CN107507416A - 一种基于节点距离改变拥塞权重的缓解公交网络时延的方法 - Google Patents

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    • G08G1/0104Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0137Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions for specific applications

Abstract

本发明属于复杂网络技术领域,一种基于节点距离改变拥塞权重的缓解公交网络时延的方法,采用降低远距离节点拥塞信息权重的方法有效解决了时延带来的影响,对于乘客出行路线的选择具有相当的适用价值。有效缓解了时延对网络路由策略的影响。方法针对网络中信息传播存在时延问题,利用了临近节点时延较短的特点,并以此来设置不同节点的拥塞权重,可缓解公交网络中的拥塞情况。

Description

一种基于节点距离改变拥塞权重的缓解公交网络时延的方法
技术领域
本发明属于复杂网络技术领域,涉及设置节点拥塞信息感知的权重方法。
背景技术
城市交通网络是一个典型的复杂网络。随着当前经济快速发展,人们对公共交通的依赖越来越强,交通供需矛盾日益突出,交通拥挤越来越严重。乘客们往往希望选择一条快速且换乘次数较少的出行方案。
当前人们选择出行到达目的地的时候,他们一般考虑以下因素:(1)最短路径。即从出发点到终点距离最近,这种方案简单方便,但是没有考虑途经站点的等待人数和站点的处理能力的动态状况。在高峰时期很容易导致整个交通网络因为拥塞瘫痪,乘客不得不耗费大量的时间处于等待状态。(2)局部路由策略。这个策略由王丹的博士论文《复杂网络拥塞分析与路由策略研究》有提出。他们在最短路径的基础上考虑了下一跳站点的等待人数和站点的处理能力的动态状况,即考虑α倍的最短路径和(1-α)倍的下一跳站点的等待人数站点的处理能力比值,能让二者之和最小的站点就是转乘的站点(其中α为一个在[0,1]范围中可调的参数)。该策略忽略了全局的拥塞状态(从起点到终点途经的所有站点的等待人数和站点的处理能力的动态状况),仅仅考虑下一跳节点的拥塞状态。同时由于现实乘客在出发点想要获得下一站站点的人数存在一定的时间延迟,即等到用户得到下一站站点的人数的时候,下一站站点已经发生了一些变动,这本质就是因为客观事实的不可避免性,所有如何减少时间延迟对乘客对路径规划的不准确行显得至关重要。现有的方法不能很好的解决以上问题。
综上所述,当前使用的方法要么只考虑简单最短路径而忽略站点人数的动态性,要么只使用局部的站点人数没有考虑全局的拥塞信息。同时两者都没有考虑时延问题,同时提出策略去解决时延问题。
发明内容
针对节点拥塞信息存在时延的问题,本发明提供了一种基于节点距离改变拥塞权重的缓解公交网络时延的方法。采用降低远距离节点拥塞信息权重的方法有效解决了时延带来的影响,对于乘客出行路线的选择具有相当的适用价值。
具体技术方案为,一种基于节点距离改变拥塞权重的缓解公交网络时延的方法,包括如下步骤:
步骤一:获得从起点到目的节点的所有简单路径,计算简单路径上的每个换乘节点与起点之间的距离Lix,以及计算起点的相邻节点到目的节点的距离Lkj
步骤二:计算每个节点对应的感知权重,其定义为:
其中Lij表示从起点到目的节点的简单路径的距离,Lix表示每个换乘节点与起点之间的距离。
步骤三:重新定义拥塞感知函数为:
其中bx表示节点x单位时间的处理能力,Qi(t)为t时刻节点i处的排队人数,定义为:
其中,Ii(t)为t时刻节点i产生的新的乘客数量,且xji(t)为t时刻节点i从其邻居节点j接收的人数,di(t)为t时刻节点i处理的人数;
式(2)中Qx(t-Δt(Lix))表示在时延的影响下t时刻i节点所知的x节点的排队人数,其中Δt(Lix)表示节点i感知节点x的拥塞程度的延迟,其定义为:
Δt(Lix)=β*Lix,β≥0 (5)
当t-Δt(Lix)<0时,定义Qx(t-Δt(Lix))=Qx(0);其中β为控制节点拥塞信息感知的时延的可调参数;当β=0时,带有时延影响的路由策略退化为正常全局拥塞感知的路由策略,当β>0时,节点间拥塞信息感知的时延与节点间最短距离呈正相关,β越大,节点间拥塞信息感知的时延越长。
步骤四:计算每条路径的代价,其代价定义为:
其中,θ为一个在[0,1]范围中可调的参数。
步骤五:乘客选择代价最小的路径中的下一结点作为换乘站点。
本发明的有益效果为:有效缓解了时延对网络路由策略的影响。方法针对网络中信息传播存在时延问题,利用了临近节点时延较短的特点,并以此来设置不同节点的拥塞权重,可缓解公交网络中的拥塞情况。
附图说明
图1为用例网络图。
图2为β=3,θ=0.5时η随时间t的变化情况。
图3为β=3,θ=0.5时AVARAGET随时间t的变化情况。
图4为β=3,θ=0.9时η随时间t的变化情况。
图5为β=3,θ=0.9时AVARAGET随时间t的变化情况。
图6为β=3,θ=1时η随时间t的变化情况。
图7为β=3,θ=1时AVARAGET随时间t的变化情况。
具体实施方式
下面结合附图1对本发明的具体实施做详细说明,假设一名乘客想从节点D 到达目的节点A。
步骤一:乘客通过公交线路图得到到达目的节点的简单路径,图1中从节点D到节点A的简单路径共有两条,分别为D->B->A和D->E->C->A。计算得到从起点到每条路径上的每个换乘节点的距离,LDB=1,LDE=1,LDC=2,LDA=2, LBA=1,LEA=2。
步骤二:通过(1)式计算每条路径上每个站点的感知权重, ωDA=1。
步骤三:通过(2)式计算每条路径的拥塞程度,其中Qx(t-Δt(Lix))和bx可以通过移动设备从交通实时监测系统中获得,假设现得到QB(t-Δt(Lix))=8, QC(t-Δt(Lix))=3,QE(t-Δt(Lix))=3,QA(t-Δt(Lix))=5,bB=1,bA=5,bC=1,bE=2。
步骤四:通过(3)式计算每条路径的代价,设θ=0.5,计算得到costDBA=3,costDECA=2.5。
步骤五:选择代价最小的路径作为移动路径,因此乘客应选择节点E作为下一换乘站点。
图2-图7为在某市公交网络中每个时刻拥塞程度效果图,实验中,每时刻t (t∈[1,70])向整个网络中投放100人数,对于每个客户采用算法过程从起点到达终点。同时记录每个客户从起点到终点的时间。纵坐标序参数η(R)和平均传输时间AVARAGET都能衡量网络的拥塞情况其中ΔQ=Q(t+Δt)-Q(t),表示在Δt时间内网络中的人数变化,<ΔQ>表示对于每个时间范围Δt的平均值。M为一个大于0的常数,这里取M=1。AVARAGET就是每个客户行走的时间平均值。
从图2-图7中可以看出,采用本发明的策略可有效缓解时延带来的影响,此时具有更高的出行效率,网络更加通畅。

Claims (1)

1.一种基于节点距离改变拥塞权重的缓解公交网络时延的方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤一:获得从起点到目的节点的所有简单路径,计算简单路径上的每个换乘节点与起点之间的距离Lix,以及计算起点的相邻节点到目的节点的距离Lkj
步骤二:计算每个节点对应的感知权重,其定义为:
<mrow> <mi>&amp;omega;</mi> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <msub> <mi>L</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>L</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>x</mi> </mrow> </msub> </mrow> <msub> <mi>L</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> </mfrac> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
其中Lij表示从起点到目的节点的简单路径的距离,Lix表示每个换乘节点与起点之间的距离;
步骤三:重新定义拥塞感知函数为:
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其中bx表示节点x单位时间的处理能力,Qi(t)为t时刻节点i处的排队人数,定义为:
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其中,Ii(t)为t时刻节点i产生的新的乘客数量,且xji(t)为t时刻节点i从其邻居节点j接收的人数,di(t)为t时刻节点i处理的人数;
式(2)中Qx(t-Δt(Lix))表示在时延的影响下t时刻i节点所知的x节点的排队人数,其中Δt(Lix)表示节点i感知节点x的拥塞程度的延迟,其定义为:
Δt(Lix)=β*Lix,β≥0 (5)
当t-Δt(Lix)<0时,定义Qx(t-Δt(Lix))=Qx(0);其中β为控制节点拥塞信息感知的时延的可调参数;当β=0时,带有时延影响的路由策略退化为正常全局拥塞感知的路由策略,当β>0时,节点间拥塞信息感知的时延与节点间最短距离呈正相关,β越大,节点间拥塞信息感知的时延越长;
步骤四:计算每条路径的代价,其代价定义为:
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其中,θ为一个在[0,1]范围中可调的参数;
步骤五:乘客选择代价最小的路径中的下一结点作为换乘站点。
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