基于车辆驱动的交通灯控制策略及仿真研究

针对传统交通信号灯控制方法灵活性、时效性较低的缺点,提出一种车辆驱动的路口交通信号灯控制策略。建立批到达的门限服务轮询模型对控制策略进行性能分析,利用马尔科夫链和概率母函数的分析方法推导出路口平均排队车辆长度以及信号灯平均切换循环周期的闭式解析表达式,并进行了仿真验证,与传统固定时间控制策略相比,该方法有效提高了时效性与控制有效性。     

一种交叉路口信号优化控制模型的研究与仿真

交通信号优化是智能交通控制中的难点。对单交叉路口信号控制提出了一种优化控制模型,该模型先以三层BP人工神经网络对交叉路口的车辆到达进行预测,并根据交通流饱和度理论,用模糊控制器对路口各方向的绿灯时间进行调整。仿真研究表明提出的控制模型可以提高交叉路口通行能力,减少车辆延误,达到交通信号优化的目的,同时比传统方法能更好地适应变交通流的情形。如果做进一步的研究可将该控制方法应用于多路口的区域交通控制,有较强的实用性和推广价值。     

一种基于路网网格化的微观交通仿真模型

针对采用元胞自动机进行微观交通仿真空间分辨率较差的特点,提出了一种基于道路路网网格的微观交通仿真模型.通过在仿真前或者仿真期间设定一维车道和二维路口网格的大小,对道路路网进行不同空间分辨率的分割,但在仿真车辆运动模型方面,仍采用元胞自动机模型进行仿真.这样既保留了元胞自动机进行交通仿真的优点,又克服了该方法在空间分辨率较差方面的缺点.文中还通过仿真实验,对一维路网网格和二维路网网格大小的设置对仿真结果的影响进行了分析.分析的结果表明：不同的仿真空间分辨率对车辆的平均速度和车道/路口占有率有较大的影响,但对流量的影响不显著.     

复杂适应性系统的仿真与研究--基于CAS理论的交通模拟

为更好地研究交通系统，以CAS理论为指导思想，利用SWARM平台建立了基于多主体离散的动态交通模拟系统。使用自底向上的建模方法进行模拟：将车辆及信号灯作为具有适应性的主体．利用元胞自动机模拟动态交通流；同时将激励学习方法与遗传算法相结合，对信号灯周期进行自适应优化。通过主体不断的“学习”，交通系统在宏观方面涌现出一定的动态特征和规律。进而，我们比较了完全自组织控制模式以及加入预警机制两种情况下各宏观量的变化情况。从实验结果可知，预警机制可以给车辆宏观方面的指导，从而提高车辆通行能力，减少交通拥塞。     

饱和路网中动态交通分配与路口控制一体化建模研究

基于对动态交通分配和网络信号控制相互作用的研究,以饱和交通网络为研究对象,建立了动态交通分配和信号控制的一体化双层优化模型。在上层模型中考虑系统最优,进行信号策略的优化,在下层模型中反映用户最优,实施交通网络流的配置。模型中考虑了车辆的实际长度,研究了饱和网络中因为流量饱和而导致的路口排队现象及其对路段费用的影响。最后用实例仿真说明了饱和网络一体化研究的必要性和一体化模型的有效性。     

基于Petri网的车辆交通实时调度研究

设计了一种交叉路口车辆交通实时调度策略,建立了交叉路口交通系统的受控着色PN模型,定义了单个方向上路口车辆的整体等待时间和平均等待时间,实时的根据两个方向上整体等待时间的差值和平均等待时间的差值实现红绿灯的切换。     

基于车道共用的多相位灯控路口优化方法

提出了基于车道共用的交叉路口信号控制的方法,该方法充分利用了路口左转弯待转区的空间,将原来的左转专用车道调整为左转与直行车辆的共用车道.在不降低左转车辆路口通过率的前提下明显提高了直行车辆的路口通过率,从而有效地减少了车辆的平均延误.理论分析与仿真结果都验证了该方法的有效性.     

基于Q-学习的交通信号控制方法

为了减少车辆通过路口时的延误,采用Q-学习方法对智能体控制的单路口进行信号配时的优化,在模糊控制规则集的基础上,通过Q-学习来改进控制规则的组合,从而达到改善信号控制效果的目的.仿真实验的结果表明,基于Q-学习的信号控制方法优于定时控制、感应式控制和基于遗传算法的信号控制方法.研究说明,基于Q-学习的信号控制方法适合城市交通控制.     

交通溢流智能协调控制算法

交通溢流是典型过饱和交通现象。为解决交通溢流情况下的相关联路口的协调控制问题,提出人工智能的解决思路,研究了单路段双路口交通溢流智能控制算法。在对交通溢流进行描述的基础上,分析了控制器的逻辑功能,提出控制目标函数,针对控制系统的溢流控制相位差推理器,路口交通流量神经网络预测,相位相序设置专家系统以及相位时间三维模糊推理器逻辑进行了详细研究,最后进行了仿真分析,结果表明,提出的算法较好地实现了溢流的控制,在相同的初始条件下,与强制控制相比,路口总延误相对误差降低13.19%和6.65%,总平均延误相对误差分别降低了0.67%和2%,智能控制方式优于强制控制方式,验证了算法的有效性。     

一种交通信号自学习控制方法及仿真实现

将模糊理论和机器学习应用到交通信号控制过程中，提出了一种基于遗传算法的单路口交通信号模糊控制方法。通过对到达车辆数目的模糊分类，将不同车辆数目到达情况下的信号控制决策方案以规则集的形式存储在知识库中，在交通信号控制过程中使用遗传算法对规则集进行改进。编制该控制方法的仿真程序，对该方法的控制效果与定时控制和感应控制进行了模拟比较，仿真实验的结果说明该方法的控制效果明显优于传统控制方式。     

基于多智能体的分布式交通信号协调控制方法

通过建立交通信号控制智能体BDI模型,提出了一种基于多智能体的分布式交通信号协调控制方法.通过相邻路口信号控制智能体的信息交互和协调,在确保路口绿灯时间利用率较高的前提下,尽量使相邻路口驶来的车队不停车地通过路口.编制交通控制微观仿真软件,在一个由8个路口组成的交通网络中对多种信号控制方式进行仿真实验,实验结果表明这种新控制方法的控制效果明显优于传统的定时控制和感应控制方式.     

基于事件的交通拥堵模拟与消散策略研究

区域交通拥堵是通过排队链环逐级传播的,其结构类似于树结构分岔。如果不能实施及时有效的疏散控制策略,极有可能造成拥堵闭环。运用改进的中观交通仿真模型模拟基于事故的理想格子网络的交通拥堵形成和消散过程。依据交通拥堵传播的空间结构特征,利用禁止转弯(转弯禁限)与车辆途中更换路径的交通管制和诱导措施,首次提出了"树控制"策略缓解交通拥堵。仿真结果表明,合理应用提出的拥堵消散控制策略可以有效缓解交通拥堵的传播。     

城市交通干线递阶模糊控制及其神经网络实现

利用大系统的分解-协调思想、模糊理论和神经网络技术来进行城市交通干线的实时协调控制.把交通干线作为一个大系统,子系统为干线上的各个交叉口,在此基础上,设计了一种城市交通干线的两级模糊协调控制算法并用BP神经网络实现.控制级在线调整各子系统的信号周期和绿信比;而协调级则根据测得的交通信息协调相邻子系统间的车辆数.控制目标是使干线交通畅通并使平均车辆延误时间尽可能小.最后进行了仿真研究,结果表明,该方法比车辆全感应式控制能有效地减小平均车辆延误.     

一种基于通行需求度的单交叉口模糊控制算法

针对城市交通拥挤问题，提出一种根据通行需求度确定通行相位和通行时间的、可变相序的单交叉口模糊控制算法。仿真结果表明，在不同交叉口结构形式、不同相位构成和不同车流量组合的各种情况下，该方法均表现出良好的控制效果，是解决城市交通拥挤问题的有效途径。     

信号交叉口人机混驾交通流速度控制策略建模

为分析人机混驾交通流下网联自动驾驶车辆（connected and autonomous vehicles，CAV）速度控制策略对交通流运行特征的影响，构建了考虑驾驶员对行车信息获取不确定性的人工驾驶车辆交叉口通行决策模型。提出考虑前车速度影响的自动驾驶速度控制策略，构建信号交叉口连续型元胞自动机更新规则，通过引入不同CAV渗透率、道路饱和度、控制区长度参数，研究CAV速度控制策略对信号交叉口交通流运行特征的影响。结果表明：CAV能显著提高交叉口通行能力，且车流通过交叉口区域的延误显著降低；同时速度控制策略的实施效果还受控制区长度的影响，呈现出随着控制区长度的增加，车均延误逐渐降低并趋于稳定。     

突发事故下交通拥堵控制策略设计

突发事故在城市交通网络中经常发生, 对交通系统的正常运行带来极大影响, 因此研究突发事故下交通拥堵的控制策略具有十分重要的意义. 研究突发事故下临时性的车辆禁行设计与可变信息板选址组合优化问题. 建立了临时性车辆禁行设计与可变信息板选址组合优化的双层规划模型, 上层目标从交通管理者的角度最小化出行者的系统总阻抗, 下层模型通过基于元胞传输的仿真描述在临时性车辆禁行与可变信息诱导下出行者的动态路径选择行为, 并提出了基于遗传算法的求解方法. 通过算例, 说明本文提出的临时性车辆禁行与可变信息诱导组合控制措施能够有效地降低突发事故所导致的交通拥堵, 提高交通网络的系统性能.     

组织效力与权力分配—— 一种数理解释

以组织效力为原则，通过数理分析提出了组织权力的最佳配置结构，以及伴随组织规模扩充最佳权力配置的转移规律。     

基于高速公路收费系统的交通信息采集与处理基本问题研究

高速公路封闭式的收费系统实质上也是先进的交通信息采集系统，从中不仅可以得到流量、车型等一般性信息，而且能够得到行程时间、行程车速、OD、拥挤度、事件、运营特征及需求管理等常规方法不易获取的重要信息。同时，由于这种收费系统的信息采集采用逐车测量与统计的方式、具有无遗漏和直接性的特点，因而信息拥有更高的准确性和可靠性。以上海市高速公路网为背景，通过对典型通道的分析，系统探讨高速公路收费系统中交通信息采集与处理的几个基本问题：①基础数据采集；②交通信息种类；③行程时间信息处理；④动态OD信息处理。由于收费系统数据目前还远未得到充分有效地利用，因此本研究工作对我国高速公路交通信息化与智能化建设、信息综合利用及科学研究具有先导性的作用。     

考虑公交车辆影响的城市交通流元胞自动机模型

城市道路上的车流主要是公交车和小汽车混合流,而一般交通流理论都是以小汽车流为对象进行研究和建模。在对现有经典交通流元胞自动机模型进行总体分析的基础上,提出了一种考虑公交车辆影响的多速混合车辆双车道元胞自动机模型,重新标定了元胞长度、运行车速、随机慢化机制,引入了公交车辆,设定了公交车停靠站、改进了车辆变换车道规则,小汽车与公交车不仅最大速度不同,而且车辆运行中占用元胞点数也不同。通过计算机对新模型进行模拟,再现了传统交通流三参数之间的关系,发现纯小车流与考虑公交车流相比阻塞项更为明显和规律,只要在车流中存在公交车,整个车流的流量和速度就会受到较大的影响。为进一步更好地描述城市混合交通流奠定了基础。