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.     

基于信号配时优化的路网运行效益仿真评价

结合Synchro和Q-paramics实现了区域路网的多介信号控制交叉口配时协调优化及运行效益评价.选择长春市典型交通拥堵区域作为研究对象,分析现有的信号配时存在的问题;采用Synhro信号配时优化软件建立仿真路网,并对区域内主要信号交叉口的配时情况进行协调优化;选择描述交叉口机动车运行状态变化的控制延误、停车次数、95％排队长度三个参数评价了15个信号交叉口入口配时优化后的交通运行状态变化,并结合Q-paramics交通仿真软件对比信号配时优化前后的区域总体交通运行情况;结果表明信号配时优化可以改善主要交叉口入口的运行状况,并提高区域路网机动车14％以上的运行速度,并可以降低25％以上的延误时间.研究证明在协调区域交叉口信号配时状况的基础上对其整体优化,可以在不改变现有交通基础设施的基础上提高区域交通流的运行效率.     

饱和状态交叉口信号配时优化

交通需求日益增加和在时间上的不均衡性,使交叉口经常呈现饱和状态,针对目前信号配时方法多适用欠饱和状态条件的特点,提出了一种适用饱和状态交叉口信号配时的新思路,即以交叉口饱和状态的累计消散过程中的车总延误最小建立信号配时周期优化模型,并给了求解步骤,通过实例对比分析现状信号配时效果和其它信号配时方法配时效果,显示了该配时方法的实用性。     

城乡结合部道路交叉口多目标信号配时优化模型

随着我国城镇化进程的加快,城乡结合部道路交通问题日益显著。为提高城乡结合部道路交叉口的交通运行效率、环境效益和交通安全,提出信号配时多目标优化方法,综合考虑延误、通行能力、停车次数、车辆尾气排放等因素构建模型,运用遗传算法进行求解。以某典型交叉口为例进行分析,给出改进设计方案并进行交通仿真评价。研究结果表明,通过多目标信号配时优化可以缓解城乡结合部道路交叉口交通拥堵和污染物排放的问题,具有较好的交通信号控制效果。     

交叉口应急车辆信号优先控制的两阶段模型

根据应急车辆行驶特性,建立信号优先转换与优化的两阶段模型.分析了车辆检测器和应急车辆检测器的设置方法,建立了以应急车辆安全无延误通过交叉口为目标的第一阶段模型,和以社会车辆排队最小为目标的第二阶段模型.通过VISSIM仿真,验证了该模型能确保应急车辆在高峰和平峰两种情况下安全无延误地通过交叉口,同时降低其它车辆在交叉口的延误.     

基于改进Lagrange乘子法的交通信号配时优化研究

为提高交叉口的机动车通行效率及环境效益,采用改进罚参数来构造一种新的Lagrange乘子法对交叉路口的交通信号进行优化配时。通过权重系数建立车辆延误与尾气排放的数学模型,利用改进Lagrange乘子法进行优化,将其结果与两种典型智能算法的优化结果进行对比,并利用VISSIM(Verkehr in Stadten Simulation)微观交通可视化仿真软件进行验证。实验结果表明,该方法优化的信号配时使车辆延误降低19.89%,尾气排放量降低2.379%,可见大比例优化了交叉口的车辆延误,同时可以降低尾气排放量。     

单路口交通的多相位实时模糊控制

讨论单路口多相位的交通信号控制 ,控制方法采用实时模糊控制 ,提出以当前相的主队列、最近1 0秒车辆到达数、后继相的主队列三者决定信号配时的方法 ,给出了该三维模糊控制器的设计 .根据通过交叉口的车辆停驶过程 ,推导出交叉口平均车辆延误计算模型 .对上述控制器进行四相位交叉口的仿真试验 ,以通过交叉口的平均车辆延误作为性能评价指标 ,仿真结果表明 ,控制效果比较满意 ,优于定时控制方法     

分层控制算法在过饱和交通干线控制中的应用

提出一种启发式分层控制算法框架来解决过饱和城市交通干线的控制问题.整个控制器由控制层和协调层组成,在控制层,引入主线延误和次线延误的概念,将控制问题描述为一个冲突的多目标控制问题,提出一种新的基于IPNSGA-Ⅱ遗传算法的多目标相容控制策略来产生相邻交叉口的信号配时方案;在协调层,首先确定需要进行协调的交叉口群,然后以主线延误和次线延误为目标,采用IPNSGA-Ⅱ遗传算法进行优化,实现交叉口之间的协调.提出的相容控制策略具有鲁棒性、实时性、动态性的特点,能够实现干线交叉口的实时控制.将该分层算法应用于一个七个交叉口组成的城市交通干线的交通流仿真系统进行测试,仿真结果表明,本文方法比单点控制策略能够更有效的缓解网络中的过饱和状态,减小延误.     

考虑公交优先的城市交叉口遗传算法信号配时研究

对设置公交专用进口道的城市交叉口信号配时作了研究.考虑公交优先,并从我国城市交叉口的交通特征出发,构造了多目标规划函数:一是使公交总延误最小,二是使一般小汽车交通各相饱和度之间的均方差最小.对于多目标规划,采用功效系数法建立目标评价函数.并利用遗传算法对函数进行优化求解得到信号配时方案.通过仿真实例说明了函数构造及求解的过程.     

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%。     

城市交通控制智能优化配时及仿真

城市交通系统是一个随机性很强的、复杂的巨型系统。开发了双层反馈神经网络，将其应用于城市交通控制信号配时优化，并开发了应用于优化计算的能量函数和车辆平均延误计算式。以广东江门市某平面交叉路口为对象进行了仿真计算，结果表明：与传统的配时方法相比，采用所开发的双层反馈神经网络进行智能优化配时，交叉路口车辆的平均延误可以平均减少18．2％，可以大大提高路口的通行效率。开发的双层反馈神经网络也可以应用于其他对象的优化，具有较强的推广应用价值。     

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。     

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。     

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.     

Delays for both pedestrians classified and vehicles at a signalized crosswalk

Delays of both pedestrians, who are classified according to whether complying with traffic law, and vehicles at a signalized crosswalk are analyzed in this paper. The truncated Adams’ model is applied to generate the probability and mean of delay of pedestrians non-complying with traffic law. Using the section-based traffic queuing-theory and the stochastic decomposition property of M/G/1 vacation system with exhaustive service, the mean delay of vehicles is formulated. A multi-objective optimization model simultaneously minimizing the delays of pedestrians and vehicles during a signal period is proposed. The effects, which several model parameters have on the delays and the optimal solution of the model, are illustrated by numerical examples.     

基于改进GA 的城市交通模糊控制研究

提出了基于相序优化的城市交通信号模糊控制算法,并用改进的遗传算法(GA)对模糊控制规则进行优化.以现实中常用的四相位交通信号控制为例,通过研究发现,在不改变原来四相位相序的前提下,通过灵活的相位优化,可以获得更好的控制效果,采用改进的GA对模糊规则进行优化,可以减少因专家经验的主观性而导致的模糊规则的不完备性.以典型的十字路口为对象,选择不同时段的交通流状况进行仿真实验,仿真结果表明,与传统交叉路口信号模糊控制的方法相比,文中提出的控制算法能有效避免交通流不平衡引起的拥挤堵塞,提高系统的实时性和控制精度,从而减少了车辆平均延误时间,是进行城市交通信号自适应控制的一种实用且有效的算法.