基于经验加权吸引模型的车辆路径选择博弈研究

交通诱导成为解决城市交通拥堵问题的关键,驾驶员在接受诱导信息时如何选择值得研究。基于经历加权吸引学习理论,综合考虑自身历史经验及对其他驾驶员策略选择形成的信念,将驾驶员视为有限理性的参与者,建立交通诱导模型。通过博弈论研究驾驶员路径选择过程;并通过仿真分析路网流量、初始接受比例变化对驾驶员路径选择产生的影响,为诱导信息的发布提供指导,缓解城市交通压力。     

单个交叉口两级模糊控制及仿真研究

伴随着我国国民经济的高速发展和城市化进程的加快,城市交通拥堵问题日趋严重,交叉口作为城市交通网络的重要组成部分,解决城市道路交叉口问题是解决城市交通的关键,对其研究有着极其重要的意义。在对现有国内外学者对交叉口信号模糊控制研究的基础之上,对单个交叉口的模糊控制进行系统的分析阐述,提出了一种新型的交叉口两级模糊控制方法。对于模糊控制中复杂的逻辑推理和计算问题采用MATLAB进行编程计算。最后,运用MATLAB进行模糊控制器动态仿真,结果表明模糊控制效果更好。     

一种增量式多目标优化的智能交通路径诱导方法

路径诱导是一种主动引导车辆合理分流来解决城市交通拥堵的方法.本文提出了一种基于增量搜索的多目标优化路径诱导方法.该方法首先利用图论法将复杂路网抽象为点线的赋权图,引入多目标优化变量,建立路网模型;然后在启发式搜索基础上引入增量搜索,结合全局规划和局部动态重规划,实现车辆的实时路径诱导.仿真结果表明该方法能有效地解决复杂路网中车辆的实时路径诱导问题.     

交叉口及路段拥挤界定研究

当前,我国城市交通供需矛盾日益突出,城市道路及交叉节点的拥堵界定及拥堵评价具有重要意义。通过对交叉口及路段拥堵概念的提出,分析了国内外相关研究的成果,提出适合我国城市交通运行特征的交叉口及路段拥堵界定方法。对交叉口及路段服务水平的评价方法进行了归纳总结,通过实例研究了典型交叉口的延误仿真评价,并对交叉口与路段拥堵的相互作用机理进行了初步分析。研究成果对我国城市交通运行的评价和改善具有理论意义和实践意义。     

CBD区域的停车多级分层诱导模式研究

本文结合国内外各大城市停车诱导系统实践经验,通过分析各城市停车诱导系统的优缺点,结合长春市CBD的停车现状,探讨并研究了相应的停车诱导方案,将城市CBD停车诱导系统分为外围诱导和内部诱导相结合并采用多级分层的诱导模式。以长春市为例,对CBD区域的停车诱导系统进行规划和建模分析,实验结果表明该区域的停车泊位利用率由原来的45.2%提高到87.8%,有效地缓解了CBD内部停车困难的问题,对解决城市道路路内停车问题和缓解城市交通拥堵问题有很大的帮助,具有实用性和可行性。     

基于粒子群优化的求解城市动态拥堵收费费率策略的模拟算法

实施动态拥堵收费是解决日益严重城市交通堵塞问题有效途径,近年来关于拥堵收费的研究成为领域内热点,但大多采用静态建模.应用动态交通流分配的相关理论和粒子群优化算法方法,建立起一个分析、评价城市路网系统动态拥堵收费策略的系统仿真算法.该算法具备结构简单、易于使用等特点.     

考虑拥堵因素的自动化码头多AGV无冲突动态路径规划模型

针对自动化集装箱码头水平运输系统的调度优化,提出一种自动引导车(AGV)动态路径规划策略,即在多AGV系统路径生成的同时进行动态路径优化.从AGV运输作业时间角度,建立考虑拥堵的多AGV路径优化模型,优化AGV路径方案.为求解模型,设计了基于动态路径规划策略的多种群蚁群算法,并对模型与算法的有效性进行验证.结果表明:基于动态路径规划策略可以对路径规划过程进行动态控制与优化;同时,考虑拥堵因素可以有效地解决水平运输路网中的拥堵问题,提高运输作业效率.     

基于时空检测的城市交通网络瓶颈识别方法研究

为了解决拥堵状态下交通网络瓶颈识别问题,文章基于时空检测数据对道路节点和路段拥堵状态进行了分析,并以此为基础建立了城市交通网络瓶颈识别与分类模型。拥堵发生期间,以任意2辆浮动车连续通过拥堵路径各个交叉口时间间隔作为统计时间,以拥堵路径各个交叉口对应流向流出率作为统计对象,连续统计多辆浮动车通过时的交通量序列,建立了拥堵路径交叉口关联度模型并以此划分交通网络瓶颈。以划分的交通拥堵瓶颈区域作为密闭区域,通过分析拥堵路径平峰期间与拥堵期间的流入流出率,使用切比雪夫不等式在置信度95%范围内建立了拥堵瓶颈的3类模型:输入型瓶颈、输出型瓶颈和通过型瓶颈。以实际区域道路网络为研究对象,使用上述模型对拥堵区域进行了分析,结果表明该模型可有效识别并分类交通网络瓶颈。     

基于遗传算法的动态路径诱导

动态路径诱导（DRGS）是智能运输系统研究的一个重要方面，旨在通过向驾驶员提供基于实时交通信息的最佳行驶路径在来达到诱导出行行为，减少车辆在道路上的逗留时间，进而实现改善城市交通和避免交通拥挤、阻塞的目的。路径牵引算法是DGRS中的重要研究内容，它能计算出给定起讫对之间的的最优或准最优路径，路径牵引算法要考虑一全局准最优和实时性问题，而遗传算法具有全局寻优和潜在的并行性特点，将遗传算法应用于动态路径诱导系统中求解最佳路径，设计了特定的有序选择、交叉和遗传算子，并通过实例验证了算法的有效性。     

城市交通流诱导体系建设问题研究

为了解决目前城市交通拥堵的问题，本文在交通拥堵严重的大背景下，提出通过“微循环”交通组织方法的思想，在城市拥堵地区设立三级诱导体系。引导驾驶员更容易的选择合理的走行路径，从而达到平衡路网压力的要求。