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。     

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.     

基于改进NSGA-Ⅱ的左转待行区交叉口配时优化控制

为进一步提高道路交叉口综合性能,选取青岛市典型的南京路与江西路交叉口,建立设有左转待行区域的优化模型,利用改进的快速非支配遗传算法对交叉口车辆延误及机动车CO排放两方面进行优化。通过VISSIM软件搭建模型,验证算法有效性。结果表明,改进后算法搜索效率提高了57.4%,多目标优化配时后,车均延误下降了11.7%,CO排放减少了13.5%,平均排队长度降低了11.3%,HC和NOx排放均下降了2.7%。该算法有效地提高了交叉口通行能力和环境效益。     

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.     

基于多目标规划的堆场空间分配问题研究

针对集装箱码头出口堆场的空间分配问题,建立了以最小化集卡总运输距离和最小化各箱区工作量的不平衡程度为目标的多目标规划模型,并提出一种改进的线性功效系数法,将模型化为单目标整数规划模型进行求解.通过实验将本文方法与码头现行的人工计划进行了比较,结果表明该方法是有效的,得到的堆场空间分配方案在两项指标上均比实际计划有明显的改善,而且具有良好的实用性和可靠性.     

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。     

基于绿灯时间等饱和度的离线Q学习配时优化模型

首先对传统的绿灯时间等饱和度概念进行了扩展,提出了分级绿灯时间等饱和度。在此基础上,针对分级绿灯时间等饱和度目标,构造了奖赏函数,建立了定周期和变周期两种模式下的四种离线Q学习配时优化模型。相对于在线Q学习模型,离线Q学习模型更适合交叉口信号配时优化,变周期模式的离线Q学习模型可以获得解的结构、最优解的分布,这是传统配时理论不具备的。算例结果表明,定周期模式下最优解是唯一的。变周期模式下最优解是不唯一的,呈带状,奖赏分级模型比奖赏不分级的最优解更加集中。     

基于数据相关的多雷达融合成像相干配准研究

针对多频带雷达融合成像中不同雷达信号间的相干配准问题,提出了一种新的基于雷达测量数据相关的相干配准方法。该方法在相干配准时不需对各雷达数据分别建模,相对于现有文献中采用的基于信号模型的相干配准法,降低算法复杂度的同时消除了建模误差,提高了相位参数估计的精度。对相干配准后的各雷达数据,通过超分辨和最优迭代方法建立全局信号模型,并对空白频带进行数据预测,得到整个频域范围的目标频率响应。仿真结果表明,该方法相干配准时相位参数的估计性能和最终的融合成像性能均优于现有的模型相关方法,且具有良好的抗噪性能。     

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.     

单路口交通信号智能控制方法

应用模糊理论和机器学习方法，通过对到达车辆数目的模糊分类，将不同车辆数目到达情况下的信号控制决策方案以规则集的形式存储在知识库中，在交通信号控制过程中使用遗传算法对规则集进行改进．经过仿真实验，对该方法的控制效果与定时控制和感应控制进行了模拟比较，仿真实验的结果说明该方法的控制效果明显优于传统控制方式。     

基于启发式搜索和反馈修正的单路口控制方法

结合传统的方案生成式和方案选择式交通控制方法的优点,提出了一种基于启发式搜索和反馈修正的单路口控制方法. 在对交通流的实际控制中通过搜索-反馈修正的过程寻找最优方案,并利用反馈修正监控和应对交通流的时变. 最后通过两组仿真实验, 证明了该方法的控制效果优于定时和感应控制, 并且具有对初始参数和人工维护依赖小, 适应性强的优点.     

基于粒子群算法的选矿日综合生产指标优化方法

选矿日综合生产指标对组织每日选矿生产具有重要作用，当前选矿日综合生产指标通常由选矿工程师凭人工经验给出，导致对每日选矿生产的指导带有很大的模糊性与随意性。为优化确定每日选矿综合生产指标，在引入精矿产量均衡系数条件下，建立了以精矿产量均衡系数之和最小化和累积精矿库存最小化为目标的多目标规划模型，并提出了一种改进的多目标粒子群算法用于模型的求解．最后通过现场数据的实验研究验证了模型和算法的有效性。     

基于Metropolis Hastings抽样短采样宽带信号方位估计AML算法

针对短采样宽带信号近似最大似然（approximated maximum likelihood,AML）方位估计计算量大的问题,将马尔科夫链〖CD*2〗蒙特卡罗方法与近似最大似然方位估计相结合,提出一种基于Metropolis Hastings抽样的近似最大似然方位估计方法（AMLMH）。该方法将AML算法的空间谱函数作为信号的概率分布函数,并利用Metropolis Hastings抽样方法从该概率分布函数中抽样。研究结果表明,AMLMH方法不但保持了原近似最大似然方位估计方法的优良性能,而且减小了计算量。