基于相位优先度规则的单点公交优先控制策略

为了丰富决定信号切换的关键交通事件,并进行合理平衡和协调,达到多目标优化,提出了相位优先度的概念,根据关键交通事件的触发计算相位优先度,在此基础上设计了一种在双环相位结构下基于相位优先度规则的单点公交优先信号控制策略,该规则包括起始相位选择规则、屏障内相位切换规则和屏障间相位切换规则.仿真测试和分析结果表明,相对定时控制、基本感应控制,该控制策略可以有效地减少公交车辆延误,社会车辆也同时受益,达到多目标主体的利益平衡;与基于相位优先度规则的自适应控制相比,该控制策略保证了公交优先的有效性.     

综合考虑公交相位优先和非公交相位补偿的单点信号优化方法

为降低公交车辆在交叉口的延误,同时兼顾社会车辆的通行效率,提出了一种综合考虑公交相位优先和非公交相位补偿的单点信号优化方法。首先,公交优先算法以交叉口的人均延误模型为目标函数,以遗传算法为求解工具,研究了绿灯延长策略ΔGt和红灯早断策略ΔRt的选取。然后,在实施公交信号优先的后续周期对非公交相位进行补偿,从而降低公交相位优先对社会车辆的影响。最后,以北京市朝阳路与高碑店北路交叉口为例进行验证。结果表明:优化后的交叉口人均延误明显降低,且非公交相位补偿策略使社会车辆的通行效率没有受到太大的损害。     

干线协调交叉口多相公交信号优先控制策略

针对干线协调交叉口多个相位有公交车到达的情况,为降低公交车延误,建立了以不破坏协调绿波带为前提的多相位公交优先控制策略.在该策略中,提出了“就近原则”以解决多个相位的公交优先申请冲突,对公交优先级别进行排序,并建立了多相位公交优先控制流程;考虑最高优先级别公交车的不同相位属性,采用绿灯延长和绿灯提前起亮两种优先方式,分...     

干线信号协调控制下的公交优先研究

为了在干线协调控制下实现公交信号优先,提出了干线协调控制下的公交优先双层优化方法.上层为干线协调层,以检测到的社会车辆信息为依据,采用最大绿波带法,优化干线交叉口的公共周期、绿信比和相位差;下层为公交信号优先,以干线协调控制层的绿波带上下限为控制约束条件,在不破坏约束的条件下采用绿灯延长、红灯早断的公交优先控制策略,将公交优先融合到干线协调控制中.根据优化算法,建立公交优先控制流程,利用微观仿真软件Transmodeler进行了模拟验证.仿真结果表明:协调控制下的公交优先控制算法虽然会导致干线总体车均延误增加,但是能有效减少公交车辆延误和干线人均延误.     

公交优先的交通信号多层模糊控制模型

针对城市交通信号控制及公交优先问题,首先提出了一种基于交通需求强度的单路口多层模糊控制模型。第一层用来判断路口的交通需求强度,第二层主要完成相位优化功能,第三层用来确定各个相位的有效绿灯时间。进而考虑公交优先将模型扩展为公交优先的交通信号多层模糊控制模型,给出了模型结构与控制方法。仿真结果表明,与定时公交优先控制模型相比,该文提出的公交优先的多层模糊控制模型在交通量较大情况下能有效减少公交车辆延误,可应用于未来的信号控制系统中。     

基于干线协调的公交信号优先方法研究

以多个交叉口组成的干线路段为研究对象,提出一种基于干线协调的公交信号优先控制方法以实现交叉口所有车辆整体效益的最优。该系统由公交请求生成系统、通信系统、交通信号控制系统组成,通过双层优化的方法,即干线协调处于双层优化方法的上层,公交优先处于双层优化方法的下层,并以干线协调作为公交优先的前提条件,通过红灯早断和绿灯延长策略实现公交信号优先。具体案例分析表明,在不违背干线协调这一前提条件下给予到达交叉口的公交车以优先通行权,可以减少公交车辆在线路各个交叉口的等待时间,同时公交相位社会车辆的延误也得到降低。     

干线信号协调背景下的网联公交实时优先控制方法

为解决公交优先可能破坏干线协调并影响社会车辆行驶效益问题,建立了网联环境下配合干线信号协调的实时公交优先控制方法.该方法包括三个步骤,提出了路段速度引导算法服务于还未到达交叉口范围的网联公交,使其尽量在绿灯期间到达停车线;进一步在其到达交叉口范围时进行公交优先申请的生成,同时计算出协同的速度引导和驻站控制策略;最后在满...     

网联环境下基于可选相位优化框架的公交信号优先

提出了面向公交信号优先（TSP）的可选相位优化框架，并开发了实时公交信号优先算法。对双环相位结构进行改进，通过加入数个可选公交相位组成多种相位配置场景，可融合相位的重现、调换和插入等多种调整功能，实现绿灯时间、周期和相序同时优化。建立混合整数线性规划模型，设计基础配时偏差线性化表征社会车效益，降低计算复杂度。案例研究显示，提出的算法与主动优先相比，公交的延误和停车次数分别降低33.1%和15.1%，社会车方面分别降低17.7%和12.6%。     

干线公交优先信号协调控制方法

为了解决在干线协调控制中,采用绿灯延长、红灯早断等方法实施公交优先可能破坏干线协调的交通流问题,提出了干线公交信号优先的2层优化方法,上层为干线协调控制,下层为公交优先控制.在干线协调层面,以检测器检测到的社会车辆流量数据优化公共周期、绿信比和相位差;在公交优先层面,以协调相位绿波带上下限作为配时参数调整的约束条件,在...     

公交优先交叉口信号控制参数的多目标优化方法

公交优先交叉口的信号控制方案应平衡车辆出行者时间效益、行人出行效率和环境效益,因此,需要基于多目标优化方法优化设计信号配时参数.首先,以车辆出行者人均延误、行人过街平均延误和停车率最小为目标构建信号周期多目标优化模型;然后,基于相位乘客流量比和相位饱和度优化设计绿信比;最后,构建了多目标优化模型的粒子群算法来寻找Pareto解.应用结果表明,相比常规方法,能根据决策者喜好选择Pareto解;可尽量降低车辆出行者的人均延误,在一定程度上体现了公交优先.     

Optimization of Adaptive Transit Signal Priority Using Parallel Genetic Algorithm

Optimization of adaptive traffic signal timing is one of the most complex problems in traffic control systems. This paper presents an adaptive transit signal priority (TSP) strategy that applies the parallel genetic algorithm (PGA) to optimize adaptive traffic signal control in the presence of TSP. The method can optimize the phase plan, cycle length, and green splits at isolated intersections with consideration for the performance of both the transit and the general vehicles. A VISSIM (VISual SIMulation) simulation testbed was developed to evaluate the performance of the proposed PGA-based adaptive traffic signal control with TSP. The simulation results show that the PGA-based optimizer for adaptive TSP outperformed the fully actuated NEMA control in all test cases. The results also show that the PGA-based optimizer can produce TSP timing plans that benefit the transit vehicles while minimizing the impact of TSP on the general vehicles.     

多UAV协同搜索的博弈论模型及快速求解方法

在分布式模型预测控制（DMPC）方法框架下,提出了一种局部Nash最优的分布式搜索优化决策方法.设计了基于人工势场的协同机制,给出了势场的形成条件,在此基础上建立了多机协同的图论模型.引入局部Nash最优的定义,通过在连通分量的局部范围进行Nash最优迭代,降低了问题的求解维度.建立了以节点出度刻画UAV决策优先度的模型,根据决策偏序关系,提出了对称、主从、主从 对称3种决策形式,并给出了相应的Nash、Stackelberg和Nash Stackelberg的博弈模型,理论推导了该方法的计算复杂度.采用MPC和粒子群（PSO）优化相结合实现单架UAV的最优决策.仿真结果表明,所提出的方法能有效降低问题的求解规模和通信负担.     

城市交通干道上被动式公交信号优先控制

基于传统绿波带控制,提出了被动式公交绿波带协调控制,以降低多数公交乘客在干道上的延误.首先,改进了传统绿波带的设计方法,考虑了初始排队和公交站台对绿波带的影响;其次,基于公交车辆停靠站影响,提出了公交绿波带设计.最后,统筹公交车和社会车辆的综合效益,建立了传统绿波带和公交绿波带的综合控制策略,以降低整个干道上的总人均延误.以济南市经十路为例,利用VISSIM微观仿真进行模型验证,结果证明:相比于传统绿波带,改进的绿波带能够降低社会车辆延误,而新建立的公交绿波带和综合绿波带均能显著降低公交车辆在干道上的延误和停车次数,并减少整个网络中社会车辆和公交车辆的总人均延误.     

考虑公交发车频率的信号优先控制方法

首先建立了发车频率、信号周期与不同落点数目的关系模型，并分析了不同落点数目对信号优先控制效果的影响．研究发现当落点数目为1或2即发车频率与信号周期或1／2信号周期成整数倍关系时，信号优先较易实现，且优先策略对社会车辆的影响较小．针对落点为1的情形，以公交车均延误最小为目标研究了落点最优位置模型和多申请下的优先控制模型．对落点为2的情形，提出了调整绿信比和设置重复绿灯相位的控制方法．应用Vissim进行的仿真分析表明，所提出的控制方法在降低公交车均延误和车头时距波动性方面具有显著效果，并能够较好地处理多申请下的信号优先．     

考虑停靠时间波动的快速公交车速与路口信号协同优化

为了减少因公交停靠时间波动对车路协同控制造成错失绿灯或红灯时段到达的不利影响,提出了一种基于决策树模型的考虑快速公交系统(bus rapid transit,BRT)停靠时间波动的优先控制方法。该方法主要通过路段车速引导、驻站控制和信号配时调整使BRT进行进站前路段和完成上下客之后路段的两阶段决策引导。由实例可以得到:本文的控制方法相比现实中的不停车通过率提高40%、通过交叉口的平均延误降低20 s;对比不考虑停靠时间波动的不停车通过率提高20%、通过交叉口的平均延误也降低9 s。可见本文的控制方法能提高车路协同控制的可靠性。     

考虑远端停靠站的交叉口公交优先控制方法

建立了考虑交叉口端停靠站排队的公交到站时间计算模型.在此基础上,提出以交叉口和停靠站构成的系统为对象的信号优先控制总体逻辑和优化模型.模型以公交车辆在出口道停靠站时刻表偏差最小和社会车流延误最小为优化目标,能够响应公交车辆"早到"和"晚点"两种情形,同时考虑了相位长度约束、优先策略适用条件约束、公交停靠站排队长度约束和相位饱和度约束.算例针对不同停靠车辆数下信号优先进行了分析,结果表明,不考虑远端停靠站排队和公交运行状态无条件提供优先,可能导致更大的公交运行时刻表偏移值;缺乏对远端停靠站排队的考虑,可能导致交叉口的信号优先策略失效.而本模型能够较好地解决上述问题,取得信号优先的满意解.     

基于马尔可夫模型的交叉口两难区自适应控制

提出一种基于马尔可夫模型的信控交叉口两难区自适应控制方法.根据实时监测的两难区内车辆数据,采用马尔可夫模型主动预测陷入两难区内车辆数的概率分布,提出采用基于n近邻的状态转移矩阵的更新框架,并综合考虑相位时长,建立相位延长和切换时两难区内当量车辆数的计算模型,进而以相位切换的风险概率为准则,采用即时决策的交通控制自适应调整相位时长.以广州市某交叉口进行VISSIM仿真实验,在不同强度的交通条件下,验证提出方法的效用并进行参数敏感性分析.仿真结果表明经过模型参数校准后,提出的控制方法在有效减少陷入两难区内的车辆数的同时,可减小交叉口的平均延误.