[发明专利]基于随机逐日动态分配的拥堵收费鲁棒最优费率确定方法

摘要

本发明公开了一种基于随机逐日动态分配的拥堵收费鲁棒最优费率确定方法，根据机动车在拥堵收费区域内的行驶距离，建立了基于距离的分段线性收费函数一般表达式；考虑到交通网络长期处于不平衡状态的特点，提出了基于随机逐日动态分配理论的最小化最大后悔模型，该模型充分考虑了规划期内每一天的路网性能，本质上是一种鲁棒最优费率设定模型；提出了一种两阶段人工蜂群算法，该算法在第一阶段求解得到每日最小预期总出行成本，并在第二阶段以之作为输入条件，求解并得到鲁棒最优收费费率。本发明解决了单一定价收费方法在公平和效率方面的缺陷，充分考虑了交通网络随机逐日动态演化过程和规划期内每一天的路网性能，具有较强的适用性。

主权项

1.基于随机逐日动态分配的拥堵收费鲁棒最优费率确定方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)根据城市交通网络的点、线及分区数据，建立交通网络拓扑图；(2)基于步骤(1)中建立的交通网络拓扑图，确定收费区域及该区域的所有出入口，并将各个出口确定为收费位置；(3)根据收费区域内部路径长度范围，确定距离收费的下限和上限，将该下限和上限范围内的单调递增分段线性收费函数的值作为距离收费的可行解集合，建立距离收费函数一般表达式；(4)确定一个规划期的规划时间长度；(5)建立随机逐日动态分配理论模型；(6)根据步骤(4)确定的规划时间长度和步骤(5)建立的随机逐日动态分配理论模型，采用第一阶段人工蜂群算法计算每日最小预期总出行成本；(7)以最小化最大后悔值作为目标函数，采用第二阶段人工蜂群算法求解并得到鲁棒最优收费函数表达式。