基于排队长度均衡的交叉口信号配时优化策略

城市交通的快速发展和交通需求的不断增长,使得城市交通拥堵日益严重,由此造成的时间延误和经济损失越来越大.鉴于此,提出了基于排队长度均衡的交叉口信号配时优化策略,根据排队长度均衡的控制思想,实时动态调整各相位绿灯时间,以达到排队长度均衡的控制目标,保证了绿灯时间的充分利用.通过近似动态规划方法的引入,使得该算法具有自学习和自适应的特性,不依赖于交通流模型.仿真结果验证了算法的有效性.     

基于遗传算法的单交叉口信号优化控制

建立了一种单交叉口自适应优化配时模型。通过对本周期交通流数据线性预测下一周期各车道的排队长度，以各相位绿灯结束时的排队长度最小作为优化目标，建立多目标优化函数。通过采用理想点法，运用遗传算法进行优化。仿真实验结果表明，该方法优化后的配时方案能够反映各相位实际交通需求，并具有很好的实时性。     

交通强度优先的交叉口模糊控制研究

为了降低交叉口车辆延误,提高通行能力,研究了一个四相位交叉口交通信号的模糊控制方法。用交通强度刻画各相位交通流通行需求的紧急程度,根据各相位的交通强度由模糊推理得到当前相位的绿灯延长时间,并选取后续绿灯相位。以交叉口车辆平均延误作为交叉口信号控制的性能评价指标,在相同交通条件下对几种控制方式进行了仿真试验。结果表明,该文的控制方法相对于感应控制方法和直接采用车辆排队长度作为输入的模糊控制方法,更能有效减小交叉口的车辆平均延误。     

基于多参数规划的单交叉口排队长度均衡控制

交叉口信号控制是城市交通管理的重要手段,解决城市拥堵问题需考虑交叉口的信号优化控制策略.鉴于此,针对四相位定周期单交叉口,采用存储转发方法建模,以排队长度均衡为性能指标,基于多参数规划方法离线地给出交叉口信号的优化配时策略.该策略根据交叉口车辆到达率,实时地调整各相位绿灯时间,以实现整个信号周期内绿灯时间的充分利用.通过PARAMICS平台进行的仿真实验表明了所提出控制策略的有效性.     

基于蚁群算法的交叉路口多相位信号配时优化

针对城市道路交叉口的交通流特性,提出一种交叉路口多相位配时的TSP模型,采用新的优化算法——蚁群算法（ACA）来优化交叉路口多相位配时信号,并以每周期内交叉路口车辆总延误最小作为性能指标进行仿真实验。实验表明：在相同的时间和车辆到达率的情况下,采用蚁群算法优化相位和绿信比的配时方法明显优于定时配时方法,也优于定相位优化绿信比的配时方法,降低了交叉口的车辆延误,提高了通行能力;且该算法的求解速度快,稳定性好。     

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。     

城市交通过饱和状态下干线信号的多目标仿真优化研究

针对城市交通过饱和状态下的干线信号优化问题,分析了交通控制目标对车辆排队的影响,提出以绿信比、相序、相位差和周期为优化参数,以车辆平均时延、系统平均排队-车道长度比和系统通行能力为优化目标的交通信号仿真优化模型。构建了优化模型的实施框架,该框架采用自主构建的微观交通仿真环境来获取信号方案评价指标,改进多目标优化算法NSGAII中的重复个体问题,完成对干线各交叉口信号配时方案的同时优化。最后,利用采集的交通数据对由3个交叉口组成的干线进行实例验证,验证结果表明,在过饱和状态下,所提出的信号优化方法不仅可以有效控制车辆排队长度,均衡车辆分布,同时在系统通行能力、车均时延方面表现更佳。     

基于TdPN的中小流量交叉口信号控制研究

针对城市中小流量交叉口交通拥堵问题,提出了一种基于时延Petri网(Timed Petri Net, TdPN)的可变相序信号控制模型。利用TdPN建立交叉口车流模型和信号控制模型,结合马尔可夫链,建立交通流的动态生成模型。通过将通行权赋予当前等待车辆数最大的相位来实现相位的随机选择。以平均延迟时间最小为优化目标,通过遗传算法求解最优相位配时。在信号周期固定的情况下,分析基于TdPN的四相位可变相序控制模型在不平衡交通流下对交叉口平均排队长度的影响,并将此模型与四相位固定相序控制模型进行对比。研究结果表明,该方案在单位时间内有效地减少了交叉口的平均排队长度。     

快速路入口匝道与衔接交叉口协调控制策略

提出一种入口匝道与衔接道路交叉口协调控制的策略。采用ALINEA入口匝道控制方法保证主线畅通的前提下,在入口匝道与衔接交叉口均无超长排队时,以入口匝道与衔接信号控制交叉口车均延误最小化为目标;入口匝道无超长排队而衔接交叉口关联相位存在超长排队时,采用衔接交叉口关联相位延长控制策略;在入口匝道存在超长排队而衔接交叉口关联相位无超长排队时,采用衔接交叉口关联相位提前结束控制策略。采用cell transmission model模型构筑入口匝道控制与相衔接交叉口协调控制的模型,实时动态优化地面交叉口的周期跟绿信比。研究结果表明：采用提出的控制方法,衔接交叉口的车均延误虽然有轻微增加,但可以有效防止入口匝道的拥堵蔓延至普通道路,从而可以保证出口匝道衔接区域的畅通,衔接区域的车均延误减少。     

基于粒子群优化算法的多交叉口信号配时*

以城市道路多个单点信号控制交叉口组成的绿波系统为研究对象,对绿波系统的交叉口信号配时优化进行研究。通过对路段和干线机动车流进行协调控制设计,以西安市某两相邻交叉口晚高峰时段各进口道的交通量、通行能力、饱和流量以及各交叉口进口道的实际车均延误时间为约束,确定各交叉口的信号周期及各相位有效绿灯时长,使得干线延误量最小。设计了PSO算法的编码方式,分别采用PSO算法、灾变PSO算法和二阶振荡PSO算法对多交叉口交通信号配时进行优化计算。仿真实验表明,二阶振荡PSO算法在该实例中表现最优。     

一种数据丢包情况下的交叉口排队长度均衡控制方法

针对交通数据在传输过程中随机丢包造成交通拥堵的问题,提出一种新的交叉口排队长度均衡控制方法。考虑到交叉口交通控制的重复特性和强非线性,将无模型自适应迭代学习控制方案应用于交叉口排队长度控制中,通过实时调整各交叉口的信号配时方案来调节路口车辆的排队长度,实现各交叉口排队长度的均衡。针对道路交通网络控制中排队长度差值数据在传输过程中存在的丢包现象,将数据丢失现象描述为概率已知的伯努利序列,提出数据丢失情况下的补偿算法,即利用上次迭代的输出数据、伪梯度的估计值和控制输入差值对丢失数据进行补偿,解决存在数据丢包情况下多交叉口排队长度均衡控制问题。仿真结果表明,该方法在数据丢包的情况下迭代100次左右能够收敛于期望值并达到期望控制效果,验证了补偿算法的有效性。     

粗糙集的过饱和多交叉口协同优化模型研究

为解决现有模糊智能控制方法仅适用于单交叉口非饱和状态,满足区域交通过饱和多交叉口信号协同联动控制的需要,提出了高峰时期主通道优化控制策略。在粗糙集知识推理基础上,构建了以多交叉口状态信息为条件属性,以绿灯延长方式、绿灯延长相位和绿灯延长时间3个参数为决策属性的多决策属性模糊控制模型。运用可辨识矩阵与属性频度的属性约简方法对模型进行约简,提取决策规则。实例分析表明:多交叉口主通道绿灯时间延长3~8 s能够有效提高区域交通整体通行效能,同时延长时间不仅与过饱和状态车辆最大排队长度有关,还与绿灯延长方式、绿灯延长相位存在关联,这与交警经验总结的控制规律一致。     

城市单交叉路口信号灯的六相位模糊控制

讨论城市单交叉路口交通信号灯的实时控制,考虑到行人和非机动车,对其进行六相位模糊控制,提出以当前相位绿灯已通行时间、当前相位的队长以及它与后继相位的队长之差三者决定当前相位绿灯延时的方法,给出算法和该三维控制器设计,指出选择控制规则的原则,应用此方法进行仿真研究,结果令人满意。     

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。     

交通信号多相位智能优化控制方法

提出一种以乘客平均延误最小为评价指标的变相序交通信号多相位模糊智能优化控制方法。在相位的选择上同时考虑相位的车辆排队长度和乘客量,使得乘客量大的相位优先通行,体现了交通系统公交优先的思想。采用模糊控制方法获得绿灯增益时间。仿真实验分析表明,与传统模糊控制方法相比,该方法能更有效地减少乘客平均延误。     

可变车道行驶方向的动态控制方法研究

针对大城市道路双向交通需求不均衡的潮汐交通问题,提出一种根据双向交通运行状态动态控制可变车道行驶方向的交通控制方法.利用可变车道路段双向饱和度分析道路交通运行状态,以此划分为5种交通状态,建立各种交通状态下对应的车道行驶方向优化模型,并使用枚举法对模型求解,最后应用微观仿真软件进行案例分析.结果表明:与传统的定时控制模式相比,本文提出的动态控制方法能够更好地减少潮汐路段的车辆平均延误和提高车辆通行效率,有效缓解潮汐交通需求条件下的道路交通拥堵现状.