车路协同环境下自适应信号配时优化模型

在车路协同环境下,车辆位置和速度等信息容易获得,为交通信号控制系统提供了新的数据源。针对现有信号控制系统鲁棒性差,不能适应交通流实时变化特征等问题,本文提出了一种车路协同环境下交叉口自适应实时控制优化模型。该模型以交叉口车均延误最小为优化目标,相位绿灯时长为约束条件,采用遗传算法对模型进行求解,实现了对交叉口信号配时方案的实时优化。最后,通过调查数据并设计仿真实验,证明了文中模型比感应控制效果更好,车辆平均延误减少了30%,同时能够保证交叉口各个转向的车均延误均衡。     

城市交通信号灯的自动控制设计分析

在分析城市交通信号控制研究现状的基础上,提出一种基于神经网络模糊控制的单路口交通信号灯控制方法,通过检测当前相位的排队长度和下一相位的排队长度得出当前相位以及下一相位的车流密度,进而判断是否进行相位变换,以每个周期内交叉口的车辆平均延误作为控制指标,来判断该控制器的控制性能。本文根据城市交通系统的实际状况,依据交叉口个方向车流的来车信息,对等待车队长度、延长时间等进行模糊语言描述,从而对车流动态信息采用模糊控制规则与运算规则进行描述,得出相应的调度模式。设计了模糊控制器,并对该控制器进行了仿真研究,结果表明该方法应用方便可靠,可以有效地改善交叉路口的通行能力,为优化城市交通控制提供了一种参考方法。     

提高城市环形交叉口通行能力的对策

本文通过对南京市四平路广场环形交叉口交通调查和交叉口通行能力的分析,提出采用交通信号控制的改造措施,依据交通控制信号配时计算方法,探讨和评价通行能力改善的可行性。     

基于动态自适应混沌粒子群优化算法的干线协调控制方法

针对城市道路连续交叉口控制效益较低的问题,提出一种基于动态自适应混沌粒子群优化算法(DACPSOA)的干线协调控制方法。首先,通过分析上下游断面交通需求的相关性,考虑交叉口信号配时、车辆转出、车队离散等因素,在Robertson离散模型的基础上,提出了基于上游交叉口信号配时参数的车流到达率预测。在此基础上,根据车队头车、尾车到达时间与协调相位的绿灯开启时间、结束时间以及非协调相位(左转、右转)车流释放结束时间的关系,建立干线交通双向绿波控制总延误模型;其次,根据总延误模型的特征,设计了一种动态自适应混沌粒子群优化算法;最后,利用微观仿真软件SUMO建立典型的交通环境,仿真结果表明,与传统的数解法和单点控制相比,协调相位的平均延误分别降低了24.97%和57.23%,协调相位的平均停车次数分别降低了27.88%和64.01%,有效提高了交叉口的通行效率。     

车路协同环境下的交通工程

交通工程的产生与发展始终围绕着交通系统中的人车路耦合关系,来实现高效、安全、绿色的目标。载运工具智能化和车路/车车互联推动了车路协同技术的发展,将使交通系统逐渐从车路协调走向车路协同,并进一步提升交通系统的效能与安全。在车路协同环境下,传统交通系统中人为因素弱化,人车路耦合性增强,系统可控可测,随机性减弱,系统的感知、决策及控制主体逐渐从驾驶人转向机器,这给传统交通工程的基础理论方法带来了诸多变化与挑战。本文主要从人车路耦合的角度重点探讨车路协同系统对交通工程的影响,并提出未来发展过程中亟需解决的科学问题。     

改进的遗传算法及其在交通信号优化中的应用

以典型的四相位交叉口为例,基于改进的遗传算法,研究了在相对固定周期条件下集合交通流量变化而实时调整配时方案的优化算法,利用各进道口上车辆平均延误时间最小为目标建立目标优化函数,通过仿真分析对比,证明改进以后的遗传算法用于交通配时优化问题是有效的。     

交通电视监控系统

项目简介：该项目区别于老式单点控制信号灯,智能化交通信号控制系统的中心计算机根据各路口地面线圈检测信息,在路口配时限定的安全范围内以实际交通需求分配各路口的信号放行时间,均衡分配区域内路口流量,实现路口间的集中控制,分级管理,协调联动,最大程度的利用道路资源。将已建中心区、新建信号系统及快速路系统运行效果评价进行汇总,     

基于MRI设备差异的医疗检查任务分配与排程北大核心CSSCI

考虑多台MRI设备间等级、服务时间和病人类型差异的前提下,分配检查任务固定服务时间,设计队列池排队方式,寻求合理时间槽长度。仿真验证其有效性。依据设备型号与服务时间差异分配检查任务,可在控制病人等待时间的基础上,增加检查病人数量、提升设备利用率;队列池排队方式的高效性与时间槽长度和服务时间有关;合理设置时间槽长度方式优于预留时间槽的方式。     

基于MRI设备差异的医疗检查任务分配与排程

考虑多台MRI设备间等级、服务时间和病人类型差异的前提下,分配检查任务固定服务时间,设计队列池排队方式,寻求合理时间槽长度。仿真验证其有效性。依据设备型号与服务时间差异分配检查任务,可在控制病人等待时间的基础上,增加检查病人数量、提升设备利用率;队列池排队方式的高效性与时间槽长度和服务时间有关;合理设置时间槽长度方式优于预留时间槽的方式。     

道路交叉口不同控制方式交通噪声预测

以不同行驶状态的机动车噪声排放模型为基础，对三种典型控制方式下的交叉口噪声进行预测研究。采用实验的方法分别对大、中、小型单辆车在怠速、匀速、加速、减速等各种行驶状态下的噪声值进行测定，通过回归分析得到不同行驶状态下的机动车噪声排放模型，并以某信号控制交叉口的实测数据为例，用计算机仿真的方法证明该模型对于交叉口噪声模拟的较高适用性。进而将该排放模型应用于信号控制、无信号控制以及环形等控制方式的交叉口进行噪声预测，通过不同交通流量时交叉口的平均噪声级以及噪声的分布情况等对比，得到各种控制方式下交叉口噪声的若干特点和区别。     

随机车辆流的单路口信号灯最优控制

在信号周期较短情况下,假定单十字路口各方向车辆到达率为不变的非负离散随机变量及初始时刻的车辆排队长度,建立车辆排队数学模型。通过控制周期内绿灯时间,使得在第K周期末排队车辆期望值最小(K为给定整数)。在给出求解模型的有效算法后,进行了仿真研究,结果表明模型效果较好。     

基于自适应遗传算法的双环信号配时优化模型

为了有效利用交叉口时空资源,缓解城市交通拥堵,在双环相位方案的基础上,建立以交叉口平均延误为优化目标,以各相位绿灯时长为优化参数的双环信号配时优化模型,并采用自适应遗传算法对模型进行求解。选取4个十字交叉口,实地调查获得交叉口晚高峰流量数据,分别使用经典的Webster配时法和双环信号配时优化模型对交叉口信号配时方案进行优化。结果表明：与Webster配时法相比,双环信号配时优化模型优化结果更好,分别使4个交叉口平均延误减少11.36%、13.74%、3.72%和9.00%,能够有效改善交叉口运行状况;并且交叉口同相位内的两个流向的流量越不均衡,双环信号配时优化模型优化结果越好。     

圆染色在城市交叉路口交通信号相位个数设计中的应用

以城市交叉路口交通信号相位的优化为背景,分析了用圆染色解决这个问题的合理性,并给出现实中了几类交叉路口的最优相位个数。     

信号控制对交通噪声的影响分析

用实验方法测定三种不同车型单辆车在参考距离处的噪声排放量及加减速噪声修正值。然后结合微观交通仿真、车辆噪声排放量和传播衰减模型分别对信号控制下的间断流交通噪声和无控制的连续流交通噪声进行动态模拟。最后对两种不同交通流状况下的等效声级、噪声标准差、交通噪声指数和噪声的频数分布进行对比分析,得到两种不同交通流状况下交通噪声的若干重要差别。     

基于时延方位估计的多基地模式轨迹解算算法

单基地模式的声呐探测系统存在工作方式固定、定位精度低的缺陷多基地定位声呐中 T-Rn 定位方式存在观测和测量缺失的问题。文章结合多基地系统在跟踪阶段中所获得的信号波达时间、接收信号幅度和信号来向角等多元先验信息,对基于波达时间及方位的定位算法进行了深入研究。文章提出了一种利用空间椭圆轨迹交汇的目标位置解算算法,并以空间反向投影算法辅助完成目标定位。该算法首先获取目标回波的相位关系,利用基于广义互相关的时延估计算法得到系统工作周期内的平均时延估计量。基阵的垂直方位观测量可通过接收信号的方位估计值获得,轨迹解算算法分别采用了椭圆轨迹交汇与几何定位法。最后给出了完整的算法流程,误差评估的仿真结果验证了交汇定位算法的有效性,该方式可有效保证多基地模式下的目标定位跟踪任务的执行效率,对实际工程应用中系统定位精度的评估有一定参考价值。     

Study on the Signal Control System of Urban Traffic with a Genetic Algorithm

In the paper the aim and meaning of traffic microscopic simulation is discussed first, and then three sub-models of the system are established, e. i. the model for random generation of the vehicles, the model for car-following and lane change influenced by an adjacent vehicle, and the model for control and optimization of intersection with signal. Optimization of the traffic signal timing with a genetic algorithm and a microscopic simulation is carried out. It represents a novel approach to solving optimal signal timing.     

Dynamic production control in a serial line with process queue time constraint

This research examines the production control problem in two-station tandem queueing systems under time constraints. In these two-station tandem queueing systems, jobs must first be processed at the upstream station and then the downstream station. For each job, the sum of the waiting and processing time in the downstream queue is limited by an upper bound. This time constraint is called the process queue time constraint. When the process queue time constraint is violated, a significant scrap cost will be accrued. In this research, we develop a Markov decision model to study the production control problem under process queue time constraints. The objective is to minimise the sum of the expected long-run average inventory holding costs and scrap costs. According to the Markov decision model, an interesting exhaustive structure of the optimal production control policy is found. Based on this exhaustive structure, an efficient algorithm is developed to solve the production control problem numerically. The performance of the proposed algorithm is verified by a simulation study. Compared with other heuristics in the literature, the proposed algorithm can significantly reduce production costs while improving system throughput and utilisation.     

基于混杂系统Q学习最优控制的信号灯控制方法

采用混杂切换系统Q学习最优控制方法实现了单交叉口信号灯优化控制.提出了应用强化学习中的Q学习进行混杂系统切换控制的方法,并将该方法应用于解决交叉口信号灯控制问题.首先建立了交叉口混杂切换系统模型,在确定信号灯控制行为集的基础上,应用Q学习算法决定最优的控制策略,进而得出交叉口信号灯最佳切换信号.采用Paramics微观交通仿真软件进行了仿真,结果验证了采用该方法实现混杂切换系统优化控制问题的可行性和有效性.