交通流诱导与控制协同优化模型的遗传算法求解

以路段和交叉口的加权拥挤程度最小为目标,建立诱导和控制的协同优化交通流分配模型,并提出基于遗传算法的求解。采用动态滚动式计算模型算法得出的均衡流量调整为诱导信息的发布提供定量依据,能够将诱导和控制协同起来均衡路网流量,避开拥挤。小路网试验结果表明:该模型算法实时、有效,便于实施。     

路网交通状态平衡控制方法

为了降低路网的拥挤度,提出了路网交通状态平衡控制方法。以交叉口最大饱和度代表交叉口交通状态,以路网最大饱和度最小为目标建立了路网交通状态平衡控制双层规划模型。利用遗传算法求解该规划模型,优化算法可以同时优化信号周期和各相位绿信比。考虑到整体延误、交通状态以及各个交叉口的重要度,对平衡控制方法进行了改进。数值模拟结果表明,本文方法可以在一定程度上降低关键区域的拥挤度。     

交通流诱导与控制协同的双目标优化模型及准最优求解算法

提出了一种基于消散拥堵和系统总出行时间最小的双目标诱导控制协同优化模型,算法引入饱和度的概念,采用小步距微量调整信号配时、试算优化的方法,适当加载或卸载交通量,优化交叉口信号配时,使交通流在不断反馈与不断调整过程中达到最优。采用VISSIM建立模拟路网进行了协同算法试验,并对协同实施效果进行了评价,结果表明:在进行3次协同后拥堵基本消散,经过第4、5次协同能实现系统总行程时间尽可能小。     

相邻交叉口相位差优化模型及仿真

由于国内交通流特点与国外有很大不同,导致采用国外的信号控制系统很难达到满意的控制效果。以北京市两个相邻交叉口组成的干道协调控制系统为研究对象,通过分析干道上双向车辆在交叉口的延误规律,考虑车流在行驶过程中的离散性和受阻情况并结合中国道路交通的实际状况,以车辆延误最小为目标,建立了相邻交叉口相位差协调控制的优化模型。针对传统的图解法和数值解法的缺点,采用遗传算法对该模型进行求解。仿真结果证明本文所建立的模型求解结果优于传统数值解法,能更准确地反映实际的交通运行情况和控制效果,是一种减少相邻交叉口车辆延误的有效方法。     

非平衡交通分配的离散网络平衡设计模型与算法

交通网络设计问题是指对一个已经存在的交通网络,用定量的方法确定添加哪些新路段、对哪些已有路段进行改造以提高其通行能力的问题,并分为连续网络设计问题和离散网络设计问题.针对该问题提出了一种新的离散网络平衡设计二层规划模型,模型不仅考虑了新增路段及已有路段的扩容,而且允许不同等级的扩容选择.模型求解中,上层问题采用粒子群算法,下层问题采用路径生成式logit非平衡交通分配算法.数值结果显示,本文提出的算法可以快速有效地求解这类新的网络平衡设计二层规划模型.     

城市交通流诱导系统与交通控制系统集成中的信息处理

分析了诱导和控制集成下的实时交通信息采集和信息传输过程,描述了城市交通流诱导系统与交通控制系统集成中的信息处理理论模型,建议采用基于出行者出行行为的动态交通分配模型,并在此基础上给出了全局最优路径的动态交通分配模型。此外还提出系统集成中的网络通信采用计算机支持的协同网络,并给出了一种基于Multicast通信的数据通信方式。     

基于双层规划的拥挤定价模型及算法

城市道路拥挤定价具有双层特性,上层为城市交通管理部门,下层为道路使用者．本文假设用户出行成本仅与出行时间相关,应用双层规划模型建立拥挤定价模型,并讨论双层规划模型的遗传算法．研究表明,双层规划模型能有效解决复杂的拥挤定价问题,遗传算法收敛较快,容易实现计算精度要求．     

随机用户平衡交通分配与信号控制组合模型及算法

构造随机用户平衡交通分配与信号控制组合模型,上层是信号配时优化模型,下层是考虑交叉口延误的随机用户平衡交通分配模型,并对其进行了详细说明,证明了交叉口延误可由模型中的容量约束条件的Lagrange乘子得到.对于模型的求解,提出了上层模型采用模拟退火算法,而下层使用Frank-Wolfe算法的一个实用的启发式算法,并以一个小型路网为例进行了数值仿真计算,计算结果显示算法是有效和可行的.     

交通拥堵下基于实时交通信息的路径选择模型

针对路段行程时间的估算在交通路径诱导系统中的应用,提出了一种在交通拥堵下基于实时交通信息的路径选择模型.根据目前城市交通的状况,以城市交通系统的基本设施为基础,分析了影响路段行程时间的各种因素和路段行程时间的组成.利用设置在路段上的车辆自动检测装置来搜集实时交通信息,通过行程时间的计算、动态算法的构造和路网模型的建立来对交通路径进行动态规划.实验结果表明,该模型解决了实际交通系统中的时间最短路径问题,具有一定的实用价值.     

城市智能交通信号控制系统的设计与开发

为了解决我国城市道路交通拥挤的信号控制问题,开发智能交通信号控制系统.基于ARM7平台,提出基于S3C44B0X处理器的智能交通信号机主控板设计方案.应用Clinux移植方法,完成了基于Clinux操作系统的信号机软件设计.基于组件化设计,采用UDP协议通讯和以太网连网方式,开发城市交通控制中心软件.通过开发多种群多编码遗传算法通用控件,实现绿信比优化.将GIS技术引入中心控制软件来配置信号机和获取路网拓扑空间信息.应用结果表明,新型的智能交通信号控制系统性能稳定,便于实现城市交通网络的优化控制.     

Bi-level programming model for reconstruction of urban branch road network

Considering the decision-making variables of the capacities of branch roads and the optimization targets of lowering the saturation of arterial roads and the reconstruction expense of branch roads, the bi-level programming model for reconstructing the branch roads was set up. The upper level model was for determining the enlarged capacities of the branch roads, and the lower level model was for calculating the flows of road sections via the user equilibrium traffic assignment method. The genetic algorithm for solving the bi-level model was designed to obtain the reconstruction capacities of the branch roads. The results show that by the bi-level model and its algorithm, the optimum scheme of urban branch roads reconstruction can be gained, which reduces the saturation of arterial roads apparently, and alleviates traffic congestion. In the data analysis the arterial saturation decreases from 1.100 to 0.996, which verifies the micro-circulation transportation’s function of urban branch road network. Foundation item: Project(2006CB705507) supported by the National Basic Research and Development Program of China; Project(20060533036) supported by the Specialized Research Foundation for the Doctoral Program of Higher Education of China     

基于混沌小波网络的交通流预测算法研究

实时准确的交通流量预测是实现智能交通诱导及控制的前提与关键,也是智能化交通管理的客观需要.结合交通流预测的特点,提出了一种基于小波网络的路段交通流预测方法,把混沌优化算法引入小波网络的拓扑构造,结合提出的相似时段的预测思想,给出了一种基于混沌优化算法的小波网络交通流量预测模型.实验结果表明,引入相似时段的预测思想可以有效提高交通流的预测精度,基于混沌优化算法的小波网络在交通流预测的精度和收敛速度方面明显优于常规BP网络     

城市公交停靠站选址初步研究

运用系统分析方法和博弈理论,提出在有限候选公交站中优化选择公交停靠站的双层规划思想,建立具有固定公交出行的上层政府和公交企业设置公交停靠站,下层出行者选择公交站出行的双层规划模型,采用基于遗传算法的双层规划方法进行优化求解,例子的仿真计算表明采用双层规划进行公交停靠站设置的思想方法考虑到了不同决策主体的博弈行为并解决实际公交停靠站选择时的各种约束,设置的公交停靠站可实现公交车辆运营成本最小化和总出行费用最小化的目标.     

交通信号实时优化模型的算法研究

对交通信号动态优化模型的求解算法进行了研究,给出了目标函数中复杂的分段函数及积分上限中含有未知量的方程的数值处理方法,并针对问题特点,提出了该模型的遗传算法求解方法.为检验模型和算法,进行了一定规模的数值仿真计算.计算结果表明,所设计算法具有较快的收敛速度而模型具有良好的控制效果.     

单点交叉口信号灯优化配时研究

提出了单点交叉口信号灯优化控制新算法，通过对单点交叉口每个方向每条车道未来时刻车辆到达数的有效预测，采用模糊控制推理信号灯下一个周期的时长．在此基础上，建立以车辆平均延误最小和交通流量最大为目标的多目标优化模型，采用排序-遗传算法优化得到每个相位的绿信比，根据此绿信比将周期时长分配到各个相位，从而得到了最优的信号灯配时．仿真试验表明该算法是有效的．     

单点交叉口信号灯优化配时研究

提出了单点交叉口信号灯优化控制新算法，通过对单点交叉口每个方向每条车道未来时刻车辆到达数的有效预测，采用模糊控制推理信号灯下一个周期的时长. 在此基础上，建立以车辆平均延误最小和交通流量最大为目标的多目标优化模型，采用排序-遗传算法优化得到每个相位的绿信比，根据此绿信比将周期时长分配到各个相位，从而得到了最优的信号灯配时. 仿真试验表明该算法是有效的.     

基于多智能体的交通信号控制与路径诱导的协同

在总结已有交通信号控制与路径诱导协同模型的基础上,分析了路段行程时间函数与信号控制策略对协同模型求解唯一性与收敛性的影响;设计了交通信号控制与路径诱导协同研究的多智能体模拟系统。该系统由交叉口控制智能体、路径诱导智能体、信息处理智能体组成,具有较大的灵活性与可扩展性。该模拟系统中路径诱导策略是用户最优策略,交通流动力学由元胞传输模型描述,信号配时由基于元胞的交通控制模型优化。模拟结果表明,实施交通信号控制与路径诱导协同后,路网总行程时间最多可减少41.4%。     

基于车队D-Q模型的交通信号控制算法

用D-Q模型对单交叉口的车队形成、消散进行了描述,D(discharging)代表车队的消散过程、Q(queuing)代表车队的形成过程.在交通信号控制中,设计了一种以车队总延误时间为优化目标的实时的onestep控制算法.编制交通仿真系统平台,对该方法的控制效果与定时控制进行了模拟比较,仿真试验的结果说明该方法的控制效果明显优于传统的控制方式.     

基于模糊逻辑交通信号优化控制算法

提出了基于模糊逻辑单交叉口信号变相位控制算法，并实现了仿真．传统的信号控制方法，仅考虑了相位时间的优化，而忽略了对相位组合的优化，以现实中常用的4相位信号控制为例，通过研究发现，在不改变原来4相位相序的前提下，通过灵活的相位组合，可以获得更好的控制效果．与传统交叉路口信号模糊控制的方法相比，交通信号变相位控制的相位组合、相位时间更加灵活，更适应城市交叉口实时变化的交通状况．以典型的十字路口为对象，选用不同时段的交通流状况进行仿真实验，研究结果表明，对于交通流量不平衡的交叉口来说，信号变相位模糊控制的效果要优于传统的模糊控制，能够减少车辆延误时间，是进行城市交叉口信号控制的一种实用和有效的算法．     

考虑交通诱导下新进出行者的网络交通流演化模型

研究了城市网络交通流的动态演化行为.在网络交通流的演化过程中,出行者根据路网状况不断调整自己的出行路径,假设OD对出行需求和路径流量受到OD对出行成本的影响,考虑在交通诱导下新进出行者的路径选择方式,以Logit分配模型表示新进出行者选择出行路径的比例,提出一个改进的交通流演化模型,并分析了该模型及其零点的一些特性,它能更好地反映现实中交通流演化结果.数值实验结果表明,模型可近似描述交通流演化到用户均衡态的过程,交通流能够收敛到均衡状态.