《除雪车路径规划系统设计》12000字（论文）

PAGE10-除雪车路径规划系统设计TOC\o"1-3"\h\u22260摘要 I18779第1章绪论 1168871.1课题背景及研究的目的和意义 1132091.2除雪技术发展概况 392821.2.1道路除雪技术的分类 3147921.2.2道路除雪技术的发展 4230801.2.5动态交通分配理论的研究 6204491.4本文的主要研究内容 715645第2章基于实时路况信息的除雪车广义出行成本研究 8208342.1引言 8274182.2除雪车广义出行成本的影响因素 869202.2.1机械作业除雪情况下出行成本影响因素 11209722.2.2布撒融雪剂除雪情况下出行成本影响因素 11244282.2.3特殊影响因素的优先级加值 12199252.4本章小结 1330092第3章基于系统最优的动态除雪路线选择 14160023.1引言 1462713.1.1除雪车出行选择准则 14195523.1.2动态网络加载模型 1525323.2基于雪天实时路况信息的动态交通分配 16107033.2.1建立模型 16217213.2.2约束条件 16140283.3本章小结 187535第4章系统设计方案及技术实现方案 20253484.1系统设计方案 2022964.2数据库规划 2018803结论 2228075参考文献 23第1章绪论1.1课题背景及研究的目的和意义中国是一个幅员辽阔的国家。自南向北依次跨越热带、亚热带、温带等多个气候带。在地处温带的北方的大多数地区，冬季都常会有雪天出现。东北地区年降雪天数可达五十天，历史上有记录的雪季长度最多可达二百一十天。在冬季我国北方降雪较多地区，如果不能及时清扫处理路面积雪，易产生大面积的积雪，持续的低温又使得道路积雪转而结冰，极易发生交通拥堵甚至引发交通事故。以哈尔滨市为例，冬天降雪后，路面积雪可达数毫米、数十毫米乃至数百毫米。这样的路面条件严重影响了城市道路交通的安全性和通行能力。因此对于我国中部北部诸多城市，如何快速高效的解决雪后道路除雪任务、恢复道路通行功能是秋冬季节困扰城市道路交通的疑难问题。如不能处理好雪天道路保通工作，城市道路交通的通行能力、通行效率乃至通行安全性都会受到严重威胁。因为晴好天气和正常路面状况情况基数相较于不良天气状况和特殊路面状况基数过于巨大，此时尽管晴好天气和正常路面状况下道路交通事故发生率不高，其事故总量仍远大于不良天气状况和特殊路面状况下道路交通事故总数。因此，此处研究除去所有正常路面情况下以及晴好天气状况下的道路交通事故发生数据。观察分析2005年以来中国全国所有的道路交通安全事故发生的相关数据，除去所有正常路面情况下，发现在所有其它的路面状况中，发生在冰雪路面上的交通事故造成的经济损失费用超过其它所有路面状况，占据第一位。同时，在我国，除去晴好天气外，在所有其它的天气状况下，雪天时发生的交通事故总数也在诸多天气状况下位居前列。以2014年为例，雪天发生的交通事故总数为3384起，仅次于雨天情况下的54986起（如下表1-1所示）[1]表1-1中国2014年不同天气的道路交通事故统计天气类型事故数量（起）雨天54986雪天3384大雾4722大风271沙尘179冰雹43因此，制定良好的冬季道路除雪方案，有效地清除路面积雪、保证道路通畅，是道路管理部门的重要工作之一，也已成为了冬季道路养护的主要内容。对于降雪而言，由于其分布的时效性与地区性，很难预测其降雪具体情况提前做好完善的除雪计划。目前我国采取的主要措施有人工除雪、机械除雪、融雪剂除雪、电热法除雪等方法。[2]无论采用何种方法，除雪优先级和除雪顺序是至关重要的环节。因为受限于人力物力财力，城市道路管理部门很难做到快速清除全城道路积雪，因此确定城市交通症结，优先处理城市关键道路和关键节点的道路积雪积冰问题是对保障城市交通大有裨益的。除去优先级划分以外，合理的路线规划也可以协助提升道路保通工作效率，加速恢复全城道路通畅。通过利用GIS技术处理交通流量数据获得实时交通流量。然后综合道路等级、实时交通量、路旁关键设施和雪情及除雪难度得出抢险保通优先级。并利用GIS技术和城市路网信息规划得出不同优先级道路的最优作业线路规划。如此便可及时有效的完成冬季雪天抢险除雪任务，有利于改善冬季道路积雪、结冰的问题，对我国冬季交通运输的正常运行有积极的意义。通过GIS技术处理实时的交通流量数据，可将交通流量数据与城市路网地图中的每条街道一一对应的联系起来，增强了交通量信息的可读性、实时性，便于城市管理部门应用。通过综合道路等级、实时交通量、路旁关键设施和雪情及除雪难度得出抢险保通优先级（以道路阻抗形式保存在GIS技术中），可汇总为城市雪天道路状况信息。方便城市交通管理部门找出雪天道路交通的薄弱节点，方便通过规划、改造等手段改善城市道路交通抗冰雪能力。通过综合上述数据，利用GIS技术处理得到保通优先级，并迅速计算生成合理的除雪路径，最大化人员设备的工作效率，第一时间完成除雪除冰任务保障城市道路安全高效运行。在冬日冰雪天气下为社会公众提供安全、便捷、舒适、高效的出行服务，充分发挥其经济效益和社会效益，满足社会公众对现代交通的高质量需求。1.2除雪技术发展概况现阶段我国道路交通除雪技术作业主要包括了三种不同的技术手段，分别是人工与机械作业除雪法、融雪剂除雪法和加热除雪法三种除雪方法。不同的技术手段各有优劣、各有其独特的特点，适合应用于不同的场合。对于现阶段我国冬季城市市政的相关道路职能部门来说，降雪天气下的除雪任务基本采用的是人工与机械作业结合的方法以及布撒融雪剂融雪的方法，将二者结合，做到雪前、雪中、雪后的全时段应急处理，以保证城市道路网络的通畅运行。1.2.1道路除雪技术的分类正如同前文所述，目前我国道路交通除雪技术作业主要包括人工与机械结合、布撒融雪剂和加热除雪三种不同的方法。人工与机械作业除雪法主要是针对降雪天气接近尾声及雪停之后的道路除雪保通的作业手段。具体流程是首先进行人工除雪，主要为了将道路上四散分布的积雪积冰初步清理并集中堆积，第一时间基本完成道路通行功能的恢复并为之后机械设备彻底完成积雪清除做准备。同时人工除雪应注意机械作业难以处理的角落的积雪，避免出现少量积雪残留，导致后续融化流淌至道路中心区域以及二次结冰导致路面湿滑，成为道路交通的安全隐患。在人工除雪完成之后，便可承接机械设备除雪作业，可以大范围、高效率地清扫道路表面的浮雪并将人工除雪阶段堆积形成的雪堆收集、运输并最终集中处理，完成积雪的收尾处理工作。人工与机械作业在作业过程中会导致道路彻底丧失通行功能，并且需要消耗大量人力，布撒融雪剂除雪法则是在雪前、雪中、雪后三个阶段均可实行的有效的防止路面积雪产生、堆积并处理已经积存的路面积雪的技术手段。顾名思义，布撒融雪剂除雪就是通过在道路表面布撒一定量的融雪剂来降低冰雪的熔点以使道路表面的冰雪融化通过城市排水系统排出来保障道路表面没有湿滑的积雪导致影响城市道路通行效率和安全性的手段。然而目前常用的融雪剂很难在低破坏性、环保、成本和融雪效果三个方面均取得优异的评价，因此仍有待后续发展。而加热除雪法则是通过外加电源，依据欧姆定律（即）来加热道路表面的混凝土以提高地表温度。这种方法不受地形、天气和交通条件的影响，同时除雪即时性很强，但要持续消耗大量电能，考虑到我国目前的发电构成，这种加热方法并不节能、环保，成本也比较高，应用也十分有限。1.2.2道路除雪技术的发展目前，除了人工除雪以外，各种除雪方法均有其各自的发展。机械除雪不同的机械除雪设备采用着不相同的除雪原理，主要包括五大类型，分别为推移式、抛投式、碾压式、铲剁式和锤击式5种。目前广泛使用的除雪机主要有犁板式、旋切式、扫滚式等。对于不同的雪情，目前业界采用不同的除雪机械。对于刚刚铺于路面上的新雪，犁板式除雪车、螺旋式除雪车、转子式除雪车和吹风式除雪车都能很好的胜任除雪任务。而对于已经冰结起来的陈雪和道路上由于行人、车辆经过而行成的冰辙，需要先使用犁板式除雪车将其打散成浮雪、浮冰而后由各类除雪设备除雪。对于高速公路、机场等对通行条件要求更为苛刻的场合，通过利用不停旋转的除雪刷来讲路面积雪如同吸尘器一样清扫掉的清扫式除雪车，则可进行无残雪的除雪作业。融雪剂除雪目前融雪剂除雪的发展主要依赖于不同的融雪剂种类。传统上融雪剂以氯盐为主，包括氯化钠、氯化钙、氯化镁和氯化钾。欧美发达国家早在上世纪三十年代开始，便陆续使用此类氯盐类融雪剂和另外两类（乙酸镁钙和尿素，此二类由于低效、高耗费、效果差而使用有限）用来处理冬季城市道路和城际公路的积雪问题。与我们一衣带水的邻国日本则在六十年前开始使用氯化钠融雪，在二十五年前逐步使用氯化钙融雪。在我国，融雪除雪的使用呈现了抛物线型的发展规律。从四十年前我国开始使用氯化钠融雪起，到本世纪伊始逐步开始使用氯化钙、氯化镁和氯化钾，我国的融雪剂用量持续升高，一直到2011年前后达到鼎盛，之后则又逐步转入以机械除雪为主，融雪剂等其他除雪方式为辅的除雪策略上来。加热式除雪加热式除雪是利用各种能量来提升道路表面温度已达到融化降雪并防止路面结冰的技术手段。具体而言可根据能量来源分为地热融雪、电热融雪、红外线融雪、太阳能融雪等不同种类。目前世界上加热式除雪仅欧美发达国家有少量的实际应用范例，并不广泛。由于其成本较高、技术性较强同时对路面性能尤其是耐久度有比较大的影响，我国国内暂时还没有此类技术的具体应用。总得来说，我国冬季道路交通除雪发展已经进入机械化除雪时代，在北京、哈尔滨等城市机械化设施除雪占比已经超过90%，冬季除雪作业采用以机械除雪作业为主，人工除雪与融雪剂除雪为辅的综合除雪作业模式。1.2.5动态交通分配理论的研究动态交通分配分为动态系统最优分配和动态用户均衡分配。动态系统最优模型是通过一定的手段来使路网系统中所有的交通参与者的出行成本总和最小。从本质上讲这是交通管理者从全局的角度出发，调控整体交通以取得整个道路交通网络最优的分配方法。而动态用户均衡模型则是每个交通参与者从自身的角度出发，独立的选择对自己最有利的出行策略，这些个体的决策整体来看就构成了动态用户均衡分配。动态交通分配主要由出行路径选择准则和动态网络加载模型两部分组成。其中出行路径选择准则就是分配机制，具体决定了如何将出行路径依据所确定的出行成本分配给交通参与者以进行出行。而动态网络加载模型就是流量传播模型，描述了交通参与者在道路交通网络中的移动。交通参与者的出行选择准则决定了分配模型的不同。早在1952年Wardrop提出了静态情形下的交通网络平衡。[11]其中，用户均衡（UserEquilibrium）满足Wardrop第一原则，系统最优（SystemOptimal）满足Wardrop第二原则。[11]动态交通分配同样满足Wardrop的网络平衡原则。其同样可以根据出行选择准则的差异分为动态用户均衡和动态用户最优两种。[12]动态用户均衡以实际的路段阻抗作为其广义出行成本，而该成本需要在交通参与者结束交通行为时才可测得，因此一般采用感知路径阻抗代替。感知路径阻抗是综合过往历史和现在的路网信息估算而得的。而动态用户最优则利用实时的路段阻抗作为广义出行成本，该成本依据过去的交通参与者在路网中行动的结果产生。动态用户均衡模型则是每个交通参与者从自身的角度出发，博弈地选择对自己最有利的出行策略，任何独立的交通参与者不能仅通过改变自身而降低自己的出行成本。动态用户最优分配则与此二种动态用户均衡大相径庭。动态系统最优模型是通过一定的手段来使路网系统中所有的交通参与者的出行成本总和最小。从本质上讲这是交通管理者从全局的角度出发，调控整体交通以取得整个道路交通网络最优的分配方法。从另一个角度也可将出行选择模型根据其决策内容分为三类。具体包括选择出发时间、选择出行路径和同时对二者进行选择。动态网络加载模型通过交通分配中的出行成本控制交通网络的发展，刻画了交通参与者在交通网络中的行为。优秀的动态网络加载模型能更加贴合实际的描绘交通网络的实时状态。一般情况下包含路段子模型和节点子模型两个子模型。[12]动态网络加载模型可以分为宏观、中观和微观三个层次。不同的模型有着不同的研究着眼点。宏观层次通过交通流三参数（速度、密度和交通量）确定网络状态。微观模型则着眼于每个交通参与者，包括其在道路上的变速、变道和跟驰等行为。中观模型则结合了上述二者，分别在宏观和微观上描述车辆和交通流。1.4本文的主要研究内容本课题的研究内容主要是关于冬季雪天情况下，城市道路雪后除雪保通工作中考虑实时路况信息的条件下按照道路在路网中发挥作用的关键程度和附近设施在城市生活中的不同作用划分优先级，然后对按照小队进行除雪作业路径顺序进行规划，以及整个系统的设计。主要包括针对实时路况信息下的除雪作业的广义出行成本模型的构建、基于上述广义出行成本的动态交通分配的选择和系统的设计方案。第2章基于实时路况信息的除雪车广义出行成本研究2.1引言为了衡量雪天事实交通环境下不同道路的不同除雪优先级，需要首先确定一个广义出行成本模型，来完成对不同道路的除雪重要程度和作业难度的评价，以方便合理规划作业顺序、作业方法。目前，各个城市冬季除雪作业时对于优先等级的划分是比较粗糙的。我们以哈尔滨市为例。雪季时候哈市除雪作业任务包括全市的2671条主干道、次干道和支路，其除雪作业任务的面积总计7249万平方米。哈尔滨市政管理的相关职能部门从经验主义出发，跟据不同街道在城市生活服务功能和交通路网中的不同表现分成了A类、B类和C类三个大类。而又将主要包括城区主干道的A类区域细分为AA类、AB类两类。在全城范围里，AA类包括81条道路，947万平方米的作业面积；AB类包括169条道路，1875万平方米的作业面积；B类包括520条道路，1964万平方米的作业面积；C类包括1901条道路，2465万平方米的作业面积（如下表2-1）。这样的划分没有考虑雪天道路的具体情形，是孤立的、静态的划分，并不能完全客观的指导冬季除雪作业任务。为此本文探讨了基于实时路况信息的除雪车除雪作业的广义出行成本模型。作业面积（万平方米）道路数量（条）AA类94781AB类1875169B类1964520C类24651901表2-1哈尔滨市街道除雪等级划分情况2.2除雪车广义出行成本的影响因素为了更好更科学的确定雪季执行除雪作业任务时，城市不同区域不同道路的作业顺序，构建一个合理的、科学的针对除雪车作业时的出行成本模型是非常有必要的。根据除雪车作业的特点，该模型应包括不同道路在城市道路交通网络中的重要程度衡量，也应包括基于实时路况信息的道路通行状况。即首先根据城市路网对道路进行分级，然后在每个等级内给出除雪车的实时广义出行成本。作业时按优先级从高到低，在每个等级内进行动态交通分配，所分配路径即为除雪车作业路径。城市道路的本质功能是帮助交通参与者从一个地点移动到另一个地点，而城市路网包括了大量的、交错的、复杂的不同道路。依据城市路网这样的复杂的网络系统，可以抽象出包含了大量的出行起讫点对（可简称为OD点对）。同时，不同于常态下在城市道路交通中，交通参与者往往采用OD对之间的距离耗费最短路径或者时间耗费最少路径；在雪天及雪后道路通行恢复初期的情况下，由于积雪清除需要调配人力物力财力而除雪工作也需要相应的时间，不能仅考虑其中距离最短路径或者时间耗费最少路径，其可替代的路径选择也应纳入考量研究范围。而针对每个OD点对，其中往往包含了多条不同的可行的路径。这将使对该抽象出的网络图的研究变得非常的复杂，处理起来要消耗大量的时间和算力。为此，本文考虑针对独立路径（IndependentPath）进行研究。[3]城市道路的网络结构中包含两种要素，交叉口（节点）以及路段（弧）。假定所有的道路都可以双向通行（忽略单行道），进行研究时可以将其抽象成带权重的无方向网络图，每个路段的权重即代表该路段的长度。我们以简单道路网络为例（如下图2-1简单道路网络示意图所示）。图2-1简单道路网络示意图图中，从节点1至节点五共有三条独立路径，分别是1-2-5；1-3-5和1-4-5。而其他路径诸如1-3-2-5。但是其与路径1-2-5共同包含了“S12”路段，因此并不属于独立路径。而一对OD点间可存在的最大的独立路径的数目是受限制的（见公式1-1）。公式2-1任意OD点对间的最大独立路径数目限制在此公式中，n（i，j）表示i，j两点间最多存在的独立路径数目；di，dj分别表示与此两点相关联的边的数目；而mc（i，j）表示节点i和节点j之间的最小割。事实上，现实生活中城市道路网络的拓扑结构大多是非完全图，因此考虑独立路径上限时可忽略两节点间的最小割而只比较二者的度。利用Ip和WangDingwei的独立路径方法可以高效的找出路网中的独立路径。[4]至此，可以利用上述的独立路径，来更普遍、更科学的为所有需求除雪作业的城市进行城市道路网络中各路段的优先级划分，以实现更科学、更高效、更快速、更安全的雪后城市道路网络保通任务。如此，考虑优先级的前提下进行除雪保通作业任务可以在人力、物力、财力有限的情况下更合理的完成雪后城市道路网络除雪保通。在该模型中，每个交叉口间的路段的重要性由包含该路段的独立路径数量定量表示。参照城市道路等级划分标准及比例，决定按照1：2：3：6的比例划分为四个不同的优先级。在按照Nij降序排列后，为每个路段赋予序号Gij，而后最关键的1/12路段被划分为第一优先级，次关键的1/6路段被划分为第二优先级，次不关键的1/4路段被划分为第三优先级，最不关键的1/2路段被划分为第四优先级（具体如下公式2-2）公式2-2式中：Nij表示包含路段Sij的独立路径总数；Gij表示按照Nij降序排列后路段Sij的序号； M表示在该道路交通网络中路段的总和数目。考虑到目前国内城市道路除雪基本只包括人工与机械作业配合除雪和布撒融雪剂除雪两种方法，而这两种方法又有着截然不同的除雪原理，对执行除雪作业时道路环境要求也大不相同。因此，分别对这两种除雪方法构建广义出行成本模型是很有必要的。2.2.1机械作业除雪情况下出行成本影响因素在考虑人工与机械作业在作业过程中会导致道路彻底丧失通行功能，并且需要消耗大量人力的情况下，其更适合在道路交通量不多，便于封闭且封闭后对城市道路交通网络功能影响不大的区域首先展开除雪作业。具体清理步骤是首先进行人工除雪，主要为了将道路上四散分布的积雪积冰初步清理并集中堆积，第一时间基本完成道路通行功能的恢复并为之后机械设备彻底完成积雪清除做准备。同时人工除雪的重点目标是后续机械设备难以清扫的道路、绿化带和路缘石角落的积雪，避免出现少量积雪残留，导致后续融化以及二次结冰导致路面湿滑，成为道路交通的安全隐患。在人工除雪完成之后，便可承接机械设备除雪作业，可以大范围、高效率地清扫道路表面的浮雪并将人工除雪阶段堆积形成的雪堆收集、运输并最终集中处理，完成积雪的收尾处理工作。如此便可十分彻底的清除城市道路表面的积雪。为了考虑道路交通网络的实时状况，更好的指导除雪作业任务的本文采用与该路段Sij所有相邻的路段Siy及Sxj的交通量的平均值为广义交通成本。（如下公式2-3所示）（公式2-3）2.2.2布撒融雪剂除雪情况下出行成本影响因素布撒融雪剂除雪法可以在雪前、雪中、雪后三个阶段均可实行的有效的防止路面积雪产生、堆积并处理已经积存的路面积雪的技术手段。布撒融雪剂除雪就是通过在道路表面布撒一定量的融雪剂来降低冰雪的融点以使道路表面的冰雪融化再通过城市排水系统排出，来保障道路表面没有湿滑的积雪导致影响城市道路通行效率和安全性的手段。布撒融雪剂车辆作业时，融雪剂本身并没有产生热量或移动积雪的能力。而车辆通过道路时轮胎与地面摩擦生热及汽车本身运行均会产生一定的热量。因此融雪剂布撒在交通较繁忙街道时拥有更加出色的除雪效果。因此，其更适合在交通更大的路段进行除雪作业。对于相同浓度的同款融雪剂，环境温度不仅会影响其融雪效率，也会影响在温度再次降低时二次结冰时的冰晶形态。具体而言，周围的温度越低，路面积雪二次结冰时形成的冰越致密，其中的小孔和缝隙越少，形成的冰块强度越高。[5]所以，为了体现道路交通网络的实时状况，更好的指导除雪作业任务的本文采用与该路段Sij所有相邻的路段Siy及Sxj的交通量的平均值为广义交通成本。考虑到交通量越大越适合布撒融雪剂除雪，特取其倒数为广义交通成本（如下公式2-4）。公式2-4式中，C融雪剂表示布撒融雪剂情况下除雪车辆的广义出行成本，QSij表示Sij路段上的交通量（根据实时交通量统计信息每五分钟更新一次）表示与Sij相连接的所有路段总数（包括Sij本身）但是使用融雪剂除雪尤其是醋酸盐等有机盐类融雪剂除雪时，因为其作用效果有限，因此可能并不能彻底除雪，有发生二次结冰现象的概率。因此使用融雪剂除雪后也应注意安排机械除雪，保证路面彻底除雪，防止融雪剂导致路面湿滑，反而使道路通行能力和安全性进一步降低。[6]后续补充的铲雪作业应当考虑到融雪剂发挥作用所需要的时间，否则过于短暂的时间可能导致布撒融雪剂被积雪连带清扫离开路面，难以对后续降雪发挥作用。因此布撒过融雪剂的路段应将优先级调至额外的第五优先级，来确保路面畅通。也应注意如果累计降雪深度超过30mm，降雪天气的时间超过240分钟，则应考虑再次布撒融雪剂，或者及时安排机械作业除雪，以防止被雪稀释的融雪剂减弱乃至丧失效果。[7]2.2.3特殊影响因素的优先级加值为了预防城市的紧急情况出现时应急管理部门等相关职能部门的相应应急处理措施不会因为城市道路交通网络条件的限制而导致居民的生命财产安全遭受重大损失，对于警局、消防部队、医院附近的路段应当上调优先级。具体而言，应使警局、消防部队、医院附近一千米路段归入第一优先级。2.4本章小结本章首先利用独立路径的概念对城市交通网络中所有路段按照1：2：3：6的比例划分了四个优先级，又设置了属于布撒融雪剂后的路段的第五优先级。然后又根据布撒融雪剂和机械作业的不同特点，利用每五分钟更新一次的实时性较强的动态交通流量信息，分别构建了二者的广义出行成本的模型，为后续的动态交通分配打下了基础。第3章基于系统最优的动态除雪路线选择3.1引言本文已经完成城市道路交通网络中的不同道路的优先等级和对于除雪车的广义出行成本的构建。接下来利用动态交通流分配理论按照将各个除雪车作业队伍分配至相应城市的路段上，所分配的路段即为其所需完成除雪任务的路段。选择动态交通分配在交通分配过程中考虑了道路交通状况随时间变化的实际情况。尤其是在开始降雪后，随着雪情的变化城市道路交通状况也会迅速变化。如果采用静态的交通分配，无法真实客观的反映降雪后城市道路网络的状态，很容易因为没有抓到主要矛盾导致无法快速高效的恢复道路交通网络的通行功能。而动态交通分配能更好更实客观的反映降雪后城市道路网络的状态，相比静态交通分配有更广泛的实用性和适用性。[8]动态交通分配分为动态系统最优分配和动态用户均衡分配。动态系统最优模型是通过一定的手段来使路网系统中所有的交通参与者的出行成本总和最小。从本质上讲这是交通管理者从全局的角度出发，调控整体交通以取得整个道路交通网络最优的分配方法。而动态用户均衡模型则是每个交通参与者从自身的角度出发，独立的选择对自己最有利的出行策略，这些个体的决策整体来看就构成了动态用户均衡分配。动态交通分配主要由出行路径选择准则和动态网络加载模型两部分组成。其中出行路径选择准则就是分配机制，具体决定了如何将出行路径依据所确定的出行成本分配给交通参与者以进行出行。而动态网络加载模型就是流量传播模型，描述了交通参与者在道路交通网络中的移动。3.1.1除雪车出行选择准则交通参与者的出行选择准则决定了分配模型的不同。早在1952年Wardrop提出了静态情形下的交通网络平衡。[11]其中，用户均衡（UserEquilibrium）满足Wardrop第一原则，系统最优（SystemOptimal）满足Wardrop第二原则。[11]动态交通分配同样满足Wardrop的网络平衡原则。其同样可以根据出行选择准则的差异分为动态用户均衡和动态用户最优两种。[12]动态用户均衡以实际的路段阻抗作为其广义出行成本，而该成本需要在交通参与者结束交通行为时才可测得，因此一般采用感知路径阻抗代替。感知路径阻抗是综合过往历史和现在的路网信息估算而得的。而动态用户最优则利用实时的路段阻抗作为广义出行成本，该成本依据过去的交通参与者在路网中行动的结果产生。动态用户均衡模型则是每个交通参与者从自身的角度出发，博弈地选择对自己最有利的出行策略，任何独立的交通参与者不能仅通过改变自身而降低自己的出行成本。动态用户最优分配则与此二种动态用户均衡大相径庭。动态系统最优模型是通过一定的手段来使路网系统中所有的交通参与者的出行成本总和最小。从本质上讲这是交通管理者从全局的角度出发，调控整体交通以取得整个道路交通网络最优的分配方法。这类模型可以参考Ziliaskopoulos、Nie、Shen、Zhao提出的模型[13-16]从另一个角度也可将出行选择模型根据其决策内容分为三类。具体包括选择出发时间、选择出行路径和同时对二者进行选择。而本文采用了选择出行路径的动态系统最优（DynamicSystemOptimal）模型。因为针对除雪车而言，被规划的交通参与者就是各个进行除雪作业的工作组，其数量十分有限。而对于每个工作小组，根据随时更新的道路交通量信息和已知的静态的城市道路交通网络信息，其广义出行成本（即路段阻抗）也是实时可知的。因此作为除雪作业的策划者和指挥者，采用系统最优模型可以使整体的效率达到最高。而对于工作小组而言，他们在开始除雪任务之后就需要出动开始进行除雪任务，因此并无需选择出行时间，只需规划出行路径。3.1.2动态网络加载模型动态网络加载模型通过交通分配中的出行成本控制交通网络的发展，刻画了交通参与者在交通网络中的行为。优秀的动态网络加载模型能更加贴合实际的描绘交通网络的实时状态。一般情况下包含路段子模型和节点子模型两个子模型。[12]动态网络加载模型可以分为宏观、中观和微观三个层次。不同的模型有着不同的研究着眼点。宏观层次通过交通流三参数（速度、密度和交通量）确定网络状态。微观模型则着眼于每个交通参与者，包括其在道路上的变速、变道和跟驰等行为。中观模型则结合了上述二者，分别在宏观和微观上描述车辆和交通流。3.2基于雪天实时路况信息的动态交通分配3.2.1建立模型考虑[0,T]内的动态交通分配。路段上的交通量用表示（如下公式3-1）（公式3-1）其中表示t时刻时路段a上的交通量。表示t时刻沿路段a流向节点n的交通载荷对于除雪车的除雪作业交通规划，其目标函数应使其广义出行成本C最低（如下公式3-2）（公式3-2）其中J表示[0,T]时间段内系统总出行成本表示除雪车在t时刻在路段a上的广义出行成本3.2.2约束条件模型的约束条件包括三部分路段的状态方程（公式3-3）节点流量平衡方程（公式3-4）（3）路段流出函数（公式3-5）其中表示t时刻流入路段a内的车辆总数。（公式3-6）其中表示t时刻流入终点n的车辆总数。不妨令二者都取0，则有（公式3-7）所以根据FIFO规则可得（公式3-8）因为实时交通信息更新频繁，每次处理动态交通分配时系统运行时长有限，而雪情状况下路段流出率随时间变化并不明显，因此可将公式3-8推导为（公式3-9）公式3-9即为本模型中的定义。（4）非负约束（公式3-10）