城市单交叉口信号多相位自适应控制模型

针对交通系统的动态性和随机性,提出了信号交叉口的自适应控制模型.充分考虑了转弯比例的时变性以及车道分配的时变性,给出一种交叉口随机动态模型.将强化学习(RL)引入到交通信号系统中,针对交通网络的交通流及信号特征,建立了RL的状态空间、动作空间和回报函数,以最小化交叉口的排队车辆数为目标,实施对交通信号的优化控制.在不同的交通环境设定下,对典型的十字交叉口进行仿真试验,将RL控制方法同传统的定时控制和感应控制进行了对比.结果表明,RL控制器具有很强的学习能力,对于交通环境的突然变化仍可以保持较高的控制效率.     

信号道路网动态路段行程时间有度排队模型

通过分析确定当路段动态驶入流率为小交通流和远超饱和交通流时明显地存在路段行程时间与车辆排队长度有关．因此，提出了一个全新的信号道路网有度排队模型（SQ模型），确定在各种不同驶入流率的形态下动态路段行程时间，其中既包括自由流行程时间，又包括出口处排队延误时间及其相关的计算模型和方法，并用实例分析并检验了模型的计算效率．     

信号控制交叉口交通行为的简单二维元胞传输模型

一维元胞传输模型无法描述多相位信号控制交叉口上不同方向车辆排队的形成与消散过程,本文建立适用于多相位信号控制交叉口的简单二维元胞传输模型.提出交叉口和连线的简单二维元胞表示方案从微观层面描述交叉口进口道上不同方向的车辆排队,基于Daganzo的元胞传输模型建立简单二维元胞传输模型描述交通流在路段和交叉口上的运行与演化规律.在此基础上,在元胞层面建立信号控制方案评价指标的实时估计模型.算例分析表明,二维元胞表示方案优于一维元胞表示方案,简单二维元胞传输模型的估计精度高于一维元胞传输模型,并且简单二维传输模型能够适用于过饱和交通流.本文建立的简单二维元胞传输模型可用于路网信号控制方案的微观评价.     

基于ExSpect的复杂离散事件动态系统建模

随着petri理论与应用研究的不断发展，petri网已经成为离散事件动态系统建模和分析的有力工具。采用petri网对复杂离散事件动态系统进行建模和分析，没有一套科学的建模方法指导和有力的软件支持是不可能实现的。介绍了基于Petri网的可执行的规格说明语言Exspect及其软件，提出了基于Exspect的复杂离散事件动态系统建模的方法，并进行了实例研究。     

线控系统协调优化模型及其改进粒子群算法研究

为合理控制线控系统,控制参数应协调设置.本文基于分层递阶技术优化设计控制参数.首先将元胞传播模型(CTM)进行改进,考虑出口道车队离散延误,建立干线路段及交叉口分流、合流交通流模型,使CTM适于网络交通流分析.然后,针对线控系统现状研究忽视共用周期优化的问题,基于控制参数间的相依关系,考虑上、下行相位差关系,建立两级递阶控制模型;协调级根据主次干道车流状况,以系统总延误最小为目标同时优化共用周期和双向相位差;控制级优化绿信比使所控交叉口延误最小.同时,采用分段变化的惯性因子选择机制改进粒子群优化算法.最后,将协调优化模型及其粒子群算法应用于某仿真线控系统,比较研究发现协调控制效果良好.     

基于混合Petri网的城市交通网络建模与仿真

提出了一种基于混合Petri网的面向控制的模块化信号控制城市交通网络仿真模型.采用层次化的建模方法:首先建立交通网络的轮廓模型,然后对轮廓模型中描述交通网络的关键要素(如交叉口、信号灯等)部位给出加细模型.这种建模方法清晰地描述了各个行驶方向的交通流在交叉口处的转向以及可能出现的冲突情况.此外,将时间因素加入系统模型中,使模型不仅能够反映交通流之间的逻辑关系,而且对车辆的位置、速度、通过时问等物理因素进行描述和计算.这样,就可以对各种具体的信号配时方案的性能指标进行比较和评估,以便找出最优或比较理想的交通控制方案.最后,通过一个仿真实例对系统模型的运行进行计算机仿真.     

基于投影动态系统理论的网络交通演化模型

为了分析时间标准以小时或天为单位的网络交通流演化问题,利用投影动态系统理论建立了相关问题的演化投影动态系统。从网络组成基本元素入手,首先分析了出行者途中对出行路段的选择行为和对局部网络节点最短行程时间的重估问题,得到了基于网络局部信息的出行者路线调整策略。对上述策略进行时间上的演化建模,得到了网络交通流演化的投影动态系统。通过分析与该投影动态系统有相同稳态点的变分不等式,揭示了该系统与基于用户均衡的交通流分配模型的一致性。利用建模过程的分析,设计了启发式的投影动态系统离散演化算法。通过设计阶梯式算法收敛指标,可以加速演化得到网络的稳态。算例分析验证了模型算法的有效性。研究表明基于投影动态系统的交通流演化模型不仅能较好地刻画交通流演化特征,而且可应用于交通管理措施的短期交通流影响分析。     

多态交通条件下交叉口定时控制延误模型

延误是评价交叉口服务水平的基本指标, 延误模型对交叉口信号控制方案的选择意义重大. 在多态交通条件下, 采用现有模型分析信号控制下交叉口延误程度存在较大误差. 为适应交叉口交通流的多态性, 基于混合Gamma分布稠密性, 准确拟合交叉口到达车头时距数据. 运用拟合概率函数, 统计交叉口进口到达交通量概率. 将交叉口按照到达交通量大小分为欠饱和、过饱和两种状态, 根据统计概率提出交叉口信号定时控制延误模型. 实例分析表明, 基于混合Gamma分布的延误与实际结果更为吻合.     

基于合同网和petri网的多预警机情报协同模型

随着作战环境的日益复杂,多预警机进行情报协同成为必然趋势,而如何对参与情报协同的各预警机进行实时的动态任务分配以使系统整体效能最大化成为亟待解决的课题。基于此,首先,根据部队指挥体制具有层次结构的特点,结合集中式与分布式任务分配的优点,设计了混合式情报协同体系结构,并对系统的相关元素进行了建模;然后,提出用合同网解决各预警机间任务的动态协调问题,用petri网模型去捕获合同网协议中管理者和投标者间的相互关系:招标者需求petri网可以计算每个子任务的预期时间,合同评估petri网可以评估合同的可行性及最优性,合同授予petri网可以自动将最优合同授予相应的投标者;最后,通过仿真验证了模型的有效性。     

控制与诱导结合中带时窗限制的动态配流模型

交通控制与诱导的集成一体化代表了现代交通管理的发展方向,而动态交通分配及其相关问题的研究是控制与诱导集成的重要理论基础.在现有研究成果的基础上,综合考虑了道路最大通行能力对交通配流策略的影响,从用户到达的时间要求和控制约束两方面考察了交通流到达目的地的时间限制,以系统最优的思想,建立了一种控制诱导相结合的有到达时间限制的动态配流模型,并且利用遗传算法对离散化后的模型进行了求解.模型中的时窗限制是作为已知条件来考虑的,通过对交通流的控制和诱导从而使系统达到最优.最后给出了一个具体交通网络实例,从而验证所提出的模型及算法的有效性和可行性.     

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.     

基于混合整数规划的相邻交叉路口信号协调控制

建立一个基于混合整数规划的相邻交叉路口信号协调控制模型，该模型适用于两路口之间距离比较短的情况。根据上游路口的驶入率和周期初路段上的车辆数，对该路段上的车辆运行情况进行了研究，得到了一个周期内该路段的车辆数变化以及下游路口车辆驶出累积数，并通过协调上游路口信号灯变换时间来控制下游路口车辆周期内的驶出数量。本文与现有文献的不同之处在于，是以固定时间内下游路口驶出的车辆数为目标函数进行建模，给出了模型的一些重要性质，并通过算例对模型的协调控制能力进行了仿真研究。     

城市道路网络多交叉路口交通信号实时优化控制模型与算法

城市道路各交叉口交通信号的实时管理和控制直接影响了整个城市的交通拥挤。以武汉市武昌区各主要交叉路口的交通信号控制问题为背景，构造了交通网络中以多交叉口滞留的车辆数最少为目标的优化模型，用遗传算法对其进行了仿真数据求解，得到了实时控制的配时方案，并与固定周期固定绿信比方案进行了比较，结果表明该模型和算法对交通信号实时控制是非常有效的。     

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。     

降雨情景下城市道路交通信号控制优化模型与方法

降雨天气导致城市道路交通运行效率明显下降,现有道路交通信号控制一般尚未建立针对性的信号优化方案。考虑降雨天气降水量、道路积水等因素影响下的交通运行情景,设计了面向交通控制的城市道路交通信息物理系统体系,搭建了基于信息物理系统的城市道路交通控制框架,并建立了交通信号控制优化模型,进一步利用BP神经网络方法设计了模型求解方法。通过搭建实例路口交通仿真模型,对比3种方案下延误时间等多个指标,分析结果表明本文方法在改善降雨情景下交叉口交通运行效率等方面的有效性。     

综合环境因素及延误的信号配时优化仿真研究

提出了综合考虑环境因素及延误的交叉口信号配时优化方法;选择遗传算法作为优化工具,建立了以减少机动车尾气排放及交叉口平均延误为总目标,以信号周期时长和各相位有效绿灯时间为优化参数的信号配时优化模型,并利用微观仿真模型VISSIM及MATALAB、Visual Basic 6.0编程语言,开发了相应的算法程序;最后针对实际案例进行了仿真分析,验证了方法的合理性和可行性.     

基于互补问题的混合交通信号配时优化模型

根据最优化原理与非线性互补理论,针对混合交通下单点交叉口信号优化配时问题,以延误时间、停车次数和通行能力作为性能指标,研究了城市交通控制的优化模型,提出了与之等价的基于绿灯时间的非线性互补问题,并给出了信号优化配时的牛顿算法.算例表明此方法可行有效,在道路等级相差悬殊及交通量相当的情况下,较蚂蚁算法,总延误有很大的减少;在各进口道饱和度较小的情况下,较仿真结果,性能指标有明显提高.为混合交通下单点交叉口信号优化配时研究提出一种新思路和新方法.     

采用系统科学方法优化交通信号灯的控制策略

为了控制车辆在交叉路口顺畅通行,本文在介绍交通信号灯系统结构、运行模式及工作流程的基础上,分析了系统控制中不同策略的方法,使用在不同的时段采用不同的路口控制模式,自适应地控制车辆通行时间,并根据路口间距采用不同的开启时刻以及使用交通诱导策略,减少车辆等待时间,提高车辆通行效率,保证整个交通系统的高效流通,而且通过车载标签及时掌握的车速、车型和交通量等交通信息可以为该路段远期规划的交通预测提供基础数据,对智能交通控制具有很大的指导意义。     

城市道路网络交通状态时空演化量化分析

为了使对城市道路网络交通状态的分析不至陷入交叉口或路段内部的交通状态分析,需从中观或宏观的角度去分析交通状态.本文在探讨路网状态特征参数的基础上,定义了"路段拥挤度"指标,通过建立城市交通网络模型,并基于浮动车(GPS)采集数据设计了路网交通拥堵时空演化量化分析的流程,采用"路段拥堵持续时间""区域行程时间延误"区域拥堵路段数量"三个时空参数对路网交通拥堵状态的时空演化进行了量化研究.最后结合上海市浮动车数据与实际交通网络,得出了交通拥堵的延误时间和空间范围与拥堵程度大小的关系等结论.     

维持道路服务水平的模糊控制算法设计及其仿真

道路服务水平是标志运输服务质量的重要指标，随着城市道路网络中交通流量的迅速增加，维持期望的道路服务水平显得越来越重要，本文利用模糊控制原理设计了通过改变路段进口信号灯配时方案，控制进入路段的交通流量，实现维持道路服务水平的信号交叉口控制算法，对算法进行仿真分析表明，利用模糊控制原理设计的交叉口信号配时方案，能够很好地反映道路管理者的决策思想，也表明要维持道路期望的服务水平，交叉口的信号配时方案必须随着交通流量的改变而改变。