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。     

改进粒子群优化的关联交叉口协调控制

提出了基于改进粒子群优化的关联交叉口协调控制方法。建立了关于排队长度的交通流模型和协调控制目标函数,利用改进粒子群算法对各交叉口绿信比和考虑双向绿波的相位差进行求解,实现了关联交叉口的最优控制。以实际采集的几个关联交叉口的交通数据仿真表明,相比单向绿波控制和感应控制,所提方法可有效减少延误和平均排队长度。     

基于排队长度均衡的交叉口信号配时优化策略

城市交通的快速发展和交通需求的不断增长,使得城市交通拥堵日益严重,由此造成的时间延误和经济损失越来越大.鉴于此,提出了基于排队长度均衡的交叉口信号配时优化策略,根据排队长度均衡的控制思想,实时动态调整各相位绿灯时间,以达到排队长度均衡的控制目标,保证了绿灯时间的充分利用.通过近似动态规划方法的引入,使得该算法具有自学习和自适应的特性,不依赖于交通流模型.仿真结果验证了算法的有效性.     

基于视频排队长度管理的小步增减绿信比优化方法

针对高峰期间交叉口各进口道排队不均衡或溢出的现象，提出了一种基于视频排队长度管理的小步增减绿信比方法。首先，判断红灯结束时的排队状态及绿灯结束时的排队长度等级；然后，计算各个相位绿灯时间的增减量；最后，以均衡各进口道排队长度为目标，实现各相位绿灯时间与各进口道排队长度的动态平衡。实验结果表明，所提优化方法能有效地均衡各个进口道的排队长度，降低交叉口的通行延误和交通拥堵。当相位绿信比与排队长度不匹配时，该优化方法能快速进行绿信比调整，以适应排队长度的变化。     

基于CTM的多种交通状态控制目标一致性分析

交叉口信号控制优化目标一般由实践经验或交通控制目的所确定,往往忽略了不同交通状态下优化目标之间相互矛盾和相互制约的关系,造成交通控制效果不理想.为解决上述问题,提出建立基于元胞传输模型的单个交叉口优化控制模型,给出了交叉口延误、通行能力、排队长度以及机动车尾气排放量四类性能指标的表示方法,进而利用粒子群算法对控制目标进行了优化求解,并在MATLAB环境下对上述四类控制指标之间的一致性进行了仿真分析.仿真结果表明:在轻度流量下,延误、通行能力和排队长度之间具有一致性,延误与排队长度之间的一致性相对较好,而中度和重度流量下,延误与尾气排放量之间有较好的一致性,排队长度与通行能力有较好的一致性.     

基于模糊控制的智能交通系统

针对平面交叉口的智能交通信号控制,提出了多相位路口实时的模糊控制方案。根据各相位的车辆排队长度实际交通量,设计信号灯配时方案,减少车辆在路口的排队长度。对上述控制方案进行仿真实验,仿真实验结果表明,该控制方案能很好的改善实际交通状况,控制效果优于定时控制的方法,从而有效的提高平面交通路口的通行能力。     

基于信道丢包补偿技术的多源信息融合研究

在多传感器融合网络中,由于网络本身的内在特性以及受实际应用环境的影响,在数据传输过程中丢包现象经常发生,大量有用的信息丢失直接影响了融合算法的正常运行.现有的一些处理网络丢包现象的方法都是直接将丢包的传感器排除在融合操作之外,因此整个系统的融合精确度大大降低.针对上述问题,提出利用基于最小二乘的多项式拟合技术,对丢失的传感器信息进行近似补偿,从而提出一种基于信道丢包补偿技术的数据融合算法.另外,考虑到集中式融合存在的高计算复杂度的特性,基于信息更新的分布式融合算法被用来融合所有传感器的信息,性能分析和计算机仿真显示了新算法的有效性.     

基于Ip的甚高频传输系统的丢包补偿问题探讨

基于时分复用技术的SDH传输系统中,VHF信号因丢包而造成的语音信号失真现象并不明显.然而,基于IP协议的数据分组交换技术的新一代传输PTN系统,因传输过程中出现的延迟和丢包,会造成大量的音频质量恶化.PTN中采取音频丢包补偿技术对丢失语音数据包进行修复和还原是十分必要的.本文通过具体分析发现引入媒体相关前向差错纠正语音丢包补偿算法.可以较好的解决此类问题,同时兼顾了信号质量和开销间的平衡问题.     

共享控制系统的丢包预测补偿控制算法

对共享控制系统中数据包在因特网传输过程发生丢包的现象进行建模,分析丢包对系统控制性能的影响,利用预测补偿控制原理设计一种基于混合型pi—sigmod模糊神经网络的丢包补偿算法。仿真实验结果表明,该算法能克服丢包对控制系统的性能和稳定性造成的不利影响。     

考虑交通流非线性特性的交通信号迭代学习控制策略

现实中城市交通流的运行具有很强的非线性特性, 采用简单的线性模型难以全面描述交通流的实际运行过程. 本文在考虑城市交通流非线性动态特性的基础上, 提出了一种非线性交通流排队模型, 并基于宏观交通流固有的周期性特征, 设计了交叉口信号的迭代学习控制策略. 通过对交叉口信号的迭代学习控制, 使交叉口各进口道的车辆排队长度尽可能趋于均衡, 提高交叉口信号有效绿灯时间的利用率, 从而提高路网的通行效率. 最后通过严格的数学推导证明了该方法的收敛性, 仿真研究及实验结果验证了所提方法的有效性.     

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。     

CTS: 基于拥堵溯源算法的信号灯多智能体强化学习组织方案

在交通路网的运行中红绿灯起着至关重要的调度作用,随着目前交通的飞速发展,道路越来越复杂、车辆越来越繁多,导致红绿灯的调度压力越来越大、调节能力却越来越弱。为了解决这一问题,建立了CTS（congestion trace source）方案,将交通疏导的主体对象红绿灯作为智能体进行强化学习以优化其对交通的疏导控制能力,通过构建拥堵链和拥堵环综合分析路网拥堵情况,佐以红绿灯相位及其配时数据以达到对红绿灯智能体对象状态的综合判断;CTS方案设计了红绿灯排队长度算法将拥堵情况数字化作为智能体奖励对优化效果进行评判。使用SUMO仿真环境进行实验,设计交通优化指标路口平均排队长度并进行对比,最终该方案的路口平均排队长度相较于原始数据提升了40%。     

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。     

基于行人安全的交通信号灯智能控制算法研究

提出了一种基于深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient , DDPG）的行人安全智能交通信号控制算法。通过对交叉口数据的实时观测,综合考虑行人安全与车辆通行效率,智能地调控交通信号周期时长,相位顺序以及相位持续时间,实现交叉路口安全高效的智能控制。同时,采用优先经验回放提高采样效率,加速了算法收敛。由于行人安全与车辆通行效率存在相互矛盾,研究中通过精确地设计强化学习的奖励函数,折中考虑行人违规引起的与车辆的冲突量和车辆通行的速度,引导交通信号灯学习路口行人的行为,学习最佳的配时方案。仿真结果表明在动态环境下,该算法在行人与车辆冲突量,车辆的平均速度、等待时间和队列长度均优于现有的固定配时方案和其他的智能配时方案。     

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.     

ACK报文拥塞对网络性能影响的研究

为了提高网络性能和安全、设计更有效地队列拥塞控制算法,通过研究现有的一些主动队列拥塞控制算法发现:大多数的拥塞控制算法的实现是基于队列长度或平均队列长度,这使得算法在提高网络整体性能上具有局限性。本文在现有的网络队列拥塞控制算法的基础上,将ACK信息确认报文传输状态引入到队列拥塞控制算法研究的系统中,通过仿真实验发现:ACK数据报文的传输状态在很大程度上影响着网络的吞吐量、数据包的传输延迟等。     

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。     

基于层级控制的宏观基本图交通信号控制模型

针对城市交通子区内部与边界交叉口的协调控制问题,提出基于分层多粒度与宏观基本图的交通信号控制模型HDMF。首先利用城市交通系统的分层多粒度特性与粗糙集理论描述交通要素的实时状态;然后结合基于背压算法的分布式交叉信号控制和交通元素的动态特性,计算交叉口相位压力并对相位进行决策;最后使用宏观基本图（MFD）实现区域驶出总流量最大和各子区内存在车辆数量最优。实验结果显示,HDMF模型与协同最大压力控制模型EMP、基于MFD和混合遗传模拟退火算法的HGA模型相比,平均排队长度分别降低了6.35%和10.01%,平均行程时间分别降低了6.55%和11.15%,表明HDMF模型能够有效疏导子区域内部与边界的交通,实现整体路网的车流量最大化。