基于元胞自动机的基本路段行程时间研究

以城市基本路段上的行程时间为研究对象,研究了多车道、含渠化区、信号控制影响下的行程时间.通过对驾驶员基本移动规则、换道特性、信号控制反应的描述,基于NaSch模型建立了基本路段上的元胞自动机模型CAUB,并利用CAUB对行程时间进行了研究.结果表明,基本路段上的行程时间与流量和信号设置有关,也同转向流量比例有关,且呈现突变的特性.     

一种改进的基于合作调停的交通协调控制算法

缓解交通拥堵,增加交叉口通行能力的有效手段是交通信号控制.为了使车辆在穿越干道交叉口时尽量少的停留,协调交通信号控制的研究越来越成为热点.以智能体控制技术为基础,提出了基于合作调停的协调交通信号控制算法.将信号的协调模型化为分布式约束优化问题,应用最优异步部分交叉算法,通过调停手段得到最优的信号协调控制方案.仿真实验表明,基于合作调停的交通信号协调控制算法能够得到使系统费用最小的协调信号控制方案.     

考虑信号交叉口影响的分散路径诱导策略

针对城市路网中的定周期信号交叉口, 提出了信号交叉口上游路段交通状态判断及行驶时间估计方法, 将信号交叉口影响引入分散路径诱导策略, 形成考虑信号交叉口影响的分散路径诱导策略.使用点队列模型建立仿真路网, 验证了信号交叉口上游路段交通状态判断及行驶时间估计方法的有效性.同时, 利用该方法比较了基于行驶时间与基于交通状态2种分散路径诱导策略在不同周期下的效果, 认为当诱导周期较长或交通需求变化较快时, 基于交通状态的诱导策略可以代替基于行驶时间的策略.     

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。     

基于元胞传输模型的区域疏散动态交通分配

为制定合理、高效的灾害条件下区域疏散交通管理与规划方案,针对道路交通应急区域疏散的动态交通分配问题进行研究.首先,采用元胞传输理论和单终点疏散方法,建立了元胞-连接桥疏散路网模型,进而以系统疏散出行时间最短为目标函数,以元胞流量守恒和流量传播等为约束条件,构建了区域疏散动态交通分配线性规划模型.对该模型的求解可以得到系统最优疏散出行时间、疏散清空时间、分阶段疏散优先权分配方案、交叉口车流诱导方案以及疏散者终点选择和路径选择最优方案.案例分析的结果表明,该模型即能够满足大规模疏散路网建模的需求,同时又能恰当地反映疏散交通流的动态特性.     

车联网环境下干线交通信号协调控制方法

针对目前车联网环境下仅进行车速诱导的干线协调信号控制方法存在的绿灯利用效率不高问题,借助车辆与基础设施间的双向信息交互功能,考虑车速诱导与信号控制方案双向优化,以形成饱和车队为目标,提出一种新的干线交通信号协调控制策略.在此基础上,定义每个周期每个交叉口处待处理车辆的到达时间范围;并对车辆延误和停车次数进行加权,形成一...     

交通干线动态双向绿波带控制技术研究

在多智能体道路交通控制概念模型基础上,提出了一种全新的交通干线动态双向绿波带智能协调控制策略.通过中心协调智能体和路口控制智能体间的信息交互和协调,在确保路口绿灯时间利用率较高的前提下,实现干线双向车流不停车地通行.中心协调智能体根据一段时间内交通流信息计算公共信号周期和上下行相位差,路口控制智能体实时确定各路口的绿信比.公共信号周期依照关键路口饱和度的大小由模糊控制算法进行调整,相位差根据上下行速度和路段长度进行计算,绿信比基于历史和实时的交通数据确定.实际应用证明了该控制策略的有效性.     

基于Q-学习算法的交通控制与诱导协同模式的在线选择

采用Q-学习算法实现了交通控制与诱导协同模式的在线选择。首先,采用Q-学习算法训练多智能体,根据多智能体内部的推理得到不同交通状态下的最优协同模式,最终实现交通控制与交通诱导协同模式的在线选择与转换。仿真结果表明,本文提出的基于Q-学习算法的协同模式选择方法在一般交通拥挤状态下具有较好的协同控制效果,对比离线式模式选择方法更能适应交通状态的不断变化,从而达到有效避免严重交通拥堵、改善路网性能的目的。     

基于车路协同的单点信号控制优化方法和模型

车路协同技术能全方位获取道路网络上车辆个体的运行状态信息,为交通信号控制提供了新的数据源。针对现有交通信号控制系统存在的不足,引入预测时间窗概念,提出了车路协同环境下单点信号控制优化的基本思路和流程;分析了交叉口区域单个车辆的运行状态,提出了单个车辆的延误和停车次数计算方法,在此基础上,以整个交叉口延误和停车次数最小为优化目标,建立了单点信号控制参数优化模型及求解算法。运用VISSIM软件进行了仿真实验,结果表明,文中方法优于常用的单点感应控制方法,在交通流量较低时平均停车次数减少约16.9%,在交通流量较大时平均延误和平均排队长度分别减少约29.4%和28.9%。     

诱导条件下交通信号控制方法的研究

针对城市道路交通拥堵问题,本文提出了一种基于诱导条件下的交通信号控制方法,该方法根据城市道路交通状况调节信号机的绿信比,采用在诱导路径的诱导方向进行线协调控制,并借助微观仿真软件VISSIM进行仿真验证,仿真结果表明,在延长交通拥堵路段的绿灯配时的同时,增加了诱导路段的绿灯时间,且有效缓解了交通拥堵状况。该研究为交通诱导系统中的信号调节方案提供了理论支持,具有广泛的实用性。     

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.     

Real-time routing control design for traffic networks with multi-route choices

This work considers those road networks in which there are multi-route choices for bifurcation-destination(or origin-destination) pairs, and designs a real-time variable message sign(VMS)-based routing control strategy in the model predictive control(MPC) framework. The VMS route recommendation provided by the traffic management authority is directly considered as the control variable, and the routing control model is established, in which a multi-dimensional control vector is introduced to describe the influence of route recommendations on flow distribution. In the MPC framework, a system optimum routing strategy with the constraints regarding drivers' acceptability with recommended routes is designed, which can not only meet the traffic management authority's control requirement but also improve drivers' satisfaction with the route guidance system. The simulation carried out shows that the proposed routing control can effectively mitigate traffic congestion, reduces followers' time delay, and improves drivers' satisfaction with routing control in road networks.     

基于Multi-agent协调的区域交通信号优化控制

在分析城市区域交通信号控制特点的基础上,提出了基于分布式多智能体的城市道路区域协调控制系统,阐述了单路口Agent模型结构,并在Agent中引入模糊控制方法,实现局部交通信号实时在线调整,通过多Agent之间的协调机制,实现城市区域多路口交通信号协调控制和全局优化,最后对两交叉口仿真实验,结果表明该方法有较好的控制效果．     

基于信息协同的子区交通状态加权计算与判别方法

基于行程时间和路段长度信息给出了路段拥挤系数的概念,建立了子区交通状态矩阵,利用加权系数的方法计算整个协同子区的拥挤系数,进而对子区的交通状态进行判断。最后,利用VISSIM仿真软件建立路网对上述方法进行验证。试验表明,这种方法简单实用,可直接用于交通状态分析中,为协同策略的制定提供了背景环境方面的参考。     

基于遗传算法的动态最佳路径问题求解

动态路径诱导作为交通诱导的一种重要方式,是智能交通系统（ITS）研究的一个重要方面。针对以往相关研究的局限性,从工程实用性的角度优化了道路交通网络中路阻计算的参数,提高了ITS中道路阻抗函数值的精确度。结合昆明市交通信号控制系统的数据,采用遗传算法求解动态最短路径,成功应用于该市主城区交通信息可视化平台。     

基于Agent的城市交通仿真系统研究

应用Agent技术建立了城市交通仿真模型,在VC＋＋6.0编译环境下开发了基于Agent的交通仿真系统.设计了路网描述图元库,分析了车辆Agent的结构,探讨了基于期望间隙和期望速度的车辆驾驶模型.分析了信号控制Agent的结构模型,针对传统定周期控制方法不能适应实际交通流的不足,给出了交通信号自寻优仿真方法.仿真应用实例表明了该仿真系统的有效性和实用性.     

预测信息下的驾驶员逐日路径选择行为与系统演化

运用微观仿真方法,研究预测信息作用下驾驶员逐日路径选择行为与路网交通流的演化.首先,分析了目前研究存在的不足,针对预测信息情形,设计了一种可行的行程时间预测方法,根据驾驶员逐日路径选择过程,建立了理解行程时间更新模型和路径选择模型.然后,在2条平行路径的简单路网中,仿真了预测信息条件下驾驶员逐日路径选择过程,分析了模型参数取值不同时路径流量随时间演化的波动性和路网系统的效率.结果表明:路网流量的波动性和系统效率都与驾驶员对预测信息的依赖程度和预测模型参数有关,且二者的变化规律相似.最后,以系统最优为目标,给出了预测模型参数的最佳取值范围.     

拥挤条件下可变信息板交通诱导信息对驾驶行为的影响

运用模拟的方法,研究了在拥挤条件下VMS交通诱导信息对驾驶行为的影响,得出如下结论:①VMS交通诱导信息的提供位置对交通信息的作用有很大的影响。如果交通诱导信息被合理地提供给驾驶员,路网交通的运行状况将有较大改善,其中延误减少23.7%,停车时间减少31.8%,停车次数减少38.7%;②路网交通运行状况的改善取决于所推荐的替代路径的质量。如果替代路径的质量较差,拥挤现象不但不能得到缓解而且会进一步恶化,并且在替代路径上会形成新的拥挤;③左转次数和左转通行能力是决定替代路径质量的两个关键因素。无论是以出行时间还是出行距离为依据选择替代路径,都应该考虑左转次数及左转通行能力的影响。