OD矩阵反推策略及其在交通仿真系统中的应用

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随着社会经济的发展，城市化、汽车化速度的加快，交通拥挤、交通事故、环境污染、能源短缺等问题已经成为世界各国面临的共同问题。无论是发达国家，还是发展中国家，都毫无例外地承受着不断加剧的交通问题的困扰。解决交通问题的传统办法是修建道路，但无论是哪个国家，可供修建道路的空间都越来越小。另外，交通系统是一个复杂的巨系统，单独从道路方面考虑，很难从根本上解决问题。在此背景下，出现了把交通基础设施、交通运载工具和交通参与者综合起来系统考虑，充分利用高新技术解决交通问题的智能交通系统(IntelligentTransportationsystem，ITs)。
广义的智能交通系统包括道路交通管理系统、整个交通运输系统的规划、设计和运营管理的智能化。而交通规划、交通管理和交通控制都离不开OD矩阵(也称交通出行矩阵)这一基础数据，即需要知道路网上的交通需求。另外，OD矩阵也是交通仿真系统最直接、可靠的仿真输入数据。传统获得OD矩阵的方法是进行大规模抽样调查，其昂贵的费用和组织上的难度是可以想象的。而由于当前城市交通监控系统的普及，交通流量己经成为较为容易获取的信息。因此由路段交通量反推OD矩阵己成为获取OD矩阵较为可行且经济的方法之一。
对于一般的城市路网，由路段交通量反推OD矩阵主要包括以下几个步骤:路段流量检测以及先验信息的获取;路网特征及交通分配矩阵的获得;按照特定的反推模型进行OD反推。上述几个步骤中影响OD反推精度的主要有:反推模型的准确性、先验信息的可靠性、路段检测流量的准确性和交通分配方法的合理性。另外模型的求解方法也是一个值得探讨的问题，求解的可行性与简便性关系着模型的适用程度。本文以结构相对简单、理论依据明确的极大嫡反推模型为基础，结合OD反推中各个关键步骤，以OD反推精度最好为主要目标，在模型求解、路段检测点设置、交通分配方法等方面作了详细探讨，并以浙江大学自主研发的城域混合交通仿真与分析系统(sASUMT)为应用平台，利用OD反推技术为SASUMT
提供方便可靠的仿真输入数据。主要研究内容总结如下:
1.基于OD反推的极大嫡模型，提出了遗传算法求解的方法。首先分析了极大嫡模型的推导过程及理论依据;针对极大嫡反推模型的特点，利用解约束优化问题的基本方法—拉格朗日乘子法，将其转变为非线性方程组的求解;根据传统求解方法一一牛顿法的不足，提出了遗传算法求解的方法。该算法以非线性方程组的待求量为决策变量，方程组两端向量的均方差最小值为目标函数，初值在决策变量可行域内随机产生。通过实例
分析，遗传算法具有较强的鲁棒性，较之牛顿法不存在对初始值要求近似、易产生局部收敛并含有矩阵求逆的情况，且当初始值偏离真实值较大时，遗传算法求解成功率远远高于牛顿法，验证了遗传算法在求解基于单目标优化的OD反推模型方面的可行性与可靠性。
2.针对OD反推中路段检测点设置问题，结合最大可能相对误差概念，提出了改进的路段检测点设置原则:路径覆盖原则和最少检测点原则。
在此基础上，建立了求解路段检测点分布的整数规划模型，给出了大规模网络的遗传算法求解步骤。实例分析表明，依据该模型求得的路段检测点设置组合，推算出的OD矩阵误差满足要求，相比己有的检测点设置模型，能够在节省检测费用的基础上最大限度的提高OD反推精度。同时，该模型原钾简单明确、求解方便，相对以往的模型，不需要先验OD矩阵和交通分配矩阵，从而减少各项误差的影响，具有更好的适用性。
3.针对拥挤网络中交通分配矩阵随OD矩阵变化的特点，提出了OD反推与交通分配交替进行的方法。对于有无先验矩阵的情况分别进行分析，提出了基干不同配流模型和算法的反推过程。在有先验矩阵时根据拥挤网络中平衡配流方法进行分配，并结合OD反推的过程反复修正分配矩阵和
OD矩阵，直到能再现路段观测流量;对于无先验OD矩阵的情况，提出了采用概率分配模型获得初始交通分配矩阵的方法，用此分配矩阵和观测
流量进行OD反推，得到用于平衡分配的先验OD矩阵，然后再按照有先验知阵的情况进行OD反推，直到分配的流量与观测流量一致。最后通过
实例分析了两种情况下的反推过程与结果，并对无先验OD的情况，与全有全无分配法获取先验OD的反推结果相比较，验证了本文中提出的概率
加载法获取先验矩阵的可行性与可靠性。
4.论述了作者参与研发的城域混合交通仿真与分析系统(sASUMT)的基本功能、框架及其主要模型，详细介绍了作者针对交通需求模型设计的OD矩阵估计软件包。该软件包不仅可以为SASUMT提供可靠的路口转向流量比数据，也可以结合交通配流软件包，为SASUMT提供路网OD矩
阵数据。另外，OD矩阵估计软件包作为相对独立的模块，还可以为交通规划、交通管理等部门提供基本的OD分布预测。最后，结合SASUMT
中的一个应用实例，利用OD反推技术进行推算，通过与实测数据的比较，验证了OD反推结果的可靠性，从而为交通仿真系统提供更方便、可靠的输入数据。
5.最后，对全文的研究工作进行了总结，对OD反推问题进一步的研究工作提出了一些设想。
关键词:OD矩阵反推;极大嫡模型;遗传算法;路段检测点;交通分配;交通仿真;