智能技术在公路路线优化设计中的应用.pdf

104|PEOPLES TRANSPORTATION技术|Technology智能技术在交通运输领域中的应用智能技术是以计算机、信息科学和其他相关学科的理论和方法为基础，以人工智能为核心，通过对自然现象或过程的感知、知识获取和知识表达，实现对信息的获取、处理、分析和利用，并向用户提供解决方案的一门新兴交叉学科。智能技术在交通运输领域中应用广泛，其智能技术在交通运输中的应用具体可以分为三部分：一是智能化交通信息服务系统，其核心是交通信息资源的整合与共享。这类系统将地理空间信息、交通管理与控制信息、公共服务信息以及环境质量等多种交通信息整智能技术在公路路线优化设计中的应用 文/吕清砖随着我国经济的快速发展，交通运输需求不断增加，公路运输在我国国民经济中的地位越来越重要。但由于受到自然地理条件的限制，公路建设存在着诸多制约因素，公路选线与规划问题已成为公路工程建设的瓶颈之一。而智能技术在解决公路路线优化与规划方面有着独特优势，它可以有效克服传统方法所存在的局限性，实现公路路线最优解。为此，本文从智能技术在交通运输领域中的应用入手，阐述路线智能优化系统，并为路线智能优化模型建立提出相应的实践策略，促使公路选线方案在处理上能够更加简便。合为一体，并按照不同的使用功能进行分类和管理。二是基于模型的路线优化算法。智能技术可以根据待优化目标的特点，建立数学模型，再利用合适的方法对数学模型进行求解。这类方法一般适用于基于模型的路线优化算法中，可以将待优化目标转换为相应的数学模型。其中计算算法主要有：遗传算法、蚁群算法等。三是智能化交通规划系统。这类系统一般利用计算机辅助进行交通规划，主要用于解决实时交通状况、道路网络状况等问题。这类系统可以实现道路选线、优化与规划等功能，可以将道路选线与规划问题转化为求解复杂规划问题。这类系统主要包括：智能路线设计系统、智能交通仿真系统、其它智能化交通系统等。路线智能优化系统智能路线设计系统智能路线设计系统是一个综合性的信息平台，包括路线规划设计、公路路线设计辅助、公路路线数据库和专家系统等多个子系统。该系统主要用于公路路线设计过程中，提供从概念决策到方案选择再到后期评价的全过程信息服务，实现了对公路路线的科学决策和决策支持。智能路线设计系统主要包括两个子系统：专家系统子系统，该系统主要由知识表达与获取 PEOPLES TRANSPORTATION|1052023 年 第 18 期 模块、问题求解模块、知识库管理模块、专家意见交流与管理模块以及方案评价模块组成。该系统实现了对海量的信息进行分析处理，并提供智能化决策支持。综合决策子系统，该系统主要由知识库管理模块、综合评价模块以及方案评价模块组成。智能交通仿真系统智能交通仿真系统是指利用计算机技术对交通运输进行模拟，进而分析各种交通运输方式的效率、环境等方面的影响。智能交通仿真系统利用仿真模型模拟不同的道路网络结构和交通组织方式，可以为规划设计提供重要依据。智能交通仿真系统的核心是道路网络模型，其包含以下几个方面的内容：道路网络模型。这一模型主要包括道路网络拓扑结构、交叉口数量、车辆行驶路线等内容。交通组织方式模型。这一模型主要包括信号灯控制、车道分配、信号灯协调控制等内容。动态交通仿真模型。这一模型主要包括车辆在不同交通流条件下的行驶特性和车辆驾驶行为分析等内容。综合评价模型。这一模型主要包括路网运行效率评价、环境影响评价以及综合交通评价等内容。其它智能化交通系统（1）地理信息系统GIS是以空间数据为基础的计算机系统，用于收集、存储、管理和分析空间信息。GIS是一种能显示和分析空间数据的计算机系统，具有数据丰富、存储容量大、运算速度快、多功能等特点，可实现对各种地理信息的处理，并提供多种空间分析功能。在公路路线选线中，利用 GIS技术可以将道路选线所需的相关信息（如：道路等级、地质资料、水文资料等）以多种形式直观地显示出来，便于工作人员快速地对选线方案进行选择。（2）遥感技术是利用卫星等平台将图像数据通过光波、电波等形式传输到地面，并采用光电器件将其转化成数据格式进行处理的一种技术。遥感技术在公路路线选线中的应用主要有两方面：一方面，利用遥感技术可以快速获取公路沿线的地理信息数据。如：利用卫星图像获取公路沿线的地形地貌和地质条件等信息，可以避免传统方法耗时耗力的实地调查。另一方面，利用遥感技术可以对公路沿线的土地利用、植被等信息进行统计。（3）全球定位系统（GPS）是一种能够为全球范围内定位和定向的系统，其应用范围非常广泛。目前，GPS技术主要应用于导航、授时、测绘、物流管理等方面。然而在公路路线选线中应用 GPS技术，可以有效提高工作效率。路线智能优化模型建立基于GIS的空间数据挖掘公路线路规划是一个复杂的过程，需要充分考虑到地形、地质、环境、经济和社会等多方面因素。而GIS（地理信息系统）是一种强大的工具，可以帮助规划者进行空间数据分析和挖掘，首先，要收集与公路线路规划相关的各类数据，如地形、地质、土地利用、交通量、人口密度等。这些数据可以从政府部门、科研机构或商业公司获取。紧接着要将收集到的数据进行整理和预处理，以使其适合在GIS（地理信息系统）中进行分析。这需要包括数据格式转换、数据投影变换、数据坐标变换等。并将各类数据在GIS（地理信息系统）中进行融合，然后进行叠加分析。例如，将地形数据与地质数据进行叠加，可以识别潜在的地质灾害风险；将土地利用数据与交通量数据进行叠加，可以分析不同区域对道路的需求。然后综合上述分析结果，对不同线路方案进行可行性研究，选择最优方案。基于GIS（地理信息系统）的空间数据挖掘可以为公路线路规划提供有力支持，帮助规划者做出科学、合理、高效的决策。图子网的构造在进行道路路线规划时，需确定规划目标和约束条件，根据各目标约束条件的不同，可将其分为路线线形约束和交通流约束两种。由于在道路路线规划中，各个路段的技术指标和工程造价等方面的限制106|PEOPLES TRANSPORTATION技术|Technology因素是不同的，所以在进行路线线形约束时，要考虑到道路的各项技术指标，将其作为限制条件。而交通流约束则是为了解决各路段在不同时间上所需要承担的交通量不同而引起的冲突问题。基于上述两种约束条件，可将路线规划问题抽象为一个无向图模型，用道路网络表示。该模型中的节点表示路线，边表示道路之间的连接关系。在图中以顶点作为节点，边作为边边连接构成的网络称为图子网。通过图子网可以进行路径搜索。根据图子网生成算法对道路网络进行生成时，需要先将该图子网中的每个顶点分别连接起来，然后再把各个顶点之间连接起来。因此在图子网生成后需要进行边的生成。边的生成就是从图中取出每个边并将其连接起来形成新的边。如果节点之间存在两条路，那么这些节点之间就存在着一条边。根据图子网生成算法生成边后，需要对这些边权进行赋值。赋值后可使图子网中所有的顶点都与其他顶点相连，从而形成一个连通图。邻接矩阵的构造在进行路径搜索时，需利用图的邻接矩阵来查找每条路线在某一段时间内所经过的所有路段，然后依次从第一个经过的路段开始进行搜索，直到找到一条最优路径。邻接矩阵中的元素为与路径相连的边个数，包括有向边和无向边。在进行路径搜索时，需要确定两个关键点：一个是要寻找的最优路径上的任何一个点；另一个是要寻找的最优路径上任意一条边。所以在进行路径搜索时，需要构造一组邻接矩阵来确定最佳路径。为了使最优路径能够在所有路段中都能搜索到，需要在构造邻接矩阵时考虑以下两个方面：一是选择一个能有效反映路段之间拓扑关系的指标，如路段间总长度、道路间距、道路间最小距离等；二是选取一组代表路段之间最优路径的指标，如所有路段间总距离、最短路径长度等。构造邻接矩阵时，需要计算各顶点间连接边的权值，并根据权值大小确定两点之间的最佳路径。如果一个节点为最佳路径上任意一条边提供了有效连接，则该节点将成为这条路线上的最佳路径。启发式搜索算法启发式搜索算法是指根据一定的启发条件和目标函数，从一组可行路径中选择出最优解的搜索算法。启发式搜索算法中最重要的两个变量分别是目标函数和可行解，二者的不同直接决定了启发式算法的优劣。目前最常用的启发式搜索算法有：遗传算法、蚁群算法和模拟退火算法等。首先遗传算法是一种基于自然选择和群体进化过程的优化方法，它将问题中的具体问题转化为多个简单的决策变量，并通过对这些决策变量进行交叉和变异操作来产生新个体，以此来达到优化问题解的目的。该方法具有较强的全局寻优能力，但需要在一定范围内进行人工干预，计算量较大。其次，蚁群算法是一种模拟生物群体觅食行为而产生的自适应路径规划方法。与遗传算法不同，蚁群算法对初始解没有限制，可以利用不同的方法和策略来获得最优解。在蚁群算法中，个体之间通过信息素联系起来，以实现群体间信息交互和知识共享。该方法具有很强的全局寻优能力，但是收敛速度较慢，易于陷入局部最优解，则需大量迭代才能获得较好的解。结语综上所述，要知道公路选线与规划可谓是公路工程建设的重要组成部分，其选线与规划水平的高低将会直接影响到整个工程建设质量和效率。而目前传统的公路选线与规划方法存在着一定的局限性，在一定程度上阻碍了我国交通事业的发展。而智能技术在解决公路路线优化与规划方面有着独特优势，它可以有效克服传统方法所存在的局限性，实现公路路线最优解。在智能技术发展背景下，需加强其理论研究，开发出一套成熟、可靠的智能系统，为我国交通事业的发展提供强有力保障。（作者单位：贵州省公路勘察设计院有限公司）