城市交通韧性提升：基于代理模型的灾后车道反转优化方法

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摘要

考虑到车辆流与网络供给之间的复杂相互作用，灾后快速恢复至关重要但极具挑战性。基于仿真的方法广泛用于辅助规划者在恢复措施优化中实现真实的用户-系统交互，尽管在大规模交通网络中的应用计算成本较高。本研究探讨了使用代理模型作为资源密集型仿真的高效替代方案的可行性。车道反转控制被用作一种新型恢复措施，并开发了优先考虑系统恢复的优化框架。基于宏观基本图（MFD）动态的韧性损失指标被用于评估交通系统的实时性能。因此，所提出的代理模型除了链路流量和密度外，还侧重于近似恢复评估指标，即韧性损失。该代理模型包含动态分析网络模型和高斯过程回归（GPR）模型。前者提供分析性韧性损失，并考虑由时间相关的车道反转决策引起的网络变化的时间相关性。后者捕捉模拟和分析韧性损失之间的差异。实验在京都市的大型真实道路网络上进行。所提出的方法在15和20个可控链路的场景下，仅通过五次算法迭代和150次仿真运行，就证明了其将交通韧性损失降低约6%的有效性。我们还说明了在恢复性能和控制资源之间的权衡：在短决策时间和非常紧张的计算预算下，更多的可控链路不一定能提供更好的韧性改善。

一、研究背景与问题提出

城市交通系统常因自然灾害、大型活动等突发事件面临供给中断，导致交通拥堵加剧、系统功能下降。如何在灾后快速恢复交通韧性成为关键挑战。传统基于仿真的优化方法虽能准确评估交通状态，但计算成本高，难以在大规模网络中快速生成有效恢复策略。本文提出一种基于代理模型（Surrogate Model）的车道反转优化框架，旨在通过融合物理模型与数据驱动方法，高效提升灾后交通系统的恢复能力。

二、核心方法：代理模型与车道反转优化

（一）代理模型架构

代理模型由物理组件和功能组件组成：

1. 物理组件：基于宏观基本图（MFD）构建动态分析网络模型，描述交通流密度、速度与需求的关系，并引入时间相关性项（如前一时段的密度状态），以捕捉交通状态的时序演变。
2. 功能组件：采用高斯过程回归（GPR）模型，拟合物理模型与真实仿真结果的差异，弥补物理模型的近似误差。通过结合两者，代理模型可快速逼近复杂交通仿真的输出，显著降低计算成本。

（二）车道反转控制策略

车道反转（Lane Reversal）通过临时调整车道方向重新分配道路容量，缓解单向交通拥堵。本文将其建模为离散优化问题，决策变量为各时段各路段的车道分配数量，并引入财务预算和车道数量约束（如至少保留1条车道确保通行）。目标是最小化基于MFD的韧性损失指标，该指标通过比较灾后与正常状态的行程完成率差异，量化系统功能退化程度。

（三）算法设计

结合遗传算法（GA）与自适应超盒算法（AHA），在代理模型框架内进行优化：

1. 初始化与采样：通过随机采样和GA生成候选策略，利用交通仿真（SUMO）评估其韧性损失。
2. 代理模型更新：基于仿真数据更新GPR参数，提升模型预测精度。
3. 迭代优化：通过GA探索高维决策空间，利用代理模型快速筛选优质策略，直至达到计算预算上限。

三、实验验证：京都城市网络案例

（一）场景设置

以日本京都市中心1189条路段的真实网络为测试平台，模拟因节庆活动导致的局部路段封闭（6:00-11:00）。设置三种可控路段数量场景（10、15、20条），评估车道反转策略的效果。

（二）关键结果

1. 韧性提升效果：

• 15条可控路段场景在5次迭代内（仅需150次仿真）即可将韧性损失降低约6%，效果接近20条路段场景，但计算效率更高。
• 与无控制场景相比，车道反转策略显著减少低速路段比例，提升行程完成率（图4）。
  
  
  
  

2. 代理模型性能：

• 随着迭代次数增加，代理模型预测误差逐渐缩小，GPR的拟合方差降低，表明模型精度持续提升（图6）。
  
• 物理组件不可或缺：移除物理模型后（仅用GPR），韧性改善效果下降约50%，验证了物理信息对优化的关键作用（表3）。
  

3. 鲁棒性分析：

• 可控路段数量存在最优区间（13-19条），过少或过多均会导致性能下降。
• 代理模型在不同扰动场景中表现出良好的泛化能力，迁移至新封闭区域时仍能保留超50%的优化效果（图8）。
  

四、结论与启示

（一）研究贡献

1. 方法创新：首次将车道反转作为灾后恢复措施引入代理模型优化框架，结合MFD动态评估交通韧性，为应急管理提供新工具。
2. 效率提升：通过物理模型与GPR的结合，将传统仿真优化的计算成本降低60%以上，适用于大规模网络的实时决策。
3. 实践验证：在京都案例中，15条路段的策略以较低成本实现高韧性提升，证明了“适度控制”的有效性，避免资源浪费。

（二）未来方向

• 多策略融合：结合信号控制、路径诱导等措施，构建综合恢复方案。
• 在线校准：利用实时交通数据动态更新代理模型参数，适应灾后复杂路况。
• 预算约束集成：将财务与人力限制纳入优化模型，实现资源分配的全局最优。