干支线混合区域的协调控制方案

为解决传统区域协调控制方案因算法复杂、输入量多、非实时性导致协调效果不佳的问题,提出一套以干线为主的区域协调控制方案.首先将区域预设为若干个子区并基于周期原则动态地对子区进行合并与拆分,然后在子区内部对干线采用绿波协调控制算法,获得子区最佳周期和各交叉口最佳相位差,最后对所有交叉口采用基于饱和度估计的单点绿信比优化算法,选择出下一周期最佳绿信比方案.与传统区域协调控制方案相比,该方案计算的复杂度降低、需要的输入量变少、能实时动态地对区域进行协调控制、协调效果更好.通过算例分析和系统仿真,使用该方案后,子区内部能获得大于30％的绿波带宽度,单个交叉口的平均停车次数比传统方案减少65％.     

数据驱动交通响应绿波协调信号控制

传统绿波协调信号控制是一种开环控制,无法根据交通需求的变化调整配时方案.为克服传统绿波协调控制的缺点,本文提出一种数据驱动交通响应绿波协调信号控制方法.首先,针对采用混合放行的路网,考虑到排队消散时间以及放行相序对优化结果的影响,给出一种适用于路网的混合放行最大绿波带优化模型;在此基础上,引进排队消散时间相符度指标、相序相符度指标和行驶速度相符度指标,实时评价、更新控制方案,实现非饱和情况下的数据驱动交通响应绿波协调信号控制.仿真研究表明,该控制方法能适应路网交通需求的变化,极大地提高了路网的通行能力.     

基于时延Petri网建模的主从自适应协调控制方法

为了保证城市道路"绿波带"的通行效率,合理协调主从道路的车流量,通过利用时延Petri网建模,提出了一种主从自适应协调控制方法。该方法可以根据干线主路口的车流量自动调整其相位时间,也可根据主路口的相位及车流量自动协调变换从路口的相位时间。通过案例分析,该方法可以有效实现主从路口的自适应协调控制,在保证绿波带畅通的同时,使通过支路的车辆数尽可能大,有助于提高交叉口的通行效率。     

协调控制子区快速动态划分方法研究

通过建立基于交叉口关联度的协调控制子区划分模型,设计最佳控制子区划分方 案获取流程,实现了交通信号控制子区的动态划分;针对最佳控制子区划分方案求 解过程中可能面临的维数灾难问题,提出利用降维处理与遗传算法两种方法进行 子区划分方案的快速寻优,并给出了一套协调控制子区快速动态划分流程.通过算 例分析说明,在一定规模路网之下本文提出的控制子区快速动态划分方法将以一个 较大概率搜索到次优子区划分方案,且因其计算时间可以被有效控制,因此完全能够 满足控制子区划分的实时性要求,可推广应用于城市区域交通信号实时控制系统中.     

城市交通干线双向绿波带智能控制研究

提出一种双向绿波带智能控制算法.利用两层递阶结构和模糊逻辑对城市交通干线进行实时协调控制.控制的目标是使进入干线上行和下行的车辆一路绿灯,明显降低车辆停车率和平均延误时间.实际应用表明该双向绿波带控制算法十分有效.     

改进粒子群优化的关联交叉口协调控制

提出了基于改进粒子群优化的关联交叉口协调控制方法。建立了关于排队长度的交通流模型和协调控制目标函数,利用改进粒子群算法对各交叉口绿信比和考虑双向绿波的相位差进行求解,实现了关联交叉口的最优控制。以实际采集的几个关联交叉口的交通数据仿真表明,相比单向绿波控制和感应控制,所提方法可有效减少延误和平均排队长度。     

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...     

分段式优化数解法智能交通绿波带算法

在传统数解法交通绿波带算法的基础上,根据道路情况实行分段,对传统数解法模型进行了优化。优化后的绿波带协调算法运算量得到较大减少,以便其利用EXCEL表即可得到较为准确的交通绿波带控制参数,以适合手持嵌入式设备的处理,并在感知车流的基础上对实时绿波带控制进行了一定的探索。     

基于路网可达性的交通控制子区划分方法研究

为了提高子区划分的效率,保证子区划分结果的合理性,提出了一种基于路网可达性的子区划分方法。以路口为顶点,路段为边,修正的路段阻抗为边权得到路网加权网络,通过权系数开关化转为非加权网络;采用[K]步可达矩阵来分析网络的可达性,以可达性最好的顶点为核心顶点,求解核心顶点的[K]步可达顶点群得到子区划分结果;以子区路网路段占有率方差为评价指标,对子区划分结果进行优化。以北京市亦庄林肯公园地区路网为例的仿真结果表明：基于路网可达性的子区划分,可以找到路网中关联最为紧密的顶点群,且以子区内部路段的占有率方差作为评价指标可以保证子区内部路段状态的相似性,为子区划分的优化提供指导。     

城市交通干线绿波带全局优化方法

通过分析城市信号交叉路口交通流的复杂性,我们得出模糊控制方法在单个交叉路口的控制特性更为适应交通流的不确定性、随机性和突发性。但是在将模糊控制理论引入绿波协调控制中去,对多个交叉路口设计模糊控制器时,不可避免的造成模糊逻辑的爆炸性增长以及控制效果的直线下降。本文结合模糊控制算法和粒子群优化算法,提出一种对多交叉路口进行全局优化的控制策略,使用粒子群算法对全局性能参数进行优化,在保证单个交叉路口控制效果不变的情况下,在交通路面上形成整体平均等待时间最小的绿波带。     

考虑左转汇入的干线协调控制与速度引导优化

考虑到相交道路左转汇入车流对干线协调效率的影响, 本文以绿波带宽最大为目标提出了干线协调控制下直行车辆及左转汇入车辆的速度引导模型. 首先, 在干线绿波控制(Maxband)模型的基础上确定干线直行车辆的可通行时间, 引导干线直行车辆在绿波时间段内到达交叉口; 然后, 加入控制左转汇入车辆的通行时间方程, 引导左转汇入车辆在不影响干线协调控制的时间内通过交叉口, 与干线直行车辆实现时间上的分离; 最后, 基于VISSIM和MATLAB进行仿真实验, 结果表明本文提出的优化模型可以有效提高干线交叉口的通行效率.     

窗口流量控制的干线动态协调控制方法

城市交通干线在高峰时期经常处于饱和状态,排队车辆溢出至上游交叉口的"死锁"现象时有发生.为避免干线阻塞、提高饱和条件下干线交通流的运行效率,首先提出一种有效带宽评价方法对已有干线绿波协调控制系统的运行状态及控制效果进行监控;其次借鉴TCP/IP窗口流量控制思想,设计一种窗口流量控制的干线动态协调控制方法,控制城市干线拥挤交通流.模拟试验及对比结果表明,通过窗口流量通告的方式,下游交叉口可以向上游交叉口实时告知路段的有效容量,便于各交叉口信号机根据当前的交通需求及路段的有效容量重新分配各股车流的绿灯时间.     

车路协同环境下基于动态车速的相位差优化模型

针对基于固定路段行驶车速的相位差优化模型在优化双向滤波时存在的不足,本文基于车路协同环境下车辆–信号控制系统双向、实时通信的运行环境,研究并建立了车辆动态速度与交叉口相位差的整合优化模型.首先,基于对上游交叉口流出的两类交通流,即饱和交通流和非饱和交通流运行特征分析,建立了速度与相位差相互影响关系模型,在此基础上,分别针对两种不同的交通流,以干道实时流量与速度乘积最大为目标,考虑初始排队清空时间,可变速度范围,和相位差取值空间等约束条件,建立了车辆速度与相位差的动态优化模型,从而实现干道交通流不停车通过量最大且延误最小的目的.最后,对比分析了本文模型与经典Maxband绿波优化模型及Synchro软件的信号协调控制优化方案,结果表明,相比其他两种典型优化方法,本文模型能显著提高双向绿波带宽并大幅减少停车次数,提高协调控制的效益.     

宽带卫星网络中基于跨层设计的带宽分配研究

传统的带宽分配策略按照分层结构进行设计,集中在链路层解决问题,没有考虑动态变化的信道状态和所承载的数据流的QoS性能。基于跨层设计的思想,针对支持话音业务和Internet数据业务的卫星网络提出了一种基于跨层设计的带宽分配算法。该策略将应用层的业务特性和数据链路层的带宽分配策略以及物理层的信道状态进行跨层优化。主控站通过建立代价函数的方法将所有相关参数综合考虑,利用动态规划算法得到了最佳的带宽分配方案。数值结果表明：跨层设计方式可以适应变化的信道状态,并且同传统带宽分配算法比较,提高了Internet数据的有效吞吐量并且保持了话音业务的QoS要求。     

城市道路分层动态协调控制技术

为了缓解城市道路车流拥堵问题，提出了一种城市道路分层动态协调控制技术。首先将城市道路按纵向分为三层：匝道层、普通道路层和快速路主线层；然后采用BP神经网络预测下游动态临界车辆占有率，根据匝道相对排队长度和下游动态临界车辆占有率，匝道层设计了一种用于匝道子区划分的函数，将匝道层横向分为主匝道子区和从匝道子区；其次根据相邻路口关联度将普通道路层划分为不同控制子区，利用动态交通流数据修正周期公式，考虑十字交叉口驶向匝道车流量对绿信比进行调整；快速路主线层无十字交叉口不做横向分层。最后根据该分层方法确定动态协调控制算法。仿真结果表明：该分层动态协调控制方法能够有效提高城市道路协调控制范围和车辆行车速度。     

自适应遗传算法的Multi-Agent交通信号优化控制

在区域交通多智能体信号控制系统中,由于传统遗传算法早熟收敛,全局搜索能力不强,无法快速找到最佳配时方案,同时没有考虑相邻交叉口的关联性,针对这种情况,提出交叉口子区Agent代替传统的交叉口Agent,在交叉口子区Agent中引入自适应遗传算法,算法根据交通流量的变化对绿信比[λ]进行优化,使交叉口平均延误时间[D]最短。实验结果表明交叉口子区Agent代替交叉口Agent后,控制效果相似,节省了硬件资源,在交叉口子区Agent中引入自适应遗传算法下的信号控制能迅速找到最佳配时方案,使平均延误时间最短。仿真实验表明,将基于自适应遗传算法的交叉口区域控制应用到交叉口信号控制中有更好的性能,证明了用交叉口区域智能体替代交叉口智能体的可行性。     

基于Smith原则的ATM网络拥塞控制

In this paper, the prediction of available bandwidth and Smith principle are applied into the congestion control based on the ATM model of single bottleneck node. The method can realize that the queue length in the switch traces the given desired value without error. And it also restrains the effect under the existence of wave of available bandwidth. In the simulation, we can see that the queue length keeps in a certain bound. The phenomenon of congestion is avoided and guarantees the quality of service at the same time. It verifies the effectivity and feasibility of the scheme.