车联网环境下考虑遵从程度的混合流量逐日均衡

doi:10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20210843

吉林大学学报(工学版) ›› 2023, Vol. 53 ›› Issue (4): 1085-1093.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20210843

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车联网环境下考虑遵从程度的混合流量逐日均衡

常玉林^1,²(),徐文倩¹,孙超¹(),张鹏¹

^1.江苏大学汽车与交通工程学院，江苏镇江 212013
^2.东南大学城市智能交通江苏省重点实验室，南京 211189

收稿日期:2021-08-29 出版日期:2023-04-01 发布日期:2023-04-20
通讯作者: 孙超 E-mail:ylchang@ujs.edu.cn;chaosun@ujs.edu.cn
作者简介:常玉林（1963-），男，教授，博士.研究方向：交通运输系统规划与优化.E-mail：ylchang@ujs.edu.cn
基金资助:
国家自然科学基金项目(71801115);中国博士后科学基金项目(2021M691311);江苏高校哲学社会科学研究项目(2022SJYB2221)

Day⁃to⁃day equilibrium of hybrid traffic considering obedience degree under internet of vehicles environment

Yu-lin CHANG^1,²(),Wen-qian XU¹,Chao SUN¹(),Peng ZHANG¹

^1.School of Automobile and Traffic Engineering，Jiangsu University，Zhenjiang 212013，China
^2.Jiangsu Key Laboratory of Intelligent Traffic System，Southeast University，Nanjing 211189，China

Received:2021-08-29 Online:2023-04-01 Published:2023-04-20
Contact: Chao SUN E-mail:ylchang@ujs.edu.cn;chaosun@ujs.edu.cn

摘要/Abstract

摘要：

为研究网联车与非网联车混合交通中出行者的路径选择行为，根据出行者是否为网联车用户以及对车联网信息的遵从程度将出行者分为非网联车出行者、完全遵从信息的网联车出行者和不完全遵从信息的网联车出行者。三类出行者分别按照历史经验信息、车联网实时信息以及前两种信息的结合来更新出行路径，进一步运用交通网络理论建立考虑车联网信息遵从程度的混合逐日演化模型。通过算例发现，混合出行流量均衡状态下的路网稳定性优于随机用户均衡（SUE）均衡状态下的路网稳定性，同时出行者的出行时间到达稳定的天数短于随机系统最优（SSO）均衡状态下出行时间到达稳定的天数。遵从车联网信息出行者占比和网联车出行者对车联网信息的遵从程度是网络流量演变的主要影响因素。模型最终演化至SUE和SSO的混合均衡状态。

关键词: 交通运输系统工程, 逐日网络流量, 路径选择行为, 车联网, 遵从程度

Abstract:

In order to study the route choice behavior of travelers in the mixed traffic of network connected vehicles and non-connected vehicles， according to whether the travelers are connected vehicle users and the obedience degree to the Internet of Vehicles （IOV） information， the travelers are divided into non-connected vehicle travelers， connected vehicle travelers who fully obey the information and connected vehicle travelers who do not fully obey the information. The three types of travelers update their travel routes according to historical experience information， real-time information of the Internet of Vehicles， and the combination of the first two kinds of information. Futher， a hybrid day-to-day evolution model considering the obedience degree of the IOV information is established by using the traffic network theory. From the example， it is found that the network stability under mixed travel flow is better than that under stochastic user equilibrium （SUE）， and the number of days for travelers to reach a stable perceived travel time under mixed travel flow is shorter than that under stochastic system optimal （SSO） equilibrium. The proportion of information travelers and the obedience degree of the IOV information are the main influencing factors of the evolution of network traffic. The model finally evolves to the mixed equilibrium state of SUE and SSO.

Key words: engineering of communication and transportation, system, day-to-day network traffic, route choice behavior, internet of vehicles, obedience degree

中图分类号:

U491

常玉林,徐文倩,孙超,张鹏. 车联网环境下考虑遵从程度的混合流量逐日均衡[J]. 吉林大学学报(工学版), 2023, 53(4): 1085-1093.

Yu-lin CHANG,Wen-qian XU,Chao SUN,Peng ZHANG. Day⁃to⁃day equilibrium of hybrid traffic considering obedience degree under internet of vehicles environment[J]. Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition), 2023, 53(4): 1085-1093.

图/表 11

图1

图2

表1

表2

路段路阻函数相关数据"

路段a	$c a f r e e$ /min	$u ˉ a$ /（pcu·h^-1）	路段a	$c a f r e e$ /min	$u ˉ a$ /（pcu·h^-1）
1	2	900	14	4	900
2	1	900	15	4	300
3	3	500	16	4	600
4	2	600	17	2	600
5	2	900	18	3	900
6	2	900	19	3	900
7	2	900	20	5	600
8	4	600	21	2	900
9	4	800	22	5	900
10	3	900	23	5	600
11	2	600	24	1	600
12	2	600	25	2	600
13	4	900

表2

图3

图4

图5

图6

图7

图8

图9

参考文献 9

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路径l	路段a集合	路径l	路段a集合
1	1，3，5，7，14，23	12	2，8，10，13，21，23
2	1，3，6，12，14，23	13	2，8，10，13，22，25
3	1，3，6，13，21，23	14	2，8，11，17，19，21，23
4	1，3，6，13，22，25	15	2，8，11，17，19，22，25
5	1，4，10，12，14，23	16	2，8，11，17，20，24，25
6	1，4，10，13，21，23	17	2，9，15，17，19，21，23
7	1，4，10，13，22，25	18	2，9，15，17，19，22，25
8	1，4，11，17，19，21，23	19	2，9，15，17，20，24，25
9	1，4，11，17，19，22，25	20	2，9，16，18，19，21，23
10	1，4，11，17，20，24，25	21	2，9，16，18，19，22，25
11	2，8，10，12，14，23	22	2，9，16，18，20，24，25

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2	1	900	15	4	300
3	3	500	16	4	600
4	2	600	17	2	600
5	2	900	18	3	900
6	2	900	19	3	900
7	2	900	20	5	600
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2	1	900	15	4	300
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