基于遗传算法的单点交叉口信号配时优化

以相位的周期时长、绿灯时间作为约束条件,平均停车次数、平均延误最小作为优化目标函数,建立了信号配时优化非线性模型.以上海某一交叉口作为研究对象,将其交叉口的交通数据应用于该模型中,以Matlab为模拟环境,应用实数编码遗传算法对其求解.运行结果显示:交叉口的信号周期由145s变为118s,缩短了19%;车辆的平均延误由45s/veh变为36s/veh,下降了20%;车辆的平均停车次数由0.828 2变为0.736 1,下降了11%.研究结论表明,该方法得出的信号配时方案可以有效地减少停车延误和停车次数,优于现有控制方案及传统的Webster算法得出的方案,从而证明了此模型的实用性.     

基于粒子群算法的多效益交叉口信号配时模型

城市交通的延误主要发生于交叉口,提高交叉口信号的运行效率对缓解交通拥堵具有重要作用。本文建立了基于车辆平均延误、停车次数和通行能力的多效益信号配时优化模型,并使用了粒子群算法进行编程求解。实际案例分析结果表明,模型求解出的优化配时方案降低了交叉口车均延误和停车次数,同时提高了交叉口的通行能力,综合改善了交叉口的多个指标,对提高交叉口的运行效率具有显著作用。     

考虑信号灯状态的经济车速规划

为解决车辆在信号灯控制区域频繁启停造成的通行延误和通行效率低问题,提出了考虑信号灯状态的经济车速规划方法。首先,借助车路协同技术通过车-车、车-路交互获得车辆当前的位置和运动状态数据,以及信号灯相位信息,对近信号控制区车辆通行特征及路口可通过性进行判定,建立车辆通行引导控制模型;其次,对各驾驶行为下车辆时空轨迹进行分析,分别以路口停车次数及车辆延误最小为目标,建立统一优化目标函数,利用多目标粒子群算法求得最优经济车速,以向驾驶员提供车速建议;最后,为验证车速引导模型的有效性,利用PreScan、Vissim和MATLAB/Simulink联合仿真。结果表明,该方法可有效避免红灯停车,车辆行程时间可减少18.7%,停车次数在高车流密度下减少44%以上,车辆延误减少45%。     

粒子群优化算法在交通信号配时中的应用

以交叉口车辆平均延误和停车次数最小为目标,建立信号控制交叉口配时模型,运用粒子群优化算法求解该模型,得到各相位最优配时参数绿信比和周期时长。以某一交叉口为实例,将此方法配时结果与经典配时方法的结果进行比较,交叉口车辆停车次数略有上升,通行能力略有降低,但是车辆的平均延误时间大大降低。这表明运用粒子群优化算法解决交叉口配时问题是有效和可行的。     

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%。     

城市道路干线信号协调控制与车速引导集成优化

针对当前干线信号协调控制为基于车辆到达驱动的被动响应型控制的特点与不足,提出一种车联网环境下干线信号协调控制与车辆速度主动引导的协同优化方法。优化原理为:考虑车辆-信号控制系统双向通信的环境下,在干线协调控制的基础上引入速度引导来调节车辆到达交叉口时刻,以避免车辆在红灯期间到达交叉口,减少停车次数并提高协调控制系统通行效率。首先,选择双向绿波带宽模型作为协调控制方案的基础;依据下游交叉口当前信号灯色和剩余时长,将车辆引导分为红灯引导和绿灯引导,分别给出最佳车速方程;基于最佳车速给出车辆到达交叉口时刻、交叉口延误和停车次数的估计方法。然后,以车辆引导速度和干线绿波相位差为控制变量,以绿波带宽最大、车辆延误与停车次数最小为目标,建立集成车速引导和干线绿波的优化模型;应用粒子群算法的多目标搜索算法对优化模型求解。选择长沙市湘江中路4个连续交叉口开展案例研究,分别应用普通干线绿波Maxband模型和提出的集成模型设计信号控制方案,并以VISSIM仿真平台进行效率评价。结果表明:集成模型能同时调节相位差和车辆速度,增大绿波带宽,减少停车次数;仿真周期内与Maxband模型相比,集成模型的上行和下行方向平均延误分别降低了24.8%和31.1%,平均停车次数分别减少了37.6%和41.7%,基于车速引导的集成模型能显著提高干线协调控制的效率。     

城市交通信号配时优化模型分析——以太原市太原科技大学(北校区)校门口交通信号灯为例

运用过渡函数延误时间模型和过渡函数停车率模型,以太原科技大学(北校区)校门口的H型路口为例,分别采用基于饱和车头时距测量方法和基于饱和车流量测量方法来确定该交叉路口的最佳周期和绿灯时间。分析了工作日和非工作日各相位的延误时间、停车率以及最佳周期和绿灯时间,结果表明:在工作日期间使用饱和车头时距的配时方法相对比较优化,在非工作日期间采用以饱和车流量为测度的配时方法比较优化。就左转和直行而言,左转的延误时间和停车次数相对比较高,可以适当延长左转相位的绿灯时间,优化H路口的交通秩序。     

一种改进的交叉口信号配时优化方法

研究了近几年来城市交叉口信号配时优化设计中存在的局限性,提出了一种改进的优化方法并予以实例说明,计算结果表明此方法降低了交叉口平均延误时间和停车次数,提高了通行能力.     

信号配时与交通设计协同优化

提出一种信号配时与交通几何设计、相位相序设计协同优化的思想。以太原市桃园路口为例进行分析设计,建立了以停车延误、停车次数和通行能力为目标的信号配时优化模型,采用罚函数粒子群优化算法(PSO)同时优化绿灯时间和信号周期,使二者达到最佳匹配。最后通过Vissim仿真的结果对比来验证此方法的合理性及有效性。     

实时停车可用性预测

针对目前机动车数量的急剧增长,在停车抉择过程中很难获得实时停车信息,提出一种基于智能停车预约（IPR）架构的停车设施信息系统的预测停车可用性方法。该方法利用实时可用性预测 (RAF) 算法评价停车请求,采用聚合方法迭代分配停车请求。并通过实际场景验证, 结果表明该聚合方法的耗时更短;实际可用性与RAF算法预测可用性比较结果也表明采用RAF算法预测停车可用性的平均误差更小。     

车路协同下基于速度引导的双周期干道绿波协调控制方法

针对传统双周期干道绿波协调控制方法的不足,建立了一种新的双周期干道绿波协调控制模型,利用车路协同环境下车-车、车-路实时双向通信的特点,提出了一种基于加减速引导的双周期干道绿波协调控制方法,并结合算例对比分析了加减速引导前后车辆的通行效果。仿真结果表明:加速引导策略能够有效降低车辆的平均行程时间、平均延误时间与平均停车次数;减速引导策略则能够在保证平均行程时间与平均延误时间不增加的前提下,有效降低车辆的平均停车次数.     

铁路公交化旅客列车开行方案优化

列车开行方案直接影响旅客运输的需求和铁路企业的成本支出.在充分考虑影响城市间开行列车的各种主要因素的基础上,建立了确定在两主要城市间开行合理列车对数、列车载客人数、旅客列车在沿线车站停车次数及停车机会的数学模型,使旅客延误的总时间最少,并使铁路企业获得最大的经济和社会效益.利用该方法对广深线列车运行方案进行计算,得出了合理的列车运行方案.     

基于改进Q学习的双周期干线信号协调控制方法

针对双周期干线信号协调控制中干线协调与双周期交叉口通行效率存在一定矛盾的问题,提出了一种基于改进Q学习的双周期干线信号协调控制方法,从状态空间和动作空间两个方面对Q学习算法进行了改进。首先,提出了新的交通状态描述指标——排队消散指数,依据该指标的阈值对交通状态进行等级划分,降低了Q学习状态空间的维数。其次,综合考虑相邻交叉口交通状态之间的关联和影响,针对每种系统状态分别设定可行的关联动作,降低了Q学习的动作空间。最后,以北京市两广路为例验证了改进的Q学习算法。结果表明,改进Q学习算法相比于普通Q学习算法、固定配时方案,干线平均延误分别减少10.47%、9.93%,平均停车次数分别减少22.64%、7.96%,双周期交叉口平均延误分别减少21.58%、24.96%,平均停车次数分别减少8.51%、11.64%,表明该算法对减少双周期干线延误,降低停车次数具有较为显著作用。     

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)。     

城市交叉路口交通优化模型

通过对交叉路口交通情况和影响交通的不利因素分析 ,建立了交叉路口红绿灯配时的数学模型 .应用该模型可使得车辆总延误时间减少、通过交叉路口的车流量增大、停车次数减少 ,对于提高车辆运行的效率、节省能源和城市交通管理具有一定的理论和实用价值     

考虑汇入汇出车流影响干线协调相位差模型构建与应用

为解决城市道路拥堵问题,在干线协调的基础上,充分考虑上游交叉口左右转向车流。分析这些车辆运行至下游交叉口排队情况,给出一种动态相位差模型的计算。在VISSIM仿真基础上结合MATLAB进行二次开发,随着上游交叉口左右转向交通量的不断变化,模型会及时调整周期、绿信比等,也会结合排队情况给出新的相位差,再通过VISSIM中的检测器,检测车辆延误、停车次数等。结合大连市实际数据验证,结果表明：考虑汇入车流对城市道路干线协调相位差影响是具有重要意义,干线车流总延误较原配时方案减少33.3%,停车次数减少65.6%。     

收费站与衔接交叉口半感应控制研究

为了解决高速公路出口匝道及衔接交叉口车辆排队导致交通拥堵倒灌至收费广场甚至高速公路主线的现象,文章结合目前电子不停车收费系统(electronic toll collection, ETC)车流量迅速增长的现状,提出在无法改善交通组织的前提下,基于经典的感应控制方法理论,引入对收费站通行的ETC车辆车速的控制,采用对城区高速公路收费站与衔接信号交叉口进行半感应控制的方法。以该方法借助微观交通仿真软件VISSIM对广州市北二环高速公路石湖收费站进行仿真实验,采用信号控制延误等参数评价服务水平。案例仿真结果表明,该方法可以有效地提高收费站及衔接交叉口的通行效率,使通行区域的平均排队长度减少42.3%,平均延误时间与停车次数下降约20%,服务水平由D级提高到C级。     

基于CA交通流模型的车辆停车次数及停车率的仿真研究

运用CA交通流仿真模型对路段上车辆的停车状况进行仿真研究,仿真了路段上车辆的停车次数及停车率与密度之间的关系。结果表明,用CA模型可以较好地模拟路段上车辆的停车情况,能较好地仿真出路段上车辆的停车次数及停车率与密度之间变化的定量关系。这一结果为根据交通流密度采取相应的交通管理措施提供了理论依据。     

考虑关联交叉口排队长度的干线协调相位差模型

为减少干线车辆延误与停车次数,将干线相邻交通信号连接起来进行协调控制。基于相邻交叉口交通流的到达特性,分析干线协调控制的内在机理。依据车流到达类型,将车队头车绿灯到达情况下的交叉口延误分为车队尾部受阻与车队不受阻两种类型。分析关联交叉口的排队特性,将排队长度引入延误计算过程,建立了四种干线协调控制相位差模型。选取青岛市珠江路干线五个相邻信号交叉口进行模型验证,得出相邻交叉口相位差与延误的相关关系,确定了使车辆延误最小的相位差。结果表明,基于排队特性的相位差模型在干线协调控制中具有一定的可行性与实用性。     

交叉口信号配时的人工蚂蚁优化

针对我国城市道路交叉口的实际情况，在改进信号配时模型的基础上，采用一种新型随机搜索思想——人工蚂蚁优化算法来解决交叉口的信号配时问题．仿真试验表明，所得结果优于经典方法，在相同的信号周期内，降低了交叉口的总延误时间和停车次数，提高了通行能力．