TRANBBS城市路网路线诱导系统TRANBBS交通流优化策略
一、前言
目前的城市交通拥挤，在很大程度上是因为由于缺乏有关信息和引导，驾驶员不能合理选择路线，从而造成交通量在道路网上分布不均衡造成的。路线诱导系统（Route Guidance System）通过推荐行驶路线来帮助驾驶员选择路线，以充分利用现存的道路网络、有效地缓解交通拥挤。1967年，美国运输部公共道路局就开始研制开发电子路线诱导系统ERGS，以向驾驶员提供最优路线。80年代，美国、日本和德国开始大规模地进行路线诱导系统的研究开发，以此带动了整个ITS领域的研究和开发。目前RGS已集成入各国／地区组织的ITS计划中。随着相关TRANBBS技术的成熟和系统的实用化，路线诱导将在未来的交通管理中扮演重要角色。
路线诱导是通过向驾驶员提供最优路线的形式求得路网交通流优化的措施，实质上是实现路网交通流的再分配。因此，选择合理可行的诱导目标、确定即以何种交通流优化模式来实施诱导是十分重要的。诱导目标是诱导策略（Strategy）的首要因素，决定着诱导系统的模型方法体系，是诱导系统研究的重要内容。诱导效益从根本上取决于诱导目标，诱导目标必须以诱导效益为制定依据。本文对选取交通流优化模式对于诱导的意义，优化模型的确定方法及诱导目标策略进行了论述。
二、路线诱导策略与交通流优化目标
诱导策略是诱导系统的核心思想，它确定向用户提供什么样的路线、如何来对车辆诱导的问题，决定整个系统的运行目标和机制，以及对系统软硬件构成的要求，是确定系统其他因素的基础。诱导策略的要素包括诱导目标、诱导变量和路线寻找方法。诱导目标指进行诱导所要达到的最优目标，是制定诱导策略的出发点。诱导因素指的是诱导策略中寻找最优路线的依据。如果将诱导与一个优化过程相对应，则诱导目标、诱导变量和路线寻找方法分别对应着优化过程的目标函数、优化变量和优化算法。其中，诱导目标是最基本的要素（杨&曾，1999）。
诱导策略取决于管理者的要求、用户的特征和实施条件。诱导策略的确定是综合各种因素的结果，即：是在满足管理者的要求和用户需求下，依照用户特性，在保证实施可行性的范围内进行。路线诱导是通过调整驾驶员的行驶路线，使得路网交通流分配达到所希望的状态。对于管理者来说，最关心的问题是：路线诱导与信息提供能否一定有利于缓解交通拥挤，是否能使路网交通状态达到满意的状态？诱导用户则希望诱导信息能帮助自己选择一条最满意的路线。而可行的诱导策略，应在系统利益和用户利益间寻找一种平衡。推荐路线一方面应保证用户的应获利益，另一方面要不对系统利益造成不能容许的损害。具体地说就是：在向用户推荐路线时上述两类路线都应当避免。合理诱导目标－－交通流优化模式的确定对于解决这一问题具有重要意义。
三、拥挤条件下城市路网诱导的优化目标
在传统的交通分配的两种模式：系统最优（System Optimum，SO）和用户最优（User Optimum，UO）中，通常认为交通管理者期望实现系统最优，而用户最优更易为用户所接受。在用于诱导时，两者的缺点也是很明显的，SO策略可能向用户推荐行程时间过长的路线，而UO策略可能将用户诱导到行程时间短但拥挤严重的路线上，从而大大增加其它用户的行程时间，使系统效益受损。
以传统的平衡分配原理为基础，通过费用函数的变换，可以导出基于延误的两类平衡分配原则。与SO和UO类似，可将其称为SDO（System Delay Optimum）和UDO（User Delay Optimum），统称延误平衡模式。与此对应，将传统基于行程时间的分配模式称为行程时间平衡模式。有关于几种平衡模式的比较分析可参见（曾，2000）。这里我们只给出两个基本的结论：
1.延误平衡模式分配得到的系统总延误小于行程时间平衡模式
2.在拥挤条件下，延误平衡模式分配得到的系统总行程时间在SO和UO分配的系统之间延误模式对应于通行能力最大化的配流目的，与交通控制系统的延误最小目标相一致，有利于实现诱导系统与控制系统的集成。研究表明，在拥挤条件下路线行程时间中延误占较大比例，城市路网中路线间行程时间差别往往取决于延误大小，使用延误分配模式优化路网交通流，由于以延误最小为优化目标，较传统的系统最优和用户最优模式，能更有效地减少交叉口拥挤。从系统总行程时间来考察也具有一定的优势。几种分配模式的费用比较见图1、1.1。
值得注意的是，延误模式并不能消除对用户不利的影响，即不能避免推荐绕行距离过长的路线。但从城市路网的特点来看，由于路网密度大、替换路线多，寻找合适距离的绕行路线是比较可行的。在上述的UDE、SDO和SO分配模式中，可以使用容许行程时间比来对推荐路线进行约束。容许行程时间比定义为：用户对推荐路线的容许行程时间与最短路线行程时间的比值。
容许行程时间比的意义在于保证路线的行程时间与用户期望的行程时间的差异保持在一个可接受水平上。通过调整容许行程时间比的取值，可以使优化目标在和UDE－SDO－SO－UE间移动。不管使用UDE、SDO和SO中哪一种分配模式，当容许行程时间比为1时，所得分配结果与UE相同。在图1中，以两条路线为例，给出了形象的解释（曾，2000）。
基于延误模式还可以得出城市路网诱导的两个原则：
1.逐步分流原则
考虑城市路网密度大、可替换路线多的特点，确定交通的转移原则：以相邻路线逐步转移交通量，实现从拥挤路线到非拥挤路线的交通分流。此原则的一个重要目的是从动态路线调整方面考虑用户对绕行距离－行程时间的要求。
2.多路线诱导原则
多路径诱导要求以多条合理路线作为向用户推荐的路线，而不仅是传统的最短（快）路。按照前述的诱导原则，合理路线可定义为路线上（主要指沿线交叉口）没有严重的拥挤、对驾驶员来说行程时间是可接受的路线。合理路线是近最优路线集，应满足如下条件：驾驶员在其中选择哪一条，对网络上交通均衡分布产生的影响均应在允许的范围内。
四、路线诱导宏观策略
路线诱导宏观策略是指随诱导系统市场化进程而相应地制定的诱导优化目标及相关方法的策略体系。如前所述，诱导优化目标的制定依据主要是诱导效益，包括系统效益和用户利益。诱导效益与路网形态、需求水平及其分布和诱导车辆比率等因素有关。在一定的路网形态和交通需求条件下，诱导车辆比率对诱导效益有决定性的作用。通常使用诱导系统的市场化水平（LMP：Level of Market Penetration）来分析诱导车辆比率。
诱导用户的利益可分为直接利益和间接利益两部分考察，直接利益是当前诱导率条件下用户因使用诱导系统而获得的利益，表现为拥有诱导设备与无诱导设备时的利益差；间接利益是因诱导而使路网状态优化后的利益，这一利益是全体用户都可获得。单个用户在考虑是否购买诱导设备时，关心的是直接利益，即自己购买诱导设备可能为自己带来的利益。因此直接利益可以用来估计用户购买诱导设备的需求意向。
在诱导目标与诱导率的关系上有如
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下的结论：
1.诱导效益随诱导率升高，在诱导车辆比率达到一定比率时稳定在一个上界点。这一诱导车辆比率称为临界诱导率（如图3所示）。低诱导比率条件下诱导效益主要是直接效益，而高诱导比率条件下诱导效益则主要来自于间接效益。
2.在低诱导率条件或低需求水平下，各种优化模式差别很小，中诱导率条件下分配模式对系统总体利益和用户直接利益的影响较大基于上述结论可以确立基于诱导率的多阶段诱导策略目标，即针对随诱导系统的市场化的诱导率变化确定不同的诱导目标，目标调整的依据是管理者和要求和用户的需求：
1.诱导的优化目标应随诱导率进行调整，依据是管理者和要求和用户的需求以及两者在当前诱导率水平下的获利特点
2.在低诱导率条件或低需求水平下，应以保证用户利益为主
3.在中等诱导比率条件下，在追求系统效益的同时保证用户利益十分重要
五、结语
本文分析了不同交通流优化模式的系统效益和用户效益的差别，以及效益和诱导率的关系。研究目的主要是建立适应于不同诱导率下的诱导策略目标，作为诱导系统研究开发的理论基础之一。实用的路线诱导应以解决城市路网的拥挤问题为目标，充分考虑城市道路网络交通状况复杂多变的特点，制定实用、灵活的路线诱导目标策略。在此基础上，从数据采集、优化计算时间、与交通控制系统的集成等方面入手，以与实际相结合为建设原则，开发实用性强、效益好的诱导方法，应是我国诱导系统研究开发的基本方向。
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