一种基于蚁群算法的拥堵路段应急通行方法及系统与流程

1.本技术涉及但不限于通行调度技术领域，尤其涉及一种基于蚁群算法的拥堵路段应急通行方法及系统。


背景技术：

2.随着城市化的发展，人民生活水平提高，人均汽车保有量的不断增高。许多城市在每天上下班高峰期都会遇到在主干道塞车的情况，一旦在上下班高峰期的期间发生了火灾、或是救援任务，且应急车辆也必须在塞车路段进行通过，在这种分秒必争的情况下，塞车甚至是一件关乎于性命的事情，虽然目前有着很多通过控制交通灯来给应急车辆一些抢救时间，但此方法还不够全面，毕竟我们车经过最多的路段还是普通的交通灯的路段，当时的路段甚至都像高速公路那样，没有变道到其他道路的可能，只能慢悠悠地一辆车一辆车地通过。就算是交警指挥腾出一条道路的方案，在车流密集的区域实现难度过于大。如果长期空出一条道，那在平常无突发状况下，道路利用率偏低，且车流速度跟车队只会更长。如何在平时上下班高峰期的道路相对畅通和发生突发事件是应急车辆能以最快时间到达现场则是我们需要平衡的矛盾，为解决此了问题由此作者提出了一个基于蚁群算法的应急车辆通过拥堵路段的方案，它不仅不用在原来道路基础上划分一条车道专为应急车辆使用，是平时通勤的车道使用率最大化，而且还可以当在车辆通勤高峰期时也能迅速安全地腾出车道帮助应急车辆以最快速度抵达现场为救援任务的完成多增加成功率。


技术实现要素：

3.以下是对本文详细描述的主题的概述。本概述并非是为了限制权利要求的保护范围。
4.本技术实施例提供了一种基于蚁群算法的拥堵路段应急通行方法及系统，能够使得应急车辆能以最快时间到达现场。
5.第一方面，本技术实施例提供了一种基于蚁群算法的拥堵路段应急通行方法，包括：
6.步骤s100，获取用户的应急警报信息，针对所述应急警报信息派出对应类型的应急车辆；其中，所述应急警报信息包括警报类型和警报地点；
7.步骤s200，根据警报地点，确定距离该警报地点最近的出警单位，采用蚁群算法确定出警单位用时最短的出警路径；将所述出警路径上的车道设为应急车道；
8.步骤s300，确定出警时间，在所述出警时间内，向出警路径上车辆的车主对应的客户端发送避让信息；
9.步骤s400，采用蚁群算法为出警路径上车辆的车主规划不包含应急车道的避让路径；
10.步骤s500，应急车辆通过出警路径后，将所述应急车道恢复全部车辆可通行的车道。
11.在一些实施例中，步骤s200中，所述根据警报地点，确定距离该警报地点最近的出警单位，包括：当确定事发地点时，根据电子地图提供的车辆热力图和可通行路程选取用时最短的出警单位对其进行派车支援。
12.在一些实施例中，所述步骤s200包括：
13.步骤s210，根据路径最短成本和实际塞车时间成本的权重关系，列出改进后的信息启发因子；
14.步骤s220，根据所述权重关系得到改进后的信息素浓度更新方法。
15.在一些实施例中，所述步骤s400包括：
16.步骤s410，将禁忌表中时间的权重比按实际塞车时间比例减少，将最短路径比例增加；
17.步骤s420，把蚂蚁的禁忌表设定为n-1车道；
18.步骤s430，采用更新后的禁忌表为出警路径上车辆的车主规划不包含应急车道的避让路径。
19.第二方面，本技术实施例还提供了一种基于蚁群算法的拥堵路段应急通行系统，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面所述的基于蚁群算法的拥堵路段应急通行方法。
20.第三方面，本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行如第一方面所述的基于蚁群算法的拥堵路段应急通行方法。
21.本技术的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本技术而了解。本技术的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
22.附图用来提供对本技术技术方案的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本技术的实施例一起用于解释本技术的技术方案，并不构成对本技术技术方案的限制。
23.图1是本技术一个实施例提供的基于蚁群算法的拥堵路段应急通行方法的流程图；
24.图2是本技术一个实施例提供的基于蚁群算法的拥堵路段应急通行系统的结构图。
具体实施方式
25.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
26.需要说明的是，虽然在装置示意图中进行了功能模块划分，在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于装置中的模块划分，或流程图中的顺序执行所示出或描述的步骤。说明书、权利要求书或上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。
27.本发明提出了一种基于蚁群算法构架，首先结合了电子地图提供的车辆热力图及预测通过某拥堵路段所花费的时间，再结合风向图和受访者提供的信息对此修改蚂蚁的禁忌表，区别与传统的蚁群算法都是选取最短路径，则为最优路径。因为应急情况的特殊性，我们选择优先级最高的是选出用时最短的路径，在通过拥堵路段，拥堵路段的普通私家车收到应急车发来的信号，屏蔽临时应急车道通行和应急车到来时间作为另一个系统的蚁群的禁忌表，最好在应急车来前30秒腾出一条临时应急车道，帮助应急车辆快速通行，为救援争取时间。本发明能够使得应急车辆能以最快时间到达现场。
28.如图1所示，图1是本技术一个实施例提供的一种基于蚁群算法的拥堵路段应急通行方法的流程图，在该方法中，包括但不限于有以下步骤：
29.步骤s100，获取用户的应急警报信息，针对所述应急警报信息派出对应类型的应急车辆；其中，所述应急警报信息包括警报类型和警报地点；
30.示例性的，应急救援中心接到电话后，记录通话者当前的位置和他描述的伤员人员、事故类型、伤员情况等等。具体派车的情况根据若是一起交通事故，则派出救护车；若是火灾，则从消防局派出消防车。
31.步骤s200，根据警报地点，确定距离该警报地点最近的出警单位，采用蚁群算法确定出警单位用时最短的出警路径；将所述出警路径上的车道设为应急车道；
32.步骤s300，确定出警时间，在所述出警时间内，向出警路径上车辆的车主对应的客户端发送避让信息；
33.本步骤中，对即将经过出警路段的车主，提醒该路段将有应急车辆通行，并引导他们不走临时应急车道；
34.步骤s400，采用蚁群算法为出警路径上车辆的车主规划不包含应急车道的避让路径；
35.具体地，准备经过的汽车在某个限定的时段，提醒普通轿车车主路段将有应急车辆通过，选择绕道或者原路通行，若选择绕道则规划一条不经过临时应急车道通行，且时间相对较短的路线。若选择原路通行则避开临时应急车道行走。普通轿车车主接收到信息，避开应急车道，从而以最快时间把临时应急车道上的行车清空；
36.步骤s500，应急车辆通过出警路径后，将所述应急车道恢复全部车辆可通行的车道。
37.具体地，通过应急车辆后，取消应急车道，拥堵路段马上可恢复成全车道通行的状态，以达到车道通行最大容量，减少拥堵程度。
38.另外，在一实施例中，步骤s200中，所述根据警报地点，确定距离该警报地点最近的出警单位，包括但不限于有以下步骤：
39.当确定事发地点时，根据电子地图提供的车辆热力图和可通行路程选取用时最短的出警单位对其进行派车支援。
40.需要说明的是，当火灾来临的时候，需考虑实时风向图；若是救援任务，则救护车还需考虑到伤者的病情、伤者人数去附近合适伤者级别的医院进行更准确的到达求救地点。电子地图提供城市实时车辆热力图和路径，再综合天气风向图或者其他信息，配合遗传算法限定以上各条件，再综合天气风向图或者其他信息，给出到达事发地点的用时最短的路径。
41.因为运用到改进的蚁群算法，下面对改进后的蚁群算法进行说明。
42.考虑到路径和实际塞车时间，故两者之间的权重系数，满足以下式(1)：
43.μ ν＝1
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)；
44.其中，μ是当前路径与最短路径的差再与最短路径的比值；v是实际塞车时间与一小时的比值。
45.在整个应急车辆行驶的过程中，要考虑到的是拥堵跟尽可能短的路程。其优化目标函数描述如下式(2)：
[0046][0047]
式(2)中s是总用时，ti是节点i转运时间，tj是塞车时间，t
minh
是所连接节点之间最短塞车时间，mj是塞车时间成本，m
minh
是所连接节点之间最小塞车时间成本。
[0048]
蚁群算法中有必不可少的参数，例如：信息启发因子，若其过小，则在各路径上残留的信息素过度，导致无效的路径继续被搜索，影响到算法的收敛速率；若信息启发因子过大，无效的路径虽然可以被派出搜索，但不能保证有效的路径也会被放弃搜索，影响到最优值的搜索。而改进后的蚁群算法是综合了时间和路径的限制条件下，得出改进信息启发因子的关系式，如下式(3)：
[0049][0050]
除此之外，还改进了信息素更新方法。信息素浓度大小与启发因子取值存在紧密联系。在信息素浓度更新过程中，若启发因子取值过小，将导致还未被选取过的路径信息素浓度快速减小到零；若启发因子过大，则导致算法收敛速度过慢，改进后的信息素浓度更新方法描述如式(4)：
[0051][0052]
式(4)中，表示的是关于迭代次数g的正比例函数，其值随着迭代次数g的增加而增加。
[0053]
另外，在一实施例中，所述步骤s200包括但不限于有以下步骤：
[0054]
步骤s210，根据路径最短成本和实际塞车时间成本的权重关系，列出改进后的信息启发因子；
[0055]
根据事发地点，从附近最近的出警单位派出相应的应急车辆，常规的蚁群算法以距离为最短的目标的启发函数，通过正反馈机制实现最短路径的选择。但本次是以用时最短为最高优先级，一般来说，无车时最短路程与实际最短塞车时间是互相冲突的，为了平衡这两点，我将改进其蚁群算法来配合优化方法。
[0056]
步骤s220，根据所述权重关系得到改进后的信息素浓度更新方法。
[0057]
设置初始蚁群算法的初始参数，初始参数包括：起始节点即出警单位、目标节点、
蚁群规模、最大迭代次数、初始信息素浓度、启发因子、信息因子、以及禁忌表；目标节点即目标地点、蚁群规模参考理想的取值范围设置为100、最大迭代次数设置为200、初始信息素浓度、启发因子、信息因子、禁忌表。
[0058]
步骤2.1：对于已经在该应急车辆将行驶的应急车道上的车辆，修改禁忌表，再通过蚁群算法计算出每个车的行走方向。
[0059]
需要说明的是，禁忌表是蚁群算法中的基本概念，它是指蚁群算法迭代过程中，记录存储蚂蚁已选择过的节点，表征该蚂蚁在后续路径选择中不允许再选择该节点。本发明基于用时最短的目的到达同一地点，由于塞车有可能不是理论上的最短路径就是用时最短路径。为此，本发明在拥堵路段的交通灯应给予绿灯比例长的时间，同时在将要通过应急车辆的车道应该给在该车道的车有一个时间的阈值，在某个时间内离开该车道让出临时的应急车辆通过的车道。第一方面是在将近离开拥堵路段的车尽快驶离该路段，另一方面是在拥堵路段中间的车时在限定的时间内并入其他车道让开当前的路段。
[0060]
通过改进后的遗传算法把该临时应急车道和应急车到达该路段的时间作为限制条件，快速且有序的让出临时应急车道。下面是对改进的蚁群算法进行解释。
[0061]
步骤2.2：根据式(1)，得到改进后的信息素浓度更新方法。
[0062]
根据应急情况的需要，μ＝0.5，v＝0.5，将路径的选择和塞车时间作为平衡。
[0063]
另外，在一实施例中，所述步骤s400包括但不限于有以下步骤：
[0064]
步骤s410，将禁忌表中时间的权重比按实际塞车时间比例减少，将最短路径比例增加；
[0065]
时间为最大的优先级，故把权重比进行调整，把时间实际塞车时间比例缩减，最短路径比例增加。
[0066]
步骤s420，把蚂蚁的禁忌表设定为n-1车道；
[0067]
步骤s430，采用更新后的禁忌表为出警路径上车辆的车主规划不包含应急车道的避让路径。
[0068]
需要说明的是，在堵塞的临时应急车道上的车，要尽快预留一个临时应急车道，供应急车使用。本发明把整段拥堵路段的每个车道的每隔1米作为一个节点，当接收到将要完成临时应急车道的信息，把预定的临时应急车道的每个节点都变成不允许再选择的节点，因此修改了禁忌表。另外还可以在临时应急车道行驶的车通过系统的蚁群算法的设定把每辆车所需并入其他车道或是离开该拥堵路段，亦或是将红绿灯比例时间长，让车通行得更快。
[0069]
另外，参照图2，本技术的一个实施例还提供了一种基于蚁群算法的拥堵路段应急通行系统，该基于蚁群算法的拥堵路段应急通行系统包括：存储器11、处理器12及存储在存储器11上并可在处理器12上运行的计算机程序。
[0070]
处理器12和存储器11可以通过总线或者其他方式连接。
[0071]
实现上述实施例的基于蚁群算法的拥堵路段应急通行方法所需的非暂态软件程序以及指令存储在存储器11中，当被处理器12执行时，执行上述实施例中的基于蚁群算法的拥堵路段应急通行方法。
[0072]
此外，本技术的一个实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个处理器或控制器执行，例如，
被上述基于蚁群算法的拥堵路段应急通行系统实施例中的一个处理器执行，可使得上述处理器执行上述实施例中的基于蚁群算法的拥堵路段应急通行方法。
[0073]
本领域普通技术人员可以理解，上文中所申请方法中的全部或某些步骤、系统可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。某些物理组件或所有物理组件可以被实施为由处理器，如中央处理器、数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于ram、rom、eeprom、闪存或其他存储器技术、cd-rom、数字多功能盘(dvd)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。
[0074]
以上是对本技术的较佳实施进行了具体说明，但本技术并不局限于上述实施方式，熟悉本领域的技术人员在不违背本技术精神的前提下还可作出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本技术权利要求所限定的范围内。