过饱和信号交叉口的多目标控制模型

过饱和条件下信号交叉口优化控制往往是采用可以接受的最大信号周期,忽略了其他性能指标,并非真正意义上的最优.以典型的十字交叉口、四相位信号控制为例,根据车辆初始排队长度、车辆实时到达率和离开率,通过对各进口道的延误、通行能力及排队长度分析,建立了过饱和条件下以平均车辆延误最小、通行能力最大、平均车辆排队长度最小为目标函数的多目标信号优化控制模型.该模型以实时交通流的到达情况为依据进行实时优化,不仅考虑了交叉口的交通效率,还考虑了其效益指标,为研究过饱和条件下交叉口的多目标分析提供了有用信息.     

过饱和信号交叉口的多目标控制模型

过饱和条件下信号交叉口优化控制往往是采用可以接受的最大信号周期,忽略了其他性能指标,并非真正意义上的最优。本文以典型的十字交叉口、四相位信号控制为例,根据车辆初始排队长度、车辆实时到达率和离开率,通过对各进口道的延误、通行能力及排队长度分析,建立了过饱和条件下以平均车辆延误最小、通行能力最大、平均车辆排队长度最小为目标函数的多目标信号优化控制模型。该模型以实时交通流的到达情况为依据进行实时优化,不仅考虑了交叉口的交通效率,还考虑了其效益指标,为研究过饱和条件下交叉口的多目标分析提供了有用信息。     

交叉口动态车道功能与信号控制协同问题研究

基于信号控制交叉口时空关系分析,综合运用交通流理论和信号控制技术,建立了动态车道功能与信号相位组合模型,用Visual Basic语言编制程序对该模型求解.为验证模型的有效性,应用该模型对实际案例进行了优化,并通过交通仿真软件VISSIM分别对优化前后的方案进行了仿真对比分析.仿真结果表明:交叉口动态车道功能与信号控制存在协同作用,与仅改善车道功能或信号控制相比,实现两者的协同能有效提高交叉口时空资源的利用率,使关键状态参量如延误与排队长度显著降低.     

基于车均延误的预信号交叉口信号配时优化

为了缓解交叉口的过饱和问题,提出一种面向机动车流的交叉口预信号控制方法.即在给定的交叉口渠化以及相位相序方案下,建立主信号和预信号处机动车的延误计算模型;以交叉口车辆平均延误最小为目标,以信号配时参数和待行区长度为自变量,构建预信号交叉口的配时方案优化模型;并采用可行方向法对这两个模型进行求解.最后以典型的十字交叉口为例对所提出的方法进行验证.结果表明:当交叉口处于饱和或过饱和状态时,与传统信号控制方法相比,预信号控制方法降低车辆延误可以达到60%.     

基于改进微粒群算法的单点信控交叉口配时优化

交叉口的信号控制,对减轻城市道路的交通拥挤,提高城市道路通行能力有极其重要的作用。以典型的四相位单点控制交叉口为例,选取每个相位进道口上的总延误时间、车辆的停车次数和道路的通行能力作为优化目标。由于求解约束优化问题的微粒群算法有利于函数型优化问题,所以利用该算法对模型进行求解,得到新的信号配时方案。仿真结果表明,与传统的Webster算法进行比较,由求解约束优化问题的微粒群算法所得到的信号配时方案是更优,更适合于单交叉口进行信号优化控制,为进一步分析研究城市交通线控、面控提供更好的方法。     

考虑绿波控制的双相位移位左转交叉口效用分析

针对移位左转交叉口的交通冲突问题,提出了一种移位左转交叉口渠化模型.综合分析路段交叉口预信号与主交叉口信号之间的复杂关系,基于绿波控制理论,以车均延误最小为目标函数,构建了基于绿波控制的移位左转交叉口信号控制优化模型,利用Lingo软件进行求解.基于VISSIM仿真,分别从交叉口饱和度、左转交通量、直行交通量3个方面对该方案的适用性进行分析,同时利用武汉市中山路与民主路交叉口的数据验证该方案的效果.研究结果表明:当交叉口饱和度大于0.8时,该方案的改善效果显著;优化后的移位左转交叉口总车均延误和左转车均延误较优化前下降了7.6％和48.2％,验证了优化方案的有效性;当左转交通量占交叉口总交通量比重较大时,采用优化后的信号控制方案,交叉口总车均延误的降低效果更加显著.     

基于改进遗传算法的平面交叉口信号优化控制法

本文对城市交通中单交叉口信号动态优化控制技术进行了深入研究,在此基础上设计了一种应用于单交叉口的智能信号控制优化算法,并在遗传算法的选择算子中对竞争法进行了改进,加入了希尔排序策略,将基本遗传算法改进成了一种新的基于二进制编码的遗传算法. 且计算机模拟复杂度较高的四相位交通控制仿真对比实验取得了良好的效果. 实验结果证明,遗传算法可以较好地应用到交通控制领域,且改进式遗传算法在中、重度交通需求的情况下依然能在很短的计算时间内使控制周期内路口的总延误和排队车辆数明显减少.     

基于损失时间的单点交叉口信号相序优化模型

以定时控制交叉口混合交通流为对象,重点研究如何通过相序优化降低交叉口损失时间的问题.首先提出了基于信号灯组(包括机动车灯组VG、非机动车和行人灯组PG)的绿灯间隔矩阵、相位相序、相位最大间隔矩阵、相位间隔和矩阵,以及矩阵之间元素相互关系的数学表达.然后,建立了以VG损失时间之和、VG最大间隔时间之和、VG和PG所有损失时间之和,以及VG和PG最大损失时间之和等四类相位损失时间最少为目标的相序优化模型.通过一个四相位信号控制十字交叉口的实际数据验证:相序组合不同,交叉口的损失时间不同;是否考虑行人、自行车交通,对于最佳相序的影响较大.该模型可以求得面向混合交通流多种目标下的最佳相序解.还进一步地分析了四类优化目标下信号损失时间的设置模式,以及通过基于信号灯组设置信号间隔时间以降低交叉口损失时间的方法.     

考虑交通管理策略的交叉口信号控制多目标优化

面向复杂多变的交通系统控制需求,提出一种考虑交通管理策略的交叉口信号控制多目标优化模型及算法,其步骤为:首先,构建城市道路交叉口多目标优化模型;然后,引入交通管理者的交通控制策略,基于模糊分析法确定各优化指标权重;最后,考虑Q学习算法简单方便且具有快速收敛性,基于Q学习算法对多目标优化模型进行求解,从而实时产生考虑交通管理者策略的交叉口信号控制方案。仿真结果表明,所提出的方法不仅能够充分反映交通管理者的控制策略,而且能够有效提高交叉口通行效率,相比传统方法具有缩短排队长度、降低延误时间和减少停车次数的优势,并且这种优势随着交通流量的增大而更加明显。     

信号控制下路段交通承载能力计算及交叉口配时优化模型

为了能够对信号控制下的路段交通承载能力进行准确分析计算,综合考虑路段空间属性、路段排队长度、驶入驶出流量以及交通控制方案等因素,给出了道路及路段与信号交叉口的交通承载能力定义,推导了最长承载时间与最大承载车辆总数的计算方法,建立了信号交叉口的交通承载能力优化模型,并搭建了基于VISSIM与PYTHON的实时交互仿真实验平台.针对算例中信号交叉口流量不变与流量动态变化2种情形进行了计算仿真.结果表明,与现有的等饱和度配时方法相比,该优化模型2种情形的最长承载时间分别增加了约23.0％和55.1％,且仿真结果与计算值的最大偏差在12.4％以内,验证了优化模型的有效性,实现了通过延长最长承载时间降低过饱和交叉口上游发生排队溢流的风险.     

基于熵值法的左转可逆交叉口配时优化方法

为提升左转可逆车道交叉口通行效率,提出一种基于熵值法的左转可逆车道交叉口配时优化模型。从交叉口道路条件和相位条件两方面对左转可逆车道设置进行分析,以交叉口通行能力和车均延误为优化目标,调整交叉口信号配时方案,运用熵值法构建设置可逆车道交叉口配时优化模型选取最优解。以青岛市典型交叉口为例,用该优化模型对交叉口设置左转可逆车道后的配时方案进行优化设计,并与现状配时方案和未优化配时方案进行对比。结果表明,早、晚高峰交叉口通行能力分别提高了3.2%和19.4%,车均延误分别降低17.6%和14.7%,优化方案有效提高了交叉口通行效率。     

过饱和交叉口信号配时方法的优化及实证研究

在城市道路交叉口交通管理的信号控制常用信号配时方法,对于饱和度较低的交叉口有较好的交通调控作用;但实际交通管理的高峰时段常常会出现过饱和交叉口,信号配时方法就显示出不适应性。针对饱和交叉口的交通特性进行分析,采用了一种考虑进口道排队长度的信号配时模型,通过与传统配时模型的比较并进行了实例验证,得出这种模型更适合对过饱和交叉口的交通控制。     

交叉口信号控制方案评价指标动态估计模型

对评价指标在周期内的实时变化进行动态估计是交叉口交通信号动态控制的关键。应用计算机仿真模拟方法以仿真步长为间隔建立了停车延误、停车次数、排队车辆数等常用控制目标与信号灯状态及持续时间之间的动态迭代估计模型,机动车流在路段上的运行特征用CTM描述,在交叉口上的演化规律用微观交通状态描述。以单个进口道的直行车流为研究对象,对经典延误模型进行对比分析,发现随着饱和度增大,各个模型的估计偏差有逐渐增大的趋势,基于仿真步长的迭代估计累积结果基本上处于经典延误模型计算结果的变化范围内。对于单个交叉口而言,迭代算法的时间复杂度为O(n)。     

考虑排放因素的城市交通信号配时建模

针对传统交通信号控制方法忽视环境效益的不足,研究考虑排放因素的城市交叉口信号控制方法. 根据城市道路机动车行驶过程,考虑不同行驶工况下污染物排放特点,分别建立了城市道路污染物和标准污染物排放模型;分析了交通信号评价指标的相关性,选取面向排放因素的性能指标,并采用相对评价指标体系,建立考虑排放的交通信号的配时模型;利用基于黄金分割的改进粒子群算法对配时模型进行求解;在不同交通状态下,采用3种算法对实例进行大量的数值计算和仿真验证. 结果表明所设计的算法求解精度高,且提出的模型在降低排放、提高路口通量方面具有良好的控制效果.     

免疫遗传算法在交叉口信号配时优化中的应用

将免疫遗传学思想运用到交通信号控制中，提出一种新的相位配时优化算法．为了快速求解最优配时方案，该免疫遗传算法模拟了抗体应答抗原的机理，运用细胞记忆机制保存优良抗体，引入信息熵计算抗原间的亲和力，并在此基础上通过抗原聚类方法加快算法收敛．针对该算法设计了相应的仿真实验，对一个四相位单交叉路口的交通流进行了建模和分析．实验结果充分验证了该算法处理交通配时优化问题的可行性和有效性．     

道路交叉口信号控制方法的智能化探索

借鉴定时交通信号控制方法,在对交叉口的实际交通状况进行调查、分析的基础上,建立单个道路信号交叉口的交通控制方法,同时,考虑道路交通流变化的不确定性,通过实时配时方案调整适应交通流的变化.研究结果表明,智能型交通控制方法更能适应交叉口复杂多变的交通状况,对减少车辆延误具有明显效果.     

T型交叉口信号设置临界流量的确定方法

为完善道路交通信号灯设置与安装规范,以不同车流的优先通行规则为基础,提出了T型交叉口各股车流之间的冲突矩阵,并基于可接受间隙理论和排队论建立了车流通行能力及无信号交叉口车均延误模型.在此基础上,以交通流的运行效率最优为控制目标,以车均延误为判别指标,描述了信号设置前后交叉口车均延误差值与车流流量的变化关系;取延误较小者...