基于改进粒子群算法的多目标单交叉口信号优化控制

交叉口信号配时优化,对缓解城市的交通拥堵,提高城市道路通行能力具有非常重要的意义.以各相位进道口上的停车次数、总延误和通行能力作为目标进行优化,并依据实时交通量数据来调节对应的权重系数,实现信号控制的自适应调节.模型的求解利用基于克隆选择的粒子群算法,得出信号配时方案,并与传统的webster算法作比较.     

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。     

城市信号控制交叉口信号周期时长优化模型

提出一种新的城市道路交叉口信号配时方法,同以信方法相比,新方法更适应交叉口的交通特征,更符合信号实时变化的特点,可以作为交叉口交通信号自适应控制的配时基础。     

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．     

信号控制交叉口周期时长多目标优化模型及求解

从城市交通控制目标多样性的本质出发,考虑机动车时间效益、行人时间效益及环境效益,建立以机动车、行人流量为输入,机动车延误最小、行人延误最小及机动车停车率最小为目标的信号控制交叉口周期时长多目标优化模型,简称MOCLO模型.并应用多目标连续蚁群优化算法求解.算例的求解结果显示,连续蚁群优化算法能够均匀地逼近MOCLO模型的Pareto最优前沿的各部分;与F-B方法、ARRB方法相比,MOCLO模型对周期时长的优化结果在机动车时间效益、行人时间效益及环境效益三方面的综合性指标较好;MOCLO模型可提供多个不同特性周期时长以满足不同交通状态的需求.     

基于Synchro系统的典型信号交叉口配时优化研究

首先分析了Synchro仿真系统中信号配时优化模型、用于延误计算的百分比延误方法(PDM)模型和服务水平模型,并在调查实际数据的基础上对典型十字型交叉口的当前信号配时方案进行优化研究,同时提出将改善几何条件和信号配时优化相结合的研究方案.案例给出的交叉口经过几何条件改善和信号配时优化后,最大车流量和通过能力比由1.53减小到1.04,平均控制延误由98.7 s减少到37.1 s,服务水平由F提高到D.     

基于公交优先的交叉口信号控制和仿真

以人均延误最小为优化目标,在调查交叉口交通流量与当前信号配时的基础上,以相位乘客流量比和相位饱和度确定绿信比,优化信号配时,尽可能提高公交车的出行效率。通过对实例的理论计算和软件仿真,结果表明,在相位流量未达到饱和时,绿信比优化方法能够提高进口道路通行能力的利用率,减小交叉口的人均延误,在保障交叉口交通顺畅的前提下实现公交优先。     

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.     

多目标粒子群优化算法研究

在过去的十多年,粒子群算法对多目标优化问题的应用研究取得了较大的进展．本文首先描述多目标粒子群优化算法（MOPSO）的基本流程,然后从算法设计与应用等方面回顾MOPSO的研究进展,最后对该算法未来的研究进行了分析和展望.     

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。     

基于新型Memetic算法的多目标优化

为了更好地解决多目标优化问题,提出一种求解多目标优化问题的新型memetic算法。该算法利用微粒子群算法的全局搜索能力和同步启发式局部搜索相结合进行局部微
调;利用基于模糊全局极值的概念处理种群中过早出现收敛以及解多样性保持等问题。通过进一步检测得出新算法的特点并展示其在多目标优化问题上的独立性和综合效应。同时应用新型算法对IEEE14节点标准电网进行无功优化计算。结果证明,该新型memetic算法具有很好的寻优能力,验证了该算法的有效性及科学性。     

多目标城市道路交叉口信号配时优化算法研究

采用细胞传输模型对城市道路的交通流进行建模,提出了该模型中各项交通流运行指标的计算方法.将交通流模型嵌入到多目标优化算法中,替代以往传统的目标函数,采用非支配排序遗传算法NSGA II(none-dominated sorted genetic algorithm II)进行多目标的求解.通过算例分析不同输入条件和控制策略下的优化结果及与其他类似配时计算方法的比较,证明了此算法的结果较令人满意.     

一种多项指标全提升的多目标优化演化算法

针对当前大部分多目标优化演化算法设计复杂、耗时巨大,以及取得的近似Pareto前沿点不够多、分布不均匀、覆盖不完整等问题,提出了一种新的基于粒子群和几何Pareto选择算法的多目标优化PSGPS算法.经过5个测试问题的实验结果表明:该算法使用较低的时间消耗,就能在前沿点个数、前沿点分布均匀性、覆盖完整度等性能指标上都优于当前流行的NSGA2,SPEA2和PESA等多目标优化演化算法.     

考虑交通管理策略的交叉口信号控制多目标优化

面向复杂多变的交通系统控制需求,提出一种考虑交通管理策略的交叉口信号控制多目标优化模型及算法,其步骤为:首先,构建城市道路交叉口多目标优化模型;然后,引入交通管理者的交通控制策略,基于模糊分析法确定各优化指标权重;最后,考虑Q学习算法简单方便且具有快速收敛性,基于Q学习算法对多目标优化模型进行求解,从而实时产生考虑交通管理者策略的交叉口信号控制方案。仿真结果表明,所提出的方法不仅能够充分反映交通管理者的控制策略,而且能够有效提高交叉口通行效率,相比传统方法具有缩短排队长度、降低延误时间和减少停车次数的优势,并且这种优势随着交通流量的增大而更加明显。     

应急车辆优先的信号交叉口配时优化方法研究

针对应急车辆优先信号配时问题,基于信号交叉口优先控制理论的背景,研究了信号控制交叉口应急救援车辆优先信号的确定方法。在信号周期不变的前提下,给出了应急车辆通过相位可延长绿时的极限值,提出了系统效益最优的优先信号配时规划模型,同时给出了对应急救援车辆进行检测和定位方法的建议,最后利用Excel线性规划求解方法演示了周期不变条件下应急车辆优先信号的确定过程。研究成果对于进一步保障紧急救援绿色通道的实现,丰富城市应急决策支持系统具有重要的理论意义和现实意义。     

信号交叉口公交优先控制策略探讨

公交优先策略是解决城市交通问题的良好策略,信号交叉口公共交通优先通行能够减少公交车在交叉口的延误,从而保证公交车的准时性,提高公交的服务水平,促进公共交通的发展,对缓解城市交通压力具有重大的意义。以智能交通的研究为背景探讨信号交叉口公交优先控制策略,提出信号交叉口多种公交优先的策略,如延长绿灯或缩短红灯等措施。在兼顾其他车辆运行情况的同时,给公交车优先通行的信号。     

多目标交叉口信号控制模型

采用多目标的双层规划模型描述了在固定Ｏ－Ｄ需求量的饱和路网上,考虑排除和拥挤时,预测平衡流分配和优化信号参数的组合问题,在双层规划模型中,下层模型是带有显式的通过能力约束的平衡分配模型;上层模型由饱和路段的排队延误最小,同时网络系统中的其他延误最小来决定信号绿信比,设计了基于灵敏度分析的启发式算法,并给出了一数值算例进行分析说明。     

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.     

基于多目标优化的游戏地图生成研究

游戏地图自动生成是目前过程内容生成PCG(Procedural Content Generation)研究的热点之一.本文以开源RTS游戏MegaGlest的地图为研究对象,以公平性、可玩性、战略性和趣味性为优化目标,提出多目标粒子群优化的游戏地图生成算法.实验结果表明,自动生成的地图在4个优化目标方面具有明显改进,能给玩家提供更好的游戏体验.     

快速公交车辆平面交叉口信号优先实现方法

提出以等待延误大小为约束条件在设置快速公交（BRT）专用进口道的十字平面交叉口给予BRT车辆有条件信号优先．有条件优先含义是只给予满足特定条件的BRT车辆信号优先．具体做法是利用检测系统检测BRT辆抵达交叉口遇红灯开始排队待行时刻，依据所有待行BRT车辆的最大等待延误判断是否应提供信号优先服务．信号优先实现方法包括实时调整优先相位、优先相位分隔多次出现和压缩非优先相位．与定时信号控制相比，感应控制根据BRT车辆等待延误大小进行信号调整，提高BRT系统服务质量．