一种交叉口信号配时辅助软件的设计与实现

现有信号配时软件大多未给出详细的配时设计流程、数据需求以及配时效果评价.为此,设计并实现一款交叉口信号配时辅助软件,可对交叉口进行图形化、流程化的信号配时,提供多种成熟的优化算法,使用户根据不同优化目标进行选择,同时方便修改、保存各种配时参数及输出结果.7个示范交叉口的测试验证结果表明,该信号配时辅助软件用于道路交叉口信号配时是有效可行的.     

一种基于粒子群的交通信号离线配时优化方法

提出了一种基于粒子群的交通信号离线配时优化方法,采用实数编码表示区域内各信号交叉口的各相位绿灯时间,不同的配时方案对应于不同的粒子,粒子的适应度利用微观交通模拟获取的总延迟时间进行评价,最后得到的具有最小延迟时间的粒子即为最优配时方案。与已有的离线配时技术相比,提供了一种编码形式简单、参数较少、计算速度较快的信号配时智能优化方法。     

VISSIM仿真在交叉口信号配时优化中的应用

城市道路平面信号交叉口是道路系统中重要的组成部分,交叉口信号配时对交通的有效运行具有重要影响。因此,如何提高交叉路口的通行能力对城市交通具有重要意义。以西安市凤城九路和文景路交叉口为例,通过调查分析交叉口现状及交通量,利用修正饱和流量模型优化该交叉口的信号配时。笔者利用VISSIM软件对优化前后的配时方案进行仿真评价,从而判断优化方案是否合理。     

通用干道双向绿波协调控制模型及其优化求解

针对干道交叉口进口不同放行方式的实际需求,利用绿波协调控制中的时距分析方法,建立了通用干道双向绿波协调控制模型,设计了基于控制模犁的信号配时优化流程,并利用混合整数线性规划方法实现了控制模型的优化求解.模型算法将不受进口放行方式与路段行驶速度的限制,能够遍历所有存在的最佳信号配时设计方案,且易于通过计算机编程实现其优化...     

基于蚁群算法的交叉路口多相位信号配时优化

针对城市道路交叉口的交通流特性,提出一种交叉路口多相位配时的TSP模型,采用新的优化算法——蚁群算法（ACA）来优化交叉路口多相位配时信号,并以每周期内交叉路口车辆总延误最小作为性能指标进行仿真实验。实验表明：在相同的时间和车辆到达率的情况下,采用蚁群算法优化相位和绿信比的配时方法明显优于定时配时方法,也优于定相位优化绿信比的配时方法,降低了交叉口的车辆延误,提高了通行能力;且该算法的求解速度快,稳定性好。     

灾变粒子群优化算法及其在交通控制中的应用

城市交通系统是一个随机性很强的、复杂的巨型系统。为了获得良好的通行效率,必须对城市区域交通协调控制信号进行整体优化,但是到目前为止还没有一个能较好完成此项任务的、实用的实时智能优化方法。在粒子群优化算法中引入灾变策略和模型,开发了灾变粒子群优化算法,解决了基本粒子群算法易陷入局部极小点的缺陷,并将其应用于城市区域交通协调控制信号配时优化。仿真结果表明:与基本粒子群算法(在陷入局部极小点时)、固定周期法和遗传算法等配时方法相比,采用所开发的灾变粒子群优化算法对区域交通协调控制信号进行智能优化配时,被控区域的车辆平均延误可以分别平均减少25.2%、41%和11.5%,并可以大大提高路口的通行效率。开发的灾变粒子群优化算法也可以应用于其他许多对象的优化。     

基于遗传算法的公交专用道交叉口实时信号控制

研究了设公交专用道时信号控制交叉口在相对固定周期条件下,信号配时随路上交通流量变化而实时调整的优化算法。首先以总延误时间最少为目标建立优化函数,然后以饱和度限制及最小绿灯时间要求为约束建立非线性规划模型,再采用遗传算法对模型进行求解以得到最优配时方案。通过仿真实例说明了函数构造及求解的过程。     

信号配时结合渠化设计的交叉口组织方案优化

针对交叉口因施工占道、交通管制以及车流量增加等原因导致交叉口拥堵以及交叉口相位存在空放情况的问题。提出了信号配时结合渠化设计的交叉口组织方案优化方法,来替代单一信号配时优化与渠化优化方法。以北京市月泉路与学清路交叉口为实验环境,搭建SUMO仿真路网模型进行单一组织方案优化与结合组织方案优化的对照实验。通过对照实验得出,二者结合的方案在减少车流延误、停车排队次数、排队长度上均有更好的效果。     

并行交通信号数值化优化算法研究

根据交通流的动态变化情况,实时优化交通信号配时,是减少交通延误,提高交通效率的有效方法。为减少 信号优化时间,提高时效性,提出一种并行化的交通信号对比分析算法,该算法首先根据专家经验和交通管理常识设 定一定的信号变化区间,然后针对该区间给定变化区间△,依次给定相应的信号配时策略,将每一种信号配时策略分 配给集群系统中的一个计算节点,由各个计算节点分别进行仿真运算,最后由主节点聚合分析,对比给出最优信号控 制方案。以微观交通仿真系统Paramics进行了仿真实验,结果表明,在4个节点组成的并行网络中,加速比为1. 75, 其提高了仿真效率,且能较好地遴选出最优控制方案。     

基于多种群蚁群算法的交叉路口信号配时优化

针对交叉路口信号控制面临的多目标优化问题,建立以延误时间、停车次数和通行能力作为性能指标的交叉路口信号配时模型,提出一种基于多种群的改进蚁群算法,对信号配时方案进行优化。改进的算法以交叉路口的平峰状态和高峰状态进行仿真。实验结果表明利用该算法对模型求解的结果优于传统方法,能降低交叉口的总延误时间和停车次数,提高了通行能力。且该算法稳定性好,求解速度快。     

单路口交通信号多相位实时控制模型及其算法

针对城市道路交叉口的交通流特性,对单路口交通信号多相位实时控制的模型和算法进行研究.首先提出一种改进的单路口交通信号多相位实时配时模型,该模型可反映交叉口交通状况的实际需求.同时,采用能随交通需求的变化而实时变化的加权系数,将交叉口3个优化目标函数转化为单目标函数优化的问题.为提高模型的计算速度以及降低交叉口信号机的单机计算量,采用蚂蚁算法中的精英蚂蚁寻优策略求解模型.最后,以伪代码的形式设计了求解该问题的程序流程,并通过一个实例验证了模型及其求解算法是合理的和有效的.     

基于分布估计算法的单路口交通信号控制

针对遗传算法求解城市道路交叉口信号控制存在的主要问题,以四相位交叉路口为研究对象,建立了以信号周期内车辆延误总时间最短为目标函数,以各相位有效绿灯时间为控制变量的单路口交通信号优化模型.并分别以整数编码的PBIL算法和实数编码的EMNA算法两种典型分布估计算法求解单路口交通信号优化问题.仿真结果表明,与传统遗传算法相比,两种分布估计算法均可用更小的种群规模快速高效地求得最优解.     

基于黄金分割双种群遗传算法的区域交通信号控制

针对非均匀交通流的城市区域信号配时优化问题,以区域总通行能力和总延误为优化目标,构建基于目标相对占优策略的城市区域交通信号优化模型;在采用遗传算法求解优化模型时,由于遗传算法易早熟收敛会导致寻优效果不佳,因此引入黄金分割法对双种群遗传算法进行改进,两个种群同时且独立地进行寻优操作,并进行个体交换,避免算法陷入局部最优的陷阱,利用4个常用的测试函数验证算法有效性,实验结果表明改进的算法能够快速搜索到全局最优解;最后对所提的模型和算法进行有效性评价,结果表明,所建模型符合实际交通控制目标并且计算简单,验证了模型的有效性;所改进的算法在城市区域路网中能够有效地获得良好的信号配时方案。     

面向交通信号优化改进快速非支配排序遗传算法研究

交叉口作为交通流调度的重要组成部分,其交通信号配时将直接影响道路通行效率。针对快速非支配排序遗传算法(NSGA II)的精英保留策略会使大量冗余的高排序级别个体同时作为精英保留到下一代,极易发生早熟收敛现象问题,提出了改进的快速非支配排序遗传算法(I-NSGA II),并将其应用于交通信号多目标优化问题。I-NSGA II提出了冗余个体标记方法,之后的精英保留策略会通过该标记来判断去除冗余个体并将其并入临时层级,最后在生成的新种群规模不足时,会从临时层级中取出相应规模的冗余个体,对其进行变异操作后并入新种群。实验表明I-NSGA II在保证停车率和排队长度基本不变的情况下,减少了车辆及行人延误,证明所提出的算法可提高交通路口综合交通效益。     

一种面向时间分配问题的群智能劳动分工新方法

本文以给不同信号相位的车辆分配绿灯时间的交通信号配时问题为代表,将群智能劳动分工应用到时间分配问题的求解中,提出一种新颖的蜂群劳动分工算法（bee swarm labor division algorithm, BSLDA）。首先从时间分配的视角对交通信号配时问题进行分析,然后将激发-抑制原理引入BSLDA,为每个信号相位定义了激发剂和抑制剂,并设计了增加绿灯时间、减少绿灯时间和保持绿灯时间3种行为。在群智能劳动分工激发-抑制原理作用下,BSLDA中的每个信号相位都能根据环境变化选择恰当的行为完成时间分配。最后采用真实的交通流数据进行仿真实验,结果表明本文方法适于求解不确定环境下的交通信号配时问题。     

区分交通流模式的混合服务路口信号控制策略

相对于固定配时,基于交通流的动态变化特征的信号配时算法具有更好的道路状态适应性.鉴于此,提出一种基于交通流识别的自适应控制策略,首先利用自组织映射网络(SOM)神经网络对历史交通流状态聚类,结合路口时间段与路段环境特征分析实现交通流模式划分;在此基础上,引入概率神经网络(PNN)对该路口的交通流模式进行训练学习;最后针...     

城市单交叉路口交通信号实时优化控制与仿真

针对城市道路单点交叉口交通流的到达特性,将路口到达的交通流划分为4种状态,提出了“基于状态划分的多相位交通信号实时控制方法”,该方法根据路口各状态下交通流的到达特征和控制目标,为不同交通状态选择合适的性能指标,并建立各状态下交通信号的动态配时模型。同时,设计了一种改进的自适应实数编码遗传算法对交通信号配时模型进行求解,该算法采用基于分类的排序惩罚机制对约束进行处理,并引入模拟退火算子增强遗传算法的局部搜索。最后,采用3种算法对实例进行大量的数值计算和Paramics仿真,计算和仿真结果均表明所设计的算法求解精度高且模型具有良好的控制效果。     

基于混沌量子进化算法的单交叉口信号控制

城市道路各交叉口交通信号的配时优化和协同控制直接影响整个城市的交通状况.本文以单交叉口模型的交通信号控制问题为背景,构造了以单交叉口滞留的车辆数最少为目标的优化模型.用混沌量子进化算法进行仿真数据求解,得到实时控制的配时方案,并与其它算法的仿真结果进行比较,结果表明该算法对单交叉口的信号配时优化是非常有效的.