數(shù)三類[2]。這種分類更能體現(xiàn)仿真與優(yōu)化相結(jié)合的特點，也更加面向具體應(yīng)用。

2 基于仿真的優(yōu)化在交通管理中的具體應(yīng)用

2.1 道路擁堵收費(fèi)策略優(yōu)化

為了緩解城市交通擁堵現(xiàn)狀，控制汽車的出行和道路的情況，對通過擁堵路段或區(qū)域的汽車收取的費(fèi)用稱作交通擁堵定價收費(fèi)，其核心目標(biāo)是控制車輛出行需求、優(yōu)化道路出行情況。通過收取交通擁堵費(fèi)，可使出行者做出新的出行決策，以達(dá)到路網(wǎng)的供需平衡，有利于降低道路出行總成本、促進(jìn)公共交通發(fā)展。運(yùn)用基于仿真的交通擁堵收費(fèi)優(yōu)化方法可以依靠算法產(chǎn)生的備選策略，通過仿真實現(xiàn)交通網(wǎng)絡(luò)的交通流分配，再以反復(fù)的仿真優(yōu)化確定系統(tǒng)成本最小的收費(fèi)策略，為現(xiàn)實的擁堵收費(fèi)定價決策提供依據(jù)，緩解交通擁堵。

2.2 可持續(xù)交通系統(tǒng)評估優(yōu)化

可持續(xù)運(yùn)輸系統(tǒng)被廣泛認(rèn)為意味著平衡當(dāng)前和未來的經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會素質(zhì)和環(huán)境保護(hù)。人們采取了許多舉措來制訂適當(dāng)?shù)闹笜?biāo)來衡量運(yùn)輸系統(tǒng)的可持續(xù)性，例如涵蓋安全、機(jī)動性、經(jīng)濟(jì)增長、貿(mào)易、人類與自然環(huán)境以及國家安全。很少在文獻(xiàn)中有研究運(yùn)輸規(guī)劃和運(yùn)營方面各種組合策略的詳細(xì)分析和優(yōu)化，以提高多式聯(lián)運(yùn)可持續(xù)運(yùn)輸系統(tǒng)的效率或降低其社會成本。基于仿真的可持續(xù)交通系統(tǒng)評估和優(yōu)化方法可用于討論系統(tǒng)框架，嘗試尋求交通規(guī)劃和運(yùn)營策略的最佳組合，將多式聯(lián)運(yùn)的一般費(fèi)用降到最低[3]。

2.3 軌道交通車站服務(wù)設(shè)施優(yōu)化

城市軌道交通車站由基礎(chǔ)設(shè)施、服務(wù)設(shè)施和軌道交通工作人員組成，其投入和提升促使市民采用公共系統(tǒng)出行，站點服務(wù)設(shè)施的性能也因此成為優(yōu)化的目標(biāo)問題之一。由于乘客到達(dá)過程和設(shè)施服務(wù)時間的隨機(jī)性，基于仿真的城市軌道交通站點服務(wù)設(shè)施優(yōu)化設(shè)計方法被提出并納入應(yīng)用。在應(yīng)用中，通過使用解析排隊和仿真模型來建模和分析，采用結(jié)合了離散仿真模型和優(yōu)化算法的基于仿真方法來設(shè)計服務(wù)設(shè)施[4]。

2.4 信號控制系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化

城市軌道交通運(yùn)營中信號控制的目的是提高運(yùn)營效率和保障運(yùn)輸安全，進(jìn)行城市交通信號的項目建設(shè)對于交通管理也至關(guān)重要。基于仿真優(yōu)化的城市交通信號控制系統(tǒng)是智能交通的重要組成部分。目前中國交通最為明顯的特點是車流和行人流在交叉口的相互影響，建立交通信號控制系統(tǒng)必須具有能夠根據(jù)交通狀況的變化而改變交通控制策略的能力。基于交通仿真的交通信號控制優(yōu)化可以盡可能地減少投資，快捷地尋找交通控制的最優(yōu)方案。

2.5 電動汽車共享基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)設(shè)計規(guī)劃優(yōu)化

自動駕駛汽車等新興技術(shù)的進(jìn)步可以使汽車共享系統(tǒng)更綠色、更高效，大多數(shù)自動駕駛汽車實際上會是電動汽車，以幫助減少運(yùn)輸排放。電動自動駕駛汽車共享系統(tǒng)可以進(jìn)一步提高交通的可及性和機(jī)動性，降低運(yùn)輸成本，減輕能源危機(jī)，并改善環(huán)境。目前有研究電動自動駕駛汽車共享系統(tǒng)的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)設(shè)計問題，針對該問題建立的基于仿真的優(yōu)化模型包括充電站選址和確定每個位置的機(jī)隊規(guī)模，運(yùn)用基于遺傳算法的啟發(fā)式方法，以解決車站位置和車輛部署的系統(tǒng)設(shè)計問題[5]。

3 仿真優(yōu)化在交通運(yùn)輸中的應(yīng)用展望

雖然近年來一些研究意識到基于仿真的優(yōu)化方法在交通運(yùn)輸中的價值，但它們主要集中在擁堵收費(fèi)定價、信號控制系統(tǒng)優(yōu)化上，在方法求解上更多采用的是傳統(tǒng)算法，在目標(biāo)選擇上也更普遍針對單個目標(biāo)的優(yōu)化。對此，筆者們更進(jìn)一步思考，希望以更優(yōu)的多元化思想和優(yōu)化技術(shù)來探究基于仿真的優(yōu)化方法在交通領(lǐng)域中的應(yīng)用，現(xiàn)將基于仿真的優(yōu)化在智能交通領(lǐng)域中的應(yīng)用展望可以列為以下幾個層面。

3.1 多元化策略組合

更多策略可以考慮優(yōu)化決策，例如旅行需求策略（高占用率車輛，公交專用車道）和交通控制策略（坡度，公交優(yōu)先級）可以進(jìn)行分析。多元化的思想即可以組合優(yōu)化策略，考慮如速度限制[6]、專用車道及道路定價等策略間的相互影響和聯(lián)動等，思考各種不同策略間如何影響，進(jìn)而輔助不同策略共同實施更側(cè)重的方向或注意事項。

3.2 多個性能目標(biāo)

以多個目標(biāo)或多個目標(biāo)的組合作為交通策略的優(yōu)化目的，現(xiàn)有研究中更多的是以出行時間為單目標(biāo)，除此之外，還有排放、可靠性、事故率和經(jīng)濟(jì)性等性能指標(biāo)。從政府的角度來看，可以考慮最小化平均旅行時間、網(wǎng)絡(luò)中旅行者的時間延誤、總社會福利最大化、路網(wǎng)可靠性指標(biāo)等其他一些目標(biāo)功能；從私人基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)營商的角度，會考慮總收入最大化和成本最小化等。通常，盡管每個目標(biāo)的最優(yōu)方法可能有所不同，但基于帕累托解的多個目標(biāo)解決方案將對政策制定者有利。

3.3 更多現(xiàn)實條件的考慮

在問題的設(shè)計中，為了降低系統(tǒng)模型的復(fù)雜性，往往會對不確定的影響或情況進(jìn)行假設(shè)，假設(shè)條件的變動對結(jié)果必然是有影響的。隨著問題和方法的深入研究，更多符合現(xiàn)實的復(fù)雜條件需要加入考慮，以更貼近現(xiàn)實情況。例如，調(diào)查用戶異質(zhì)性存在的情況是值得的，擁堵定價是一種對富裕用戶有益的管理策略，如果包含用戶異構(gòu)性，則可能會獲得不同的結(jié)果。當(dāng)仿真旅行者對道路價格的行為調(diào)整時，例如出發(fā)時間選擇、路線選擇，道路固定需求的假設(shè)將被釋放以允許彈性需求。

4 結(jié)語

隨著仿真優(yōu)化方法以及計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，基于仿真的優(yōu)化獲得了相當(dāng)大的關(guān)注度，也在交通管理中取得了一定成就。但各種仿真優(yōu)化方法通常都需要具有一定的技術(shù)背和大量的計算時間，大家的目標(biāo)應(yīng)著眼于發(fā)展多元化的交通應(yīng)用框架、提高不同框架中算法的效率，使其應(yīng)用更加廣泛，這需要更多的研究投入和應(yīng)用驗證，交通仿真優(yōu)化領(lǐng)域的研究者和工作者都應(yīng)以促進(jìn)交通問題的緩解為目標(biāo)共同努力。