CN114021295A - 一种基于分支定界法的多方式行车道精细化设置方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于分支定界法的多方式行车道精细化设置方法可以从城市多方式交通网络优化角度出发、考虑车道宽度在现有宽度约束下的最优组合，均衡私家车、公交车、非机动车等多种出行者出行权益的多方式道路空间分配，有效平衡城市多方式交通路权分配，提高城市道路空间利用效率，改善居民出行体验。

Description

一种基于分支定界法的多方式行车道精细化设置方法

技术领域

本发明属于道路空间优化技术领域，具体涉及一种基于分支定界法的多方式行车道精细化设置方法。

背景技术

城市道路空间是人移动和转换的载体空间，是决定城市人流、物流能否有效快速运输的重要基础设施。城市道路空间分配的具体体现形式为不同道路等级对应的道路横断面形式。道路横断面一般由机动车道、非机动车道、人行道、分车带、设施带和绿化带等组成，特殊断面还可包括应急车道、路肩和排水沟等。由于城市开发强度较高，现有城市道路两侧商业、居住等建筑物建设密集，城市道路的扩建往往不仅需要如房管处、管线迁改部、园林绿化等诸多部门配合审批，而且还要跟周边的商户住户进行沟通，这导致城市道路改扩建审批时间长且协调难度大，且有限的道路行车资源无法满足日益增长的交通需求，尤其是近年来中国城市中小汽车拥有量逐年上升，小汽车运输出行者而占道路面积大的特点进一步加剧了交通拥堵的情况。为了满足目前饱和的机动车出行需求，许多城市如西安、上海、杭州甚至压缩非机动车道路空间以为小汽车出行让路。这种“以车为本”道路空间分配方法不仅难以构建可持续发展的城市交通系统，同时一味让车辆而不是出行者优先也不利于出行公平、绿色低碳和社会和谐稳定。

为了能快速有效改善城市交通拥堵，提高城市道路交通系统的服务水平。许多城市如北京、上海陆续出台了公交车专用道设置地方规范，HOV(High-Occupancy VehicleLane)车道实施方案等以推进公交优先，让小汽车让道于公交车，保证城市中大量通勤需求能得到满足。公交车相比于小汽车是一种高效率的载运工具，单位面积下能承载更多的出行需求，实施公交优先的道路分配有利于缓解交通拥堵、减少污染排放、提高社会福利水平。同时，近年来围绕公交车专用道的专利也越来越多，如中国专利CN109903564B公开了一种设置公交专用道时段、路段选取的系统与方法，借助于公交班次流水及公交车辆的实时GPS数据，利用Fisher最优分割方法获得瓶颈时段与路段。中国专利CN111161536B则公开了一种全时共享公交专用道系统及方法，旨在利用公交专用道闲时，通过公交信号与路侧道钉指示装置互通信号，允许部分社会车辆驶入公交专用道，以提高道路空间使用效率。虽然设置公交专用道的方法能有效提高公交车的运行效率，但是并不能有效缓解交通拥堵。一是因为公交专用道往往需要更宽的道路条件，这导致公交专用道并不能保持一直连续的设置，这导致公交只能做到部分优先。二是在现有道路分配条件下，人们的出行观念很难由小汽车出行转变为公交车出行，因为公交运行效率不高如准时性差、舒适性低等导致使用公交出行的人不多，这将导致公交专用道没有充分得到利用，而小汽车因为缺少道路空间变得更加拥堵，同时，非机动车和行人由于路权不足而引发相互冲突，无法做到多种交通方式之间的路权平衡。三是目前没有研究成果从道路空间整体宽度的角度出发考虑在现有道路空间条件下不同方式行车道的宽度、数量重新组合，现有方法大多单纯将一条车道变为其他用途，不考虑调整车道宽度的精细化调整。四是现有的城市道路空间如公交专用道、HOV车道的分配方法，只从单一交通方式、单一线路甚至单一路段出发，而没有考虑多方式交通网络下的全局道路空间的优化配置。

多方式交通混合出行是我国城市交通出行的显著特点，小汽车、自行车、行人、公交车等都是城市居民出行的有效方式，不同出行主体都应享有使用城市道路出行的权利，不能厚此薄彼。在城市交通供需不平衡下，如何对路权进行科学有效的分配与管理是目前我国城市交通管理的当务之急。

发明内容

针对现有技术中的上述不足，本发明提供的基于分支定界法的多方式行车道精细化设置方法解决了现有道路空间优化技术存在的道路空间资源有限条件下公交专用道设置不连续、非机动车道挤占严重、行人与非机动车冲突、道路调整以车道为单位不考虑宽度的优化调整、仅通过单一目标单一路段单一方式来做道路路权分配而忽视全局网络多方式路权分配的问题。

为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：一种基于分支定界法的多方式行车道精细化设置方法，包括以下步骤：

S1、根据目标扩建区域的区域交通基本数据构建基于分支定界法的双层规划模型，包括上层规划模型和下层交通配流模型，所述上层规划模型提供多方式道路空间的规划方案，下层交通配流模型模拟得到实施上层规划模型的规划方案后的特征指标并根据其对基于上层模型得到的道路分配方案进行评价；

S2、基于所述评价结果对道路分配方案不断优化，得到最优道路分配方案并根据其对行车道进行精细化设置。

进一步地，所述步骤S1中的区域交通基本数据包括交通设施物理数据、交通管控数据以及交通需求数据。

进一步地，所述步骤S1中，构建双层规划模型的方法具体为：

A1、根据目标扩建区域的区域交通基本数据和当前道路分配方案构建下层交通配流模型，并对其进行多方式动态交通分配，进而获得分配结果及特征指标；所述特征指标用于评价道路分配方案的优化程度；

A2、基于分配结果，对区域内街道拥堵程度进行排序进而筛选出区域内的优先改造街道；

A3、结合优先改造街道的交通现状，采用道路空间组合枚举法构建上层规划模型；

A4、基于构建的上层规划模型，筛选出该街道的规划方案并生成新的道路分配方案。

进一步地，所述步骤A1具体为：

A11、根据目标扩建区域现状下各街道路段的各方式道路空间分配方案，结合区域交通基本数据，构建面向出行者的下层交通配流模型；

A12、以区域交通数据为依据，以用户均衡为优化目标，以出行者出行决策为变量，以公交线路的容量和换乘为约束，采用连续平均算法对下层交通配流模型进行多方式动态交通分配，获得分配结果及特征指标。

进一步地，所述步骤A11中的下层交通配流模型的目标函数为：

式中，k表示出行者选的出发时刻，od表示出发者的起终点，m表示出行者选择的出行方式，p表示出行者选择的出行路径，

表示选择出行路径p出发时刻k起终点od出行方式为m的出行者的出行时间，

表示在时刻k出行起终点为od的出行者中的最短路径用时，

为表示在时刻k出行起终点为od的出行者是否选择路径p。

进一步地，所述步骤A2中依次通过路段排序方法和街道筛选法筛选出区域内的优先改造街道；

其中，所述路段排序法基于获得的分配结果中出行者信息及各路段各车道信息，以多方式车辆数与道路通行能力的比值为依据进行路段拥堵程度排序；

所述街道筛选法根据目标扩建区域内所有路段拥挤程度排序结果进行拥挤程度评分，然后根据各街道所包含的各路段的评分结果进行街道拥堵程度排序，将最拥挤的街道作为优先改造街道。

进一步地，所述步骤A3具体为：

生成优先改造街道的多方式道路空间分配方案池，通过设定约束条件对所有组合方案进行枚举，基于其交通现状构建出包含所有组合方案的上层规划模型。

进一步地，所述步骤A3中，所述上层规划模型的目标函数为：

其中，k表示出行者选的出发时刻，od表示出发者的起终点，m表示出行者选择的出行方式，

表示路段a上出行者(k,od,m)的出行时间，

表示出行者(k,od,m)在交叉口j的延误时间，

表示出行者(k,od,m)在公交车站b的等车时间，

表示出行者(k,od,m)在公交车站b的停留时间，

表示出行者(k,od,m)使用小汽车时的寻找停车位时间。

进一步地，所述步骤S2具体为：

S21、基于新的道路分配方案，更新下层交通配流模型并进行多方式动态交通分配，获得分配结果及特征指标；

S22、基于特征指标，判断当前上层规划模型生成的新的道路分配方案是否优于前一道路分配方案，若是，则进入步骤S23，若否，则进入步骤S24；

S23、基于当前下层交通配流模型获得的分配结果，再次进行区域内街道拥挤程度排序，进而更新上层规划模型，并获得新的道路分配方案，进入步骤S25；

S24、根据当前街道拥挤程度排序结果筛选下一个优先改造街道，进而构建新的上层规划模型并获得新的道路分配方案，进入步骤S25；

S25、判断目标扩建区域是否无任何路段能生成新的道路分配方案或迭代次数是否已达到设定阈值且无更优道路分配方案，若是，则进入步骤S26，否则返回步骤S21；

S26、将当前道路分配方案作为最优道路分配方案进行行车道精细化设置。

进一步地，所述步骤S22中，当新的道路分配方案中设置有公交专用道时，则新的道路分配方案和前一道路分配方案中的优选方案满足：

当新的道路分配方案中不包含公交专用道是，则新的道路分配方案和前一道路分配方案中的优选方案满足：

式中，T(·)为道路分配方案对应的所有出行者的总出行时间，Schemeⁿ为第n次道路分配方案，∈为接收新的道路分配方案的阈值。

本发明的有益效果为：

(1)本发明采用基于分支定界法的双层规划模型进行多方式行车道精细化优化设计创新、科学和实用，该方克服了传统城市车道设计方法只考虑公交车专用道而忽视其他行车到影响的缺点，模型相比于传统方法，在优化角度上从路段单一方式公交专用道评价提升到区域网络多种方式行车道优化层面，在决策方法上从单一公交专用车道数变化转变为多车道及车道宽度组合变化，在影响分析上从单纯设置公交专用道优点转变为可考虑道路空间布局方案进行评价，避免了单一评价手段导致的局部最优。

(2)本发明采用的道路空间组合生成方法，结合了实际的施工精度、不同出行方式车道宽度的规范要求，将解空间由连续变为离散提高了算法效率。

(3)本发明采用的基于分支定界法的双层规划模型，在分支过程中加入了启发式原理的综合指标加快算法收敛速度，构建动态交通分配模型模拟多方式出行者的出现方式和路径选择有效评价方案的实施效果。

(4)本发明能够为城市交通管理者提供科学有效的精细化配置道路空间的方法，避免单一设置公交专用道而不考虑其他方式影响造成道路空间资源浪费和不合理，从网络总体效率上提高总体城市道路交通系统的通行效率和道路空间资源的利用率，节约区域全体出行者的总出行时间，同时保证各交通方式能保有充分合理的路权，利于交通出行权利的公平分配，减少设置专业车道带来的负面影响。

附图说明

图1为本发明的基于分支定界法的多方式行车道精细化设置方法流程图。

图2为本发明中的某网络道路空间现状方案示意图。

图3为本发明中的下层模型计算结果图。

图4为本发明中的各道路拥挤排序结果图。

图5为本发明中的某网络道路空间优化方案示意图。

具体实施方式

下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。

实施例1：

如图1所示，本实施例中的基于分支定界法的多方式行车道精细化设置方法，包括以下步骤：

S1、根据目标扩建区域的区域交通基本数据构建基于分支定界法的双层规划模型，包括上层规划模型和下层交通配流模型，所述上层规划模型提供多方式道路空间的规划方案，下层交通配流模型模拟得到实施上层规划模型的规划方案后的特征指标并根据其对基于上层模型得到的道路分配方案进行评价；

S2、基于所述评价结果对道路分配方案不断优化，得到最优道路分配方案并根据其对行车道进行精细化设置。

本发明实施例通过构建基于分支定界法的双层规划模型实现交通管理者和交通出行者在多方式道路空间分配中的最优目标，上层规划模型通过提供不同道路空间的规划方案来最小化交通网络全局出行者的总出行时间，下层交通配流模型通过模拟多方式出行者的出行行为，从而得到未来方案实施后的特征指标来对上层规划模型提供的方案进行评价；本实施例中的方法可以从城市多方式交通网络优化角度出发、考虑车道宽度在现有宽度约束下的最优组合，均衡私家车、公交车、非机动车等多种出行者出行权益的多方式道路空间分配，有效平衡城市多方式交通路权分配，提高城市道路空间利用效率，改善居民出行体验的方法。

实施例2：

本实施例是针对实施例1中的步骤S1的进一步扩展；

本实施例步骤S1中的区域交通基本数据包括交通设施物理数据、交通管控数据以及交通需求数据；其中，交通设施物理数据包括各街道所包含路段的双向总宽度，车道、绿化带、路肩等宽度，路段长度，车道属性如HOV车道、公交专用道、间歇公交专用道等；交通管理数据包括各个时段的交叉口信号周期、相位、车道通行管制措施，停车收费，车道及车型限速，车型限速措施，各功能车道的最低宽度要求，一般车道宽度的施划精度，标准车道的小时通行能力等；交通需求数据包括区域内交通出行者的出发地至目的地高峰(如早高峰7:00-8:00)、临峰(如15:00-16:00)以及平峰(如10：00-11:00)的出行量、出行者出行偏好方式如私家车、公交车等，小汽车出行者平均寻找车位时间，公交车、小汽车平均载客人数，公交线路布局与运营指标如发车频率、票价，公交车转化小汽车系数等。

基于上述区域交通基本数据，本实施例中调查采集的数据包括交通平峰、临峰以及高峰时间区域内出行者的出行方式选择以及出行OD信息，区域内各条街道各路段现有总道路宽度、车道类型、组合类型、组合形式以及路段长度，区域内各交叉口的信号配时方案，区域内公交线路的布局、运行参数以及区域内交通管理与政策措施等。

本发明实施例步骤S1中双层规划模型的构建过程如下：

A1、根据目标扩建区域的区域交通基本数据和当前道路分配方案构建下层交通配流模型，并对其进行多方式动态交通分配，进而获得分配结果及特征指标；所述特征指标用于评价道路分配方案的优化程度；

A2、基于分配结果，对区域内街道拥堵程度进行排序进而筛选出区域内的优先改造街道；

A3、结合优先改造街道的交通现状，采用道路空间组合枚举法构建上层规划模型；

A4、基于构建的上层规划模型，筛选出该街道的规划方案并生成新的道路分配方案。

本实施例的步骤A1具体为：

A11、根据目标扩建区域现状下各街道路段的各方式道路空间分配方案，结合区域交通基本数据，构建面向出行者的下层交通配流模型；

A12、以区域交通数据为依据，以用户均衡为优化目标，以出行者出行决策为变量，以公交线路的容量和换乘为约束，采用连续平均算法对下层交通配流模型进行多方式动态交通分配，获得分配结果及特征指标。

在本实施例的步骤A11中，根据目标扩建区域现状下各街道路段的个方式道路空间分配方案，结合出行需求矩阵，建立面向出行者的下层交通配流模型，该模型假设所有出行者对路网上的交通信息能完全准确获知，摒弃完全按照个人出行时间最短进行出行方式以及出行路径的选择。遵循Wardrop第一原则，即认为该区域网络上的所有使用的路线都不大于没有被使用的路线的费用。满足该原理的模型为用户最优的平衡交通配流模型，其目标函数计算公式为：

式中，k表示出行者选的出发时刻，od表示出发者的起终点，m表示出行者选择的出行方式，p表示出行者选择的出行路径，

表示选择出行路径p出发时刻k起终点od出行方式为m的出行者的出行时间，

表示在时刻k出行起终点为od的出行者中的最短路径用时，

为表示在时刻k出行起终点为od的出行者是否选择路径p。

在本实施例的步骤A12中，多方式动态交通分配的方法用于评价区域提供的各路段道路空间分配方案，以区域交通数据为依据，以Wardrop第一原则(即用户均衡)为优化目标，以出行者出行决策为变量，即考虑多方式出行者的路段阻抗，其中机动车出行阻抗可由美国联邦公路局开发的BRP函数计算得到，非机动车出行阻抗模型可由Log-normal和Weibull模型计算得到，考虑交叉口的信号延误，该延误可由出行者达到交叉口时间、排队时间以及该交叉口对应相位的绿灯时间窗计算确定；在该分配方法中，考虑考虑公交线路的容量约束和换乘约束，交通分配的迭代算法采用连续平均算法(MSA)框架，可实现快速有效求解。

本实施例中的上述分配过程具体如下：

构建完目标函数后，计算各方式出行者的出行时间组成，对于公交出行者而言其出行时间包含路段出行时间、交叉口等待时间、中间车站停留时间、车站上下车时间、上车车站等车时间。对于小汽车出行者而言其出行时间不包括车站等待时间和停留时间，除已有的路段行驶时间和交叉口停留时间外还包括停车位寻找时间，其中，各方式的路段行驶时间的计算方法，参考BPR方式，具体计算方法如下：

其中，

表示方式m路段a的路段通过时间，

表示方式m路段a的自由流通过时间，

表示方式m在路段a的总标准小汽车辆数，

表示方式m在路段a的通行能力，α,β分别为BPR方程的参数。

表示自行车在路段a的出行时间，L_a表示路段a的长度，

表示路段a的自行车速度，w_a,bike表示路段a的自行车道宽度，q_a,bike表示路段a的自行车辆数，p_a,lbike表示路段a的轻型电动自行车比例，p_a,mbike表示路段a的摩托电动车比例。

进一步地，设置最短路径的换乘次数约束和公交线路的容量限制约束，保证路径生成符合实际出行者的选择，计算公式如下：

其中，

表示出行者(k,od,m)是否在公交车站b上车，如果是则为1，否则为0；

表示出行者(k,od,m)在公交车站b是否在车上，如果是则为1，否则为0；S_bus表示区域内所有公交站点的集合；Cap_m表示出行方式m对应的单位车辆的允许最大核载人数。

一般地，交通网络配流模型需满足流量守恒原则，既保证所有使用的路径的总流量与该区域总的交通需求量相等；同时，所有被使用的路径应为该路径对应OD所有路径集中的最短路径，计算方式如下：

其中，

表示出行者(k,od,m)是否使用路径p，如果是则为1，否则为0；Q表示区域内总的出行需求数。

在本实施例中，上述模型构建后，可由编程语言Python 3.8与交通仿真软件Aimsun进行二次开发，调用动态交通分配模块与MSA算法进行快速有效求解。

在本实施例的步骤A12中，多方式动态交通分配结果包括各路段各车道的交通使用人数、各出行者的延误时间分布、公交路线以及小汽车的载客人数、出行速度、行车延误以及行驶距离等数据。

在本实施例中的步骤A12中，用于评价道路分配方案的优化程度的特征指标包括所有出行者的总出行时间、各类型出行延误、平均出行速度等。

在本实施例的步骤A2依次通过路段排序方法和街道筛选法筛选出区域内的优先改造街道；其中，所述路段排序法基于获得的出行者信息及各路段各车道信息，以多方式车辆数与道路通行能力的比值为依据进行路段拥堵程度排序，其中，采用的多方式车辆数由多方式出行人数根据对应方式的平均载客人数计算得到，用于确定通行能力的多参数折算包括车道宽度、车道位置、车道类型等，可参照美国通行能力手册(HCM)2010方法进行计算；所述街道筛选法根据目标扩建区域内所有路段拥挤程度排序结果进行拥挤程度评分，然后根据各街道所包含的各路段的评分结果进行街道拥堵程度排序，将最拥挤的街道作为优先改造街道。

在本实施例的步骤A2中，为提高分支定界法的速度和准确性，本实施例中对区域内的街道所包含的各路段，使用人数、路段通行能力、车辆转化系数构建综合指标进行排序，进而确定出优先改造街道，该综合指标计算方式如下：

式中，其中，

表示路段a方式m的评价指标，

表示路段a方式m的车辆数，

表示路段a方式m的通行能力。该指标越高说明，对应方式所在路段越拥挤，道路空间改造的优先级将越高。

在本发明实施例的步骤A2中，根据各路段拥挤的排序结果，筛选出最拥挤的街道，作为优先改造街道，各街道的拥挤程度可由街道所包含的路段的拥挤度累加得到，计算方法如下：

其中，I_s表示街道s的评价指标。

在本实施例的步骤A3中，在分支定界法的分支阶段，基于步骤A2中的排序结果筛选出的优先改造街道，通过道路空间枚举法选出优先改造街道对应的多有可能道路横断面布局方案。基于此，本实施例中的步骤A3具体为：

生成优先改造街道的多方式道路空间分配方案池，通过设定约束条件对所有组合方案进行枚举，基于其交通现状构建出包含所有组合方案的上层规划模型。

具体地，本实施例中根据道路可用总宽度、城市道路工程设计规范CJJ37-2012中对各类型行车道最低宽度和最大宽度要求、地方城市道路设计规范、行车道划线施工精度等约束，进行枚举，进而获得各宽度下街道的横断面布局方案。在所有可能的街道道路空间组合方案中，结合该街道的交通现状，构建上层规划模型，最小化区域内所有出行者的出行时间，其目标函数如下：

其中，k表示出行者选的出发时刻，od表示出发者的起终点，m表示出行者选择的出行方式，

表示路段a上出行者(k,od,m)的出行时间，

表示出行者(k,od,m)在交叉口j的延误时间，

表示出行者(k,od,m)在公交车站b的等车时间，

表示出行者(k,od,m)在公交车站b的停留时间，

表示出行者(k,od,m)使用小汽车时的寻找停车位时间。

在本实施例的步骤A4中，基于构建的上层规划模型，进一步第优选出满足下列规则的组合方案，作为分支定界法中的分支阶段，优选规则为：

对于没有公交线路经过的街道，新的道路空间分配方案应满足

即认为新的方案应提供不少于原方案的小汽车道数。

对于有公交线路经过的街道，新的道路空间分配方案应满足以下条件：

其中，

表示街道s行车道类型type的第n次道路空间分配方案中是否实施，如果实施则为1，否则为0。行车道类型type可分为三种，type为ebl表示公交专用道，type为car表示小汽车道,type为mix表示公交车小汽车混合行驶车道。

在本实施例的步骤A4中，对于每一个被如果所有备选方案无法满足以上要求，则该街道将被跳过。否则，若存在一个可行的新方案，则采用该方案作为规划方案并得到新的道路分配方案。

实施例3：

本实施例是针对实施例1中的步骤S2的进一步扩展；

本实施例步骤S2中得到最优道路分配方案的方法具体为：

S21、基于新的道路分配方案，更新下层交通配流模型并进行多方式动态交通分配，获得分配结果及特征指标；

S22、基于特征指标，判断当前上层规划模型生成的新的道路分配方案是否优于前一道路分配方案，若是，则进入步骤S23，若否，则进入步骤S24；

S23、基于当前下层交通配流模型获得的分配结果，再次进行区域内街道拥挤程度排序，进而更新上层规划模型，并获得新的道路分配方案，进入步骤S25；

S24、根据当前街道拥挤程度排序结果筛选下一个优先改造街道，进而构建新的上层规划模型并获得新的道路分配方案，进入步骤S25；

S25、判断目标扩建区域是否无任何路段能生成新的道路分配方案或迭代次数是否已达到设定阈值且无更优道路分配方案，若是，则进入步骤S26，否则返回步骤S21；

S26、将当前道路分配方案作为最优道路分配方案进行行车道精细化设置。

本实施例的步骤S21属于分支定界法中的定界阶段，根据新的道路分配方案更新下层交通配流模型的输入参数，包括各街道的车道宽度、类型以及数量的组合形式，在此基础上，重新代入下层交通配流模型，计算出区域内所有出行者的总出行时间、各类型出行延误、平均出行速度等特征指标。

本实施例的步骤S22中，结合前一次迭代时的上层规划模型计算结果，对两次的道路分配模型进行评价，当新的道路分配方案中设置有公交专用道时，则新的道路分配方案和前一道路分配方案中的优选方案满足：

当新的道路分配方案中不包含公交专用道是，则新的道路分配方案和前一道路分配方案中的优选方案满足：

式中，T(·)为道路分配方案对应的所有出行者的总出行时间，Schemeⁿ为第n次道路分配方案，∈为接收新的道路分配方案的阈值。

在本实施例中，对上层规划模型参数进行更新时，基于确定的优先改造街道，对不同宽度组合下的道路通行能力进行进一步修正，更新上层规划模型参数，更新方法如下：

其中，

表示车道类型l的标准车道通行能力，

表示路段a车道类型l可用的车道数，

表示路段a车道类型l的车道宽度修正系数，

表示路段a车道类型l的大车率修正系数，

表示路段a车道类型l公交车所占车辆数的比例，E_HV表示公交车转化为标准小汽车的数量。

实施例4：

本发明实施例中以图2所示的网络道路空间现状方案为例，对其进行道路空间优化，具体包括以下步骤：

步骤一：获取图2所示目标改扩建区域的交通设施物理数据、交通管控数据以及交通需求数据。

本实施例步骤一中的交通设施物理数据包括各街道所含路段的双向总宽度，车道、绿化带及路肩等宽度，路段长度，车道属性如HOV车道、公交专用道、间歇公交专用道等，这些数据可通过实地调查测量记录得到。

本实施例步骤一中的交通管控数据包括各时段的交叉口信号周期、相位，车道通行管制措施，停车收费，车道及车型限速，车型限速措施，各功能车道的最低宽度要求，一般车道宽度的施划精度，标准车道的小时通行能力等，这些数据可以通过实地调查和城市设计规范标准得到。

本实施例步骤一中的交通需求数据包括取用内交通出行者的出发地至目的地早晚高峰、临峰以及平峰的出行量、出行者出行偏好方式如私家车、公交车等，小汽车出行者平均寻找车位时间，公交车、小汽车平均载客人数，公交线路布局与运营指标如发车频率、票价、公交车转化小汽车系数等，这些数据可通过出行者意向调查和公交公司咨询获得。

本实施例中考虑三种时间段即高峰小时、临峰小时和平峰小时的居民OD出行需求，区域内包含25个触发与吸引点，对应600个OD对。出行方式包括公交和小汽车出行。为简化模型，假设公交车站设置在紧邻交叉口的位置，路段的最外侧车道用来提供公交车与小汽车混合使用。

步骤二：根据区域现状的各街道路段的各方式道路空间分配方案，结合区域的居民OD出行需求矩阵，建立下层规划模型。结合编程语言python，构建程序进行运算，可获得所有出行者的具体出行方式、出行路径、各类出行烟雾如路段出行时间、公交车等待及上下车时间、小汽车找车位时间、交叉口耽搁时间等，如图3所示。

步骤三：根据下层多方式动态交通分配结果，获得各路段各车道的交通使用人数、各出行者的延误时间分布，公交线路以及小汽车的载客人数、出行速度、行车延误和行驶距离等数据。

在本实施例中步骤三中，对区域内的街道所包含的各路段，根据使用人数、路段通行能力、车辆转化系数构建综合指标进行排序，该综合指标计算方式如下：

该指标数值越高说明对应方式所在路段越拥挤，道路空间改造的优先级将越高，排序后的结果如图4所示。

步骤四：根据步骤三中获得的各路段拥挤排序结果筛选出最拥挤的街道，各街道的拥挤度可由街道所包含的路段拥挤度累加得到，计算方式如下：

在本实施例的步骤四中，根据排序结果对优选街道进行道路横断面布局方案枚举。枚举方法根据该街道的总宽度、城市道路工程设计规范，地方城市道路设计规范、形成道划线施工精度等约束，及逆行枚举，进而获得各宽度下街道的横断面布局方案如表1所示：

表1：不同街道的行车道道路空间布局方案表

在本实施例的步骤四中，进一步地构造上层规划模型，考虑以最小化区域内所有出行者的出现时间为目标，如下所示：

记录当前方案的上层规划规划目标数值，同时进一步优选出满足下列规则的组合方案作为分支定界法中的分支阶段，对于没有公交线路经过的街道，新得到道路空间分配方案应满足

即认为新的方案应提供不少于原方案的小汽车道数，对于有公交线路经过的街道，新的道路空间分配方案应满足以下条件：

其中，

表示街道s行车道类型type的第n次道路空间分配方案中是否实施，如果实施则为1，否则为0。行车道类型type可分为三种，type为ebl表示公交专用道，type为car表示小汽车道type为mix表示公交车小汽车混合行驶车道。

对于每一个被遍历的街道，如果所有备选方案无法满足以上要求，则该街道被跳过。否则，若存在一个可行的新方案，则选择采用该方案，并进入下一步计算。

步骤五：根据步骤四中得到的区域道路空间组合新方案更新下层动态交通分配模型的输入参数，包括各街道的车道宽度、类型以及数量的组合形式。在此基础上，重新代入下层模型，计算出研究区域内所有出行者的总出现时间，各类型出行延误，评价出行速度等指标。

在本实施例的步骤五中，进一步地结合上以迭代方案的上层模型计算结果，对新的道路空间方案进行评价，具体评价方法如下：

如果新方案中设置了公交专用车道，则本次方案为优选方案应满足

如果新方案中不包含公交专用车道，则优选方案应满足

如果新方案满足优选方案标准，则将该方案定位目前优选方案。根据当前方案实施后，各街道路段的拥挤程度排序，找到下一顺位的最拥挤街道作为下一代候选街道，如果新方案不满足优选方案标准，则跳过该方案，根据上一代实施后，各街道路段的拥挤程度，确定下一顺位的最拥挤街道为下一代候选街道。

步骤六：进行算法收敛判断，根据步骤五得到的新候选街道，对不同的宽度组合下的道路通行能力进行对应修正，更新上层模型参数，更新方法如下：

其中，

表示车道类型l的标准车道通行能力，

表示路段a车道类型l可用的车道数，

表示路段a车道类型l的车道宽度修正系数，

表示路段a车道类型l的大车率修正系数，

表示路段a车道类型l公交车所占车辆数的比例，E_HV表示公交车转化为标准小汽车的数量。

同时，尝试进行步骤四，如果当前研究区域内无任何路段可以生成可行道路空间分配方案或分支定界分支数已达到最大迭代数，则认为算法收敛，当前方案为最优方案。否则，代入步骤四，重复上述步骤，直到算法收敛。给出最优区域道路空间分配方案如图5所示。

本实施例中通过对该区域各时段的交通需求分不允许设置公交专用道和允许设置公交专用道两种方案进行优化，得到各情境下本发明的实施效果如表2所示；

表2：

Claims (10)

1.一种基于分支定界法的多方式行车道精细化设置方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、根据目标扩建区域的区域交通基本数据构建基于分支定界法的双层规划模型，包括上层规划模型和下层交通配流模型，所述上层规划模型提供多方式道路空间的规划方案，下层交通配流模型模拟得到实施上层规划模型的规划方案后的特征指标并根据其对基于上层模型得到的道路分配方案进行评价；

S2、基于所述评价结果对道路分配方案不断优化，得到最优道路分配方案并根据其对行车道进行精细化设置。

2.根据权利要求1所述的基于分支定界法的多方式行车道精细化设置方法，其特征在于，所述步骤S1中的区域交通基本数据包括交通设施物理数据、交通管控数据以及交通需求数据。

3.根据权利要求2所述的基于分支定界法的多方式行车道精细化设置方法，其特征在于，所述步骤S1中，构建双层规划模型的方法具体为：

A1、根据目标扩建区域的区域交通基本数据和当前道路分配方案构建下层交通配流模型，并对其进行多方式动态交通分配，进而获得分配结果及特征指标；所述特征指标用于评价道路分配方案的优化程度；

A2、基于分配结果，对区域内街道拥堵程度进行排序进而筛选出区域内的优先改造街道；

A3、结合优先改造街道的交通现状，采用道路空间组合枚举法构建上层规划模型；

A4、基于构建的上层规划模型，筛选出该街道的规划方案并生成新的道路分配方案。

4.根据权利要求3所述的基于分支定界法的多方式行车道精细化设置方法，其特征在于，所述步骤A1具体为：

A11、根据目标扩建区域现状下各街道路段的各方式道路空间分配方案，结合区域交通基本数据，构建面向出行者的下层交通配流模型；

A12、以区域交通数据为依据，以用户均衡为优化目标，以出行者出行决策为变量，以公交线路的容量和换乘为约束，采用连续平均算法对下层交通配流模型进行多方式动态交通分配，获得分配结果及特征指标。

5.根据权利要求4所述的基于分支定界法的多方式行车道精细化设置方法，其特征在于，所述步骤A11中的下层交通配流模型的目标函数为：

式中，k表示出行者选的出发时刻，od表示出发者的起终点，m表示出行者选择的出行方式，p表示出行者选择的出行路径，

表示选择出行路径p出发时刻k起终点od出行方式为m的出行者的出行时间，

表示在时刻k出行起终点为od的出行者中的最短路径用时，

为表示在时刻k出行起终点为od的出行者是否选择路径p。

6.根据权利要求3所述的基于分支定界法的多方式行车到精细化设置方法，其特征在于，所述步骤A2中依次通过路段排序方法和街道筛选法筛选出区域内的优先改造街道；

其中，所述路段排序法基于获得的分配结果中出行者信息及各路段各车道信息，以多方式车辆数与道路通行能力的比值为依据进行路段拥堵程度排序；

所述街道筛选法根据目标扩建区域内所有路段拥挤程度排序结果进行拥挤程度评分，然后根据各街道所包含的各路段的评分结果进行街道拥堵程度排序，将最拥挤的街道作为优先改造街道。

7.根据权利要求3所述的基于分支定界法的多方式行车道精细化设置方法，其特征在于，所述步骤A3具体为：

生成优先改造街道的多方式道路空间分配方案池，通过设定约束条件对所有组合方案进行枚举，基于其交通现状构建出包含所有组合方案的上层规划模型。

8.根据权利要求7所述的基于分支定界法的多方式行车道精细化设置方法，其特征在于，所述步骤A3中，所述上层规划模型的目标函数为：

其中，k表示出行者选的出发时刻，od表示出发者的起终点，m表示出行者选择的出行方式，

表示路段a上出行者(k,od,m)的出行时间，

表示出行者(k,od,m)在交叉口j的延误时间，

表示出行者(k,od,m)在公交车站b的等车时间，

表示出行者(k,od,m)在公交车站b的停留时间，

表示出行者(k,od,m)使用小汽车时的寻找停车位时间。

9.根据权利要求3所述的基于分支定界法的多方式行车道精细化设置方法，其特征在于，所述步骤S2具体为：

S21、基于新的道路分配方案，更新下层交通配流模型并进行多方式动态交通分配，获得分配结果及特征指标；

S22、基于特征指标，判断当前上层规划模型生成的新的道路分配方案是否优于前一道路分配方案，若是，则进入步骤S23，若否，则进入步骤S24；

S23、基于当前下层交通配流模型获得的分配结果，再次进行区域内街道拥挤程度排序，进而更新上层规划模型，并获得新的道路分配方案，进入步骤S25；

S24、根据当前街道拥挤程度排序结果筛选下一个优先改造街道，进而构建新的上层规划模型并获得新的道路分配方案，进入步骤S25；

S25、判断目标扩建区域是否无任何路段能生成新的道路分配方案或迭代次数是否已达到设定阈值且无更优道路分配方案，若是，则进入步骤S26，否则返回步骤S21；

S26、将当前道路分配方案作为最优道路分配方案进行行车道精细化设置。

10.根据权利要求9所述的基于分支定界法的多方式行车道精细化设置方法，其特征在于，所述步骤S22中，当新的道路分配方案中设置有公交专用道时，则新的道路分配方案和前一道路分配方案中的优选方案满足：

当新的道路分配方案中不包含公交专用道是，则新的道路分配方案和前一道路分配方案中的优选方案满足：

式中，T(·)为道路分配方案对应的所有出行者的总出行时间，Schemeⁿ为第n次道路分配方案，∈为接收新的道路分配方案的阈值。

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