基于遗传算法的交叉口信号优化控制模型

本文结合题设,根据交叉口延误的随机特征,建立了交叉口延误的概率模型。给出了通用性算式,使用遗传算法等方法对该非线性模型进行了求解,得到了秒级精度的最优解。并对该模型做了深入分析,实现了相应的仿真计算。进一步对计算结果进行了比较,初步得出该交叉口信号控制模型有较强的鲁棒性。     

基于环境质量的城市道路环形交叉口信号配时优化研究

城市道路交叉口中具有代表性的环形交叉口的信号控制与污染排放相关联系的科学研究,是根据城市道路交通的环保理念,将交通污染排放控制引入城市交通信号管理与控制过程的创新思想,通过上海市杨浦区江湾五角场区域环形交叉口为例进行分析研究,提出基于环境质量的江湾五角场区域环形交叉口的信号控制建议方案。并运用AIMSUN交通仿真软件,对上海市杨浦区江湾五角场区域环形交叉口新的配时建议方案进行仿真,验证提高环形交口通行效率对减少机动车尾气排放量的有效性结论。     

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．     

基于乘客延误的信号交叉口配时优化模型

研究无公交专用信号的信号交叉口乘客延误的优化问题.以HCM2000中的信号交叉口延误公式和Dual Ring信号模式为基础,考虑公交车辆载客率较高的特性,建立了基于乘客延误的信号交叉口配时优化模型,并利用协调变换方法对模型进行改进,使得模型能够采用经典的广义既约梯度法(GRG)进行优化求解.运用本文模型进行实例分析,分析表明,在较高流量饱和度和公交车混入率的情况下,采用本文模型可以降低交叉口乘客人均延误10%以上.     

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.     

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.     

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。     

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。     

交叉口信号配时的优化设计

文章先回顾了信号交叉口通行能力的研究方法,简要分析并评述了几个国内外常用的信号交叉口通行能力研究方法.采用相位分离法,提出了一种比较简单的信号灯控制算法.最后结合算例,与实地设置对比来说明本算法的合理性、实用性、优越性.     

单交叉口信号配时优化方法效果对比研究

单个交叉口信控是干线和区域协调控制的基础,探索单个交叉口信号配时优化的最优方法,对构建干线和区域协调控制具有重要意义.研究选取并对比了Webster方法、ARRB方法、HCM2000方法、延误-通行能力联合双目标方法、基于模糊算法的配时方法、以及基于遗传算法的配时方法等6种交叉口信号配时经典方法,以实际交叉口为案例,运用VISSIM仿真软件定量化评价了不同配时优化方法在非饱和、饱和、过饱和状态下的信号配时优化效果.研究表明,在非饱和状态下,HCM2000方法最优;饱和及过饱和状态下,遗传算法(GA)方法最优.     

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.     

城市交通信号灯的配时优化

研究了城市相邻两交叉口信号配时问题.先以单交叉口为研究对象,选择道路通行能力和平均延误时间作为评价指标,构造多目标联合优化函数对平均延误时间进行修正,建立最优信号配时模型.再确定A,B交叉口的相对位置,引入平均延误时间,结合两交叉口各现行参数,得出左转、直右转车道的实际饱和流率.运用遗传算法进行优化,得出最优配时方案.仿真模型检验结果表明,该方案对缓解交通压力的效果显著.     

交叉口交通信号配时模拟退火全局优化算法

针对我国城市道路交叉口的交通流特性,提出交叉口交通信号配时的模拟退火全局优化算法。     

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.     

基于车道的交叉口车道功能和信号相位优化模型

考虑不同进口道、不同流向、不同车道功能及不同相位方案等复杂因素的相互影响,建立了基于车道的交叉口车道功能和信号相位优化模型。模型目标函数采用交叉口关键流量比最小,考虑进出口道车道平衡、流量匹配、车道功能冲突、合用车道等饱和度等约束,能够同时优化进口道和出口道,给出了模型求解算法。提出的模型变量较少,与目前交通设计方法衔接更好,能够得到全局最优解,求解方法也相对简单。实例验证表明,模型能够有效降低交叉口关键流量比、周期和车均延误。     

行人因素约束下单交叉路口交通信号模糊配时

针对人、车混合流现象,对四相位三车道十字交叉口的交通信号进行模糊配时。首先根据路口的交通流状况,合理地设置相位、相序,采用"迟起"、"早断"方式对行人交通信号进行配时;然后,考虑到行人控制信号对机动车通行的影响,借助于模糊控制算法,对机动车信号进行配时。数值实验表明,考虑行人因素的模糊控制方法在车辆平均延误时间上较之传统定时控制方法大为改善。     

Surface/Surface Intersection Using Simulated Annealing Genetic Algorithm

The genetic algorithm and marching method are integrated into a novel algorithm to solve the surface intersection problem. By combining genetic algorithm with local searching method the efficiency of evolution is greatly improved. By fully utilizing the global searching ability and instinct attribute for parallel computation of genetic algorithm and the local rapid convergency of marching method, the algorithm can compute the intersection robustly and generate correct topology of intersection curves. The details of the new algorithm are discussed here.