多源信息约束下的路径选择模型与算法

1、多源信息约束下的路径选择模型与算法 2入、?词:多源交通信息；信息约束机理；动态路径选择； 偏好; 模糊聚类 ; 知觉 ? 7、型挤掷嗪?: U491 英文标题 Route choice model and algorithm under restriction of multisource traffic information ?淖髡呙? GUOHongyang1，ZHANGXi2，LIU Lan1， LIU Haixu1 ， YAN Kai3 ?牡刂?( 1.School of Transportation and Logistics， Southwest Jiaotong Univer

2、sity ，Chengdu Sichuan 610031 ，China ； 2.School of Economics and Management， Southwest Jiaotong University ， Chengdu Sichuan 610031 ， China ； 3.Keya in Shenyang Institute of Chemical Technology, Shenyang Liaoning 110142, China To the shortage of theoretical support in the policymaking process of traf

3、fic guidance management, the research method of choice behavior with confinement mechanism of traffic information was proposed. From the perspective of human perception, the deep analysis of MultiSource Traffic Information (MSTI) constraint rule was presented based on fuzzy clustering algorithm, the

4、n the road network environment was simulated by VISSIM and the traffic state pattern recognition model was established to simulate the mental activity of traveler under restriction of information. Then by means of Biogeme software, the choice model was constructed based on the behavior survey data,

5、which was obtained in the road network example by using Stated Preference (SP) investigate method. Results show that the sanction of traffic information on travel behavior is very limited and the travelers prefer the preference path when traffic of this preference path is not very heavy, while this

6、sanction enhances gradually and the path change behavior, which is influenced by the information, becomes more frequent when the preference path is more congested. The conclusions provided a new idea and reference for incomplete rational behavior research under the information environment, and also

7、provided decision support for traffic management department. MultiSource Traffic Information (MSTI); restriction mechanism of traffic information; dynamic route choice; preference; fuzzy clustering; human perception 0 引言 信息环境下的城市路网系统中，由于路网性能的不确定性， 出行者在做出行路径选择决策时表现出随机性； 同时实时交通信 息又使出行者能够动态选择当前最有利的路径，

8、因此在时间维度 上路径选择决策又体现出时变特性。此外，在多源交通信息 (MultiSource Traffic Information, MSTI) 的影响下，出行者 的出行理念和行为模式也会发生改变，所以深入分析MSTI 的约 束机理及其约束下的路径选择行为的时变性及随机性是制定可 靠交通诱导管理措施的根本前提。 为研究信息发布对出行决策行为的影响， 国内外从不同角度 展开研究。 Axhausen 等 1从心理学角度分析了出行者对交通 信息的感知、判断和处理过程； Caplice 等 2首先从动态角 度研究了交通信息对小汽车出行者路径选择影响； 此后动态研究 陆续开展， Khattak 等

9、3研究了交通信息对驾驶员出行行为 的影响，提出出行决策影响因素为拥挤程度、行程时间等； Srinivasan 等 4设计了交互式多用户决策模拟器，并例证交 通信息会增强出行者对行程时间波动的敏感程度， 使路径变更行 为更频繁； Srinivasan 等 5研究出行者对交通信息的顺从程 度，证明路网当前状态是出行决策重要影响因素并建立 Multinomial Probit(MNP) 路径选择模型； Peeta 等 6考虑了 出行者有限理性因素， 基于 Logit 模型验证了可变信息板对驾驶 员路径选择行为的影响； Mahmassani 假设某项指标达到某一阈 值才触发出行者调整行为，并建立路径选

10、择MNP模型，此后针对 MNP求解困难问题，又建立了计算简便的 Mixed Logit模型7; Srinivasan 等8建立了信息影响下驾驶员路径选择多项 Logit(Multinomial Logit , MNL)模型，并使用模糊逻辑方法和 离散选择模型进行混合仿真。 然而， 上述研究出于简化问题复杂 性目的，均将交通信息视为单源 (仅描述路网的某单一特征 ) 信 息，未考虑MSTI同时发布时出行者如何响应；此外上述研究均 未从心理层面深入挖掘信息约束机理及不完全理性影响下的出 行决策行为规律，研究结论的推广受到限制。因此本文从行为、 心理学角度挖掘MSTI的约束机理，采用近似算法模拟出行

11、者面 对MSTI约束下的心理活动，并在此基础上深入剖析MSTI环境 下的出行决策过程， 提出考虑出行者偏好、 有封闭推导式的选择 概率模型， 随后在算例中验证该模型的有效性。 研究结论可为未 来 ITS 的发展提供客观、准确的新视角。 ?n ?7 期 郭洪洋等：多源信息约束下的路径选择模型与算法 ? : ? - I - ? 扑慊？应用?n ?34卷 1 相关定义及假设 ?P慰际倍?l :路网的状态改变量较小、根据研究目的不需 要区分或受技术限制无法区分的无重合的最小时间区段。本文 l 取实时信息刷新时间间隔。 分析时段 Yl ：若干 l 按照发生时序排列组成的离散时域， Yl=1,2,1,丄。

12、令L足够大以保证在 YI内可观测路网状 态变化，本文取7:009:00早高峰时段。？才？ MST：通过不同的发布方式（交通广播、可变信息板、车载 导航系统等 ）发布、从不同角度 （交通事故、排队长度、车头时距、 实时车速、路面占有率、交通流量等数据） 描述路网当前运行状 态特征的交通信息。设 YI时段内MSTI由B类交通信息构成且 B类信息刷新时间间隔均为 5?min，则可确定YI时段内的多源 信息组数目为常数J,设集合X=x1,x2，,xJ为YI时段多源信 息组样本空间，样本xj（j J）为B维向量， xj=xj1,xj2, ,xjB。？才？ 信息约束： 路径选择决策要以行程时间预算为依据，

13、 而该预 算要基于对路径拥挤状态的辨识，在辨识领域，客体 （路网运行 状态）的实时特征信息通过限制出行者的选择决策，对出行行为 产生约束功能。约束的内涵为：为规避拥挤带来心理压力、行程 延误及经济损失 9，出行者会依照实时信息迅速调整当前路 径规避拥挤路段，该变更行为由实时交通信息触发并受其制约， 可视实时信息对出行行为产生约束。 2 信息约束机理 2.1 信息约束下的出行决策分析 信息环境中基于计划行为理论的出行决策过程如图1。由图 1可知，出行者i?山？于先验信息加工所获交通信息并将加工后 信息用于方案的效用评价得到行为态度， 并在行为态度、 知觉行 为控制、主观规范、个人规范的叠加作用下

14、实施出行。在信息加 工过程中，人脑与交通信息产生互动，引起知觉、注意、表象、 记忆及识别等心理活动， 属认知心理学范畴， 因此引入认知理论 分析信息产生影响过程， 即主体对客体 (路网运行状态 ) 特征信息 的获取、处理、再生的完整认知过程 10。 图片 图 1 信息约束下的出行决策过程简图 2.2 MSTI 环境中出行者的交通状态模式识别 客体各类特征信息通过多种媒介传递给主体， 引发多个认知 过程构成“知觉” 11 ，而知觉研究核心是模式识别，因此 信息约束机理研究等同于研究 MSTI约束下的模式识别。 在模板匹配模型基础上，原型匹配 (PrototypeBased matching，PB

15、N模型12被提出，PBN理论认为主体大脑内的 原型(Proto Type, PT)是一种信号刺激的概括表征：当主体进行 模式识别时， 客体特征信息不必与原型准确匹配， 而通过近似匹 配便会被主体识别。 该理论可以用于解释现实中出行者较强的环 境适应能力及灵活的突发事件处理能力。PBN流程如图2所示。 图片 图2 PBN流程 由图2可知模式识别的关键是找出交通状态PT及模式识别 原则。i? 6莱鲂芯？验对拥挤状态分级，各级对应固定交通状态 PT。出行中i? bl?实时MSTI依照某准则与交通状态 PT进行匹配， 完成模式识别。 2.3交通状态PT的确定 i将交通状态划分为S个等级，得交通状态集(

16、a1,a2,aS) 与对应的交通状态 PT集(PPT1,PPT2,PPTS);模式识别时，i 将所获xj与PPTs(s S)近似匹配，？P13.?匹配结果用于模式识 别，完成交通状态辨识， 该辨识过程属非监督式模式识别 13， 因此引入模糊集理论模拟该过程： 用历史多源交通信息的模糊聚 类中心矩阵G=(g1,g2,gS)? bl?似代替交通状态 PT,建立PBN 模型，交通状态辨识流程如图 3 所示。 图片 图 3 交通状态辨识流程 图 3 流程用模糊聚类分析语言表示为： Yl 时段内全部样本 构成分明论域X=(x1,x2，,xJ) , X被S个交通状态等级分为 S 个模糊子集(12,S) ,

17、 xj对s(s S)存在唯一隶属度 卩s(xj) 0,1;为确定Xi,m，先要度量s内及s(s S)?b湎 嗨瞥潭龋 ?因人类大脑短时记忆容量为 4 个信息组块 (chunk) :14，即多数出行者决策时同时可处理的MSTI种类数不大于 4, ?b?2 0，表明i对偏好路径A具有一定 的忠诚度；情形1下，？E泉?travelt绝对值较小，表明A较 顺畅时，i对行程时间关注度低，倾向于坚持A；情形2下，i 对 A 忠诚度略有下降， 对行程时间关注度提高， 表明拥挤不严重 时i仍具备坚持A的倾向；？U谩鞍灿谙肿础钡男睦硎故导事吠 ？ 很难达到实时的 Wordrop平衡。情形3、4下，zA,i? s

18、 ?3 KHATTAK A, POLYDOROPOULOU A, BENAKIVA M. Modeling revealed and stated enroute travel response to advanced traveler informationsystemsJ. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, 1996,1537(1):46-54. ?s?4 MAHMASSANHI S, LIU Y H. Dynamics of commuting decision be

19、havior under advanced traveler information systems J . Transportation Research C, 1999,7(23):91- 107. ?s ?5 SRINIVASANK, MAHMASSANSIH. Modeling inertia and compliance mechanism in route choice behavior under realtime information J. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Resear

20、ch Board, 2000,1725(1):45-53. ?s ?6 PEETA S, GEDELA S. Realtime variable message signbased route guidance consistent with driver behavior J. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, 2001,1752(1): 117-125. ?s ?7 SRINIVASAN K K, MAHMASSANI H S.Analyzing heterogenei

21、ty and unobserved structural effects in routeswitching behavior under atis: a dynamic kernel logit formulation J . Transportation Research Part B, 2003,37(9):793-814. ?8 PEETA S, JEONG W Y. A hybrid model for driver route choice incorporating enroute attributes and realtime information effectsJ. Net

22、works and Spatial Economics,2005,5(1):21-40. ?9 KAHNEMAN D, TVERSKY A. Prospect theory: an analysis of decisions under risk J. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 1979,47(2):263-291. ?10 ZHONG Y. Prin ciples of in formation scie nee M. Beijing: Beijing University of Posts and Telecommunications Press, 1996.( 钟义信 . 信息科学原理 M. 北京: 北京邮电大学出版社 ,1996.) ?11 WANG S, WANG A. Cognitive psychology: M. Beijing: Peking University Press, 2006.(王?d,汪安圣.认 知心理学 M . 北京: 北京大学出版社 ,2006.) ?12 GAO X. Basic psychology series. Perce