基于CBR的城市道路交通擁堵疏導(dǎo)決策支持技術(shù)研究

占海文

（安徽三聯(lián)學(xué)院,安徽 合肥 230601）

為解決城市交通擁堵問(wèn)題，各城市交管部門(mén)紛紛建立起交通監(jiān)控管理平臺(tái)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)相關(guān)交通信息的采集、整理及分析，以此形成相關(guān)案例庫(kù)，當(dāng)?shù)缆分谐霈F(xiàn)新的擁堵時(shí)，通過(guò)查找案例庫(kù)的方式，可在最短時(shí)間內(nèi)根據(jù)以往經(jīng)驗(yàn)處理好眼前交通擁堵問(wèn)題，即通過(guò)案例推理的方式解決交通擁堵問(wèn)題。案例推理技術(shù)（CBR）作為一項(xiàng)新技術(shù)，在決策支持技術(shù)的研究仍較少，且多從預(yù)測(cè)擁堵的角度探討其在城市道路擁堵中的應(yīng)用，關(guān)于已經(jīng)出現(xiàn)擁堵時(shí)急需進(jìn)行疏導(dǎo)的情況的研究仍較少，而在城市道路擁堵疏導(dǎo)決策中應(yīng)用案例推理技術(shù)的更少。鑒于此，將案例推理技術(shù)應(yīng)用于交通擁堵疏導(dǎo)決策支持是一項(xiàng)非常有意義的嘗試。

1 工程概況

某市三年內(nèi)的機(jī)動(dòng)車保有量約有10.5%的年增長(zhǎng)量，在一定程度上對(duì)道路通行產(chǎn)生了較大壓力。該市主城區(qū)車流量密度較大，但路網(wǎng)結(jié)構(gòu)中有較多主干道是斷頭路，系統(tǒng)性較差，缺少次干路和支路，因此對(duì)主干道有過(guò)大的壓力，存在較差的分流效果，使得微循環(huán)流通程度難以滿足要求。實(shí)地調(diào)研該地某幾個(gè)主要路段，結(jié)合交管部門(mén)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)可知，該市有較為規(guī)律的交通擁堵時(shí)間，多在下班高峰期產(chǎn)生擁堵。對(duì)比不同時(shí)間段主要路段的通行狀況，可知其擁堵情況多出現(xiàn)在特定時(shí)間段內(nèi)，基于飽和度對(duì)主要路段交通通行能力進(jìn)行對(duì)比。其中，飽和度計(jì)算公式如下：

式中：

V-實(shí)際通行量；

C-可供通行的最大行車量；

根據(jù)當(dāng)前國(guó)內(nèi)對(duì)交通飽和度的相關(guān)規(guī)定，以四個(gè)等級(jí)劃分道路通行能力。具體如表1所示。

表1 道路通行能力

對(duì)比實(shí)地調(diào)查結(jié)果可知，在高峰時(shí)段有較高的擁堵頻率，車輛的行駛速度較慢。且在高峰時(shí)段該路段的交叉口出現(xiàn)飽和或超飽和的交通量。綜合該市交通現(xiàn)狀進(jìn)行分析可知：

（1）道路擁堵的情況有一定的規(guī)律性，多在高峰時(shí)段出現(xiàn)，因有較高的機(jī)動(dòng)車出行率，導(dǎo)致道路容易有瞬間飽和的承載量出現(xiàn)；

（2）道路擁堵的情況有相對(duì)固定的位置，多在主干道或交叉口位置出現(xiàn)；

（3）交通擁堵的情況有較高的相似度。

為取得更為科學(xué)的疏導(dǎo)方案，必須分析其擁堵的原因和具體的疏導(dǎo)方案，以形成兩者相互對(duì)應(yīng)的關(guān)系，提供可行性方向給后期交通擁堵疏導(dǎo)決策者。

2 道路擁堵原因

當(dāng)前，關(guān)于交通擁堵產(chǎn)生的原因并沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)答案，基本都是基于各國(guó)自身情況組成一套與本國(guó)實(shí)際相匹配的擁堵案例。因此，要想得出合理可靠的疏導(dǎo)方案，用最短時(shí)間發(fā)現(xiàn)并解決擁堵情況，杜絕其所帶來(lái)的安全隱患，就必須對(duì)其擁堵原因進(jìn)行分析。

交通擁堵的原因多種多樣，但基本上可以概括為道路車輛容量小于瞬間承載的車輛數(shù)，出現(xiàn)交通出口容量和車輛通行量不相符的情況，使得道路交通局部出現(xiàn)通行能力惡化的現(xiàn)象，換言之，導(dǎo)致交通擁堵的原因可分為兩大類：突發(fā)性和常發(fā)性[1]。

常發(fā)性的交通擁堵具有一定的規(guī)律，如上班高峰期時(shí)，往往在相對(duì)固定的主路口會(huì)產(chǎn)生擁堵，產(chǎn)生這種情況的原因在于擁堵的路口出現(xiàn)超標(biāo)的車輛容量或所設(shè)計(jì)的道路存在缺陷[2]。

在圖1所示的擁堵曲線中，表示路段通行量與時(shí)間的關(guān)系，即正常通行所需的時(shí)間，表示車輛累計(jì)與時(shí)間的關(guān)系，即完成所積累的車輛數(shù)所需要的時(shí)間。若以S代表交通需求量，以P代表交通容量，則正常通行時(shí)為S≤P，擁堵時(shí)為S＞P，圖1中的擁堵時(shí)間開(kāi)始于時(shí)刻，此時(shí)有S＞P，且擁堵最嚴(yán)重的點(diǎn)為，此時(shí)S=P，之后開(kāi)始出現(xiàn)S＜P的情況，即此時(shí)道路逐漸暢通，并在開(kāi)始正常通行，路段通行能力得到有效恢復(fù)。

圖1 車輛容量超標(biāo)造成的擁堵曲線

突發(fā)性擁堵沒(méi)有可以遵守的規(guī)律，常常會(huì)有不可預(yù)見(jiàn)的事故出現(xiàn)在某路口，導(dǎo)致交通出現(xiàn)擁堵。因該種情況缺乏規(guī)律性，因此難以預(yù)見(jiàn)，并且該種擁堵情況出現(xiàn)之后，必須基于現(xiàn)場(chǎng)情況及時(shí)進(jìn)行修正，爭(zhēng)取在最短的時(shí)間內(nèi)疏導(dǎo)擁堵的交通，確保路段通行能力得到恢復(fù)。一般以交通流動(dòng)態(tài)變化曲線分析該種擁堵。具體如圖2所示。

圖2 突發(fā)性擁堵的車輛通行曲線

圖2中，表示車輛在正常通行時(shí)的流量，此時(shí)有最大的車流量；表示該路段在發(fā)生突發(fā)性事故后的車流量；表示在疏導(dǎo)完擁堵之后通行能力的變化；表示處理完事故并修正原有通行流量后的新通行流量。從圖中可以看出，正常通行時(shí)路段的車流量與路段最大容量相比較小；事故出現(xiàn)之后的時(shí)間模塊分為三個(gè)部分，分別是檢測(cè)時(shí)間、反應(yīng)時(shí)間以及處理時(shí)間；表示處理完事故之后的環(huán)節(jié)，此時(shí)有最大的擁堵量，該點(diǎn)過(guò)后路段通行性能逐漸回升；路段在出現(xiàn)交通事故后可能會(huì)有非正常擁堵出現(xiàn)，因此可能會(huì)對(duì)通行流量進(jìn)行修正，使其形成新的平衡。

不管是何種原因?qū)е碌慕煌〒矶拢谶M(jìn)行交通疏導(dǎo)時(shí)還是需要根據(jù)常發(fā)性以及突發(fā)性兩種情況進(jìn)行解決。

3 交通擁堵疏導(dǎo)決策方案的分類

無(wú)論是何種疏導(dǎo)交通擁堵的方案，其目的都是采用最短時(shí)間疏導(dǎo)完堵塞的交通，確保路段正常通行能力。在交通擁堵疏導(dǎo)系統(tǒng)中，不同的疏導(dǎo)方案有各自的特點(diǎn)，主要包括決策的多樣化類型等。因?yàn)榻煌〒矶聦儆谙嗷ス芾砗椭萍s的情況，因此需基于不同行為特點(diǎn)處理交通擁堵情況[3]，具體可采用如下幾種方式：

（1）預(yù)先控制

該種控制情況是面向部分可以預(yù)見(jiàn)的事件提前進(jìn)行部署，如維修道路、開(kāi)展活動(dòng)等。該種擁堵情況屬于事先可知，可結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)情況預(yù)先采用分流等方式疏導(dǎo)封閉路段的交通，避免有擁堵等情況出現(xiàn)。

（2）不可預(yù)見(jiàn)控制

該種情況屬于突發(fā)事故，如交通事故等，事件具有突發(fā)性。若是在主干路等位置發(fā)生，則在短時(shí)間內(nèi)降低路段的通行性能，若無(wú)法及時(shí)進(jìn)行處理，則會(huì)對(duì)周邊路段的通行性能造成一定的影響。

（3）誘導(dǎo)控制

該種情況主要面向有著嚴(yán)重?fù)矶碌慕煌ㄇ闆r，多通過(guò)分析車流的方式及時(shí)對(duì)車流進(jìn)行分流，并及時(shí)發(fā)布誘導(dǎo)信息，讓駕駛者可以提前了解具體情況做出繞行選擇，避免后續(xù)出現(xiàn)擁堵。

（4）強(qiáng)制管制

該種方案為最高級(jí)別的情況，一般通過(guò)相關(guān)強(qiáng)制措施避免擁堵路段有其他車輛進(jìn)入。

上述控制措施及原因和道路擁堵程度的聯(lián)系如圖3所示。

圖3 控制策略與擁堵原因和擁堵程度的關(guān)系圖

當(dāng)出現(xiàn)交通擁堵時(shí)，可基于原因與范圍選取相關(guān)控制策略疏導(dǎo)交通。上述對(duì)擁堵疏導(dǎo)方案的分類是基于交通擁堵控制方式的角度上所進(jìn)行的，若擁堵升級(jí)將會(huì)改變控制方式，策略又可基于擁堵決策數(shù)據(jù)類型進(jìn)行分類：

（1）非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，該種決策方案多在無(wú)規(guī)律可循的實(shí)際交通中應(yīng)用，對(duì)于交通擁堵的實(shí)際情況無(wú)法采用相關(guān)的數(shù)學(xué)模型或算法做出定性或定量的研究，多基于管理者經(jīng)驗(yàn)疏導(dǎo)交通擁堵；

（2）結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，該種方案多在已有固定擁堵模式的路段采用，可基于現(xiàn)有的數(shù)學(xué)模型分析擁堵情況，從理論上得到交通疏導(dǎo)的最佳方案；

（3）半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，該種方案結(jié)合了上述兩種其他方案的特點(diǎn)，規(guī)則化處理部分?jǐn)?shù)據(jù)，另一部分則基于現(xiàn)場(chǎng)分析得到，兩者間的組合使疏導(dǎo)方案更為完整。

4 基于CBR的交通擁堵疏導(dǎo)決策支持系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)

在決策支持系統(tǒng)中，其實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵技術(shù)在于案例推理的完整模型和案例檢索機(jī)制。

4.1 案例推理模型

在求解復(fù)雜問(wèn)題時(shí)本質(zhì)上為知識(shí)學(xué)習(xí)的過(guò)程。因主觀局限性的存在，人們?cè)诿鎸?duì)新問(wèn)題或再次出現(xiàn)的舊問(wèn)題時(shí)，因缺乏成功經(jīng)驗(yàn)往往難以在短時(shí)間內(nèi)得出解決措施，導(dǎo)致不能及時(shí)求解問(wèn)題或無(wú)法求解問(wèn)題。此時(shí)人們應(yīng)以該領(lǐng)域的舊案例為指導(dǎo)，從環(huán)境的角度出發(fā)進(jìn)行求解，消除相關(guān)干擾數(shù)據(jù)，并在決策中反饋相關(guān)的正確知識(shí)，最終取得滿意的答案。案例推理模型是該過(guò)程必備的因素。

首先需要分解繼續(xù)解決的問(wèn)題，確定問(wèn)題領(lǐng)域，明確問(wèn)題特征值。此外，還需進(jìn)行關(guān)鍵的一步操作，即對(duì)特征值權(quán)重進(jìn)行設(shè)定，因?yàn)樵诖_定了特征值的基礎(chǔ)上所設(shè)置的值并不合適，則會(huì)使結(jié)果有所不同，對(duì)解決問(wèn)題的方案造成直接的影響；基于所設(shè)定的特征值通過(guò)案例推理機(jī)制對(duì)案例庫(kù)的源案例進(jìn)行檢索，得到求解問(wèn)題的初始值，若用戶所設(shè)定的閾值未有相關(guān)案例匹配，則視作無(wú)效匹配，此時(shí)需在舊案例的檢索過(guò)程中找出與其最為相似的案例進(jìn)行修正并補(bǔ)充知識(shí)，重復(fù)此流程并得出最后滿意的答案。具體如圖4所示。

圖4 案例推理模型

在交通擁堵疏導(dǎo)決策支持系統(tǒng)中，做出決策的過(guò)程是管理者、駕駛員及相關(guān)交通人員的動(dòng)態(tài)博弈過(guò)程，管理者在此過(guò)程中期望通過(guò)最短而優(yōu)的行程實(shí)現(xiàn)自身目的，其位于整個(gè)交通動(dòng)態(tài)分布情況下做出的考慮，使交通保持在相對(duì)平衡的狀態(tài)。管理者決定了從整體角度讓交通擁堵疏導(dǎo)決策系統(tǒng)做出決策。其系統(tǒng)決策流程如下。

在該系統(tǒng)中，首先需判定城市路網(wǎng)交通中是否出現(xiàn)擁堵，在擁堵出現(xiàn)時(shí)，系統(tǒng)會(huì)對(duì)交通擁堵地點(diǎn)的特征屬性進(jìn)行提取和優(yōu)化，如擁堵程度、原因、范圍和天氣等，以便于下一步?jīng)Q策支持系統(tǒng)案例中的檢索。決策支持系統(tǒng)會(huì)從案例庫(kù)中進(jìn)行檢索，包括領(lǐng)域知識(shí)和疏導(dǎo)策略，來(lái)確定是否有匹配的案例。若案例不匹配則重新回到特征屬性提取和優(yōu)化的步驟進(jìn)行重新提取和優(yōu)化，若檢索到與其匹配的案例時(shí)，即會(huì)通過(guò)案例推理得出交通擁堵疏導(dǎo)策略，通過(guò)對(duì)所得策略的評(píng)價(jià)，確定其是否成功疏導(dǎo)，若該策略可以成功疏導(dǎo)則可形成疏導(dǎo)方案，否則就會(huì)回到?jīng)Q策支持系統(tǒng)中重新進(jìn)行案例檢索。

4.2 特征屬性的權(quán)重設(shè)置方案

求解問(wèn)題的關(guān)鍵在于案例檢索方法是否合理，在不同領(lǐng)域和不同案例的表現(xiàn)形式中所對(duì)應(yīng)的檢索計(jì)算方法也有所不同，但本質(zhì)上是計(jì)算案例的相似度，其方法主要是采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。基于本文所探討的交通擁堵疏導(dǎo)方案，由于探討的疏導(dǎo)解決方案主要是面向文本類型，并以此進(jìn)行系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，所以在對(duì)計(jì)算機(jī)的多種方法進(jìn)行類比之后將計(jì)算方法確定為基于聚類分析的方法，原因在于案例庫(kù)中有多樣復(fù)雜的案例。在聚類所有案例時(shí)，可以基于所需的問(wèn)題趨向，縮小待檢索案例范圍，盡可能縮短檢索時(shí)間，使檢索效率得到有效提高[4]。而在計(jì)算相似度時(shí)舍棄了根據(jù)距離做出判定的傳統(tǒng)方式，轉(zhuǎn)而采用余弦定理計(jì)算相似度。以向量形式表示所有案例，對(duì)其和所需解決問(wèn)題的夾角進(jìn)行計(jì)算，案例相似度可通過(guò)所求得的夾角大小進(jìn)行判斷，以取得更優(yōu)效果。綜上分析，其關(guān)鍵技術(shù)如圖5所示。

圖5 系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)

5 結(jié)論

通過(guò)分析交通擁堵疏導(dǎo)決策，得出如下結(jié)論：

（1）研究分析某市交通狀況，探討交通擁堵特點(diǎn)及原因，得出交通擁堵原因和提出疏導(dǎo)對(duì)策；

（2）研究交通擁堵情況，分析得到擁堵產(chǎn)生的原因，具體可劃分為常發(fā)性和突發(fā)性；

（3）研究交通擁堵決策支持技術(shù)，建立相應(yīng)的案例推理模型；基于所研究的案例推理模型，提出其所需相應(yīng)的關(guān)鍵技術(shù)。