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題，各城市交管部門紛紛建立起交通監(jiān)控管理平臺，以實現(xiàn)對相關(guān)交通信息的采集、整理及分析，以此形成相關(guān)案例庫，當(dāng)?shù)缆分谐霈F(xiàn)新的擁堵時，通過查找案例庫的方式，可在最短時間內(nèi)根據(jù)以往經(jīng)驗處理好眼前交通擁堵問題，即通過案例推理的方式解決交通擁堵問題。案例推理技術(shù)（CBR）作為一項新技術(shù)，在決策支持技術(shù)的研究仍較少，且多從預(yù)測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)擁堵時急需進行疏導(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)決策支持是一項非常有意義的嘗試。

1 工程概況

某市三年內(nèi)的機動車保有量約有10.5%的年增長量，在一定程度上對道路通行產(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，因此對主干道有過大的壓力，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。實地調(diào)研該地某幾個主要路段，結(jié)合交管部門的實時數(shù)據(jù)可知，該市有較為規(guī)律的交通擁堵時間，多在下班高峰期產(chǎn)生擁堵。對比不同時間段主要路段的通行狀況，可知其擁堵情況多出現(xiàn)在特定時間段內(nèi)，基于飽和度對主要路段交通通行能力進行對比。其中，飽和度計算公式如下：

式中：

V-實際通行量；

C-可供通行的最大行車量；

根據(jù)當(dāng)前國內(nèi)對交通飽和度的相關(guān)規(guī)定，以四個等級劃分道路通行能力。具體如表1所示。

表1 道路通行能力

對比實地調(diào)查結(jié)果可知，在高峰時段有較高的擁堵頻率，車輛的行駛速度較慢。且在高峰時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，多在高峰時段出現(xiàn)，因有較高的機動車出行率，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)生的原因并沒有標(biāo)準(zhǔn)答案，基本都是基于各國自身情況組成一套與本國實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，用最短時間發(fā)現(xiàn)并解決擁堵情況，杜絕其所帶來的安全隱患，就必須對其擁堵原因進行分析。

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，往往在相對固定的主路口會產(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間的關(guān)系，即正常通行所需的時間，表示車輛累計與時間的關(guān)系，即完成所積累的車輛數(shù)所需要的時間。若以S代表交通需求量，以P代表交通容量，則正常通行時為S≤P，擁堵時為S＞P，圖1中的擁堵時間開始于時刻，此時有S＞P，且擁堵最嚴(yán)重的點為，此時S=P，之后開始出現(xiàn)S＜P的情況，即此時道路逐漸暢通，并在開始正常通行，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)性擁堵沒有可以遵守的規(guī)律，常常會有不可預(yù)見的事故出現(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，并且該種擁堵情況出現(xiàn)之后，必須基于現(xiàn)場情況及時進行修正，爭取在最短的時間內(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的流量，此時有最大的車流量；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，正常通行時路段的車流量與路段最大容量相比較?。皇鹿食霈F(xiàn)之后的時間模塊分為三個部分，分別是檢測時間、反應(yīng)時間以及處理時間；表示處理完事故之后的環(huán)節(jié)，此時有最大的擁堵量，該點過后路段通行性能逐漸回升；路段在出現(xiàn)交通事故后可能會有非正常擁堵出現(xiàn)，因此可能會對通行流量進行修正，使其形成新的平衡。

不管是何種原因?qū)е碌慕煌〒矶?，在進行交通疏導(dǎo)時還是需要根據(jù)常發(fā)性以及突發(fā)性兩種情況進行解決。

3 交通擁堵疏導(dǎo)決策方案的分類

無論是何種疏導(dǎo)交通擁堵的方案，其目的都是采用最短時間疏導(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，主要包括決策的多樣化類型等。因為交通擁堵屬于相互管理和制約的情況，因此需基于不同行為特點處理交通擁堵情況[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)見的事件提前進行部署，如維修道路、開展活動等。該種擁堵情況屬于事先可知，可結(jié)合現(xiàn)場情況預(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，則在短時間內(nèi)降低路段的通行性能，若無法及時進行處理，則會對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，多通過分析車流的方式及時對車流進行分流，并及時發(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）強制管制

該種方案為最高級別的情況，一般通過相關(guān)強制措施避免擁堵路段有其他車輛進入。

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，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行的，若擁堵升級將會改變控制方式，策略又可基于擁堵決策數(shù)據(jù)類型進行分類：

（1）非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，該種決策方案多在無規(guī)律可循的實際交通中應(yīng)用，對于交通擁堵的實際情況無法采用相關(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，規(guī)則化處理部分?jǐn)?shù)據(jù)，另一部分則基于現(xiàn)場分析得到，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制。

4.1 案例推理模型

在求解復(fù)雜問題時本質(zhì)上為知識學(xué)習(xí)的過程。因主觀局限性的存在，人們在面對新問題或再次出現(xiàn)的舊問題時，因缺乏成功經(jīng)驗往往難以在短時間內(nèi)得出解決措施，導(dǎo)致不能及時求解問題或無法求解問題。此時人們應(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，最終取得滿意的答案。案例推理模型是該過程必備的因素。

首先需要分解繼續(xù)解決的問題，確定問題領(lǐng)域，明確問題特征值。此外，還需進行關(guān)鍵的一步操作，即對特征值權(quán)重進行設(shè)定，因為在確定了特征值的基礎(chǔ)上所設(shè)置的值并不合適，則會使結(jié)果有所不同，對解決問題的方案造成直接的影響；基于所設(shè)定的特征值通過案例推理機制對案例庫的源案例進行檢索，得到求解問題的初始值，若用戶所設(shè)定的閾值未有相關(guān)案例匹配，則視作無效匹配，此時需在舊案例的檢索過程中找出與其最為相似的案例進行修正并補充知識，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，做出決策的過程是管理者、駕駛員及相關(guān)交通人員的動態(tài)博弈過程，管理者在此過程中期望通過最短而優(yōu)的行程實現(xiàn)自身目的，其位于整個交通動態(tài)分布情況下做出的考慮，使交通保持在相對平衡的狀態(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，系統(tǒng)會對交通擁堵地點的特征屬性進行提取和優(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)會從案例庫中進行檢索，包括領(lǐng)域知識和疏導(dǎo)策略，來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)化的步驟進行重新提取和優(yōu)化，若檢索到與其匹配的案例時，即會通過案例推理得出交通擁堵疏導(dǎo)策略，通過對所得策略的評價，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，否則就會回到?jīng)Q策支持系統(tǒng)中重新進行案例檢索。

4.2 特征屬性的權(quán)重設(shè)置方案

求解問題的關(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)形式中所對應(yīng)的檢索計算方法也有所不同，但本質(zhì)上是計算案例的相似度，其方法主要是采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)?；诒疚乃接懙慕煌〒矶率鑼?dǎo)方案，由于探討的疏導(dǎo)解決方案主要是面向文本類型，并以此進行系統(tǒng)的設(shè)計，所以在對計算機的多種方法進行類比之后將計算方法確定為基于聚類分析的方法，原因在于案例庫中有多樣復(fù)雜的案例。在聚類所有案例時，可以基于所需的問題趨向，縮小待檢索案例范圍，盡可能縮短檢索時間，使檢索效率得到有效提高[4]。而在計算相似度時舍棄了根據(jù)距離做出判定的傳統(tǒng)方式，轉(zhuǎn)而采用余弦定理計算相似度。以向量形式表示所有案例，對其和所需解決問題的夾角進行計算，案例相似度可通過所求得的夾角大小進行判斷，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，探討交通擁堵特點及原因，得出交通擁堵原因和提出疏導(dǎo)對策；

（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)。