不同控制方法下交叉口通行能力的微观仿真剖析

提出一种信号交叉口模糊控制模型,并以传统的定时控制和感应式控制为比较对象,采用仿真技术,从各车道的排队长度、平均滞留时间、通行次数、通行时间和车辆通过率等微观角度分析了交通流的变化与控制方法的内在联系,从交叉口的平均延误、通行时间的均匀性和通过车辆数等宏观角度对比了三种控制方法下的交通效率和公平.微观过程的仿真剖析为交通控制研究提供了新思路,宏观结果则表明模糊控制下的交通更加高效与公平.     

事件状态下城市快速路交通通道优化控制模型

交通控制和管理是解决城市交通拥挤问题的有效措施。在事件状态下，对快速路交通通道的优化拉制建模进行了研究．以快速路和干道交叉口的交通需求与通行能力的方差和最小为优化目标，建立了快速路交通通道优化控制模型，该模型同时优化干道交叉口绿信比、事件上游出口匝道转秽率和事件下游入口匝道转秽率三个控制参数。最后对目标函数进行了评述，表明谊优化控制模型简单实用。     

城市快速路入口匝道交通控制及优化

针对城市快速路入口匝道的信号灯控制方案，借助车流波动理论，分析了该类交叉口内部的车流运行时空特性，描述了快速路、入口匝道上的车流在交叉口的排队过程，以交叉口车流总延误最小为目标，快速路与入口匝道的绿时分配以及信号周期为参数，建立了城市快速路入口匝道交通控制优化模型，并通过一个实例对优化模型和求解算法进行了验证。研究结果表明：当快速路及匝道绿灯时间均满足最低要求而交叉口有效通行时间（信号周期与周期损失时间的差值）仍有富余时，应将富余的可通行时间分配给快速路，以使得交叉口车流总延误最小。快速路入口匝道交叉口的车辆平均延误由优化前的16.76 s下降至13.18 s，同比下降21.36%；匝道最大排队长度由48.82 m缩短至33.28 m，同比下降31.83%。     

一种基于通行需求度的单交叉口模糊控制算法

针对城市交通拥挤问题，提出一种根据通行需求度确定通行相位和通行时间的、可变相序的单交叉口模糊控制算法。仿真结果表明，在不同交叉口结构形式、不同相位构成和不同车流量组合的各种情况下，该方法均表现出良好的控制效果，是解决城市交通拥挤问题的有效途径。     

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.     

交叉口交通信号灯的模糊控制及优化研究

针对城市单交叉口的交通信号控制问题,提出一种交通灯信号的模糊控制方法。该方法基于四相位定相序对单交叉口交通灯进行控制,模糊控制系统输入为车辆排队数和车辆到达率,输出为当前绿灯相位的绿灯延长时间。利用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化模糊控制系统的模糊规则和隶属度函数,提升模糊控制系统性能。利用Sumo(Simulation of Urban Mobility)仿真软件,实现了该模糊控制方法。将Sumo自带的控制方法、模糊控制方法、以及基于GA的模糊控制方法进行仿真对比。结果表明,基于GA的模糊控制方法能有效减少车辆的平均延误时间,提高了交叉口的通行能力。     

一种交叉路口信号优化控制模型的研究与仿真

交通信号优化是智能交通控制中的难点。对单交叉路口信号控制提出了一种优化控制模型,该模型先以三层BP人工神经网络对交叉路口的车辆到达进行预测,并根据交通流饱和度理论,用模糊控制器对路口各方向的绿灯时间进行调整。仿真研究表明提出的控制模型可以提高交叉路口通行能力,减少车辆延误,达到交通信号优化的目的,同时比传统方法能更好地适应变交通流的情形。如果做进一步的研究可将该控制方法应用于多路口的区域交通控制,有较强的实用性和推广价值。     

城市交通控制及其仿真优化

本文针对城市中由主干道和次干道相交而成的交叉口,提出了在排队全部消散后适当延长主干道方向的绿灯时间的感应控制准则。并用排队论的基本定理对该控制准则下的交通特性作了理论分析。本文还建立了交叉口交通流的仿真模型,运用仿真优化技术(SOT),确定出最佳控制参数,使得车辆通过交叉口的平均延时最小。     

防止短连线交叉口溢流的单点信号配时优化

从我国城市交叉口的交通特征出发,在考虑排队长度和行人过街约束条件下构造了多目标规划函数：优化目标是使车辆平均延误和各相位关键车道组饱和度方差最小,约束条件是排队长度不超过车道预设长度,并且行人过街相位足够长. 对于多目标规划,采用功效系数法建立目标评价函数. 通过天河北与天寿路交叉口实例应用遗传算法求解验证模型,结论表明：该模型能够有效地防止短连线交叉口溢流现象的发生.     

基于Q学习的城市交通信号灯混杂控制

给出了一种单交叉口混杂交通控制器和仿真结果。首先,采用Q学习和BP神经元网络根据环境的变化决定最优的相位切换时间,然后增加一个模糊控制器决定最需要切换的相位,即决定相位次序。该方法在PARAMICS交通仿真软件中进行仿真,和定控制以及定相序控制相比,该方法具有明显的优势。     

元胞自动机双车道人车混合交通流模型的研究

以元胞自动机184号规则为基础,建立了双向两车道含行人,自行车和汽车的“人车”混合交通流模型.考虑了两车道间的超车影响.通过计算机数值模拟,得到不同的混合比例下的混合交通流基本图及不同的自行车和行人密度下汽车的交通流基本图.通过分析,得出了混合交通流的几个重要特性.     

单路口交通流控制动态响应的仿真研究

要实现对交叉路口交通流的有效控制，必须研究路口交通流的动特性．由于单个路口是整个路网最基本的被控对象，而爱尔朗分布是一种包含了众多类分布的广义随机分布，随着其参数的变化能够提供一系列随机分布，从而较好地描述了交通流的不确定性．因此，针对车辆到达服从爱尔朗分布条件下单个交叉路口信号控制的动态响应，以使研究具有普遍性．鉴于交通流的不确定性和复杂性，无法建立数学模型，只能采用仿真试验的方法．从仿真试验的结果分析出路口交通流控制动特性的特点，得出一些对提高交通流控制效果有参考价值的结论．     

一种分布式交通信号控制方法及仿真实现

在基于多智能体的分布式道路交通控制概念模型和单路口交通信号自学习控制方法的基础上，提出了一种基于多智能体的分布式交通信号区域控制方法。通过相邻路口信号控制智能体的信息交互和协调，在确保路口绿灯时间利用率较高的前提下，尽量使相邻路口驶来的车队不停车地通过路口。编制交通控制微观仿真软件，在一个由8个路口组成的交通网络中对多种信号控制方式进行仿真实验，实验结果表明这种新控制方法的控制效果明显优于传统的定时控制和感应控制方式。     

基于元胞自动机的道路交通堵塞仿真研究

意外交通事件的发生会干扰正常的交通流秩序,甚至引起交通堵塞。建立交通意外事件影响下的交通流仿真模型,将能有效地对拥堵传播控制进行研究。对堵塞车流中车辆个体的行为特征进行了详尽分析后,通过设置＂挤车变道＂规则对现有的元胞自动机模型进行了改进,建立起一种适合描述交通堵塞传播的元胞自动机模型。该模型能够较为准确地模拟出堵塞交通流的时空传播过程。最后,利用本模型探索了主要交通流参数对堵塞传播的影响规律。

Abstract：

Traffic incidents will reduce the traffic capacity,and even cause the traffic congestion. So building an effective simulation model is necessary to study the rules of congestion＇s propagating. The behavioral characteristics of individual vehicles in the traffic jam are different from others,but the current traffic CA （cellular automaton） models neglect those differences. The differences were taken into account by introducing some new rules into the old CA model. With the new CA model,the process of traffic congestion＇s propagating could be simulated correctly. Lastly,the relationships between congestion＇s propagating and some traffic parameters were explored by this model.     

基于多智能体的分布式交通信号协调控制方法

通过建立交通信号控制智能体BDI模型,提出了一种基于多智能体的分布式交通信号协调控制方法.通过相邻路口信号控制智能体的信息交互和协调,在确保路口绿灯时间利用率较高的前提下,尽量使相邻路口驶来的车队不停车地通过路口.编制交通控制微观仿真软件,在一个由8个路口组成的交通网络中对多种信号控制方式进行仿真实验,实验结果表明这种新控制方法的控制效果明显优于传统的定时控制和感应控制方式.     

基于神经网络的交通平衡求解算法

研究目标在于采用神经网络方法替代传统的交通分配方法。回顾了交通网络平衡条件下实现交通网络配流的解析方法，然后提出了采用人工神经网络模拟处于交通平衡状态的运输网络，进而替代传统的配流方法的思想。定义了交通流的平衡函数和交通流平衡态的概念，证明了用神经网络来识别交通流的平衡状态的可行性。提出采用反向传播神经网络来模拟交通平衡状态的原则和方法，并建立了训练神经网络的判据，提出了判断神经网络模型效果的评价方法。最后，通过实例证明了良好训练的神经网络可以替代传统的交通分配，而且，容易把交通管理策略考虑到分配的过程中．并且能够政善配流速度。     

城市交通信息系统的设计研制——以北京市的系统开发为例

本文介绍了城市交通信息系统的设计目标，开发途径及其系统结构与功能和数据地理编码、建库，同时，论述了系统中交通现状、交通管理、交通规划及背景信息查询模块的建造及应用实验.     

高速公路交通流建模

从流体动力学和随机过程角度研究高速公路交通流的动力学属性和统计特点,揭示一些复杂交通现象的本质．分析并比较几种高速公路交通流模型,指出模型的性质、特点与适用范围．最后,作几点评述     

人工交通系统的研究初探

人工交通系统是人工社会在交通仿真系统中的直接应用，是复杂系统研究对传统仿真方法进一步发展的需求和计算能力不断提高的必然结果。首先介绍了人工交通系统的概念，分析了人工交通系统与交通仿真系统的区别，接着阐述了人工交通系统的研究基础、自下而上基于代理的建模方法、以及人工交通系统的研究方式。最后给出了结论和对下一步工作的展望。     

预则型动态交通网络配流模型

提出卫种预测型动态交通网络配流模型，利用最优控制理论和最优化原理推出了模型最优解存在的条件，并给出最优解的经济解释，体现模型体现了道路使用者对路树的预测依赖于先进的交通信息系统和决策者的理发预测的特点，它与实际情况更为接近。