通用干道双向绿波协调控制模型及其优化求解

针对干道交叉口进口不同放行方式的实际需求,利用绿波协调控制中的时距分析方法,建立了通用干道双向绿波协调控制模型,设计了基于控制模犁的信号配时优化流程,并利用混合整数线性规划方法实现了控制模型的优化求解.模型算法将不受进口放行方式与路段行驶速度的限制,能够遍历所有存在的最佳信号配时设计方案,且易于通过计算机编程实现其优化...     

绿波协调控制的子区动态划分算法

为了提高子区划分的效率,本文提出了一种基于绿波协调控制的二次划分子区的模型.首先,根据距离、流量和周期3原则,提出基于可协调度的粗划分指标对子区进行初次划分.然后,在最大绿波带优化模型的基础上,引进绿波带带宽达到率为细划分指标,对子区进行再次细划分,同时引入调整指数对子区进行在线调整,实现了子区划分及其信号配时参数优化的同步.最后,利用遗传模拟退火算法对子区划分方案快速寻优,实现了绿波协调控制的子区实时动态划分.通过算例分析表明,该控制方案能提高路网的通行能力,具有良好的稳定性和高效性.     

城市交通过饱和状态下干线信号的多目标仿真优化研究

针对城市交通过饱和状态下的干线信号优化问题,分析了交通控制目标对车辆排队的影响,提出以绿信比、相序、相位差和周期为优化参数,以车辆平均时延、系统平均排队-车道长度比和系统通行能力为优化目标的交通信号仿真优化模型。构建了优化模型的实施框架,该框架采用自主构建的微观交通仿真环境来获取信号方案评价指标,改进多目标优化算法NSGAII中的重复个体问题,完成对干线各交叉口信号配时方案的同时优化。最后,利用采集的交通数据对由3个交叉口组成的干线进行实例验证,验证结果表明,在过饱和状态下,所提出的信号优化方法不仅可以有效控制车辆排队长度,均衡车辆分布,同时在系统通行能力、车均时延方面表现更佳。     

三维城市交通微观仿真与信号优化方法

为提高城市交通干线信号配时方案的求解效率,提出微观交通环境构建和信号优化相结合的全自动信号配时生成算法.首先结合城市交通和栅格地图特点,利用图像处理技术实现干线路网自动化提取,构建微观交通仿真环境;然后通过改进车辆跟驰与换道模型,对城市交通车辆动态行为进行建模;最后提出以绿信比、相序、相位差和周期为优化参数,车辆平均时延、系统平均排队-车道长度比和系统通行能力为优化目标的改进快速非支配遗传算法NSGAⅡ优化模型.利用由多个交叉口组成的干线进行实例验证结果表明,算法能够有效地提高信号配时方案的求解效率和控制性能.     

基于节点状态一致的路网边界控制

针对路网车流分布不均衡的问题,本文提出基于一致性思想的路网边界流量控制策略.首先,基于车辆守恒宏观模型,描述了区域边界车流的动态演化;以区域内路段占有率一致作为控制目标,边界交叉口配时参数为控制输入,进行区域边界反馈控制设计,并推导出边界车流输入与内部路段放行比例的解析关系;最后,通过路网实测数据验证了边界控制策略的适用性.结果表明:边界控制策略不仅能够有效改善路网交通流分布不均衡的状况,还能够有效降低路网的平均延误、排队长度等指标,提高路网运行效率.     

基于相序优化的多相位模糊交通控制

针对单交叉路口进行模糊交通控制算法的研究.首先提出一个简化的交叉路口交通流模型,设计一种基于相序优化的模糊控制器,然后以车辆平均延误时间为控制目标,采用模糊控制器和相序优化器联合进行交通控制.前者用来决定改变当前绿灯相位的时刻,后者从相序中根据优先权的大小决定下一个放行相位.仿真研究表明,该模糊控制器能更有效地对单路口进行多相位闭环控制,控制效果令人满意.     

控制排队长度的高密度路网信号优化模型

为了提高高密度路网地区的交通管理水平,针对高密度路网特点,提出了一种分布式信号控制模型,用于控制交叉口的排队管理.该模型建立了多目标函数,包括了平均出行延误最小和平均排队占比最小;模型约束包括了排队长度估计、信号控制参数约束.此外,为了避免排队回流现象的产生,还建立了具有高优先级的排队回流约束.仿真结果表明,该模型提高了高密度路网地区的交通通行效率,并有效避免交叉口排队回流现象.     

多用户动态交通分配和信号优化的组合研究

提出了一种饱和路网中考虑多用户行为下的动态交通分配和交通信号优化的组合模型。模型采用广义双层规划来表示。模型的上层是信号控制优化,下层是考虑多用户路径选择条件下的动态交通分配,进行交通网络流的配置。同时,模型中采用具有物理排队的动态网络模型,从而考虑了饱和路网中物理排队对基于路段的网络条件的影响。通过仿真说明了饱和路网中考虑多用户行为下的动态交通分配和交通信号优化的组合模型可以实现交通信号的优化配置和交通网络流的优化,并反映了排队的物理效应。     

基于博弈的交叉口交通信号配时系统设计

针对交通系统的动态性和随机性,提出了一种信号交叉口的自适应控制模型.设置主相位优先阈值,主相位具有优先权.采用RBF网络预测短时交通流信息,评估模块对可选相位的交通需求度进行评估.决策模块根据相位博弈选择机制,选取后续放行相位;根据各相位的交通强度由模糊推理得到当前相位的绿灯延长时间.车辆平均延误作为评价指标,仿真结果表明,系统控制效果明显优于传统控制,在交通环境突然变化时控制效果更佳.     

主干道动态协调控制方法研究

针对干线交通双向绿波协调控制中的相位冲突问题,提出了一种主干道动态协调控制方法。根据交通路口关联度计算方法将主干道划分为若干个控制子区;根据划分好的控制子区,计算出控制子区控制参数和控制子区间的协调控制参数：其中,针对我国城市交通流特点,对韦伯斯特周期公式进行修正,并设计了一种支路相位排前可行度函数用于各个路口相序进行优化,依此根据一段时间内的交通流信息计算出所有控制参数,包括公共信号周期,各路口的绿信比,各路口的相序以及所有路段的引导车速。仿真结果表明,该方法比分散控制能有效地提高主干道的行车速度,能够有效降低干线的通行时间。     

快速路入口匝道与衔接交叉口协调控制策略

提出一种入口匝道与衔接道路交叉口协调控制的策略。采用ALINEA入口匝道控制方法保证主线畅通的前提下,在入口匝道与衔接交叉口均无超长排队时,以入口匝道与衔接信号控制交叉口车均延误最小化为目标;入口匝道无超长排队而衔接交叉口关联相位存在超长排队时,采用衔接交叉口关联相位延长控制策略;在入口匝道存在超长排队而衔接交叉口关联相位无超长排队时,采用衔接交叉口关联相位提前结束控制策略。采用cell transmission model模型构筑入口匝道控制与相衔接交叉口协调控制的模型,实时动态优化地面交叉口的周期跟绿信比。研究结果表明：采用提出的控制方法,衔接交叉口的车均延误虽然有轻微增加,但可以有效防止入口匝道的拥堵蔓延至普通道路,从而可以保证出口匝道衔接区域的畅通,衔接区域的车均延误减少。     

基于GA-PDD的干线信号协调控制优化

针对城市交通干线负荷量大、信号配时计算效率低、协调优化约束条件多的特点,提出了基于比例分配解码方法的遗传算法(GA-PDD)协调控制策略,采用交通波理论建立了排队长度预测模型并以干线系统内车辆平均延误时间最小为目标函数建立了遗传算法优化模型,采用比例分配解码方法来进行求解.分别采用单点信号控制、定时协调信号控制和基于GA-PDD的协调控制3种控制策略对某城市干线实例进行对比仿真实验,仿真结果表明,随着调用周期的增大,GA-PDD控制策略的车辆平均停车次数和延误时间逐渐减小,调用周期在15 min及以上时,优于单点信号控制和定时协调控制,验证了不频繁剧烈地改变干线上的信号周期和相位差时,GA-PDD控制策略具有可行性和有效性.     

车路协同环境下基于动态车速的相位差优化模型

针对基于固定路段行驶车速的相位差优化模型在优化双向滤波时存在的不足,本文基于车路协同环境下车辆–信号控制系统双向、实时通信的运行环境,研究并建立了车辆动态速度与交叉口相位差的整合优化模型.首先,基于对上游交叉口流出的两类交通流,即饱和交通流和非饱和交通流运行特征分析,建立了速度与相位差相互影响关系模型,在此基础上,分别针对两种不同的交通流,以干道实时流量与速度乘积最大为目标,考虑初始排队清空时间,可变速度范围,和相位差取值空间等约束条件,建立了车辆速度与相位差的动态优化模型,从而实现干道交通流不停车通过量最大且延误最小的目的.最后,对比分析了本文模型与经典Maxband绿波优化模型及Synchro软件的信号协调控制优化方案,结果表明,相比其他两种典型优化方法,本文模型能显著提高双向绿波带宽并大幅减少停车次数,提高协调控制的效益.     

城市快速路入口匝道与交叉口协调控制策略

为提高城市快速路的运行效率,避免快速路入口匝道处发生拥堵并影响地面交通,结合快速路交通状态的实时判别、匝道调节率及交叉口信号配时方案,提出了针对快速路典型交通状态下的精准协同控制模型。协调控制模型的四个子模型为,流量精准推送模型、交叉口关键相位迟闭、早断配时优化模型、匝道排队调节控制模型。案例仿真表明：协调控制信号迟闭策略下匝道通过流量、车均延误,交叉口平均排队长度、车均延误分别优化了2.3%、40.4%、21.8%、22.4%;协调控制信号早断策略下匝道车均延误、平均排队长度,交叉口平均排队长度、车均延误分别优化了22.6%、31.7%、9.7%、4.5%;协调控制较大程度上提升了研究区域运行效率。     

考虑边界交叉口交通拥堵的反馈阀门控制

基于路网宏观基本图(macroscopic fundamental diagram, MFD)实施城市区域交通控制时,为了防止边界交叉口受阻方向的车辆排队长度过长,同时提高路网内车辆完成率,提出了考虑受控区域边界交叉口交通拥堵状况的交通流反馈阀门控制方法,通过对边界控制阀门处路段存放车辆富余空间的分析,提出了阀门交叉口位置和数量选择模型;针对可能造成的阀门交叉口交通拥堵,提出了受控区域边界拥堵交通流分配算法,也即通过提前调节阀门上游交叉口的绿灯时间,把部分交通流提前控制在其它相邻上游交叉口.通过实际路网仿真,结果表明该方法可以有效控制阀门交叉口的车辆排队长度,降低阀门交叉口车辆平均延误时间和平均停车次数.     

基于TdPN的中小流量交叉口信号控制研究

针对城市中小流量交叉口交通拥堵问题,提出了一种基于时延Petri网(Timed Petri Net, TdPN)的可变相序信号控制模型。利用TdPN建立交叉口车流模型和信号控制模型,结合马尔可夫链,建立交通流的动态生成模型。通过将通行权赋予当前等待车辆数最大的相位来实现相位的随机选择。以平均延迟时间最小为优化目标,通过遗传算法求解最优相位配时。在信号周期固定的情况下,分析基于TdPN的四相位可变相序控制模型在不平衡交通流下对交叉口平均排队长度的影响,并将此模型与四相位固定相序控制模型进行对比。研究结果表明,该方案在单位时间内有效地减少了交叉口的平均排队长度。     

基于路口相位方案优化设计的城市道路交通信号迭代学习控制方法研究

城市道路交叉口信号控制是交管工作持续关注的课题,关于协调好有限的道路资源与日益增长的交通需求之间的矛盾,有着至关重要的作用。由于道路自身条件约束,交通流的组成特点复杂,路网交通路呈现非线性动态特征,无法进行精准的数学建模控制。本文提出的迭代学习控制方法,根据交通流的组成和变化特点调整信号控制周期及有效绿灯时长,实现交通信号动态优化控制,保证车辆在路网中能够高效、平稳地通行,是针对非线性动态交通流的一种动态寻优控制算法,能够有效减少路口车辆等待时间、提高通行效率。考虑对不同相位设计方案的适应性,在传统配时优化模型的基础上,构建综合相位设计元素的交通信号迭代学习控制模型,并通过Vissim仿真软件和Python编程语言搭建仿真测试环境,验证了提出模型的有效性。