一种基于智能算法的动态调整高速收费方法及系统与流程

1.本发明涉及高速收费领域，尤其是一种基于智能算法的动态调整高速收费方法及系统。


背景技术：

2.高速公路作为中长距离机动车出行的主要载体，承担着区域间客货快速联系和交流的重要任务。随着各级政府对高速公路建设投入的不断加大，高速路网规模随之扩大。但机动车保有量也同时呈现高速增长的态势，出行交通量逐年增加，导致部分高速公路出现拥堵，交通事故也时有发生，一方面给管理工作带来困难，另一方面也使得高速公路路网整体通行效益难以发挥。
3.目前对高速差异化收费进行了一定程度的探讨和实践，但是大多数的差异化收费都是仅是基于分车型，分支付方式、分路段、分方向、分时段其中之一的单一化的收费方式的差异化调整，仅是停留在较浅的层面，而没有对收费调整的变化所带来的后果进行科学的分析，因此，现有技术中存在无法对高速收费调节前后对经济的影响作出量化的精确判断，只能依靠经验判断差异化收费的收费方式，并且并没有考虑到高速的实时车流量等路况对于高速车辆行驶的成本的差异。


技术实现要素：

4.(一)解决的技术问题
5.为了解决上述技术问题，本发明提供一种基于智能算法的动态调整高速收费方法及系统，所述方法通过基于车辆的基本参数和附加参数对车辆进行评分，同时基于改进的萤火虫算法对基本高速收费模型进行调整，对通行效率、物流运输成本以及高速收益三者之间的量化分析，得到三者统筹的最优解，实现了对高速收费的科学分析和决策，基于动态调整，实现高速收费的优化。
6.(二)技术方案
7.为了解决上述存在的技术问题，实现发明目的，本发明是通过以下技术方案实现的：
8.一种基于智能算法的动态调整高速收费方法，具体包括如下步骤：
9.s1：建立车辆评分模型，基于车辆的基本参数和附加参数进行评分模型的建立，其中包括：
10.s11：基于车辆基本参数建立第一评分模型；
11.s12：根据车辆附加参数对第一评分模型进行修正，得到第二评分模型；
12.s2:建立基本高速收费模型，对货车采用基于重量结合行驶里程的收费方式，对于其他车辆采用按照行驶里程收费方式建立阶梯收费模型；
13.s3：基于改进的萤火虫算法根据高速道路实时路况确定高速收费模型调整参数；
14.s4：结合总评分模型及调整参数确定综合高速收费模型。
15.进一步地，所述基本参数包括：车辆类型、排量/功率、长度、重量以及轴数；
16.第一评分模型为：
17.其中，p为排量或者功率，根据车辆为燃油车或新能源汽车选择，p0为基准排量或者功率；n为轴数，n0为基准轴数；l为车辆长度，l0为车辆基准长度；w为车辆重量，w0为车辆基准重量。基准排量/功率、长度、重量和轴数为常量，根据实际情况选择，一般选择为一类车参数的平均值；k1、k2为第一调整系数和第二调整系数。
18.进一步地，所述附加参数包括：
19.a.车辆是否为新能源汽车，对新能源汽车的车辆的评分予以加分ad1。
[0020][0021]
b)车辆是否为公司营运车辆，若是，则获取车辆所属企业，针对所属企业是否为政策鼓励的新兴企业、是否在当地纳税，纳税额度、企业的污染排放情况以及该企业是否为失信企业等条件对企业车辆进行不同程度的加减评分ad2；
[0022]
c)对于车辆的载客率或载货率
[0023]
对于载客率或载货率高的车辆根据载客率或载货率予以加分：
[0024]
车辆载客率或载货率如下所示：
[0025][0026]
其中，per为车辆所乘载人数，per0为核载人数；g为载货质量，g0为核载质量。
[0027]
基于车辆的载客率或载货率的加分分数为：
[0028]
ad3＝k3r
[0029]
其中，k3为调整系数。
[0030]
对第一评分模型进行修正得到第二评分模型的方法具体包括：
[0031][0032]
其中，b为修正参数。
[0033]
b的计算方式如下：
[0034]
b＝ad1+ad2+ad3[0035]
可选地，所述基本高速收费模型如下所示：
[0036]
当车辆为货车时，按照车辆重量进行分阶梯收费，基本收费模型如下：
[0037]
[0038]
其中，j1、j2、j3分别为三个阶梯的收费系数；wig0、wig1分别为三个阶梯的两个分隔阈值车辆重量；wig为车辆实际重量；dis为车辆行驶里程；
[0039]
当车辆为客车或其他车辆时，按照行驶里程进行阶梯收费，基本收费模型如下：
[0040][0041]
其中，j4、j5、j6分别为三个阶梯的收费；dis0、dis1分别为三个阶梯的两个分隔阈值行驶里程，dis为车辆行驶里程。
[0042]
所述改进的萤火虫算法的目标函数基于通行效率、物流运输成本以及高速收益给定。
[0043]
进一步地，所述通行效率如下所示：
[0044][0045]
其中，num
′
＝a
′
+b
′
+c
′
，其中a
′
、b
′
、c
′
为调整参数后的客车、货车以及其他车辆数量；
[0046]
可得：
[0047][0048]
其中，v为车辆通行效率，v0为理想状态道路的车辆通行效率，c为路段通行能力，α、β为相关系数，num
′
为调整高速收费模型调整参数后的车辆总数。
[0049]
所述物流运输成本基于结合通行费用和时间成本。
[0050]
所述高速收益包括特定路段所有高速通行车辆的总费用
[0051][0052]
其中，l
1i
、l
2i
、l
3i
分别为第i辆客车、货车以及其他车辆的行驶里程；wi为第i辆货车的载重量。
[0053]
本发明还提供一种基于智能算法的动态调整高速收费系统，其特征在于，所述系统包括：
[0054]
高速车辆信息获取模块，其用于获取高速上特定路段之间的车辆数量、车辆类型、货车的载重量以及车辆行驶里程；
[0055]
车辆评分模型建立模块，其用于基于车辆的基本参数和附加参数进行评分模型的建立，包括基于车辆基本模型建立第一评分模型以及基于车辆附加参数对第一评分模型进行修正，得到第二评分模型；
[0056]
基本高速收费模型建立模块，其用于对货车采用基于重量结合行驶里程的收费方式，对于其他车辆采用按照行驶里程收费方式建立阶梯收费模型；
[0057]
高速收费模型调整参数确定模块，其用于基于改进的萤火虫算法根据高速道路实时路况确定高速收费模型调整参数；
[0058]
综合高速收费模型确定模块，其用于结合总评分模型及调整参数确定综合高速收费模型。
[0059]
(三)有益效果
[0060]
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
[0061]
(1)本发明结合评分模型以及调整参数对高速收费算法进行调整，实现了基于政策层面和技术层面对高速收费合理、科学、量化地调整，实现了高速通行的精细化、最优化的收费。
[0062]
(2)通过车辆附加参数对第一评分模型进行修正，实现了对车辆通行的附加条件的调节，响应当前节能减排的政策号召。
[0063]
(3)通过设定高速收费模型调整参数，基于高速公路实时路况信息对收费策略进行调整，实现了兼顾通行效率、物流运输成本以及高速收益三者之间的平衡，实现各方收益综合最大化。
[0064]
(4)基于萤火虫算法确定高速收费模型调整参数，实现了对参数的智能优化，相比于其他算法更加方便快捷，且可以保证较高的精度。
[0065]
(5)对萤火虫算法进行改进，实现了加快算法收敛速度，同时提高结果精度。
附图说明
[0066]
此处所说明的附图用来提供对本技术的进一步理解，构成本技术的一部分，本技术的示意性实施例及其说明用于解释本技术，并不构成对本技术的不当限定。在附图中：
[0067]
图1是根据本技术实施例的基于智能算法的动态调整高速收费方法流程示意图。
具体实施方式
[0068]
下面结合附图对本公开实施例进行详细描述。
[0069]
以下通过特定的具体实例说明本公开的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本公开的其他优点与功效。显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。本公开还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本公开的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。
[0070]
还需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本公开的基本构想，图式中仅显示与本公开中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
[0071]
参见图1，一种基于智能算法的动态调整高速收费方法包括：
[0072]
s1：建立车辆评分模型，基于不同车辆对高速公路的负荷不同进行评分模型的建立，具体包括如下步骤：
[0073]
s11：基于车辆基本参数建立第一评分模型；
[0074]
其中，所述基本参数包括：
[0075]
车辆类型、排量/功率、长度、重量以及轴数。
[0076]
对于客车，主要基于车辆的排量或者功率对车辆的评分；而对于货车其载重量与
长度差别较大，因此基于长度、重量以及轴数对货车进行评分，一般来说，车辆越长，重量越重，轴数越多，其对高速公路的负荷越大。
[0077]
第一评分模型为：
[0078][0079]
其中，p为排量或者功率，根据车辆为燃油车或新能源汽车选择，p0为基准排量或者功率；n为轴数，n0为基准轴数；l为车辆长度，l0为车辆基准长度；w为车辆重量，w0为车辆基准重量。基准排量/功率、长度、重量和轴数为常量，根据实际情况选择，一般选择为一类车参数的平均值；k1、k2为第一调整系数和第二调整系数。
[0080]
s12：根据车辆附加参数对第一评分模型进行修正，得到第二评分模型；
[0081]
其中，所述附加参数包括：
[0082]
1)车辆是否为新能源汽车。
[0083]
发展新能源汽车产业，是帮助我国尽早实现“双碳”目标的重要手段。数字技术的变革对新能源汽车产业发展提出了新的要求。数字经济时代，人们对汽车的要求从曾经的交通工具转变为大型的智能平台，传统燃油汽车的消费需求也正在迅速转变成对智能网联新能源汽车的需求。政府的介入与鼓励对新能源汽车产业发展提供了充足的动力，为构建更完善的新能源汽车产业发展激励政策，本发明对新能源汽车的车辆的评分予以加分ad1。
[0084][0085]
2)车辆是否为公司营运车辆，若是，则获取车辆所属企业，针对所属企业是否为政策鼓励的新兴企业、是否在当地纳税，纳税额度、企业的污染排放情况以及该企业是否为失信企业等条件对企业车辆进行不同程度的加减评分ad2。
[0086]
3)对于车辆的载客率或载货率
[0087]
车辆的载客率或载货率越高，表示该车辆行驶的能效利用率越高，对于节能减排的号召，对于载客率或载货率高的车辆根据载客率或载货率予以加分。
[0088]
车辆载客率或载货率如下所示：
[0089][0090]
其中，per为车辆所乘载人数，per0为核载人数；g为载货质量，g0为核载质量。
[0091]
基于车辆的载客率或载货率的加分分数为：
[0092]
ad3＝k3r
[0093]
其中，k3为调整系数。
[0094]
对第一评分模型进行修正得到第二评分模型的方法具体包括：
[0095][0096]
其中，b为修正参数。
[0097]
b的计算方式如下：
[0098]
b＝ad1+ad2+ad3[0099]
s2：建立高速收费模型；
[0100]
高速收费模型基本分为两种：按照行驶里程收费和按照重量结合行驶里程收费，本发明的模型基于对货车采用基于重量结合行驶里程的收费方式，对于其他车辆采用按照行驶里程收费方式。基于阶梯收费方式建立基本高速收费模型：
[0101]
当车辆为货车时，按照车辆重量进行分阶梯收费，收费模型如下：
[0102][0103]
其中，j1、j2、j3分别为三个阶梯的收费系数；wig0、wig1分别为三个阶梯的两个分隔阈值车辆重量；wig为车辆实际重量；dis为车辆行驶里程。
[0104]
可选的，其中一个实施例为：小于10吨(含10吨)的车辆，按基本费率0.090元/吨公里计算车辆通行费；10吨至40吨(含40吨)的车辆，10吨以下部分，其费率按基本费率0.090元/吨公里计收，10吨以上的部分，其费率按基本费率0.090元/吨公里线性递减到0.045元/吨公里计收；大于40吨的车辆，10吨以下部分，其费率按基本费率0.090元/吨公里计收，10吨以上至40吨部分，其费率按基本费率0.090元/吨公里线性递减到0.045元/吨公里计收；超过40吨的部分按0.045元/吨公里费率计收。
[0105]
当车辆为客车或其他车辆时，按照行驶里程进行阶梯收费：
[0106][0107]
其中，j4、j5、j6分别为三个阶梯的收费；dis0、dis1分别为三个阶梯的两个分隔阈值行驶里程，dis为车辆行驶里程。
[0108]
s3：基于改进的萤火虫算法根据高速道路实时路况确定高速收费模型调整参数；
[0109]
通过调节高速收费模型调整参数，实现对高速收费的，旨在希望通过调整收费来影响车辆出行路径和时间的选择，从而实现缓解交通拥挤，提高车辆通行效率的目的以及同时兼顾物流运输成本以及高速收益情况。
[0110]
本发明通过动态调整高速收费模型调整参数，对不同类型车辆在不同时间采用不同的收费标准，在车辆出行的低峰期给予一定的优惠。通过收费模型调整参数的调节来在一定程度影响出行者的出行选择，使一些出行计划时间发生改变。通过该方式控制交通需求，实现交通流平衡分配，缓解交通繁忙时间段的交通压力。
[0111]
本发明基于改进的萤火虫算法确定高速收费模型调整参数，具体步骤如下：
[0112]
(1)设定目标函数；
[0113]
基于本发明通过动态调整高速收费模型调整参数的目的是实现通行效率、物流运输成本以及高速收益三者之间的平衡，实现较优的通行效率、较低的物流运输成本以及较高的高速收益。因此，对三者进行模型的建立。
[0114]
假设在高速特定路段之间，车辆总数为num，其中客车数量为a，货车为b，其他车辆数量为c＝num-a-b；原始价格分别为：p1/km，p2/ton
·
km，p3/km。
[0115]
假设客车对于高速收费价格的敏感度为f1，货车对于高速收费价格的敏感度为f2，其他车辆对于高速收费价格的敏感度为f3，则可得高速收费模型调整参数ch与客车、货车、其他车辆数量之间的关系为：
[0116][0117]
其中a
′
、b
′
、c
′
为调整参数后的客车、货车以及其他车辆数量。
[0118]
a.通行效率
[0119]
基于路阻函数构建通行效率与高速收费模型调整参数之间的关系：
[0120][0121]
其中，v为车辆通行效率，v0为理想状态道路的车辆通行效率，c为路段通行能力，α、β为相关系数，num
′
为调整高速收费模型调整参数后的车辆总数。
[0122]
其中，
[0123]
因此，结合上式得到：
[0124][0125]
b.物流运输成本
[0126]
物流运输成本为货车的平均载货的通行成本，当高速收费提高时，货车选择普通公路的概率增加，选择选择普通公路不需要缴纳通行费用，但是同时货运的时间成本也增加，本发明的物流运输成本模型结合通行费用和时间成本给出：
[0127]
u＝h
×e(1-ch)
(t1+y)+(1-h
×e(1-ch)
)t2[0128]
其中，t1为高速的时间成本，y为高速所需通行费用，t2为普通公路的时间成本，h
×e(1-ch)
为选择高速通行的概率，1-h
×e(1-ch)
为选择普通公路出行的概率。
[0129]
c.高速收益
[0130]
高速收益包括特定路段所有高速通行车辆的总费用
[0131][0132]
其中，l
1i
、l
2i
、l
3i
分别为第i辆客车、货车以及其他车辆的行驶里程；wi为第i辆货车的载重量。
[0133]
目标函数如下所示：
[0134]
f＝z1v-z2u+z3m
[0135]
其中，z1、z2、z3分别为通行效率、物流运输成本和高速收益对应的权重。
[0136]
(2)设定萤火虫的初始参数，确定初始位置；
[0137]
(3)根据如下公式确定每只萤火虫的荧光素值：
[0138]
li(1+t)＝(1-p)li(t-1)+ρj(xi(t))
[0139]
其中，li(t)为萤火虫在t时刻荧光素值；xi(t)为萤火虫位置；
[0140]
j(xi(t))为相对应的函数适应度；p为萤光素挥发因子，ρ为荧光素值的更新率；
[0141]
(4)萤火虫在决策域半径内寻找更亮的萤火虫组成邻域集ni(t)，按照
[0142]
决定移动方向。
[0143]
(5)萤火虫开始移动，按照下式更新位置：
[0144][0145]
其中，s
t
为步长，||xj(t)-xi(t)||为两点之间的欧氏距离。
[0146]
进一步地，步长s
t
可选为自适应变化：
[0147][0148]
其中，n为迭代次数，xb(t)为第t代最佳萤火虫位置；ra为随机数。
[0149]
自适应步长结合了迭代次数和与最佳萤火虫之间的距离，当迭代次数较少时，与最佳萤火虫距离较远时，步长较大，反之，步长较小。
[0150]
(6)更新萤火虫的决策域半径
[0151]
传统的萤火虫算法由于其决策域半径是固定的，无法进行改变存在寻优不稳定、收敛速度慢、算法精度低等缺点，因此，本发明对传统的萤火虫算法的决策域半径的选择进行改进，基于动态的决策域半径，实现决策域半径的变化，在前期选择较大的半径，可以实现快速收敛，在后期采用缩小的半径，提高算法精度。
[0152]
决策域半径如下式：
[0153][0154]
其中，n为迭代次数，n
max
为最大迭代次数，rs为萤火虫的最大感知半径，β为萤火虫动态决策更新率，ny为邻域集内萤火虫数目的阈值，|n
t
(t)|为第t次迭代时第i个萤火虫邻域集内萤火虫的数目。
[0155]
(7)判断是否达到最大迭代次数，若未达到，则返回步骤(3)，否则结束算法，输出最终结果。输出目标函数f最大值时对应的萤火虫的最优位置参数，即最优的高速收费模型调整参数ch。
[0156]
s4：结合总评分模型及调整参数确定综合高速收费模型；
[0157]
根据上述步骤得到最终高速收费模型，表达式如下：
[0158]
当车辆为货车时，按照车辆重量进行分阶梯收费，收费模型如下：
[0159]
toll
′
＝ch
×
toll
×
e-s
′
[0160]
其中，toll为基本高速收费模型，toll为结合总评分模型及调整参数的综合高速收费模型，ch为高速收费模型调整参数，s’为第二评分模型。
[0161]
在本实施方式中，基于车辆的基本参数和附加参数对车辆进行评分，同时基于改进的萤火虫算法对高速收费模型进行调整，对通行效率、物流运输成本以及高速收益三者
之间的量化分析，得到三者统筹的最优解，实现了对高速收费的科学分析和决策，基于动态调整，实现高速收费的优化。
[0162]
在本实施方式中，基于车辆的基本参数和附加参数对车辆进行评分，同时基于改进的萤火虫算法对高速收费模型进行调整，对通行效率、物流运输成本以及高速收益三者之间的量化分析，得到三者统筹的最优解，实现了对高速收费的科学分析和决策，基于动态调整，实现高速收费的优化。
[0163]
本发明实施例还提出一种基于智能算法的动态调整高速收费系统，其包括：
[0164]
高速车辆信息获取模块，其用于获取高速上特定路段之间的车辆数量、车辆类型、货车的载重量以及车辆行驶里程；
[0165]
车辆评分模型建立模块，其用于基于车辆的基本参数和附加参数进行评分模型的建立，包括基于车辆基本模型建立第一评分模型以及基于车辆附加参数对第一评分模型进行修正，得到第二评分模型；
[0166]
基本高速收费模型建立模块，其用于对货车采用基于重量结合行驶里程的收费方式，对于其他车辆采用按照行驶里程收费方式建立阶梯收费模型；
[0167]
高速收费模型调整参数确定模块，其用于基于改进的萤火虫算法根据高速道路实时路况确定高速收费模型调整参数；
[0168]
综合高速收费模型确定模块，其用于结合总评分模型、调整参数以及基本高速收费模型确定综合高速收费模型。
[0169]
以上所述的实施例仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案做出的各种变形和改进，均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。