基于NSGA-Ⅱ算法的逆向可变车道信号配时优化

以相位有效绿灯时间、饱和度和逆向可变车道长度为约束条件,建立交叉口控制延误时间最小、交叉口通行能力最大的双目标函数控制模型,运用NSGA-Ⅱ双目标优化算法,求解目标函数,获得以通行能力相对占优的信号配时方案,达到交叉口控制效率提高的目标。以重庆某交叉口实际数据为例,用NSGA-Ⅱ算法对设置可变车道后的配时优化方案求解,并与现状配时方案进行对比,设置逆向可变车道和优化信号配时能够提高交叉口通行能力,降低控制延误。     

基于机动车比功率的单点信号配时优化模型

为减少车辆延误和交通排放,基于机动车比功率提出信号交叉口红、绿灯期间污染物排放因子的标定方法.根据运筹学和交通流理论,以车辆延误和排放最小为目标建立单点交叉口信号配时优化模型.考虑小汽车尾气中的CO、HC和NOx三种污染物,利用 VISSIM 软件设计交通仿真实验,使用MATLAB软件编制参数标定和模型求解算法,根据车辆行驶状况数据标定每条车道组每种污染物的两类排放因子,并验证双目标信号配时优化模型.结果表明,与仅降低延误相比,双目标优化模型所获最优信号配时方案能使车均延误降低19%、交通排放减少11%.研究成果能有效减少交叉口延误和排放,为建立考虑交通排放的干道信号配时优化模型奠定理论基础.     

交叉口可变导向车道与信号配时协同优化模型

通过交叉口可变导向车道的车道功能与信号配时的协同优化,构建优化模型,对交叉口时空资源进行优化配置,以达到交叉口车辆平均延误最小的目标。根据优化模型所得的车道功能分配和信号配时参数进行交通仿真实验,探讨可变导向车道条件下不同信号相位相序方案对交叉口运行效率的影响,并分析不同进口道以及不同流向的车流受到的具体影响。结果表明,协同优化模型能显著降低交叉口的车均延误、提高车流运行效率,并使得在某些交通量条件下使用信号优化无解的问题变为有解;同时发现不同的相位相序方案对设有可变导向车道的进口及其对向进口的左转车流运行有较大的影响,合理的交叉口相位相序设置能够有效地减少交叉口时空资源的损失。     

信号交叉口可变导向车道感应控制优化

针对国内可变导向车道利用效率低、交叉口延误大等问题,基于车辆感应控制技术,对可变导向车道转向功能变换时刻及车辆清空时耗进行研究;并利用VISSIM仿真技术对单个交叉口延误进行评估。研究表明,合理选择可变导向车道转向功能变换时刻以及合理设置清空时间,能够提高可变导向车道利用效率,减少交叉口延误。     

交叉口动态车道与交通信号协同优化方法

以往动态车道研究倾向于在固定信号配时或预先设定的信号配时方案下进行优化,无法充分利用交叉口的时空资源.本文根据实时交通需求,以交叉口车辆平均延误最小为目标,以信号周期、相位绿灯时间和车道数为约束条件,构建动态车道与交通信号协同优化模型.模型分两部分,第1部分考虑进出口道车道平衡,计算可行的动态车道备选方案,将备选方案的输出参数作为第2部分模型的输入参数;第2部分根据实时交通需求,生成动态车道优化方案和信号优化方案.将本文优化方法与传统信号配时方法进行比较,实验结果表明,本文模型能更好地降低交叉口平均延误,有效提升信号交叉口时空资源利用率.     

交叉口动态车道与交通信号协同优化方法

以往动态车道研究倾向于在固定信号配时或预先设定的信号配时方案下进行优化，无法充分利用交叉口的时空资源.本文根据实时交通需求，以交叉口车辆平均延误最小为目标，以信号周期、相位绿灯时间和车道数为约束条件，构建动态车道与交通信号协同优化模型.模型分两部分，第1部分考虑进出口道车道平衡，计算可行的动态车道备选方案，将备选方案的输出参数作为第2部分模型的输入参数；第2部分根据实时交通需求，生成动态车道优化方案和信号优化方案.将本文优化方法与传统信号配时方法进行比较，实验结果表明，本文模型能更好地降低交叉口平均延误，有效提升信号交叉口时空资源利用率.     

基于交通流微观仿真的交叉口控制模型分析

通过对信号交叉口的车辆发生、车道选择、期望车速、信号控制等微观仿真模型的分析，有必要建立以交通延误为交通效益指标的控制方案，实现交叉口多相位、配时参数可变的可视化控制，并进行行车延误指标评价。     

基于ARRB模型的交叉口多目标信号配时优化研究

城市交叉口交通拥堵和机动车尾气排放是近年来城市发展面临的重要问题,而信号配时优化是提高城市交通运行效率、缓解车辆因频繁起停而加剧尾气排放的有效手段之一。本文基于ARRB模型下的信号配时设计方法,综合考虑效率与环境的双重目标,研究不同停车次数惩罚系数下的信号配时方案。同时,以成都市某大型十字交叉口为验证实例,结合VISSIM计算仿真,分析了交通延误、停车次数与排放、油耗的影响关系,继而得到了综合最优的停车次数惩罚因子与配时方案。该方案使延误和停车次数平均提高了36.4%,排放及油耗平均降低了19.4%。     

逆向可变车道交叉口信号配时优化方法

为提升逆向可变车道交叉口通行效率，提出一种基于逆向可变车道交叉口信号配时优化方法.假设车辆到达服从泊松分布，基于逆向可变车道交叉口车流运行特征，构建了逆向可变车道交叉口通行能力和延误计算模型；以周期时长、主预信号控制、逆向可变车道长度及饱和度等为约束，交叉口通行能力最大和平均延误最小为目标，建立了交叉口信号配时双目标优化模型，采用模拟退火算法求解.选取南昌市某交叉口分析了其设置逆向可变车道后，在高、中、低流量及不同左转比例下的运行效果.结果表明，本文所提方法在不同流量下均能提高交叉口的通行能力并减少延误，且更适合高流量交叉口；当高流量交叉口左转比例大于 20%时，交叉口通行效率改善更加显著.     

车道拥挤收费与信号控制组合优化模型研究

针对设有公交专用车道的城市道路,在交通过饱和状态下,为了提高道路通行能力,允许私家车以收费模式驶入公交专用车道,以缓解交通拥堵,建立了基于拥挤收费的交通信号控制模型.模型分别计算了公交专用车道和常规车道的行程时间及相关联交叉口的总体排队延误,另外对公交专用车道设置了临界密度.该模型在保证公交专用车道交通服务水平的前提下使所有车道的路段行程时间及路口排队时间最短,最后利用遗传算法和VISSIM仿真相结合对模型进行了求解.结果显示了车道拥挤收费和信号控制组合优化模型的有效性,降低了车辆排队延误.     

基于能耗测度的道路拥挤收费模型

分别建立了考虑能源消耗与拥挤收费的小汽车广义出行费用及考虑舒适性消耗的 公共汽车广义出行费用,构建了由这两种交通出行方式组成的交通系统总能源消耗函数.考虑 能耗对出行者路径选择行为的影响,建立能耗目标约束下的以出行时间最小为上层目标函数 的双层规划模型,其中上层模型以一定节能水平下的系统延误最小为目标;下层模型满足双 模式交通网络的随机用户平衡,并采用遗传算法和Frank-Wolfe 算法求解.通过算例,将道路拥 堵收费及节能目标抽象化后代入模型,探讨了道路收费前后交通能耗变化及在不同的节能目 标情况下,道路拥堵收费的节能效果.计算结果表明,在交通需求量较大时,实施道路拥挤收费 有利于减少交通能耗,当节能目标小于25%且同时采取道路收费时,路网出行时间都会相应 减少.     

考虑动态交通流的停车场车辆最优疏散模型

为有效地制定停车场车辆疏散方案,缩短车辆疏散时间,研究了考虑道路网动态交通流特征的停车场车辆最优疏散模型. 首先,根据排队论将停车场每个出口车道的车辆排队抽象成一个M/M/1/1排队系统,分析出口道路交通流车头时距对车辆离开率的影响,从而估算车辆在停车场内的排队时间. 其次,构建道路网节点交通流均衡模型和路段交通流均衡模型模拟车辆的疏散路径选择行为,并估算疏散车辆的行驶时间以及在交叉口的延误时间. 最后,选取一个具有4个出口的停车场进行车辆疏散仿真模拟. 研究结果表明:出口处道路交通流车头时距对停车场车辆排队时间、行驶时间和总疏散时间均有显著影响,并且车辆在道路网中最优路径的选择主要受非疏散交通流影响;该模型能模拟停车场车辆在疏散过程中的动态交通特征及时间消耗,根据出口处道路交通流车头时距动态调整车辆离开率,提升疏散效率.      

时间依赖型绿色车辆路径问题研究

城市配送系统中考虑交通拥堵和环境污染车辆路径问题的时间依赖性体现在：不同道路 拥堵程度下车辆运行速度不同,则不同出发时间对应的运输总时间也不同,导致运输成本和造成 的环境污染也有较大差异。因此,本文提出一个时间依赖型绿色车辆路径模型,通过优化运输路 径和出发时间降低运输成本、减少环境污染。模型的目标函数最小化包括油耗成本在内的运输 总成本,其中,车辆油耗的度量基于综合模式排放模型,其创新之处在于,定义了允许车辆在节点 处等待的情形,使车辆选择合适的时间出发以规避拥堵,即通过优化车辆路径以及路径上各节点 处的出发时间寻求成本最优的运输方案。本文提出嵌套遗传算法求解模型,外层遗传算法优化 路径,内层遗传算法优化路径上各节点处的车辆出发时间。并通过响应面分析法(RSM)调试算法 关键参数,得到适用于模型的最佳参数搭配,算法性能测试结果表明了本文算法的高效性。本文 基于污染-路径问题实验数据库进行数值实验,结果证明,允许车辆在客户处等待并选择合适时 间出发,可以在一定程度上降低燃油消耗和总成本。此外,目标函数中引入油耗要素,可以有效 降低决策方案的燃油消耗,减少环境污染。     

自供电路侧单元能量-时延均衡分组调度策略

考虑了自供电路侧单元在分组传输过程中能量收集、车辆到达与车速的随机性, 基于受限马尔科夫决策模型建立分组调度系统模型, 研究了分组平均传输时延与能量消耗; 分析了在能量队列约束下最小分组平均传输时延的优化问题, 提出了自供电路侧单元能量-时延均衡分组调度策略, 通过仿真试验分析了最优分组调度策略性能, 并与贪婪中继方案和Q-learning算法进行对比。仿真结果表明: 该分组调度策略具有双门限结构, 系统通过自供电路侧单元的能量队列状态以及到达车辆的车速状态确定决策变量, 使系统可以在考虑能量利用效率的前提下降低监测数据分组的平均传输时延, 保证自供电路侧单元在能量存储不溢出不耗尽的同时, 最小化系统分组平均传输时延; 在单分组发送模型中, 提出的分组调度策略的平均传输时延相比贪婪中继方案降低了15.7%, 相比Q-learning算法降低了13.5%;在批量分组发送模型中, 其分组平均传输时延相比贪婪中继方案降低了20.4%, 相比Q-learning算法降低了11.5%。      

路段公交专用道对车辆燃油消耗与污染物排放的影响分析

本文利用微观仿真软件（VISSIM）对研究对象进行微观交通流模拟,并将得到的车辆运行状况数据用数据库方式输出,转换后作为综合模式排放模型（CMEM）计算油耗和排放所需要的输入文件。用该方法以南京市太平北路为研究对象,模拟将该路段的最外侧混行车道改造为公交专用道后对交通流及油耗和排放的影响。模拟结果表明：该设置明显改善了公交车的交通流运行情况,并能够有效减少公交车的燃油消耗及尾气排放;但是对整体路段的总体机动车而言,该设置使得路段平均燃油消耗率及HC、CO和NOx的平均排放因子少量增加。     

基于时间和能耗权重的密集停车场调度策略

平面密集停车是一项全新的停车方案,利用四向移载设备配合停车托盘来实现密集停车功能. 为研究其调度问题,利用改进最短路径算法求解平面密集停车场内任一车位上车辆出库调度的综合最短路径. 不同客户对时间和费用的偏好不同,电机空载和满载时能耗不同导致调度成本不同,故引入时间权重和能耗权重两项指标建立数学模型. 通过仿真模拟,实验结果验证了模型的可行性. 研究结果表明,建立的车辆调度模型可用于密集停车场的出库调度,在保证车辆调度出库时间合理的基础上节约能源消耗、降低成本,实现了经济环保的目标.本研究对智能平面密集停车场的推广应用做出了一定的贡献.     

基于时间和能耗权重的密集停车场调度策略

平面密集停车是一项全新的停车方案,利用四向移载设备配合停车托盘来实现密集停车功能. 为研究其调度问题,利用改进最短路径算法求解平面密集停车场内任一车位上车辆出库调度的综合最短路径. 不同客户对时间和费用的偏好不同,电机空载和满载时能耗不同导致调度成本不同,故引入时间权重和能耗权重两项指标建立数学模型. 通过仿真模拟,实验结果验证了模型的可行性. 研究结果表明,建立的车辆调度模型可用于密集停车场的出库调度,在保证车辆调度出库时间合理的基础上节约能源消耗、降低成本,实现了经济环保的目标.本研究对智能平面密集停车场的推广应用做出了一定的贡献.     

连续流交叉口信号协调配时及延误模型

为解决连续流交叉口车辆二次停车和人-车冲突问题,防止车辆排队溢出,破坏连续流交叉口稳定的运行状态,提出人-车信号协调优化控制策略。根据车流运行特征,协调主、预信号配时,优化信号相位方案,以车均延误最小为目标构建优化模型。通过仿真对比可知,本文模型计算的延误估算误差在5%以内。通过案例分析可知,现状方案南北左转车均延误和车均停车次数是优化方案的2倍以上,说明优化方案避免了车辆二次停车;从整个交叉口来看,优化方案在两种流量场景下,车均延误分别降低了27.8%、18.5%,提升了交叉口运行效率。通过敏感性分析发现,移位左转车道长度在100 m时,综合效益最佳。