基于本地路由的运输网交通优化
——副标题
原文作者 S. Scellato, L. Fortuna, M. Frasca, J. Goacute;mez-Gardetilde; nes,and V. Latora
摘要：运输网拥堵的研究兼具重要的理论与实践意义。在本文中，我们研究的是车辆在城市街道网络的流量。特别的是，我们在一个复杂的网络上使用元胞自动机模型来模拟沿街车辆的运动，还加上了在街道交叉口安置的拥塞感知路由。这种路由利用了附近道路的交通代理方的信息资源，使车辆能动态更新到达目的地的路线。通过在多个城市的真实城市街道模式上实施该模型后，我们发现，基于当地代理商抉择的全球流量优化是有可能实现的。
关键词：元胞自动机模型；交叉口；拥塞感知路由
1.导言
交通优化一直是通信和运输系统研究的一个关键问题。运输网络是道路、街道、管道、电源线，和几乎任何允许车辆运动和商品流动的结构的总和。在大多数发达国家，最初被设计运输一定流量的交通基础设施往往因资源的压倒性的请求而拥堵，这是铁路、飞机衔接、城市街道所普遍存在的情况。一个简单而天真的解决问题的方法是扩大基础设施，以满足不断增加的需求。然而，这并不总是可能的，因为可用空间、负面结果或资源短缺会起到限制作用。一个更好的方法是仔细调整现有的基础设施以达到有效利用其实际结构并适应新的交通需求。
复杂网络的拥堵研究目前主要集中在信息系统上，诸如网格计算网络或因特网。在这样的背景下，不同的解决方案已经被提出，以便增加网络负荷来避免拥塞的发生。特别值得提出的是，拥堵感知路由已证明能显著提高网络的能力。尤其，它已经能够显示出本地网络结构的有限知识如何可以很大程度的改善路由和适航能力。因此，我们似乎可以在交通网络中使用类似的路由策略。另一方面，交通网络呈现出它不同于信息系统的几个重要特征。首先，在一个交通网中，链路（比如说道路）运输着车辆流，而信息系统中的节点只是链路之间只是交叉点而已。因此，我们不能忽视发生在链路上的各种动态，即道路上车辆的运动质量反映的是运输系统的功能这一特征。另一个重要特征是，由于传输网络被嵌入在实际空间之中，拥堵并不位于该系统的特定节点（例如在信息系统的集线器），但从地理位置上来说，它会在网络中从瓶颈处向外扩展，以致它最终可能影响系统的一大部分。因此，要研究传输网络中车辆的拥堵感知路由，我们有必要结合上述两种成分。
在本文中，我们的研究重点在于仅本地拥堵信息可用，且仅被交通代理商使用从而来调节路线的真实场景。我们的模型使用在车辆交通上，我们假定司机知道到达目的地的最短路径，并且同时，他们知道附近道路的拥堵情况。这两方信息能在现今导航系统、目视检查、和与其他的车辆的短距离无线通信中轻松获得。我们显示了通过控制代理商的决定，最小化系统拥塞和取得良好交通表现是有可能的。
2. 模型
在这里，我们的建立的模型具有三个成分为：（1）衬底图形，（2）道路上车辆的动量，（3）街道交叉点的路由。
2.1 城市标绘图
车辆的动态位于城市标绘图首位。我们认为，一个城市的街道模式的加权图有N个节点和K条边缘。网络的每条边表示一个街道，车辆沿着该边缘移动，而节点位于街之间的十字路口。每边的权重于道路的长度成比例。在这里，为简明起见，我们假定每个边缘允许车辆在两个方向上运动。
2.2 车辆动态模型
车辆沿着城市标绘图的链接运动的动态是通过元胞自动机模拟。特别需要指出的是，我们在此使用了Nagel-Schreckenberg (NaSch)模型。这样一来，市图的每一个环节（街道）被分成相等的长度（5米）的单元格的序列，使不超过一个车辆的长度可占据在每一个时间步长的单元格中。根据该Nasch模型，车辆加速（减速）时，下一个单元是空的（占用）。此外，街道间的交叉点（图的节点）也只允许一辆在给定时刻出现的车辆，使从不同相邻街道的车辆未来可能竞相出现在相同的交叉点。在这一点上，车辆等待进入节点，在那里它被卡住，直到边缘在适当的出射方向上的第一个网络连接单元再次转换为自由状态。这个等待接着便锁定从边缘传入的流量。因此，瓶颈被从节点创建和图形的沿着边缘（道路）传播。
2.3 路由策略
当车辆离开节点时，他们是如何决定他们的外出方向？在这里，我们实现一个拥塞感知路由作为最小化问题，考虑到的路径的长度，并还流沿着出边。
3. 结果
我们通过计算机模拟来评估我们的模型。首先，我们考察了本地交通信息知识是如何通过拥塞感知路由策略被加以利用；然后，我们报道了关于拥挤的全球交通信息知识如何影响流量优化。最后，当车辆到达其目的地后，它会被随机分配到一个新的目的地节点，这使得L在时间轴上成为一个常数。在达到初始瞬态动力状态之后该系统达到稳定状态，其间发生的数据会被收集。
3.1 本地数据信息
我们报告记录了该模型在不同城市的动量表现，即路由功能特征alpha;，和网络负载L。首先，针对在不同城市的动力学行为，我们展示了博洛尼亚和伦敦街头的拥挤模式为负载L= 0.2，而对于三个不同的值alpha;=0，1，2，很显然，alpha;的值越大，交通越均匀地分布。我们发现在所有城市都能根据分析得出类似的结果。为了研究和量化拥塞对车辆运动过程中动量表现的影响，我们分析了所谓的基本图。
特别是，当车辆遵循最短路径（alpha;=0）时，它们往往集中在具有节点的高介链路上，因而，即使是小密度的车辆可能会导致街道承受重负荷。这样就产生了车辆集群卡住、不容易移动的情况，因为尽管城市的相当大的区域未形成拥塞，该网络的整体通量被大大降低了。在所有所分析的其他城市中，我们也观察到了这些类似的行为。
以上结果是由平均车速v的急剧下降为前提研究的。另一方面，随着路由策略变得对拥塞具有更加强烈的感知能力，流量从最短路径改行游离（和更长）路径使该车辆的两个平均速度和平均通量，街道在很大程度上增加了相对于alpha;=0最短距离到达的情况下时，由于更多的车辆现在能够到达目的地而不被挡在拥塞节点。然而，在网络上运作时，具有较大的平均速度并不意味着一种更有效的方式。事实上，对于alpha;值很大的情况下，车辆可以移动更快并跨越更长的路径，在延迟抵达其目的地的过程中降低费用运行。
3.2 全球数据信息
尽管对全球拥堵的确切信息在实践中很少用，我们最后仍研究了当每辆车确切地知道在网络上的每一个环节的拥堵情况下道路的拥堵情况。我们现在把平均拥塞的效果（从全局知识获得）投射在路径距离的路径上。
每小时完成路由的平均数r表明具有全球交通信息知识的路由并不比方程预算的结果执行好得多。此外，在大负荷运输时，当地交通信息知识在研发方面胜过的全球交通信息知识。此外，当全球信息被一起考虑时，最优路由alpha;会增大。这一现象与一个现实状况有关，即交通节点与车辆位置始终随时更新的，因此也始终是准确的，基于局部交通的路由在靠近车辆定位链接需要alpha;的较低值，以疏导车辆在街头可以自由行驶。
4. 结论
交通和通信网络的拥堵是损耗公共利益和用户时间的严重问题。在本文中，我们已经将城市道路设置的三个重要成分，即城市模式图、车辆沿连接点的动力学空间自动机模型和由互联网驱动的拥塞感知路由，紧密联系与结合。我们提供了一个简单且可行的，当交通挤塞只有本地信息可用于路由时的车辆模式。我们的研究结果显示了在仅有当地交通知识情况下，在流量有限时，每一个人代理人如何可以更好地组织其运动，并在同一时间，实现在全球的系统级优化的性能。我们已经在几个具有不同交通结构特性的真实城市中实践了这个模式，并展示了其如何在依赖于网络拓扑结构下优化车辆调度。最后，我们成功的表明发现了与大多数人直觉相反地结果，即在车辆的负荷较大，根据拥塞的全局知识（不可行）设计的路由不适合。所提出的路由模式一般足以被施加到几种类型的交通网络。
外文文献出处：Received 13 February 2009 / Received in final form 14 September 2009Published online 24 December 2009 EDP Sciences, Societagrave; Italiana di Fisica, Springer-Verlag 2009
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