本發(fā)明涉及一種用戶均衡原則下的雙路徑路網(wǎng)個(gè)性化誘導(dǎo)率分配方法，屬于交通誘導(dǎo)優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)：

傳統(tǒng)誘導(dǎo)信息發(fā)布是根據(jù)路段實(shí)時(shí)狀態(tài)將實(shí)時(shí)信息發(fā)布到一定的接收媒介上，兩類主要的接收媒介為用于群體車輛誘導(dǎo)的vms(可變信息交通標(biāo)志)誘導(dǎo)屏以及用于個(gè)性化車輛誘導(dǎo)的車載終端。從路網(wǎng)交通流宏觀角度看，兩類誘導(dǎo)策略的控制核心變量均為車輛在岔路口的分離率，誘導(dǎo)信息對(duì)車輛路徑選擇行為的影響是其中的關(guān)鍵問(wèn)題。

兩類誘導(dǎo)策略具有各自的優(yōu)勢(shì)與不足：vms誘導(dǎo)可以有效地調(diào)控路網(wǎng)的交通流量分布，保證路網(wǎng)整體最優(yōu)，但所有車輛接受相同的誘導(dǎo)信息，缺少了對(duì)車輛個(gè)體的兼顧；個(gè)性化誘導(dǎo)可以根據(jù)個(gè)體車輛的不同特征信息發(fā)布針對(duì)性的誘導(dǎo)方案，有效滿足用戶的個(gè)性化需求，但往往未能考慮大量車輛接受個(gè)性化誘導(dǎo)信息后對(duì)交通流的反饋影響，路網(wǎng)全局最優(yōu)難以得到保證。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

針對(duì)上述問(wèn)題，本發(fā)明的目的是提供一種以路網(wǎng)最優(yōu)為基礎(chǔ)，兼顧個(gè)體車輛個(gè)性需求的用戶均衡原則下的用戶均衡原則下的雙路徑路網(wǎng)個(gè)性化誘導(dǎo)率分配方法。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采取以下技術(shù)方案：一種用戶均衡原則下的雙路徑路網(wǎng)個(gè)性化誘導(dǎo)率分配方法，所述的雙路徑路網(wǎng)存在一個(gè)唯一入口o和一個(gè)唯一出口d，從入口o到出口d存在兩條可選路徑a和b，車輛到達(dá)入口a時(shí)會(huì)接收誘導(dǎo)信息，其特征在于：所述的誘導(dǎo)率分配方法包括以下步驟：1)針對(duì)所要調(diào)控的雙路徑路網(wǎng)，統(tǒng)計(jì)出路網(wǎng)基本參數(shù)；2)基于greenshields模型以及交通流理論，根據(jù)路網(wǎng)基本參數(shù)求取理想條件下的最優(yōu)分離率，以達(dá)到路網(wǎng)整體交通流最優(yōu)；3)在路網(wǎng)整體最優(yōu)的約束條件下，根據(jù)個(gè)體車輛歷史行駛較優(yōu)路徑的比例，建立個(gè)性化誘導(dǎo)分配策略的基本約束條件；4)建立車輛優(yōu)先級(jí)的概念，利用等差分配原則，計(jì)算車輛優(yōu)先級(jí)已知情況下的個(gè)性化誘導(dǎo)率分配數(shù)值；5)根據(jù)步驟4)確定的分配原則以及車輛歷史最優(yōu)比的概率分布，分配誘導(dǎo)信息，在概率意義下最大限度地滿足用戶均衡的原則，確保車輛接受誘導(dǎo)的公平性。

所述步驟1)中，路網(wǎng)基本參數(shù)包括誘導(dǎo)信息更新周期t、交通流量n、當(dāng)前分離率p、路徑a實(shí)時(shí)車輛數(shù)n1、路徑b實(shí)際車輛數(shù)n2、路徑a長(zhǎng)度la、路徑b長(zhǎng)度lb、路徑a車輛平均旅行時(shí)間tareal、路徑b車輛平均旅行時(shí)間tbreal；其中，當(dāng)前分離率p指車輛進(jìn)入路徑a的數(shù)量百分比。

所述步驟2)中，“最優(yōu)”是以車輛的總平均旅行時(shí)間最低為衡量標(biāo)準(zhǔn)，理想條件下的最優(yōu)分離率的求取過(guò)程如下：

greenshields模型指出，在一定的范圍內(nèi)，車速v與車流密度ρ之間具有線性關(guān)系，其表達(dá)式如下：

式中，vfree表示路段最高限速，ρjam表示車輛最高密度，其中：

nmax表示道路最大車容量，l表示路段長(zhǎng)度，l表示車輛平均長(zhǎng)度，d表示車輛最小間距，對(duì)于不同路徑來(lái)說(shuō)，車輛平均長(zhǎng)度和車輛最小間距是相同的，即車輛最高密度ρjam為固定值；

再根據(jù)車流密度的定義

式中，ntrip表示當(dāng)前道路車輛數(shù)，

最終得出車輛平均旅行時(shí)間ttrip與路段長(zhǎng)度l和當(dāng)前道路車輛數(shù)ntrip的關(guān)系：

新到達(dá)車輛接受誘導(dǎo)信息并選擇路徑后，兩條路段車輛數(shù)期望

e(na)＝n1+np-n1out

e(nb)＝n2+n(1-p)-n2out

式中，n表示交通流量，na、nb分別表示新到達(dá)車輛接受誘導(dǎo)信息并進(jìn)入路徑a、路徑b的車輛數(shù)，e(na)、e(nb)分別表示新到達(dá)車輛接受誘導(dǎo)信息并進(jìn)入路徑a、路徑b的車輛數(shù)的期望，p表示分離率，n1表示路徑a的當(dāng)前實(shí)時(shí)車輛數(shù)，n2表示路徑b的當(dāng)前實(shí)時(shí)車輛數(shù)，其中n1out,n2out表示一個(gè)信息更新周期內(nèi)從兩條路徑上離開(kāi)的車流量；

根據(jù)兩條路段車輛數(shù)期望表達(dá)式，得到a、b兩條路徑上車輛總旅行時(shí)間期望表達(dá)式

其中僅p為變量；

對(duì)該式求取極小值，得出最優(yōu)分離率pbest的表達(dá)式

其中

式中，nfreea、nfreeb為中間變量，表示假設(shè)車輛全部進(jìn)入b路徑，此時(shí)路徑a、路徑b分別可以容納的最大車輛數(shù)，vfree1vfree2分別表示路徑a與路徑b的最高限速。

所述步驟3)中，建立個(gè)性化誘導(dǎo)分配策略的基本約束條件的過(guò)程如下：

根據(jù)最優(yōu)分離率的表達(dá)式得到個(gè)性化信息發(fā)布的一個(gè)基本約束條件：

其中pi表示車輛i接收到個(gè)性化誘導(dǎo)信息后選擇路徑a的概率，也稱之為車輛i的誘導(dǎo)率；

假設(shè)當(dāng)前時(shí)刻最優(yōu)路徑為a路徑，上述條件可以用公式表示為：

式中，pi表示車輛i的誘導(dǎo)率，pj表示車輛j的誘導(dǎo)率，rate(i)表示車輛i的歷史最優(yōu)比，rate(j)表示表示車輛j的歷史最優(yōu)比；

上述兩式構(gòu)成了個(gè)性化誘導(dǎo)率分配的基本約束條件。

所述步驟4)的實(shí)施過(guò)程如下：

首先，定義優(yōu)先級(jí)的概念，如果第i輛車的rate(i)在所有車輛中排序?yàn)榈趉大，則稱該車輛的優(yōu)先級(jí)為k，該輛車的歷史最優(yōu)比相應(yīng)記作rate(i(k))，另外，優(yōu)先級(jí)為k的車輛誘導(dǎo)率分配值記為pk，顯然車輛優(yōu)先級(jí)越大，誘導(dǎo)率分配值pk越大；

根據(jù)上述車輛優(yōu)先級(jí)的概念，按照優(yōu)先級(jí)k大小，以等差數(shù)列遞減確定誘導(dǎo)率，用公式表示為：

pk+1-pk＝pk+2-pk+1＝δ

綜合該式以及最優(yōu)分離率的表達(dá)式，得到：

只需給出最低誘導(dǎo)率p1，則可求出公差δ，進(jìn)而確定各個(gè)優(yōu)先級(jí)的誘導(dǎo)率。

所述步驟5)中，誘導(dǎo)信息的分配方案的確定過(guò)程如下：

記n＝n-i為未到達(dá)車輛數(shù)，在這n+1輛車中，車輛i的優(yōu)先級(jí)為k的概率為：

式中，p(rate(i))表示任意未到達(dá)車輛優(yōu)先級(jí)高于已到達(dá)車輛i的概率，這是一個(gè)只與rate(i)有關(guān)而與j無(wú)關(guān)的值；

根據(jù)全期望公式，可以得到車輛i應(yīng)分配誘導(dǎo)率的期望值，在概率意義下，這是最優(yōu)的分配方案；用公式表示為：

其中e(pk|rate(i)＝rate(i(k)))表示車輛i優(yōu)先級(jí)為k的條件下誘導(dǎo)率分配值pk的條件期望；

在步驟4)所述的等差數(shù)列分配規(guī)則下，誘導(dǎo)率分配值pk僅與車輛優(yōu)先級(jí)k有關(guān)，即一旦確定車輛優(yōu)先級(jí)，pk就是確定且已知的，因此有：

e(pk|rate(i)＝rate(i(k)))＝pk

在車輛不斷到達(dá)過(guò)程中，隨著已到達(dá)車輛分別選擇各自的路徑，最優(yōu)分離率處于不斷變化中，假設(shè)第i輛車到達(dá)路口時(shí)，前i-1輛車根據(jù)分配規(guī)則，選擇a路徑與b路徑的數(shù)量分別為n1和n2，則顯然此時(shí)未通過(guò)路口車輛的路網(wǎng)最優(yōu)約束條件變?yōu)椋?/p>

根據(jù)等差數(shù)列分配規(guī)則，可以得到優(yōu)先級(jí)為k的車輛誘導(dǎo)率分配值應(yīng)滿足條件，用公式表示為：

其中δ為常量，為設(shè)定的誘導(dǎo)率公差，這個(gè)公差應(yīng)保證車輛的最低誘導(dǎo)率與最高誘導(dǎo)率均在合理范圍內(nèi)，取

進(jìn)一步求解，可得出優(yōu)先級(jí)為k的車輛誘導(dǎo)率分配值為：

根據(jù)上述求解，得到第i輛車在概率意義下最優(yōu)的誘導(dǎo)率分配值：

其中：

所述步驟5)對(duì)p(rate(i))的求解，當(dāng)存在足夠的先驗(yàn)知識(shí)時(shí)，就根據(jù)統(tǒng)計(jì)信息對(duì)車輛的歷史最優(yōu)比分布進(jìn)行擬合，當(dāng)先驗(yàn)知識(shí)不足時(shí)，則認(rèn)為車輛的歷史最優(yōu)比服從正態(tài)分布，此時(shí)：

其中μ,δ為正態(tài)分布的均值與標(biāo)準(zhǔn)差，x為隨機(jī)變量的符號(hào)。

本發(fā)明由于采取以上技術(shù)方案，其具有以下優(yōu)點(diǎn)：1、本發(fā)明通過(guò)交通流理論求解最優(yōu)總體車輛分離率，將擁堵嚴(yán)重路段部分車輛調(diào)整至擁堵程度較輕的路段，保證路網(wǎng)效率的最大化并盡量避免擁堵?tīng)顟B(tài)反復(fù)轉(zhuǎn)移。2、本發(fā)明在保證路網(wǎng)整體最優(yōu)的前提下，同時(shí)兼顧個(gè)體車輛的個(gè)性化需求，保證個(gè)體用戶出行的均衡性。3、本發(fā)明綜合了群體誘導(dǎo)和個(gè)性化誘導(dǎo)的優(yōu)點(diǎn)，避免了群體誘導(dǎo)與個(gè)性化誘導(dǎo)的不足，既保證了誘導(dǎo)的個(gè)性化，又考慮了車輛誘導(dǎo)后對(duì)路網(wǎng)的反饋?zhàn)饔茫沟脙煞N誘導(dǎo)策略的優(yōu)勢(shì)均得以充分發(fā)揮。

附圖說(shuō)明

圖1是雙路徑路網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)示意圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)的描述。

本發(fā)明提出了一種用戶均衡原則下的雙路徑路網(wǎng)個(gè)性化誘導(dǎo)率分配方法，雙路徑路網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖1所示，路網(wǎng)存在一個(gè)唯一入口o和唯一出口d，從入口o到出口d存在兩條可選路徑a和b，車輛到達(dá)入口o點(diǎn)時(shí)會(huì)接收誘導(dǎo)信息，并根據(jù)誘導(dǎo)信息選擇路徑。本發(fā)明方法包括以下步驟：

1)針對(duì)所要調(diào)控的雙路徑路網(wǎng)，統(tǒng)計(jì)出路網(wǎng)基本參數(shù)，包括誘導(dǎo)信息更新周期t、交通流量n、當(dāng)前分離率(車輛進(jìn)入路徑a的數(shù)量百分比)p、路徑a實(shí)時(shí)車輛數(shù)n1、路徑b實(shí)際車輛數(shù)n2、路徑a長(zhǎng)度la、路徑b長(zhǎng)度lb、路徑a車輛平均旅行時(shí)間tareal、路徑b車輛平均旅行時(shí)間tbreal。

上述參數(shù)中，路徑a長(zhǎng)度la、路徑b長(zhǎng)度lb顯然是已知常量，路徑a實(shí)時(shí)車輛數(shù)n1和路徑b實(shí)際車輛數(shù)n2可以通過(guò)在路網(wǎng)出入口設(shè)置檢測(cè)器的方式間接獲取，也可以視為已知量。

2)基于greenshields模型以及交通流理論，根據(jù)路網(wǎng)基本參數(shù)求取理想條件下的最優(yōu)分離率，以達(dá)到路網(wǎng)整體交通流最優(yōu)。其中，“最優(yōu)”，是以車輛的總平均旅行時(shí)間最低為衡量標(biāo)準(zhǔn)。

greenshields模型指出，在一定的范圍內(nèi)，車速v與車流密度ρ之間具有線性關(guān)系，其表達(dá)式如下：

式中，vfree表示路段最高限速，ρjam表示車輛最高密度，一般可以認(rèn)為

nmax表示道路最大車容量，l表示路段長(zhǎng)度，l表示車輛平均長(zhǎng)度，d表示車輛最小間距，對(duì)于不同路徑來(lái)說(shuō)，車輛平均長(zhǎng)度和車輛最小間距可以認(rèn)為是相同的，即車輛最高密度ρjam為固定值。

再根據(jù)車流密度的定義

式中，ntrip表示當(dāng)前道路車輛數(shù)，可以最終得出車輛平均旅行時(shí)間ttrip與路段長(zhǎng)度l和當(dāng)前道路車輛數(shù)ntrip的關(guān)系：

新到達(dá)車輛接受誘導(dǎo)信息并選擇路徑后，兩條路段車輛數(shù)期望

e(na)＝n1+np-n1out(5)

e(nb)＝n2+n(1-p)-n2out(6)

式中，n表示交通流量，na、nb分別表示新到達(dá)車輛接受誘導(dǎo)信息并進(jìn)入路徑a、路徑b的車輛數(shù)，e(na)、e(nb)分別表示新到達(dá)車輛接受誘導(dǎo)信息并進(jìn)入路徑a、路徑b的車輛數(shù)的期望，p表示分離率，n1表示路徑a的當(dāng)前實(shí)時(shí)車輛數(shù)，n2表示路徑b的當(dāng)前實(shí)時(shí)車輛數(shù)，其中n1out,n2out表示一個(gè)信息更新周期內(nèi)從兩條路徑上離開(kāi)的車流量，其表達(dá)式可以根據(jù)交通流理論求解得出。

根據(jù)(5)、(6)式，可以得到a、b兩條路徑上車輛總旅行時(shí)間期望表達(dá)式

其中僅p為變量，其余值均認(rèn)為是已知常量。

對(duì)(7)式求取極小值，可得出最優(yōu)分離率pbest的表達(dá)式

其中

式中，nfreea、nfreeb為中間變量，表示假設(shè)車輛全部進(jìn)入b路徑，此時(shí)路徑a、路徑b分別可以容納的最大車輛數(shù)，vfree1vfree2分別表示路徑a與路徑b的最高限速。

3)在路網(wǎng)整體最優(yōu)的約束條件下，根據(jù)個(gè)體車輛歷史行駛較優(yōu)路徑的比例，建立個(gè)性化誘導(dǎo)分配策略的基本約束條件。

在上一步中所獲得的交通流在岔路口的最優(yōu)分離率，可以為路口vms誘導(dǎo)信息的發(fā)布提供一個(gè)基本的控制參數(shù)。事實(shí)上，對(duì)于同樣結(jié)構(gòu)的路網(wǎng)，vms信息發(fā)布與個(gè)性化信息發(fā)布的核心控制參數(shù)均為路口的車輛分離率，而無(wú)論是何種控制策略，其目的均為通過(guò)調(diào)控車輛的分離率，使得路網(wǎng)車輛分布達(dá)到某種意義上的最優(yōu)結(jié)果。其中，最優(yōu)解的標(biāo)準(zhǔn)即為車輛平均旅行時(shí)間達(dá)到最小。

當(dāng)路網(wǎng)輸入流量恒定且已知時(shí)，個(gè)性化信息發(fā)布的最優(yōu)總分離率與vms信息發(fā)布的最優(yōu)分離率相同，其表達(dá)式均為(8)式。

與vms群體誘導(dǎo)不同，在個(gè)性化誘導(dǎo)中，各個(gè)車輛會(huì)根據(jù)車輛本身的不同情況分配不同的誘導(dǎo)率，控制不同車輛以不同概率選擇路徑。根據(jù)(8)式求得的最優(yōu)分離率，可以得到個(gè)性化信息發(fā)布的一個(gè)基本約束條件：

其中pi表示車輛i接收到個(gè)性化誘導(dǎo)信息后選擇路徑a的概率，也稱之為車輛i的誘導(dǎo)率。

近年來(lái)，隨著智能車路協(xié)同系統(tǒng)的發(fā)展，通過(guò)車輛與路側(cè)設(shè)備的通信，可以獲取裝載有通信設(shè)備的個(gè)體車輛信息，包括車輛行駛歷史記錄。因此，對(duì)于每一個(gè)到達(dá)路口的車輛i，其歷史行駛最優(yōu)路段次數(shù)占總次數(shù)的比例(以下簡(jiǎn)稱“歷史最優(yōu)比”)rate(i)可以認(rèn)為是已知的。在這一數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，個(gè)性化誘導(dǎo)信息可以根據(jù)個(gè)體車輛的行駛記錄，發(fā)布針對(duì)性誘導(dǎo)信息，保證車輛選擇最優(yōu)路徑的公平性。即車輛歷史行駛最優(yōu)路段次數(shù)占總次數(shù)比例較小時(shí)，個(gè)性化誘導(dǎo)信息應(yīng)使得該車輛有更大幾率選擇到當(dāng)前時(shí)刻的最優(yōu)路徑。假設(shè)當(dāng)前時(shí)刻最優(yōu)路徑為a路徑，上述條件可以用公式表示為：

式中，pi表示車輛i的誘導(dǎo)率，pj表示車輛j的誘導(dǎo)率，rate(i)表示車輛i的歷史最優(yōu)比，rate(j)表示表示車輛j的歷史最優(yōu)比。

綜合(10)(11)兩式，合理分配每輛車的誘導(dǎo)率，使得路網(wǎng)整體最優(yōu)的前提下，兼顧了個(gè)體車輛選擇最優(yōu)路徑的公平性。(10)(11)兩式構(gòu)成了個(gè)性化誘導(dǎo)率分配的基本約束條件。

4)建立車輛優(yōu)先級(jí)的概念，根據(jù)這一概念，利用等差分配原則，計(jì)算車輛優(yōu)先級(jí)已知情況下的個(gè)性化誘導(dǎo)率分配數(shù)值。

車輛信息完全且準(zhǔn)確時(shí)，所有車輛的rate大小順序也是唯一且準(zhǔn)確的。定義一個(gè)優(yōu)先級(jí)的概念，如果第i輛車的rate(i)在所有車輛中排序?yàn)榈趉大，則稱該車輛的優(yōu)先級(jí)為k，該輛車的歷史最優(yōu)比相應(yīng)記作rate(i(k))，另外規(guī)定優(yōu)先級(jí)為k的車輛誘導(dǎo)率分配值為pk，顯然車輛優(yōu)先級(jí)越大，誘導(dǎo)率分配值pk越大。

根據(jù)上述車輛優(yōu)先級(jí)的概念，按照優(yōu)先級(jí)k大小，以等差數(shù)列遞減確定誘導(dǎo)率，用公式表示為：

pk+1-pk＝pk+2-pk+1＝δ(12)

綜合(8)(12)兩式，可得：

只需規(guī)定合適的最低誘導(dǎo)率p1，則可求出公差δ，進(jìn)而確定各個(gè)優(yōu)先級(jí)的誘導(dǎo)率。

5)根據(jù)步驟4)確定的分配原則，根據(jù)車輛歷史最優(yōu)比的概率分布，合理分配誘導(dǎo)信息，在概率意義下最大限度地滿足用戶均衡的原則，確保車輛接受誘導(dǎo)的公平性。

由于群體誘導(dǎo)是針對(duì)大量車輛的行為，因此可以認(rèn)為所有車輛的歷史最優(yōu)比是獨(dú)立同分布的隨機(jī)變量，當(dāng)存在足夠的先驗(yàn)知識(shí)時(shí)，可以根據(jù)統(tǒng)計(jì)信息對(duì)車輛的歷史最優(yōu)比分布進(jìn)行擬合，當(dāng)先驗(yàn)知識(shí)不足時(shí)，可以認(rèn)為車輛的歷史最優(yōu)比服從正態(tài)分布。

下面以歷史最優(yōu)比服從正態(tài)分布的前提下進(jìn)行求解，對(duì)于歷史最優(yōu)比服從其它分布的情況，不會(huì)對(duì)求解步驟產(chǎn)生任何影響，因此可以按照完全相同的步驟進(jìn)行求解。

當(dāng)?shù)趇(i＜n)輛車到達(dá)路口時(shí)，與尚未到達(dá)路口的任意車輛j(i＜j≤n)相比，優(yōu)先級(jí)更低的概率為：

其中μ,δ為正態(tài)分布的均值與標(biāo)準(zhǔn)差，x為隨機(jī)變量的符號(hào)。

顯然，這是一個(gè)只與rate(i)有關(guān)而與j無(wú)關(guān)的值，可以簡(jiǎn)記為p(rate(i))，表示任意未到達(dá)車輛優(yōu)先級(jí)高于已到達(dá)車輛i的概率。

由于所有車輛的歷史最優(yōu)比獨(dú)立同分布，因此已到達(dá)車輛的信息與未到達(dá)車輛無(wú)關(guān)，可以僅考慮車輛i與剩余未到達(dá)車輛，記n＝n-i為未到達(dá)車輛數(shù)，在這n+1輛車中，車輛i的優(yōu)先級(jí)為k的概率為：

根據(jù)全期望公式，可以得到車輛i應(yīng)分配誘導(dǎo)率的期望值，在概率意義下，這是最優(yōu)的分配方案。用公式表示為：

其中e(pk|rate(i)＝rate(i(k)))表示車輛i優(yōu)先級(jí)為k的條件下誘導(dǎo)率分配值pk的條件期望。

在步驟4)所述的等差數(shù)列分配規(guī)則下，誘導(dǎo)率分配值pk僅與車輛優(yōu)先級(jí)k有關(guān)，即一旦確定車輛優(yōu)先級(jí)，pk就是確定且已知的，因此有：

e(pk|rate(i)＝rate(i(k)))＝pk(17)

在車輛不斷到達(dá)過(guò)程中，隨著已到達(dá)車輛分別選擇各自的路徑，最優(yōu)分離率處于不斷變化中，假設(shè)第i輛車到達(dá)路口時(shí)，前i-1輛車根據(jù)分配規(guī)則，選擇a路徑與b路徑的數(shù)量分別為n1和n2，則顯然此時(shí)未通過(guò)路口車輛的路網(wǎng)最優(yōu)約束條件變?yōu)椋?/p>

根據(jù)等差數(shù)列分配規(guī)則，可以得到優(yōu)先級(jí)為k的車輛誘導(dǎo)率分配值應(yīng)滿足條件，用公式表示為：

其中δ為常量，為設(shè)定的誘導(dǎo)率公差，這個(gè)公差應(yīng)保證車輛的最低誘導(dǎo)率與最高誘導(dǎo)率均在合理范圍內(nèi)，取

進(jìn)一步求解，可得出優(yōu)先級(jí)為k的車輛誘導(dǎo)率分配值為：

根據(jù)上述分析求解，得到了第i輛車在概率意義下最優(yōu)的誘導(dǎo)率分配值：

其中：

上述各實(shí)施例僅用于對(duì)本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和有益效果進(jìn)行了進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明，并不用于限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所做的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。