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沿江经济开发和区域经济一体化中面临的问题,其根源就是地方政府作为区域发展主体的利益之争和主导权之争.因此,沿江区域内的各级地方政府不仅要增强本地区的公共事务治理能力,进行区域经济发展政策的制度创新.而且要将眼光投向更加广阔的发展领域,实现区域之间的交流与合作,在统一规划与协调的制度安排中实现有序竞争和优势互补,从而真正推动沿江区域经济一体化发展向着既定的战略安排前进,为实现"两个率先"发挥增长极的引导作用. 相似文献
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无信号交叉口车辆通行调度问题是智能交通领域的研究重点,由于车辆通行顺序决策问题的解空间随着车辆数增加而指数级增长,在保证实时性的同时找到较优通行顺序成为无信号交叉口通行调度的一大问题。针对该问题提出一种基于自适应蒙特卡罗树搜索算法的无信号交叉口车辆通行调度方法,采用分层式框架,上层集中式顺序决策,下层分布式轨迹规划。首先,建立基于冲突点的交叉口模型,将网联车加入到待搜索队列中,根据交叉口中的车辆通行特点设计通行顺序的蒙特卡罗树搜索流程,以总通行时间为指标建立评价函数,然后针对不同交通情景设计自适应探索系数及其他超参数,使算法在求解不同车辆数时以及搜索的不同时期保持最佳状态。轨迹规划环节以加速度二范数为目标函数,以速度、加速度以及始终点位置等为约束,建立最优控制命题求解车辆轨迹。最后,进行实验,结果表明该算法相较于其他算法在数值仿真和微缩平台实验中最大优化幅度分别达到33.42%和38.04%,为无信号交叉口车辆通行调度提供了一个有效解决方案。 相似文献
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针对多车道无信号交叉口,在高交通流量时易发生拥堵的问题,提出了一种适用于交叉口智能网联车(connected automated vehicle, CAV)通行的解决方案,将问题解耦成顺序决策和分布式控制两个问题。而车辆调度是方案中的关键点,对通行效率有很大的影响,且问题的复杂度是指数级。为解决该问题,提出一种基于队列评价模型的决策方法(queue evaluation spanning tree, QEST),将网联车存到的多个队列模型中,并以通行效率和车辆延迟建立代价函数,以此对队列进行评价,通过不断循环选择最佳的队列,优化车辆在交叉口的通行顺序,有效提升了通行效率。对第二个问题,提出一种分布式控制框架,使得车辆按预定顺序通过交叉口。结果表明,该方案在中高交通流量时能有效提升交叉口的通行效率并降低车辆延迟和能量消耗。 相似文献
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