基于一般相位结构的区域信号配时二层规划模型与算法

基于城市道路交叉口的一般信号相位结构,根据各相位车流在交叉口遭遇不同信号延误的特点,建立了一个新的区域信号配时二层规划模型.该模型的上层问题,是一个明确考虑了交叉口信号延误的区域信号配时优化模型,而下层是随机用户平衡交通分配模型.针对这类问题的特点,应用灵敏度分析方法、信赖域方法和作者提出的仿射尺度内点算法,构建了一类新算法的基本框架.由于仿射尺度内点算法收敛速度快,而信赖域算法可以避免相当耗费的一维搜索,使得该算法具有较为优越的整体计算性能.     

不定二次规划的一个改进算法

给出不定二次规划的一个改进算法,通过仿射尺度技术,把二次规划问题转化为球约束的二次规划问题,进而转化为球约束的凸二次规划问题来求解.讨论了该算法的收敛性.     

基于随机用户均衡的路网拥挤收费模型与算法

为了减轻交通路网拥堵问题,结合现实交通流分配,采用随机用户均衡配流模型,以最小化路网总体出行时间为目标建立了一个拥挤收费的双层模型.对于这种模型,提出了一种新的求解算法,这种算法是将仿射尺度算法与遗传算法相结合.具体地,对给定的收费值,由仿射尺度算法来求解下层随机用户均衡问题得均衡路段流,将其带入上层可求得系统总出行时间.当选取1组初始收费值,可以求得在取各个收费值下的系统总出行时间.这样便可以根据遗传算法来求得最优收费值.数值实验结果表明,在实施收费之后,系统总出行时间得到有效减少,这种模型及算法可以有效地应用于减缓交通路网的拥堵问题.     

考虑人均延误和人均排放的信号配时优化模型

为将绿色交通、公交优先等理念融入交叉口信号配时优化的建模策略当中,建立以交叉口人均延误、人均CO排放为优化指标,以各相位有效绿灯时间为自变量的多目标信号配时优化模型.在人均延误公式中引入公交折减系数,用以避免公交绝对优先对社会车辆通行效率的负面影响.模型求解过程中运用模糊折中规划方法使量纲不同的两个目标函数实现无量纲化,令其取值在(0,l);采用模糊偏好方法计算两个目标的隶属度函数的权重值,进而将多目标函数转化为单目标函数;然后利用自适应惯性权重和异步学习因子相结合的优化粒子群算法,基于MATLAB软件平台实现单目标函数的求解;最后将模型应用于实际案例,对各目标值进行比较分析.结果表明:优化后人均延误下降了0.94 s,下降幅度为3.87%.人均CO排放量下降了1.25 g,下降幅度为12.74%.说明优化后的信号配时方案对于延误和排放具有优化作用,验证了模型的有效性.     

交叉口延误函数与实时信号配时优化模型

在交叉口初始排队长度和车流到达率已知的情况下,给出了交叉口在一个周期内各相位车辆总延误的函数表达式,继而建立了一个以相位绿灯时长及周期时长等配时参数为决策变量,以交叉口单位时间总延误为目标函数的非线性规划模型.这个模型及与之相应的快速求解算法,可以直接用于交叉口实时信号配时.也可以通过它产生BP神经网络的学习样本,使得利用神经网络实现动态信号配时成为可能.     

基于改进鲸鱼优化算法的多目标信号配时优化

为了使交叉口的通行效益最大化,构建以交叉口平均延误、平均停车次数最小以及最大通行能力最大化为优化目标的多目标函数模型,并提出一种基于自适应权重和levy飞行的改进鲸鱼优化算法(ALWOA)对信号控制交叉口进行配时方案优化.结合实际算例,将求解后的结果与现有方案、使用传统的Webster算法求解的方案、使用GA和标准WOA得到的方案进行对比.结果表明,使用ALWOA得到的配时方案明显优于其他方法,从而证明了改进后的鲸鱼优化算法以及函数模型在交叉口信号配时方案优化上的有效性.     

求解一类线性二层目标混合模型的算法

基于线性分式规划的性质,讨论了一类线性二层目标混合最优化模型.将混合最优化模型转化成有约束的单层分式规划问题,利用既约梯度和最小改变量来求线性分式规划的所有顶点.通过算例对算法进行了检验,说明了算法的有效性.     

线性—二次二层规划问题的性质及全局算法

二层规划是一类重要的优化问题．该文先给出线性－二次二层规划问题的性质,提出求解它的有效的全局算法,指出了算法的有限终止性．结果表明算法是可行的．     

随机用户平衡交通分配与信号控制组合模型及算法

构造随机用户平衡交通分配与信号控制组合模型,上层是信号配时优化模型,下层是考虑交叉口延误的随机用户平衡交通分配模型,并对其进行了详细说明,证明了交叉口延误可由模型中的容量约束条件的Lagrange乘子得到.对于模型的求解,提出了上层模型采用模拟退火算法,而下层使用Frank-Wolfe算法的一个实用的启发式算法,并以一个小型路网为例进行了数值仿真计算,计算结果显示算法是有效和可行的.     

一类二层规划问题的调节熵函数法

针对一类二层规划问题,通过建立对偶定理并利用精确罚函数法和调节熵函数将其近似转化为无约束可微优化问题．建立了相关算法,讨论了算法的收敛性,给出了数值算例,证明算法是有效和可靠的．     

交通信号实时优化模型的算法研究

对交通信号动态优化模型的求解算法进行了研究,给出了目标函数中复杂的分段函数及积分上限中含有未知量的方程的数值处理方法,并针对问题特点,提出了该模型的遗传算法求解方法.为检验模型和算法,进行了一定规模的数值仿真计算.计算结果表明,所设计算法具有较快的收敛速度而模型具有良好的控制效果.