考虑转向有轨电车线路的干线绿波优化

为弥补对包含有轨电车的干线绿波优化能力的不足, 提出了一种基于多路径绿波模型的干线绿波优化模型, 确保干线转向有轨电车与干线直行社会车辆的通行效率与独立运行; 确定了转向有轨电车线路的信号相位与干线社会车辆信号相位之间的协调关系, 构建了干线绿波模型的基本约束条件; 考虑有轨电车停车过程的加、减速特性, 以及通过交叉口时清空时间的要求, 建立了有轨电车补充约束条件; 设置了相位顺序控制变量, 增大解空间, 提高了干线绿波优化模型的建模能力; 设置旅行时间变量, 保证社会车辆行驶在路段规定的安全速度之内, 确保有轨电车上、下行总旅行时间一致, 保障调度运行的高效合理; 在满足有轨电车绿波带宽基本要求的条件下, 构建了社会车辆绿波带宽最大化的目标函数; 应用干线绿波优化模型对南京麒麟镇有轨电车干线路段沿线4处交叉口进行了交通信号协调优化。研究结果表明: 干线绿波优化模型能对各交叉口信号相序进行优化, 为有轨电车提供包含转弯相位的绿波; 优化后干线信号周期为142.4 s, 各交叉口相位差分别为0、116.8、52.0、5.7 s, 单方向社会车辆绿波带宽为26.6 s, 上、下行社会车辆绿信比达到37.4%, 有轨电车绿波带宽为10 s, 满足干线系统交通需求。      

城市单点交叉口信号配时优化

为了缓解城市交通拥挤,分析了城市单点交叉口交通流特性与通行能力,建立以平均延误时间最短、平均停车次数最少为目标,以相位有效绿灯时间、饱和度及周期时长为约束条件的城市单点交叉口信号配时优化非线性函数模型,用遗传算法及遗传模拟退火算法对其进行求解。求解结果表明,遗传算法及遗传模拟退火算法均可将平均延误由现状的40.394 s优化至10-3s,减少了平均停车次数,获得较为理想的效益值,将各交叉口服务水平由C级提升到A级。     

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。     

组合放行下的干路交叉口协调控制优化

采用双层规划方法建立干线协调控制模型,模型以干线两相邻交叉口之间的行驶时间,关键流向的绿灯需求,交叉口绿信比,公共周期时长等参数为基础和约束,对干线协调控制信号方案进行优化,优化参数包括交叉口放行方式、各交叉口绿波起始和终止时刻以及双向绿波带宽,实例求解计算及仿真验证显示,本方法可以应用于干线绿波控制的优化设计.     

车路协同下考虑绿波协调的公交优先控制

在绿波协调控制交叉口群中,为分析公交优先控制对后续交叉口群的扰动,基于车流运行时间偏移分布,以概率期望描述了交叉口各相位绿时左端和右端时长变化引起的后续交叉口群在绿波带内、绿波带间的延误变化;采用组合优化的方法,以交叉口群在车速引导下的公交通行效益优化为上层模型,以交叉口群在公交优先控制下的延误优化为下层模型,对公交引导车速和信号控制参数进行协同优化.通过算例分析表明,公交优先控制模型有效提升了交叉口整体通行效益,最大化减小了对周边交叉口群的不利影响.     

直左复线有轨电车干线可变带宽绿波模型

为降低有轨电车在交叉口的停车次数和交通延误，同时兼顾社会车辆通行效率，提出可容纳直行线路、左转线路有轨电车和社会车辆3类绿波系统的干线信号协调控制方法。设计直左轨道分叉交叉口的4种信号相位组合方案，构建社会车辆绿波系统、有轨电车直行线路和左转线路绿波系统的约束条件，以及3个绿波系统的交互性约束条件。基于可变绿波带宽优化模型，提出以社会车辆绿波带宽最大为优化目标的混合整数规划模型，并应用算例对所提模型进行有效性验证。研究结果表明：算例中有轨电车线路绿波带宽为10 s，社会车辆双向绿波带宽不低于34 s，最大绿波带宽为63.6 s。本文模型能够在满足直行与左转复线有轨电车绿波通行的条件下，为干线社会车辆提供最大带宽绿波，有效提升了直左复线有轨电车与干线社会车辆整体的通行效率。     

基于Ring-Barrie相位的交叉口信号配时优化模型

为了将交叉口时空资源最大化利用,以Ring-Barrier相位运行规则为基础,建立了一种城市交叉口信号配时优化模型,该模型将求解交叉口整体延误最小值转化为非线性规划问题.通过选取交叉口平均延误作为优化目标,选取交叉口信号控制的周期时长和各相位绿灯时间作为变量,选用分支定界算法作为此非线性规划问题的求解算法.为验证信号配...     

适于不等双周期的干道双向绿波协调控制数解法

针对现有数解法研究主要适用于单周期控制方式的不足，本文提出一种适于不等双周期的干道双向绿波协调控制数解法，通过重新定义双周期控制方式，打破了双周期交叉口信号周期时长固定为公共信号周期时长1/2的局限，并归纳了双周期交叉口的2种协调类型。本文算法首先通过计算干道的公共信号周期允许变化范围，为各交叉口选择合适的信号周期控制方式；其次，通过分析双周期交叉口的协调特点，推导出适用于双周期交叉口的理想交叉口间距计算公式；然后，通过设定双周期交叉口各相位绿信比的分配比，实现协调方向相位绿信比的分配；最后，以最大调整偏移绿信比之和最小为优化目标确定绿波协调控制方案。算例结果分析表明，与双周期模型法和单周期数解法相比，本文数解法求解方案的干道双向延误时间分别减少16.0%与19.6%，停车次数分别减少15.1%与15.5%，特别是本文数解法的求解方案能使支路车流和行人过街的平均延误时间较单周期数解法分别减少46.0%与50.7%。可见，本文数解法能够获得理想的绿波协调效果，扩大数解法的适用范围，在减少交叉口延误时间方面表现出明显优势。     

两交叉口间主动式公交信号优先协调控制配时优化方法

设计了8种不同控制思路下的决策方案,并在每种决策方案下,综合考虑社会车流绿波带和公交车流绿波带,分析上游交叉口到达下游交叉口的时刻对绿波带的影响情况,建立了基于绿波带宽度的优化目标。以社会车流和公交车流能够获得的绿波带宽度之和最优为原则,确定出8种决策中的最佳决策,并对控制算法进行了验证。提出的信号配时优化方法不仅可以同时满足社会车流和公交车流需求,还可以实现绿波带最大化。     

基于速度波动区间的双向绿波优化控制方法

针对现有干线交通信号绿波控制方法采用平行等宽的绿波带宽,无法考虑相邻交叉口间交通流运行速度波动性的缺陷,引入了基于路段速度波动区间的不等绿波带宽,提出了干线交通双向绿波优化控制方法.该方法在满足非绿波相位交通需求的前提下,以相邻交叉口之间的绿波带宽最大化为优化目标,通过构建带宽最大化模型,调整相邻交叉口之间的相对相位差,并以重叠度检验为约束条件,防止了绿波带断层现象的产生,进而实现了干线道路交通信号的双向绿波控制.以昆山市长江路为例,基于效率层面的评价指标对提出的干线交通双向绿波优化控制方法性能进行评估,结果表明:该方法较之传统的绿波控制方法在绿波带宽方面增加了11.8%,在交通延误和车辆排队长度方面分别减少了15.34%和10.86%.     

考虑弹流润滑的圆柱滚子轴承多目标智能优化设计

基于弹性流体动力润滑理论,以额定动载荷最大和膜厚比最大为目标函数,通过对圆柱滚子轴承多目标优化数学模型的研究,应用退火罚函数方法将其转化为无约束单目标优化问题.采用遗传算法求解含连续及离散变量的优化设计问题,同时针对遗传算法的局限性,采用了实数编码,调整了适应函数,设计了基于确定性准则的杂交算子和变异算子,借鉴了优解保留策略,结合模拟退火算法,形成了遗传模拟退火算法,该算法发挥了模拟退火与遗传算法各自的特点.算例表明了该优化方法的有效性.     

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针对城市网络的区域信号配时,本文建立了旨在最小化网络总延误的双层规划模型.在考虑出行者出行需求的基础上,以信号相位绿灯时长为控制变量,实现总延误最小化.在对用户出行需求的路径分配上,将流量分配模型转化为均衡路径问题,进而实现出行用户均衡.由于区域信号配时的变量随着网络规模的增加而增加,因此在求解多变量优化模型时,本文采用改进的遗传算法对该多变量优化问题进行分析和求解.以典型的城市区域交通网络为例,对该问题进行分析和算法的验证.算例表明,改进的遗传算法在城市区域网络中,能够有效地实现信号配时方案的优化,对于城市交通信号配时优化和管理有积极的启示.     

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对一般集装箱办理站,其空箱调运往往需要经过前方技术站进行中转作业才能完成,由此会产生一定的时间和费用消耗.以降低空箱调运成本为出发点,在计划期内建立了动态集装箱空箱调运模型.模型以空箱调运过程中所产生的车辆租用费用、技术站车辆编解服务费以及积压库存费用或延误损失费用之和最小为目标,在满足空箱需求与供应能力基础上,考虑了技术站中转作业和运输走行时间对空箱需求站时间窗的影响,以及车站作业能力的限制.设计了混合遗传模拟退火算法求解实例表明,该模型和算法可以有效地优化动态空箱调运问题.     

路网最优费率的双层规划模型及算法

为寻求系统、科学的路网最优费率测算方法,提出用双层规划模型描述路网管理者、收费道路经营者和车辆用户三者在费率决策中的博弈关系,其中上层以路网用户盈余最大化为目标,下层是弹性需求下的多车型随机用户均衡模型,设计了遗传-模拟退火混合优化的求解算法。计算发现路网收费收入目标的高低将直接影响测算所得费率的高低,进而影响各车型OD出行量,且时间价值低的车型用户比时间价值高的车型用户受费率变化的影响要更为显著,表明双层模型在费率决策过程中能兼顾相关各方的利益,建模时考虑车型分类能更合理地反映现实情况;与遗传算法、模拟退火算法相比,遗传-模拟退火算法计算结果最优。     

基于遗传算法的城市区域交通信号控制系统仿真

城市交通信号控制是城市交通管理中的主要手段和途径。提出从系统最优原则出发制定交通管理策略的观点,建立城市区域系统最优模型,并基于MATLAB软件中的遗传算法给出求解。最后,通过两个典型交通路网模拟验证最优模型的适用性和合理性,并获得控制目标交叉口绿信比、延误数以及区域交通网络总的运行时间。     

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现代绿色物流系统的建设要求物流链上各环节按照绿色理念建设运营.本文将绿色物流的思想引入内陆港选址问题,建立了考虑噪声、事故、拥挤、碳排放等环境因素的广义费用函数,并根据内陆港建设决策方与货主之间的主从递阶决策关系,构建了可兼顾投资者与货主对成本要求的内陆港双层规划选址模型.模型上层目标为在允许的投资范围内确定内陆港地址,使得系统总成本最小;下层目标为货主在各内陆港之间分配运输需求量,使得总支出费用最低.并设计了基于遗传算法的求解方法.实例分析表明,本文建立的绿色理念下的内陆港双层规划选址模型是有效的,同时遗传算法可以产生稳定的最优解.     

环境因素下交叉口信号控制的双层多目标优化模型研究

机动车尾气排放不仅危害人们身体健康,同时也破坏了生态环境.考虑机动车尾气排放的基于用户均衡路径选择模型的双层多目标优化模型被提出用来优化交叉口信号控制周期和绿信比,其优化目标是改善交通流状况的同时合理降低交叉口机动车尾气排放.并给出了该模型的启发式遗传算法和基于MATLAB遗传工具箱的求解方法.通过一个实例来解释和验证了该模型以及求解算法的可行性.     

潮汐车道清空与下游路口信号协同控制方法研究

潮汐车道快速清空成为提高潮汐车道控制效率的关键环节之一.本文基于集散波理论对直行绿灯汇入及左转绿灯汇入流量差异状态下的车辆运行状态进行分析,构建车道指示灯切换时刻、下游路口信号控制和相应车道清空时间之间的关系模型,在此基础上设计车道清空时间与下游路口车均延误的组合优化模型.最后,利用遗传算法对目标函数进行最优求解,获取最优组合控制方案.经仿真验证发现,不同的车道指示灯变换时刻及下游信号优先策略,会提高车道的清空速率,但也会带来下游路口车均延误的增加,而通过组合优化模型的筛选可以寻找出平衡两者需求的最佳控制策略.     

基于随机需求的冷链物流路径优化问题研究

依据冷链物流配送基础理论,考虑顾客满意度、三级货物损失以及制冷时长等因素,构建基于随机需求且带有软时间窗的最小配送成本函数模型,建立由惩罚成本、货损成本、制冷成本、缺货成本、运输成本及固定成本组成的六种复合目标函数。利用改进适应度函数、选择方式和交叉变异概率的遗传算法求解,以某肉类生鲜企业为例,通过MATLAB软件进行数据分析及仿真模拟,验证模型和算法的科学性及有效性。