三维城市交通微观仿真与信号优化方法

为提高城市交通干线信号配时方案的求解效率,提出微观交通环境构建和信号优化相结合的全自动信号配时生成算法.首先结合城市交通和栅格地图特点,利用图像处理技术实现干线路网自动化提取,构建微观交通仿真环境;然后通过改进车辆跟驰与换道模型,对城市交通车辆动态行为进行建模;最后提出以绿信比、相序、相位差和周期为优化参数,车辆平均时延、系统平均排队-车道长度比和系统通行能力为优化目标的改进快速非支配遗传算法NSGAⅡ优化模型.利用由多个交叉口组成的干线进行实例验证结果表明,算法能够有效地提高信号配时方案的求解效率和控制性能.     

基于CTM的多种交通状态控制目标一致性分析

交叉口信号控制优化目标一般由实践经验或交通控制目的所确定,往往忽略了不同交通状态下优化目标之间相互矛盾和相互制约的关系,造成交通控制效果不理想.为解决上述问题,提出建立基于元胞传输模型的单个交叉口优化控制模型,给出了交叉口延误、通行能力、排队长度以及机动车尾气排放量四类性能指标的表示方法,进而利用粒子群算法对控制目标进行了优化求解,并在MATLAB环境下对上述四类控制指标之间的一致性进行了仿真分析.仿真结果表明:在轻度流量下,延误、通行能力和排队长度之间具有一致性,延误与排队长度之间的一致性相对较好,而中度和重度流量下,延误与尾气排放量之间有较好的一致性,排队长度与通行能力有较好的一致性.     

基于车流量的智能交通信号优化控制研究

道路交叉口是城市交通网络的关键组成部分,其通行效率直接决定了城市交通网络的通行能力。为了提高城市交通路网的通行能力,缓解交通拥堵,根据相邻交叉路口车流量具有相关性的特点,提出一种基于车流量的智能交通信号控制方法。建立基于门限服务策略的交通灯轮询控制模型,利用马尔科夫链和概率母函数分析了交叉口车辆平均排队长度和信号灯配时方案,并根据实际交通情况进行仿真实验。结果表明,基于车流量的智能交通信号控制比传统的固定配时控制更加合理,能有效地降低车辆通过交叉口时的平均延误时长和排队长度,提高通行效率。     

单点定时信号配时的多目标优化模型

为提高定时信号控制通行的效率与鲁棒性,提出一种多目标优化模型。将目标函数分为2层：第1层选择平均延误、停车次数、通行能力指标以优化交叉口通行效率;第2层选择车辆延误标准差以提高信号控制稳定性。对不同交通状态的交叉口进行分析,建立流量波动幅度与目标权重的关系,并采用遗传算法求解。结果表明,该模型能有效降低车辆的平均延误,提高信号配时的鲁棒性。     

基于预信号的交叉口信号优化控制方法仿真

为充分利用交叉口有限的进出口车道资源,提升交叉口时空资源利用率及通行能力,采用基于预信号的交叉口几何设计方法,构建了以最大化通行能力为目标的交叉口车道划分模型及配时方案求解模型。在此基础上考虑车辆随机到达性,提出了基于实时交通需求的预信号动态控制方法。最后,基于实例,通过对比不同信号控制方案下的运行情况,利用VISSIM仿真平台进行验证,仿真结果表明:相较于传统的交叉口控制方法,所提出的车道划分模型及信号动态控制算法可有效提升交叉口通行能力并减小延误。     

城市交通大系统递阶模糊神经网络控制

利用递阶结构和模糊神经网络进行了交通系统的协调控制，其基本思想是：把交通干线作为一个大系统问题，子系统为干线上的各交叉口，用一模型神经网络在线调整各文献的绿信比；而协高器则利用测得的交通量数据用模糊神经网络方法确定干线上的信号周期和各交叉口之间的相位差，协高器和子系统的目标均为使交叉口前的平均排队长度最小，领导具研究表明提出的方法能够有效地缩小平均排队长度，从而达到减少车辆延误的目的。     

过饱和状态下的单交叉口最小延误信号周期模型

由于现有单交叉口信号配时方法主要适用于低饱和交通状态,本文以过饱和交通状态作为研究对象,利用定数理论分析了信号交叉口进口道的车辆到达与驶离规律,建立了信号周期与延误时间之间的数学模型,推导了单交叉口最小延误的信号周期计算公式.以某个四相位交叉口为例,针对3组不同流量比的过饱和交通状态,分别获取了延误时间与信号周期之间的变化曲线,计算了最小延误所对应的最佳信号周期,并利用VISSIM微观交通仿真软件,仿真得到了3组不同流量比情况下的延误时间.仿真结果表明:在各组流量比设置下,延误时间的理论计算值与仿真实验值相一致,有效验证了该模型的准确合理性,为解决过饱和状态下的交叉口信号配时优化问题提供了理论指导依据.     

粗糙集的过饱和多交叉口协同优化模型研究

为解决现有模糊智能控制方法仅适用于单交叉口非饱和状态,满足区域交通过饱和多交叉口信号协同联动控制的需要,提出了高峰时期主通道优化控制策略。在粗糙集知识推理基础上,构建了以多交叉口状态信息为条件属性,以绿灯延长方式、绿灯延长相位和绿灯延长时间3个参数为决策属性的多决策属性模糊控制模型。运用可辨识矩阵与属性频度的属性约简方法对模型进行约简,提取决策规则。实例分析表明:多交叉口主通道绿灯时间延长3~8 s能够有效提高区域交通整体通行效能,同时延长时间不仅与过饱和状态车辆最大排队长度有关,还与绿灯延长方式、绿灯延长相位存在关联,这与交警经验总结的控制规律一致。     

城市快速路入口匝道与交叉口协调控制策略

为提高城市快速路的运行效率,避免快速路入口匝道处发生拥堵并影响地面交通,结合快速路交通状态的实时判别、匝道调节率及交叉口信号配时方案,提出了针对快速路典型交通状态下的精准协同控制模型。协调控制模型的四个子模型为,流量精准推送模型、交叉口关键相位迟闭、早断配时优化模型、匝道排队调节控制模型。案例仿真表明：协调控制信号迟闭策略下匝道通过流量、车均延误,交叉口平均排队长度、车均延误分别优化了2.3%、40.4%、21.8%、22.4%;协调控制信号早断策略下匝道车均延误、平均排队长度,交叉口平均排队长度、车均延误分别优化了22.6%、31.7%、9.7%、4.5%;协调控制较大程度上提升了研究区域运行效率。     

基于GA-PDD的干线信号协调控制优化

针对城市交通干线负荷量大、信号配时计算效率低、协调优化约束条件多的特点,提出了基于比例分配解码方法的遗传算法(GA-PDD)协调控制策略,采用交通波理论建立了排队长度预测模型并以干线系统内车辆平均延误时间最小为目标函数建立了遗传算法优化模型,采用比例分配解码方法来进行求解.分别采用单点信号控制、定时协调信号控制和基于GA-PDD的协调控制3种控制策略对某城市干线实例进行对比仿真实验,仿真结果表明,随着调用周期的增大,GA-PDD控制策略的车辆平均停车次数和延误时间逐渐减小,调用周期在15 min及以上时,优于单点信号控制和定时协调控制,验证了不频繁剧烈地改变干线上的信号周期和相位差时,GA-PDD控制策略具有可行性和有效性.     

基于TdPN的中小流量交叉口信号控制研究

针对城市中小流量交叉口交通拥堵问题,提出了一种基于时延Petri网(Timed Petri Net, TdPN)的可变相序信号控制模型。利用TdPN建立交叉口车流模型和信号控制模型,结合马尔可夫链,建立交通流的动态生成模型。通过将通行权赋予当前等待车辆数最大的相位来实现相位的随机选择。以平均延迟时间最小为优化目标,通过遗传算法求解最优相位配时。在信号周期固定的情况下,分析基于TdPN的四相位可变相序控制模型在不平衡交通流下对交叉口平均排队长度的影响,并将此模型与四相位固定相序控制模型进行对比。研究结果表明,该方案在单位时间内有效地减少了交叉口的平均排队长度。     

单交叉口公交优先双系统模糊控制策略研究

公交系统能够显著地提高城市客运量,有效缓解日益增长的交通需求压力.交叉口公交优先是公交优先发展的一个重要措施,传统的交叉口控制方案将公交车辆与其他类型车辆同等对待,对于载客量较大的公交车辆是不公平的.以人均延误最小为目标,提出了一种单交叉口公交优先的双系统模糊控制模型,其相位模糊控制系统负责对相位方案进行优化,延时抉择模糊控制系统优化各相位的绿灯时间.仿真结果表明,相对于定时控制的公交优先机制,模型在正常交通流的情况下能够有效的减少人均延误.     

无信号交叉口网联车调度与分布式控制策略

针对多车道无信号交叉口,在高交通流量时易发生拥堵的问题,提出了一种适用于交叉口智能网联车（connected automated vehicle,CAV）通行的解决方案,将问题解耦成顺序决策和分布式控制两个问题。而车辆调度是方案中的关键点,对通行效率有很大的影响,且问题的复杂度是指数级。为解决该问题,提出一种基于队列评价模型的决策方法（queue evaluation spanning tree,QEST）,将网联车存到的多个队列模型中,并以通行效率和车辆延迟建立代价函数,以此对队列进行评价,通过不断循环选择最佳的队列,优化车辆在交叉口的通行顺序,有效提升了通行效率。对第二个问题,提出一种分布式控制框架,使得车辆按预定顺序通过交叉口。结果表明,该方案在中高交通流量时能有效提升交叉口的通行效率并降低车辆延迟和能量消耗。     

考虑行人效益的拥挤交叉口多目标配时优化

机动车流量、行人流量均较大的信号控制交叉口,行人路权往往过低,过街闯红灯现象普遍,且难以控制与避免,严重降低了交叉口运行效率。为了有效解决这一问题,采用机动车效益、行人效益、交叉口通行能力为评价指标,以交叉口饱和度为约束条件,在机动车效益指标中考虑了行人闯红灯对机动车造成的延误影响,建立了交叉口多目标信号配时优化模型;设计了求解模型的遗传算法。算例结果表明,所提出的模型能较好改善交叉口综合效益。     

基于改进遗传算法的交叉口模糊控制研究*

为了改善城市道路交叉口交通信号控制,降低交叉口车辆延误,提出了一种基于改进遗传算法优化的模糊控制方法。在优化模糊控制器的过程中,为避免出现“早熟”现象,采用改进的自适应遗传算法,在进化过程中动态调整种群中适应度值最大个体的交叉概率和变异概率,使种群进化不会处于一种近似停滞不前的状态。为了检验该控制方法的性能,以交叉口车辆平均延误作为性能评价指标,在相同交通条件下进行了仿真实验。结果表明,相对于普通模糊控制器,经过改进遗传算法优化的模糊控制器能有效减小交叉口车辆的平均延误,提高交叉口的通行能力。     

快速路入口匝道与衔接交叉口协调控制策略

提出一种入口匝道与衔接道路交叉口协调控制的策略。采用ALINEA入口匝道控制方法保证主线畅通的前提下,在入口匝道与衔接交叉口均无超长排队时,以入口匝道与衔接信号控制交叉口车均延误最小化为目标;入口匝道无超长排队而衔接交叉口关联相位存在超长排队时,采用衔接交叉口关联相位延长控制策略;在入口匝道存在超长排队而衔接交叉口关联相位无超长排队时,采用衔接交叉口关联相位提前结束控制策略。采用cell transmission model模型构筑入口匝道控制与相衔接交叉口协调控制的模型,实时动态优化地面交叉口的周期跟绿信比。研究结果表明：采用提出的控制方法,衔接交叉口的车均延误虽然有轻微增加,但可以有效防止入口匝道的拥堵蔓延至普通道路,从而可以保证出口匝道衔接区域的畅通,衔接区域的车均延误减少。     

基于粒子群优化算法的多交叉口信号配时*

以城市道路多个单点信号控制交叉口组成的绿波系统为研究对象,对绿波系统的交叉口信号配时优化进行研究。通过对路段和干线机动车流进行协调控制设计,以西安市某两相邻交叉口晚高峰时段各进口道的交通量、通行能力、饱和流量以及各交叉口进口道的实际车均延误时间为约束,确定各交叉口的信号周期及各相位有效绿灯时长,使得干线延误量最小。设计了PSO算法的编码方式,分别采用PSO算法、灾变PSO算法和二阶振荡PSO算法对多交叉口交通信号配时进行优化计算。仿真实验表明,二阶振荡PSO算法在该实例中表现最优。     

交叉口的信号优化与仿真

以减小车均延误为目标,在调查交叉口交通流量和当前信号控制的基础上,采用韦伯斯特配时算法进行优化计算,并通过通行能力、交通流量比等指标来确定信号周期时长和各相位绿灯时间,改善相位饱和度,从而充分利用道路的通行能力。以建设大道新华路交叉口为例,基于实际数据对优化前后的交叉口利用vissim软件进行仿真,结果表明,优化后各相位的饱和度较优化前更为平均,没有出现很高或很低的极端情况,优化后的车均延误明显改善。