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新型混合交通流网络均衡模型的对角化PARTAN方法 

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摘要:本发明提供一种新型混合交通流网络均衡模型的对角化PARTAN方法,该方法包括:基于马尔科夫链确定路网的道路实际通行能力,所述路网中的车辆包括智能网联汽车CAV和人类驾驶汽车HDV;基于PARTAN算法的对角化方法根据所述路网的道路实际通行能力,确定所述CAV的路段流量和所述HDV的路段流量。本发明使用计算机仿真在CAV和HDV混行时的马尔科夫链,得到计算道路实际通行能力的计算公式,通过设计基于PARTAN算法的对角化方法对路网中的HDV和CAV交替迭代,使路网快速达到均衡状态,方法简单,计算效率高,适用性强。

主权项:1.一种新型混合交通流网络均衡模型的对角化PARTAN方法,其特征在于,包括:基于马尔科夫链确定路网的道路实际通行能力,所述路网中的车辆包括智能网联汽车CAV和人类驾驶汽车HDV;基于PARTAN算法的对角化方法根据所述路网的道路实际通行能力,确定所述CAV的路段流量和所述HDV的路段流量;所述基于PARTAN算法的对角化方法根据所述路网的道路实际通行能力,确定所述CAV的路段流量和所述HDV的路段流量,包括:当初始化时,令迭代次数n=0,计算所述路网在自由流行程时间t0下的最短路径集和下的最短路径集将所述HDV的OD需求和所述CAV的OD需求进行全有全无AoN分配得到所述HDV和所述CAV的初始路段流量和令xn=Fn=Pn,xn、Fn和Pn分别表示第n次迭代AoN分配得到的流量、Frank-Wolfe步得到的路段流量和PARTAN步得到的路段流量;当迭代次数n=1时,计算路段行程时间下的最短路径集AoN分配得到黄金分割法求解所述路网的总行程时间最小的步长进入Frank-Wolfe步,计算令计算路段行程时间和边际行程时间之和下的最短路径集AoN分配得到黄金分割法求解最小的步长再次进入Frank-Wolfe步,计算令当迭代次数n≥2时,计算下的最短路径集AoN分配得到黄金分割法求解最小的步长进入Frank-Wolfe步,计算进入PARTAN步,计算其中,是使最小的步长;计算下的最短路径集AoN分配得到黄金分割法求解最小的步长进入Frank-Wolfe步,计算进入PARTAN步,计算其中,是使最小的步长;确定第n次迭代与第n-1迭代之间的CAV的路段流量之间的相对误差和所述HDV的路段流量之间的相对误差之和,在所述相对误差之和小于预设阈值的情况下,停止迭代,输出和HDV和CAV路段流量分别为最后一次迭代输出的和路网总行程时间的计算公式为:

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