快速路网导行控制研究

简述了快速路网导行控制的基本原理,提出了以可变信息标志（VMS）为诱导手段的快速路网导行控制方法．导行控制以经典的METANET模型作为快速路交通网络模型,采用非线性最优控制方法进行控制问题的建模,采用遗传算法求解优化问题．仿真算例显示了导行控制的有效性．     

具有公交优先的路网交通流智能协调控制

在分布式道路交通控制结构以及模糊理论和人工神经网络技术的基础上,提出了一种具有公交优先的路网交通流智能协调控制技术.把整个路网作为一个大系统,路网中的各个路口为子系统,每个路口设置一个网络型的多相位智能信号控制机,实现对当前路口的交通控制和相邻路口间的协调.核心部分由3个模块组成：公交优先模块、绿灯观察模块和相位切换模块.详细设计了每个模块模糊决策方法,并用人工神经网络来实现模糊关系并提高系统的鲁棒性.目标通过相邻路口信号控制机的信息交互和协调,实现整个路网交通流的协调和公交优先通行.仿真研究结果表明,在时变和大流量交通环境中,该技术的控制效果明显优于传统的单路口车辆感应控制方法.     

快速路网拥挤应对策略的宏观交通仿真评价

城市交通网络日趋严峻的拥挤对交通管理者提出了严峻考验,各大城市都纷纷研究应对拥挤的良策并评价其有效性.运用先进的宏观动态交通流仿真方法,对需求激增条件下城市快速路网交通运行情形进行仿真,刻画拥挤在路网中发生、传播和消散的过程,并对基于动态交通广播信息诱导的拥堵应对策略进行了仿真评价和效果模拟,结合一个"三起点-三终点"快速路网,给出了不控制和控制两种情形下的路段交通流状态(速度、流量等)时变轨迹图、路网全局交通状态视图等可视化仿真结果.仿真案例显示,宏观交通流仿真能够有效地用于诊断快速路拥堵原因、模拟各类先进交通控制策略的效果.研究成果旨在为交通管理部门设计和评价快速路网拥挤应对策略提供可借鉴思路和技术参考.     

快速路网单点入口匝道动态控制策略仿真评价研究

有别于以往工作,运用宏观交通网络动态建模理论与计算机仿真技术,以快速路网为考察对象,提出单点入口匝道动态控制策略的宏观交通仿真评价方法,设计了一种基于ALINEA原理的单点入口匝道动态控制算法,针对一多起点-多终点拥挤路网,开发仿真系统,给出控制前后路段交通状态时变图、全局路网交通状态图等可视化仿真结果,描述路网交通流演化,定量评价匝道控制效果。算例表明,控制后路网拥堵显著缓解,网络总耗时减少约5%。研究显示了单点匝道控制策略宏观交通仿真评价方法有助于深刻、全面、直观地理解路网交通流演化,剖析拥堵成因,设计符合全局、系统眼光的高效控制策略,给出定量评价,具有有效性与优越性。     

基于Agent的城市交通仿真系统研究

应用Agent技术建立了城市交通仿真模型,在VC＋＋6.0编译环境下开发了基于Agent的交通仿真系统.设计了路网描述图元库,分析了车辆Agent的结构,探讨了基于期望间隙和期望速度的车辆驾驶模型.分析了信号控制Agent的结构模型,针对传统定周期控制方法不能适应实际交通流的不足,给出了交通信号自寻优仿真方法.仿真应用实例表明了该仿真系统的有效性和实用性.     

面向嵌入式导航系统的GIS—T道路网模型

为从整体上支持导航系统主要核心功能的实现,提出面向嵌入式导航系统的道路网数据模型．在水平方向上根据不同导航功能的需要,以规则的格网或行政区等为单位将道路网划分为不同的区域．同时在垂直方向上将道路网按照比例尺或道路等级等的变化,将其组织为不同的层．通过应用这种水平方向分块、垂直方向分层的方法,研究了几何道路数据和拓扑道路数据的建模与表达,并分析了它们对导航系统核心功能的支持．论述了不同层与不同分区道路网数据,在垂直和水平方向的联结方法．结果表明：所研究的模型,能高效、便捷的满足嵌入式导航系统主要核心功能的实现,适合于导航服务．     

基于Arc GIS的危险品城市运输路径优化模型

为了合理地规划危险品城市运输的路径,降低危险品运输事故所带来的危害,对危险品城市运输过程中的影响因素和路段风险费用进行了分析研究,利用缓冲区等空间分析工具,以长春市市区道路为研究对象,建立了基于Arc GIS的路径优化模型,并结合实际事故案例进行了分析验证。结果表明:该模型优化的路径合理,其图形化描述结果对于管理者具有较高的参考价值。     

城市交通微循环系统优化设计方法

为充分利用城市交通微循环道路资源以有效缓解路网交通拥挤,在分析交通微循环系统特征的基础上,设计了完整的城市交通微循环系统优化方法.以缓解区域路网交通拥挤为优化目标,依据交通流特征与交通需求定位城市主干道路网的拥挤路段,然后建立微循环绕行路线的搜索模型,能够确定需进行道路条件与交通组织优化的微循环路段,并生成静态交通标志与可变信息板的布设地点.以曲靖市中心城区交通微循环系统优化为实例,验证了所提出优化方法的有效性.     

考虑不确定性的高速公路光储充电站选址定容

针对高速公路并网光储充电站选址定容中存在的不确定性,提出了一种基于数据驱动的分布式鲁棒优化的两阶段选址定容方法.阶段1基于蒙特卡洛模拟方法得到充电点的位置,利用整数规划模型确定充电站的位置;阶段2兼顾充电站利益及用户满意度,建立基于数据驱动的分布式鲁棒优化定容模型,通过KL(Kullback-Leibler)散度构建以经验概率分布为中心的概率分布模糊集合描述不确定量,利用风险理论将分布式鲁棒优化模型转化为混合整数线性规划问题,进而对充电站内的充电桩数量及光储容量进行优化.最后,通过环形路网对所提方法进行验证并进行敏感度分析.结果表明:所提方法可行、有效;配置光储设备能降低年均寿命成本;通过控制KL散度公差、样本数量、续航里程、充电功率等能有效平衡系统的经济性与鲁棒性.     

随机时变路网下的城市应急服务车辆路径分析

针对城市应急服务车辆（110、119、120等）的最优路径选择问题及路网的随机性与时变性,利用鲁棒优化理论,考虑路网在最坏情况下的行程时间,建立了随机时变条件下的应急车辆路径选择模型,并对 Dijkstra算法进行改进,将算法的路阻矩阵进行实时更新,以在时变条件下实现对路径选择模型的求解。经算例分析表明,该模型能有效解决随机时变路网环境下的应急车辆最优路径问题,与基于概率分布的期望行程时间最短的方法相比,该模型拥有更高的鲁棒性和易操作性。