基于多目标优化的相邻交叉口协调控制模型研究

针对道路车辆不断增加而导致交通拥堵的问题，提出一种基于多目标优化的相邻交叉口协调控制模型。首先根据车流的离散性，引入相位差协调控制，构建相邻交叉口多目标优化问题。接着，提出修正内点法进行求解得到目标优化后的配时策略。最后，根据实际的交通数据进行仿真。仿真结果表明，与使用遗传算法相比，采用修正内点法能得到Pareto最优解。并且所提的配时方案，能够降低平均延误和减少停车次数，提高了通行效率并缓解了交通压力。     

基于改进密度峰值聚类的路网划分方法

城市路网的合理划分对于优化区域交通控制以及协调策略的实施具有重要意义。为提高道路通行效率,提出基于密度峰值聚类算法的城市路网划分方法,首先,综合考虑交叉口静态和动态因素的影响,构建相邻交叉口的关联度模型,为合理量化交叉口之间的关联程度提供定量描述。其次,提出改进的密度峰值聚类算法,结合相邻交叉口之间的关联度对路网区域进行划分。针对密度峰值聚类算法中局部密度在不同规模数据集上差异较大的问题,引入KNN的思想,重新对局部密度进行描述,其次为避免算法聚类中心人工选取的主观性导致的误差问题,采用肘部法则实现聚类中心的自动选取。实验结果表明,与改进的Newman算法及Ncut算法相比,提出的改进算法在优化子区平均匀质度上可分别降低12.5%和22.8%,提高了控制子区的划分效果,使区域划分效果更合理。     

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Synchro的干线交通信号配时优化

针对城市主干路上信号相位、周期设置不合理的问题,为改善干线拥堵状况并使现行使用的配时方法能适用于城市混合交通,提出对干线交通多相位信号进行配时优化设计.在对某干线若干交叉口进行大量交通调查基础上,提出选取评价指标,修正模型参数,借助交通仿真软件Synchro对于线交通交叉口的交通流进行现状和优化后的仿真,结果表明,交叉口拥挤状况进行动态达到直观观察,同时提高交叉口服务水平,修正后的参数模型对于城市混合交通具有更好的服务效果.     

过饱和交叉口群自适应控制方法

为解决过饱和交通状态下交叉口群道路拥堵时车辆难以疏散、易造成拥堵堆积的问题,提出了一种以交叉路口为中心的区域自适应交通控制方法.同时关注当前路口和相邻交叉路口的交通车辆排队状态信息,确定最佳放行相位实现相邻路口间的协调控制,与传统控制方案相比,方法能够加快拥堵区域向非拥堵区域的车辆疏散,并抑制外围车辆向拥堵区域聚集,有效缓解了拥堵堆积,缩短了行程时间,在非过饱和情况下,亦有效提高了交通通行效率.     

无信号交叉口车辆调度方法研究

随着车辆数量的快速增加,交通拥堵问题变得日益严重.如何引导车辆安全高效地通过交叉路口已经受到了学界的广泛关注.已有的控制方法主要是在线优化信号灯的相位配比.然而相位之间的频繁切换会导致信号周期中黄灯时间占比的增加,进而降低交叉口的车辆放行能力.本文提出了一种基于车路协同的无信号交叉口资源调度模型,该模型将交叉口划分为互不相交的物理空间路权资源,并描述了各个路权资源之间的相互协同关系,进而将无信号交叉口交通控制问题转换为有限资源调度问题.在此基础上,构建最大化交叉口通行效率的目标函数,并求解车辆的最优通行序列.实验结果表明:较传统有信号交叉口控制方法,无信号控制方法有效减少了车辆的排队长度,提高了交叉口的车辆吞吐能力.     

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。     

基于实时车速的交通控制与诱导协同

为了减小路网的总行程时间和提高路网运行效率,提出一种基于实时车速的交通控制与诱导协同模型。利用惩罚函数将有约束遗传算法转化为无约束遗传算法对所建立的协同模型进行求解,得到最佳的控制方案和诱导方案。在Vissim微观交通仿真软件中建立包含4个交叉口的小型路网进行仿真实验,仿真结果表明,此方法能够有效地减少路网总行程时间,提高路网运行效率。      

基于量子粒子群算法的实时多交叉口信号控制

随着城市交通日益发展,如何提高城市交通效率是目前十分关注的问题.为了解决交叉口过饱和交通流控制问题,基于交通流向动态组合的感应控制方案,设计了一种实时多交叉口协调控制(Real-time Intersection Coordination Control,RIC2)模型.该RIC2感应控制模型,以单个交叉口优化为基础,延伸到多个交叉口,形成区域之间的协调控制,同时采取一种改进的量子粒子群算法(Improved Quantum Particle Swarm Optimization,IQPSO)对信号配时进行自适应优化.仿真结果显示上述模型能显著提高城市的通行效率,具有一定可行性.