[go: up one dir, main page]

TWI621026B - 交通網路可靠度評估方法及其系統 - Google Patents

交通網路可靠度評估方法及其系統 Download PDF

Info

Publication number
TWI621026B
TWI621026B TW106116307A TW106116307A TWI621026B TW I621026 B TWI621026 B TW I621026B TW 106116307 A TW106116307 A TW 106116307A TW 106116307 A TW106116307 A TW 106116307A TW I621026 B TWI621026 B TW I621026B
Authority
TW
Taiwan
Prior art keywords
sub
routes
network
value
traffic
Prior art date
Application number
TW106116307A
Other languages
English (en)
Other versions
TW201901495A (zh
Inventor
葉維彰
明健 左
Original Assignee
國立清華大學
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 國立清華大學 filed Critical 國立清華大學
Priority to TW106116307A priority Critical patent/TWI621026B/zh
Priority to US15/660,985 priority patent/US10235876B2/en
Application granted granted Critical
Publication of TWI621026B publication Critical patent/TWI621026B/zh
Publication of TW201901495A publication Critical patent/TW201901495A/zh

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0108—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data
    • G08G1/012—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data from other sources than vehicle or roadside beacons, e.g. mobile networks
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34—Route searching; Route guidance
    • G01C21/3453—Special cost functions, i.e. other than distance or default speed limit of road segments
    • G01C21/3492—Special cost functions, i.e. other than distance or default speed limit of road segments employing speed data or traffic data, e.g. real-time or historical
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0125—Traffic data processing
    • G08G1/0129—Traffic data processing for creating historical data or processing based on historical data
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0125—Traffic data processing
    • G08G1/0133—Traffic data processing for classifying traffic situation
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0137—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions for specific applications
    • G08G1/0145—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions for specific applications for active traffic flow control

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)

Abstract

一種評估交通網路可靠度的方法，適用於具備起點與終點與多個子路線的交通路線網路，包括：獲得各子路線的連接關係、多個容許量分佈值及狀態分佈值；依據交通路線網路的最大容許值、各子路線的連接關係及多個容許量分佈值列舉出至少一路徑，其中各路徑由多個子路線組成且包括對應於各子路線的容許量分佈值，其中當特定路徑不由特定子路線組成時，特定路徑的對應於特定子路線的容許量分佈值為零；以及基於各路徑的對應於各子路線的容許量分佈值與各子路線的狀態分佈值計算交通路線網路的使用者端網路可靠度值與系統端網路可靠度值的差異。

Description

交通網路可靠度評估方法及其系統
本發明是有關於一種交通分析方法，且特別是有關於一種評估交通網路可靠度的方法及使用其之系統。
交通網路規劃與現代人的生活息息相關，如何透由交通網路規劃以改善塞車等交通問題，一直以來便是政府機關的重要工作。一般來說，習知的交通網路規劃將目標著重於交通網路的系統可靠度提升，也就是以服務提供者的角度從總體面來提升可靠度。然而系統可靠度無法反映使用者所感受到的部分，導致政府單位以提升系統可靠度為前提投入交通預算並完成規劃後，人民對交通改善狀況卻無感的情形屢見不鮮。因此，如何開發出能夠客觀評估系統可靠度與使用者可靠度的系統，便是本領域技術人員的當務之急。
有鑑於此，本發明提供一種交通網路可靠度評估方法及使用其之系統，以「多支流網路」的概念分別計算交通網路中的使用者端網路可靠度與系統端網路可靠度，並作出比較，以提供施政者作為交通建設或是既有交通路線改善工程規劃之參考。
本發明的評估交通網路可靠度的方法適用於具備起點與終點與多個子路線的交通路線網路，所述方法包括：獲得各所述子路線的多個容許量分佈值、各所述子路線的連接關係及各所述子路線的狀態分佈值。依據所述交通路線網路的最大容許值、各所述子路線的所述連接關係及各所述子路線的多個所述容許量分佈值列舉出至少一路徑，其中各所述路徑由所述起點開始且於所述終點結束，各所述路徑由多個所述子路線組成，各所述路徑包括對應於各所述子路線的所述容許量分佈值，其中當特定路徑不由特定子路線組成時，所述特定路徑的對應於所述特定子路線的所述容許量分佈值為零。以及基於各所述路徑的對應於各所述子路線的所述容許量分佈值與各所述子路線的所述狀態分佈值計算所述交通路線網路的使用者端網路可靠度值與系統端網路可靠度值的差異。
本發明的交通網路可靠度評估系統適用於具備起點與終點與多個子路線的交通路線網路，所述交通網路可靠度評估系統包括輸入單元、儲存單元以及處理單元。所述輸入單元用以設定所述交通路線網路的各所述子路線的連接關係、各所述子路線的多個容許量分佈值及各所述子路線的狀態分佈值。所述儲存單元耦接所述輸入單元，儲存所述交通路線網路的各所述子路線的所述連接關係、各所述子路線的所述多個容許量分佈值及各所述子路線的所述狀態分佈值。所述處理單元耦接所述輸入單元與所述儲存單元，其中所述處理單元依據所述交通路線網路的最大容許值、各所述子路線的所述連接關係及各所述子路線的多個所述容許量分佈值列舉出至少一路徑，其中各所述路徑由所述起點開始且於所述終點結束，各所述路徑由多個所述子路線組成，各所述路徑包括對應於各所述子路線的所述容許量分佈值，其中當特定路徑不由特定子路線組成時，所述特定路徑的對應於所述特定子路線的所述容許量分佈值為零，所述處理單元基於各所述路徑的對應於各所述子路線的所述容許量分佈值與各所述子路線的所述狀態分佈值計算所述交通路線網路的使用者端網路可靠度值與系統端網路可靠度值的差異。
基於上述，本發明實施例所述的評估交通網路可靠度的方法及其系統以「多支流網路」的概念分別計算交通網路中的使用者端網路可靠度與系統端網路可靠度，並作出比較。其中交通網路中的每個子路線皆具有不同的容許量分佈值，此容許量分佈值相當於現實中的車流量，且會隨著狀況變動，等於具有多狀態，不像傳統交通網路規劃中的子路線的流量只具有單一狀態，此即是本發明「多支流」的概念。依據本發明實施例的方法及系統所計算出的使用者端網路可靠度與系統端網路可靠度之間的差異，能提供給施政者更客觀的參考，以幫助其在交通建設或是既有交通路線改善工程規劃上能夠同時兼顧總體系統面以及使用者面，使其投入的交通預算能夠得到妥善的運用。
為讓本發明的上述特徵和優點能更明顯易懂，下文特舉實施例，並配合所附圖式作詳細說明如下。
圖1是依照本發明一實施例所繪示交通網路可靠度評估系統的示意圖。請參照圖1，交通網路可靠度評估系統100包括處理單元110、輸入單元120，以及儲存單元130。其中處理單元110耦接輸入單元120以及儲存單元130，儲存單元130耦接輸入單元120。
輸入單元120包括例如鍵盤、滑鼠、觸控式面板等輸入裝置。輸入單元120用以接收使用者所輸入的交通路線網路的各種資訊，包括此交通路線網路中各個子路線的連接關係、各個子路線的多個容許量分佈值，以及各個子路線的狀態分佈值等等。
儲存單元130例如為隨機存取記憶體（Random Access Memory，RAM），儲存如前所述的，由輸入單元120所獲得的交通路線網路的各種資訊。儲存單元130也可用以儲存與本發明實施例的計算相關的演算法、模組化程式或處理程序，以供處理單元110讀取並執行。
處理單元110可以是中央處理單元（Central Processing Unit，CPU），或是其他可程式化之一般用途或特殊用途的微處理器（Microprocessor）、數位信號處理器（Digital Signal Processor，DSP）、可程式化控制器、特殊應用積體電路（Application Specific Integrated Circuit，ASIC）或其他類似元件或上述元件的組合。
圖2是依照本發明一實施例所繪示交通網路可靠度評估方法的流程圖。請參照圖2，首先，在步驟S201中輸入單元120接收使用者所輸入的交通路線網路的各種資訊，並將其儲存於儲存單元130。其中，輸入單元120在接收使用者所輸入的資訊之前，可能會先收到來自處理單元110所發送的指令，此種指令用以通知輸入單元120可以開始接收來自使用者的輸入。輸入單元120所接受的交通路線網路的各種資訊包括：交通路線網路中各條子路線的連接關係、多個容許量分佈值，以及狀態分佈值等，其中容許量分佈值例如是子路線的多種車流量容許值，而狀態分佈值例如是該條子路線的塞車機率，每一條子路線會包括多個不同的容許量分佈值，以及兩個狀態分佈值（即，塞車與不塞車此兩種）。各條子路線的連接關係例如是以特定的資料結構儲存某條子路線的行進方向，以及其頭尾兩端點所分別連接的另兩條子路線的資訊。此些資訊將會被儲存於儲存單元130中，供處理單元110讀取以進行後續的處理。
接著進入步驟S202，在各子路線的容許量分佈值中，將超過交通路線網路的最大容許值者刪除。所謂交通路線網路的最大容許值例如是欲從交通路線網路的起點到達其終點的最大車流量，此最大容許值可以是一個在交通網路可靠度評估系統100中預先設定好的值，也可以由使用者在步驟S201中一併透由輸入單元120進行輸入，本發明不對此作限制。由於每一條子路線包括多個容許量分佈值，此步驟中將超過此最大容許值的部分刪除，並進入步驟S203。
在步驟S203中，依據交通路線網路的最大容許值、各子路線的連接關係及各子路線的容許量分佈值，列舉出至少一條從交通路線網路的起點到達終點的路徑。所列舉出的路徑可藉由向量表示，向量中的每一個元組（tuple）代表此路徑中每一個子路線的容許量分佈值，例如在一個具有4條子路線的交通路線網路中，每條路徑可使用向量X=（x 1，x 2，x 3，x 4）表示，其中x 1～x 4分別代表相應的子路線的容許量分佈值，若是某條特定路徑並不由某條特定子路線組成，意即不包括該條特定子路線時，此特定路徑對應於該條特定子路線的元組（即對應於該條特定子路線的容許量分佈值）為零。例如某條路徑的代表向量為X=（x 1，x 2，x 3，0）且x 1～x 3不為零的場合，代表此路徑僅由對應於前三個元組的子路線所組成，並不包括對應於第四個元組的子路線。並且，在此列舉中必須依據各子路線之間的連接關係考慮流量守恆定律，流量守恆定律代表來自其他子路線進入某條子路線的起始端點的容許量分佈值與由同一子路線的結束端點流出的容許量分佈值必須一致。此處可以利用各種用以解決最小路徑問題（minimal path problem）的演算法來列舉路徑，例如縱向優先搜尋（Depth First Search，DFS）、橫向優先搜尋（Breadth First Search，BFS）、分支界限法（Branch and Bound），抑或是窮舉法等。
接下來進入步驟S204，在所列舉出的路徑中，將子路線於交通路線網路中形成迴圈者刪除。在某些情況下，由於子路線之間的連接關係將會導致路徑重覆經過同一節點，但現實中的用路人不會採取這樣的行走或行駛方法，因此必須刪除此種路徑。
把會形成迴圈的路徑刪除後，進入步驟S205，將剩餘的各路徑的對應於各條子路線的容許量分佈值進行二元化，並將二元化後所包括的子路線容許量分佈值與其他路徑重複的路徑刪除。簡單來說，如在步驟S203的說明中所提到的用以表示路徑的向量，向量中的每一個元組分別對應於不同的子路線的容許量分佈值，二元化便是將向量中所有不為零的元組設為1。如此一來，用以表示所有路徑的向量都變為各個分組值僅為0或1的向量。基於所有子路線之間的連接關係以及交通路線網路的最大容許值限制，於步驟S203中所列舉出的路徑有可能存在包括相同子路線的路徑，只是對應於各子路線的容許量分佈值之間有差異而已，進行子路線容許量分佈值的二元化之後將使得此種差異不存在，便可以針對重複者進行移除。
最後進入步驟S206，基於剩餘的各路徑的對應於各子路線的容許量分佈值與各子路線的狀態分佈值，計算交通路線網路的使用者端網路可靠度值與系統端網路可靠度值。至此，將剩餘的各路徑進行彙整，可得到使用者端會行經的子路線集合。基於此子路線集合來計算交通路線網路的網路可靠度，在此實施例中例如是由起點到終點不會塞車的機率值，以作為使用者端的網路可靠度。並且依據所有子路線的狀態分佈值，以排容原理計算交通路線網路整體的網路可靠度，在此實施例中例如是由起點到終點不會塞車的機率值，以作為系統端的網路可靠度。如此，便可以對使用者端及系統端的網路可靠度進行比較。
為使本發明的實施例能更易於了解，以下面的實施例對交通網路可靠度的評估方法進行更詳細的解說。
圖3是依照本發明一實施例所繪示交通網路可靠度評估方法中交通路線網路的示意圖。請參照圖2及圖3，交通路線網路300共包括4個節點與6條子路線，其中節點1為此交通路線網路300的起點，節點4為此交通路線網路300的終點，子路線e 1～子路線e 6的車流進行方向與彼此的連接關係亦如圖3所示。在步驟S201中，透由使用者對輸入單元120進行輸入操作而得到關於此交通路線網路300的資訊。
在步驟S201中，使用者對輸入單元120進行輸入操作而得到關於交通路線網路300的資訊還包括交通路線網路300中各條子路線的狀態分佈值及多個容許量分佈值。本實施例以下述的表一及表二分別表示交通路線網路300中各條子路線的狀態分佈值及多個容許量分佈值。 [表一] <TABLE border="1" borderColor="#000000" width="85%"><TBODY><tr><td> 子路線 狀態 </td><td> e<sub>1</sub></td><td> e<sub>2</sub></td><td> e<sub>3</sub></td><td> e<sub>4</sub></td><td> e<sub>5</sub></td><td> e<sub>6</sub></td></tr><tr><td> 塞車 </td><td> 0.1 </td><td> 0.08 </td><td> 0.05 </td><td> 0.07 </td><td> 0.1 </td><td> 0.15 </td></tr><tr><td> 不塞車 </td><td> 0.9 </td><td> 0.92 </td><td> 0.95 </td><td> 0.93 </td><td> 0.9 </td><td> 0.85 </td></tr></TBODY></TABLE>[表二] <TABLE border="1" borderColor="#000000" width="85%"><TBODY><tr><td> 子路線 </td><td> e<sub>1</sub></td><td> e<sub>2</sub></td><td> e<sub>3</sub></td><td> e<sub>4</sub></td><td> e<sub>5</sub></td><td> e<sub>6</sub></td></tr><tr><td> 容許量 分佈值 </td><td> 0 </td><td> 0 </td><td> 0 </td><td> 0 </td><td> 0 </td><td> 0 </td></tr><tr><td> 1 </td><td> 1 </td><td> 2 </td><td> 3 </td><td> 2 </td><td> 1 </td></tr><tr><td> 2 </td><td> 2 </td><td> 3 </td><td> 5 </td><td> 5 </td><td> 4 </td></tr><tr><td> 3 </td><td> 4 </td><td> 4 </td><td> </td><td> </td><td> </td></tr></TBODY></TABLE>
在本實施例中，各條子路線的狀態分佈值（參照表一）為其塞車/不塞車之機率值。而每條子路線的皆有多個容許量分佈值（參照表二），在本實施例中此容許量分佈值為子路線的單位車流量。
接著進入步驟S202，在各子路線的容許量分佈值中，將超過交通路線網路300的最大容許值者刪除。在本實施例中，交通路線網路300的最大容許值設定為4，即欲從交通路線網路300的起點到達其終點的最大車流量為4單位。在表二中，子路線e 4與子路線e 5各有一個容許量分佈值為5單位，已超過本實施例中交通路線網路300的最大容許值，因此將此兩個欄位刪除，將表二更新為以下的表三。 [表三] <TABLE border="1" borderColor="#000000" width="85%"><TBODY><tr><td> 子路線 </td><td> e<sub>1</sub></td><td> e<sub>2</sub></td><td> e<sub>3</sub></td><td> e<sub>4</sub></td><td> e<sub>5</sub></td><td> e<sub>6</sub></td></tr><tr><td> 容許量 分佈值 </td><td> 0 </td><td> 0 </td><td> 0 </td><td> 0 </td><td> 0 </td><td> 0 </td></tr><tr><td> 1 </td><td> 1 </td><td> 2 </td><td> 3 </td><td> 2 </td><td> 1 </td></tr><tr><td> 2 </td><td> 2 </td><td> 3 </td><td><s>5</s></td><td><s>5</s></td><td> 4 </td></tr><tr><td> 3 </td><td> 4 </td><td> 4 </td><td> </td><td> </td><td> </td></tr></TBODY></TABLE>
完成步驟S202的處理之後進入步驟S203，依據交通路線網路300的最大容許值、各子路線的連接關係及其容許量分佈值（表三），列舉出至少一條從交通路線網路300起點到終點的路徑。列舉的方法例如是縱向優先搜尋、橫向優先搜尋、分支界限法或窮舉法等，為了說明上的方便，在此暫且省去詳細的步驟。如前所述，每條列舉出路徑可藉由向量X=（x 1，x 2，x 3，x 4，x 5，x 6）表示之，其中x 1～x 6分別相應於子路線e 1～子路線e 6的容許量分佈值。在此請再次參照圖3，由於路徑中的子路線必須滿足流量守恆定律，因此依據子路線e 1～子路線e 6之間的連接關係及車流方向，x 1～x 6必須滿足以下算式： x 1+x 2=4…（1） x 5+x 6=4…（2） x 1-x 5=x 3-x 4…（3） x 2-x 6=x 4-x 3…（4）
基於上述算式（1）～算式（4），共可列舉出4條路徑，在此分別以圖4A～圖4D表示此4條路徑：路徑410為（2，2，2，0，0，4）、路徑420為（0，4，0，0，0，4）、路徑430為（3，1，3，0，0，4），以及路徑440（0，4，3，3，0，4）。
接著進入步驟S204，在所列舉出的路徑中，將子路線於交通路線網路300中形成迴圈者刪除。請參照圖4D，路徑440在經由子路線e 2到達節點3後，會依序延著子路線e 4及e 3到達節點2後再返回節點3，很明顯地產生了迴圈，而一般使用者並不會採取此種走法，所以在此需要將路徑440刪除。於此已無任何其他路徑所包括的子路線會於交通路線網路300中形成迴圈，於是進入步驟S205。
在步驟S205中，將剩餘的各路徑的對應於各條子路線的容許量分佈值進行二元化，並將二元化後所包括的子路線容許量分佈值與其他路徑重複的路徑刪除。其中，路徑420所包括的各條子路線的容許量分佈值進行二元化後由（0，4，0，0，0，4）變為（0，1，0，0，0，1），路徑430所包括的各條子路線的容許量分佈值進行二元化後由（3，1，3，0，0，4）變為（1，1，1，0，0，1），路徑410所包括的各條子路線的容許量分佈值進行二元化後由（2，2，2，0，0，4）變為（1，1，1，0，0，1）。可以發現到，路徑410與路徑430所包括的各條子路線的容許量分佈值在經過二元化之後完全相同，因此可以將重複的路徑430刪除。
最後進入步驟S206，基於剩餘的各路徑的對應於各子路線的容許量分佈值與各子路線的狀態分佈值，計算交通路線網路300的使用者端網路可靠度值與系統端網路可靠度值。此處請一併參照圖5，圖5是依照此實施例中對路徑410及路徑420進行彙整後所得到的使用者端會行經的子路線集合的示意圖。用以表示路徑410的向量進行二元化後為（1，1，1，0，0，1），其中容許量分佈值不為零的子路線為e 1、e 2、e 3及e 6，用以表示路徑420的向量進行二元化後為（0，1，0，0，0，1），其中容許量分佈值不為零的子路線為e 2及e 6。因此以使用者端的角度而言，僅會使用到子路線e 1、子路線e 2、子路線e 3及子路線e 6。接下來便可藉由此子路線集合來計算交通路線網路300的使用者端網路可靠度，在此實施例中此網路可靠度即是在交通路線網路300的最大容許值為4單位的情形下，由節點1（起點）到節點4（終點）不會塞車之機率值。考慮路徑410的場合，由於其對應於子路線e 1、子路線e 2、子路線e 3及子路線e 6的容許量分佈值皆不為0，因此根據表一，其不塞車的機率為0.9×0.92×0.95×0.85=0.66861。考慮路徑420的場合，其對應於子路線e 2及子路線e 6的容許量分佈值皆不為0，而對應於子路線e 1及子路線e 3的容許量分佈值為0，因此可將容許量分佈值為0的子路線視為塞車狀態，根據表一，其不塞車的機率為0.1×0.92×0.05×0.85=0.00391。最後將此兩數值相加，即可得到交通路線網路300的使用者端網路可靠度為0.66861+0.00391=0.67252。
另一方面，依據交通路線網路300中所有子路線的狀態分佈值，以排容原理計算交通路線網路300整體的網路可靠度以作為系統端的網路可靠度，此即是在交通路線網路300由節點1到節點4不會塞車之機率值，根據排容原理可算得此值為0.975945，為了敘述上的方便在此暫且省略詳細的計算過程。
在S206的計算中可以發現到，交通路線網路300的系統端網路可靠度為0.975945，與交通路線網路300在最大容許值為4單位情況下使用者端的網路可靠度0.67252相比有一段差距，此差距即可提供交通主管機關在工程實施上的參考。
綜上所述，本發明實施例所述的評估交通網路可靠度的方法及其系統，以多支流網路的概念，分別計算交通路線網路中的使用者端網路可靠度與系統端網路可靠度，並作出比較，將此比較出的差異提供施政者在交通建設或是既有交通路線改善工程規劃上一個更客觀的參考，以期能夠同時兼顧總體系統面以及使用者面的規劃。
雖然本發明已以實施例揭露如上，然其並非用以限定本發明，任何所屬技術領域中具有通常知識者，在不脫離本發明的精神和範圍內，當可作些許的更動與潤飾，故本發明的保護範圍當視後附的申請專利範圍所界定者為準。
1～4‧‧‧節點
100‧‧‧交通網路可靠度評估系統
110‧‧‧處理單元
120‧‧‧輸入單元
130‧‧‧儲存單元
300‧‧‧交通路線網路
410～440‧‧‧路徑
e1～e6‧‧‧子路線
S201～S206‧‧‧步驟
圖1是依照本發明一實施例所繪示交通網路可靠度評估系統的示意圖。 圖2是依照本發明一實施例所繪示交通網路可靠度評估方法的流程圖。 圖3是依照本發明一實施例所繪示交通網路可靠度評估方法中交通路線網路的示意圖。 圖4A～圖4D是依照本發明一實施例所列舉的交通路線網路中的路徑的示意圖。 圖5是依照本發明一實施例所列舉的交通路線網路中各路徑進行彙整後所得到的使用者端會行經的子路線集合的示意圖。

Claims (16)

  1. 一種評估交通網路可靠度的方法，適用於具備起點與終點與多個子路線的交通路線網路，所述方法包括： 獲得各所述子路線的多個容許量分佈值、各所述子路線的連接關係及各所述子路線的狀態分佈值； 依據所述交通路線網路的最大容許值、各所述子路線的所述連接關係及各所述子路線的多個所述容許量分佈值列舉出至少一路徑，其中各所述路徑由所述起點開始且於所述終點結束，各所述路徑由多個所述子路線組成，各所述路徑包括對應於各所述子路線的所述容許量分佈值，其中當特定路徑不由特定子路線組成時，所述特定路徑的對應於所述特定子路線的所述容許量分佈值為零；以及 基於各所述路徑的對應於各所述子路線的所述容許量分佈值與各所述子路線的所述狀態分佈值計算所述交通路線網路的使用者端網路可靠度值與系統端網路可靠度值的差異。
  2. 如申請專利範圍第1項所述的評估交通網路可靠度的方法，其中 各所述路徑中的多個所述子路線滿足流量守恆定律。
  3. 如申請專利範圍第1項所述的評估交通網路可靠度的方法，其中 各所述路徑的對應於各所述子路線的所述容許量分佈值不超過所述最大容許值。
  4. 如申請專利範圍第1項所述的評估交通網路可靠度的方法，其中 當組成所述特定路徑的多個所述子路線於所述交通路線網路中形成迴圈時，刪除所述特定路徑。
  5. 如申請專利範圍第1項所述的評估交通網路可靠度的方法，其中依據所述交通路線網路的所述最大容許值、各所述子路線的所述連接關係及各所述子路線的多個所述容許量分佈值列舉出至少一所述路徑的步驟，更包括： 對各所述路徑的對應於各所述子路線的所述容許量分佈值進行二元化；以及 進行所述二元化後，將包括重複的對應於各所述子路線的所述容許量分佈值的所述路徑刪除。
  6. 如申請專利範圍第1項所述的評估交通網路可靠度的方法，其中基於各所述路徑的對應於各所述子路線的所述容許量分佈值與各所述子路線的所述狀態分佈值計算所述交通路線網路的所述使用者端網路可靠度值與所述系統端網路可靠度值的所述差異的步驟包括： 基於各所述路徑的對應於各所述子路線的所述容許量分佈值與各所述子路線的所述狀態分佈值計算所述交通路線網路的網路可靠度值，以作為所述使用者端網路可靠度值； 基於各所述子路線的所述狀態分佈值，以排容原理計算所述交通路線網路的網路可靠度值，以作為所述系統端網路可靠度值；以及 計算所述系統端網路可靠度值與所述使用者端網路可靠度值的差異。
  7. 如申請專利範圍第1項所述的評估交通網路可靠度的方法，其中 各所述子路線的所述容許量分佈值為各所述子路線的車流量。
  8. 如申請專利範圍第1項所述的評估交通網路可靠度的方法，其中 各所述子路線的所述狀態分佈值為各所述子路線的塞車機率值。
  9. 一種交通網路可靠度評估系統，適用於具備起點與終點與多個子路線的交通路線網路，所述系統包括： 輸入單元，藉由所述輸入單元設定所述交通路線網路的各所述子路線的連接關係、各所述子路線的多個容許量分佈值及各所述子路線的狀態分佈值； 儲存單元，耦接所述輸入單元，儲存所述交通路線網路的各所述子路線的所述連接關係、各所述子路線的所述多個容許量分佈值及各所述子路線的所述狀態分佈值；以及 處理單元，耦接所述輸入單元與所述儲存單元，其中所述處理單元依據所述交通路線網路的最大容許值、各所述子路線的所述連接關係及各所述子路線的多個所述容許量分佈值列舉出至少一路徑，其中各所述路徑由所述起點開始且於所述終點結束，各所述路徑由多個所述子路線組成，各所述路徑包括對應於各所述子路線的所述容許量分佈值，其中當特定路徑不由特定子路線組成時，所述特定路徑的對應於所述特定子路線的所述容許量分佈值為零，所述處理單元基於各所述路徑的對應於各所述子路線的所述容許量分佈值與各所述子路線的所述狀態分佈值計算所述交通路線網路的使用者端網路可靠度值與系統端網路可靠度值的差異。
  10. 如申請專利範圍第9項所述的交通網路可靠度評估系統，其中 各所述路徑中的多個所述子路線滿足流量守恆定律。
  11. 如申請專利範圍第9項所述的交通網路可靠度評估系統，其中 各所述路徑的對應於各所述子路線的所述容許量分佈值不超過所述最大容許值。
  12. 如申請專利範圍第9項所述的交通網路可靠度評估系統，其中 當組成所述特定路徑的多個所述子路線於所述交通路線網路中形成迴圈時，所述處理單元刪除所述特定路徑。
  13. 如申請專利範圍第9項所述的交通網路可靠度評估系統，其中所述處理單元依據所述交通路線網路的所述最大容許值、各所述子路線的所述連接關係及各所述子路線的多個所述容許量分佈值列舉出至少一所述路徑的步驟，更包括： 所述處理單元對各所述路徑的對應於各所述子路線的所述容許量分佈值進行二元化；以及 進行所述二元化後，所述處理單元將包括重複的對應於各所述子路線的所述容許量分佈值的所述路徑刪除。
  14. 如申請專利範圍第9項所述的交通網路可靠度評估系統，其中所述處理單元基於各所述路徑的對應於各所述子路線的所述容許量分佈值與各所述子路線的所述狀態分佈值計算所述交通路線網路的所述使用者端網路可靠度值與所述系統端網路可靠度值的所述差異的步驟包括： 所述處理單元基於各所述路徑的對應於各所述子路線的所述容許量分佈值與各所述子路線的所述狀態分佈值計算所述交通路線網路的網路可靠度值，以作為所述使用者端網路可靠度值； 所述處理單元基於各所述子路線的所述狀態分佈值，以排容原理計算所述交通路線網路的網路可靠度值，以作為所述系統端網路可靠度值；以及 所述處理單元計算所述系統端網路可靠度值與所述使用者端網路可靠度值的差異。
  15. 如申請專利範圍第9項所述的交通網路可靠度評估系統，其中 各所述子路線的所述容許量分佈值為各所述子路線的車流量。
  16. 如申請專利範圍第9項所述的交通網路可靠度評估系統，其中 各所述子路線的所述狀態分佈值為各所述子路線的塞車機率值。
TW106116307A 2017-05-17 2017-05-17 交通網路可靠度評估方法及其系統 TWI621026B (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
TW106116307A TWI621026B (zh) 2017-05-17 2017-05-17 交通網路可靠度評估方法及其系統
US15/660,985 US10235876B2 (en) 2017-05-17 2017-07-27 Traffic network reliability evaluating method and system thereof

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
TW106116307A TWI621026B (zh) 2017-05-17 2017-05-17 交通網路可靠度評估方法及其系統

Publications (2)

Publication Number Publication Date
TWI621026B true TWI621026B (zh) 2018-04-11
TW201901495A TW201901495A (zh) 2019-01-01

Family

ID=62640063

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
TW106116307A TWI621026B (zh) 2017-05-17 2017-05-17 交通網路可靠度評估方法及其系統

Country Status (2)

Country Link
US (1) US10235876B2 (zh)
TW (1) TWI621026B (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7238714B2 (ja) * 2019-09-18 2023-03-14 トヨタ自動車株式会社 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム
CN113409580B (zh) * 2021-06-28 2022-05-13 北京航空航天大学 一种动态交通网络的容量可靠性的确定方法及系统

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TW201102838A (en) * 2009-07-10 2011-01-16 Univ Nat Taiwan Science Tech System reliability evaluation method for transmission by two minimal paths in time restriction
CN104575074A (zh) * 2015-01-22 2015-04-29 四川汇源吉迅数码科技有限公司 一种城市路网的负载平衡方法
US20150338228A1 (en) * 2014-05-23 2015-11-26 Mitac International Corp. Route planning method and route planning system
TW201701614A (zh) * 2015-06-17 2017-01-01 國立清華大學 用於非循環網路的網路可靠度計算方法及其系統

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3849435B2 (ja) * 2001-02-23 2006-11-22 株式会社日立製作所 プローブ情報を利用した交通状況推定方法及び交通状況推定・提供システム
US7849031B2 (en) 2004-12-22 2010-12-07 Hntb Holdings Ltd. Optimizing traffic predictions and enhancing notifications
DE102006018880A1 (de) 2006-04-24 2007-10-31 Siemens Ag Verfahren zum Ermitteln von Mindestkosten
US7908076B2 (en) * 2006-08-18 2011-03-15 Inrix, Inc. Representative road traffic flow information based on historical data
TWI425194B (zh) 2010-11-03 2014-02-01 Maction Technologies Inc 路徑規劃系統及其路徑規劃方法
CN103606266B (zh) 2013-06-28 2015-12-30 长沙理工大学 基于数据包络分析的路网交通改善方案效率评估方法
TWI505669B (zh) 2013-08-13 2015-10-21 Nat Univ Tsing Hua 多態資訊網路可靠度的計算方法及其系統

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TW201102838A (en) * 2009-07-10 2011-01-16 Univ Nat Taiwan Science Tech System reliability evaluation method for transmission by two minimal paths in time restriction
US20150338228A1 (en) * 2014-05-23 2015-11-26 Mitac International Corp. Route planning method and route planning system
CN104575074A (zh) * 2015-01-22 2015-04-29 四川汇源吉迅数码科技有限公司 一种城市路网的负载平衡方法
TW201701614A (zh) * 2015-06-17 2017-01-01 國立清華大學 用於非循環網路的網路可靠度計算方法及其系統

Also Published As

Publication number Publication date
US10235876B2 (en) 2019-03-19
TW201901495A (zh) 2019-01-01
US20180336779A1 (en) 2018-11-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP4746850B2 (ja) パターン生成プログラム
Jia et al. State-dependent stochastic models: A general stochastic framework for modeling deteriorating engineering systems considering multiple deterioration processes and their interactions
Rupi et al. The evaluation of road network vulnerability in mountainous areas: a case study
Foschini et al. On the complexity of time-dependent shortest paths
Wei et al. GLARE: Global and local wiring aware routability evaluation
CN109443363B (zh) 分治确定性路径寻优算法
Liu et al. Sustainability-informed bridge ranking under scour based on transportation network performance and multiattribute utility
CN108132998A (zh) 一种人员关系分析方法和系统
George et al. Time-aggregated graphs for modeling spatio-temporal networks
TWI621026B (zh) 交通網路可靠度評估方法及其系統
Takizawa et al. An emergency evacuation planning model using the universally quickest flow
JP2015161557A5 (zh)
CN105203120B (zh) 导航路线评测方法及装置
CN109858683A (zh) 确定店铺的营业状态的方法、装置、电子设备及存储介质
TWI435224B (zh) 路由政策之系統可靠度評估方法
WO2015071946A1 (ja) 管理計算機、配置管理方法、及び非一時的なコンピュータ可読記憶媒体
JP4736822B2 (ja) 半導体集積回路の設計支援装置、設計支援方法および設計支援プログラム
Gentile Linear user cost equilibrium: a new algorithm for traffic assignment
JPWO2016063502A1 (ja) 知識管理装置、知識管理方法、及び、プログラムの記録媒体
US20120150500A1 (en) Optimization processing method and apparatus
Matisziw et al. Measuring spatial correspondence among network paths
US20130046467A1 (en) Method and apparatus for determining traveling route
Talamo et al. Epistemic uncertainty, risk management and information: The role of the detailed design
JP6813527B2 (ja) 推定装置、推定方法及びプログラム
JP6466796B2 (ja) 信頼性評価装置、信頼性評価方法、及びプログラム

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A Annulment or lapse of patent due to non-payment of fees