基于动态信号配时的非线性规划模型

为提高整个路网的通行效用,根据周期时长、相位绿信比与机动车延误特征,建立周期波动动态信号配时的非线性规划模型.信号控制系统根据路网中各路段机动车的流量特征,进行动态调整信号周期时长和各相位绿信比的最优配置,从而合理分配各进口车道的通行权.结果表明:运用动态信号配时法和固定信号配时法交通分配的结果基本一致,运用动态信号配时法与固定信号配时法相比,动态信号配时法使机动车在十字交叉口上效用提高10％左右,在T型交叉口上效用提高30％左右,较好地适应各种交通状态的变化.在非机动车交通量较小的交叉口,动态信号配时有利于非机动车通行效用的提高;而在交通量较大的交叉口上,动态信号配时对非机动车的通行效用有较小量的波动.     

信号交叉口多目标动态决策模型及其优化方法

以减少机动车在交叉口的延误时间和尾气排放为目标,针对目前交通信号控制模型中普遍采用单一目标进行求解的问题,以非饱和交叉口为研究对象建立了信号交叉口多目标动态决策模型(MODD模型),对信号周期时长、绿信比和相序3个信号配时参数同时进行优化,提出交叉口多目标评价满意度函数,制定交叉口信号控制决策准则并应用混合遗传算法求解最优决策变量.算例的求解结果显示,混合遗传算法能够均匀地逼近Pareto最优前端,多目标优化方法更能减少车辆在交叉口上的停车延误和停车次数,对单交叉口信号配时有理论指导和应用价值.     

基于信号灯配时的动态路径诱导模型

针对城市交通流量变化产生的问题,在交叉口信号灯配时方案改进的基础上建立了动态路径诱导的双层优化模型,上层模型以行驶时间为目标函数,下层模型以总交叉口延误最小为目标函数。利用改进蚁群算法来求解优化模型,从而获得多准最优路径。以实际交叉口为例,将信号灯配时改进前、后的模型计算结果进行比较。结果表明:应用信号灯配时改进后的模型获得的路径更省时,交叉口等待通行时间更短。     

基于分层序列的相邻信号交叉口控制系统动态优化模型

为了提高相邻交叉口信号控制系统协调控制的通行效用,根据周期时长、相位绿信比、相位差、协调相位延误、消散量特征和各入口方向车辆的流量特征,建立了相邻信号交叉口控制系统配时参数的双目标动态优化模型。通过分层序列法,对双目标动态优化模型进行了求解。结果表明:动态信号控制使协调相位直行车道的效用显著提高,当相邻交叉口间的路段长度分别为200,350,550 m时,动态信号双向协调相位控制直行车道的效用比固定信号的控制效用分别提高了14.47%,11.01%,7.91%;在相邻交叉口间的路段长度较短时,交叉口动态信号控制比固定信号控制的通行能力提高了约2.85%。     

基于动态规划的信号配时滚动优化算法

随着智能交通技术的发展,交通信息获取的时间颗粒度将越来越小,这为城市动态交通信号配时优化模型和方法提出了新的挑战。为解决经典信号相位控制优化(COP)算法中未考虑交叉口预测区间内交通流量动态变化对信号配时方案控制效果的影响。文中提出了基于动态规划的单交叉口信号配时滚动优化算法。首先,在分析交叉口信号配时关键问题的基础上,构建了以交叉口车辆平均延误和平均排队最小为优化目标,交叉口各相位绿灯时间长度为约束条件的信号配时非线性整数优化模型;并设计了动态规划算法求解该模型。其次,为反映交叉口车流在预测区间内动态变化的特性,在动态规划算法的基础上提出了滚动优化策略,根据实时更新的预测数据滚动优化信号配时方案,并将信号配时方案实时传输到交叉口信号控制器中。最后,通过实际调查数据构建微观仿真环境,采用VISSIM COM二次编程开发技术结合MATLAB编程软件实现了文中模型和算法,并对比分析文中算法和经典的COP算法。通过改变交叉口的输入流量,测试不同流量条件下控制算法的控制效果。结果表明,与经典的COP算法相比,文中算法不仅能够使车辆在交叉口的平均延误减少20%,而且能够保证交叉口各个相位的车辆平均延误的均衡。     

信号交叉口广义延误模型研究及应用

为了对信号交叉口的配时方法进行优化,兼顾行人和非机动车的交通利益,减少混合交通的总延误时间,分别对机动车、非机动车、行人的信号交叉口延误计算方法和饱和流率进行分析,提出了以混合交通所有交通参与人的总延误最小为优化配时目标的广义延误模型,并采用非线性规划的方法搜索最优周期和各个相位的有效绿灯时长。应用分析表明,按照这一方法进行配时,人均延误比传统配时方法有所降低。     

基于遗传算法的左转待行区交叉口信号配时优化研究

以左转待行区交叉口为研究对象,通过研究左转车流运行特征的变化,提出左转相位启动损失时间的计算方法,并进一步调整通行能力和延误模型。进而以信号周期、绿灯时长作为约束条件,以交叉口平均延误最小为优化目标,建立信号配时优化的非线性模型。以长沙市某交叉口为例,基于遗传算法利用Matlab程序寻找模型最优解,结果显示优化后高峰时期交叉口延误由64 s/veh减少至43 s/veh。同时以优化前后配时方案为基础,通过Vissim建立交叉口仿真模型,仿真结果显示交叉口延误由53 s/veh减少至32 s/veh,在一定误差范围内,可表明模型的合理性和寻优算法的实用性。     

现代有轨电车条件下的交叉口信号控制方法

以交叉口交通效益最大化为目标,对现代有轨电车条件下的交叉口信号控制方法展开研究.改进了NSGA-II算法,提出了基于非支配排序的交叉口多目标优化算法,对单点交叉口多目标优化模型求解.在获取基础信号配时方案的基础上,根据车辆的实时参数,构建现代有轨电车主动信号优先控制方案评价指标体系,利用DEA-TOPSIS模型客观地从优先相位延误、非优先相位延误和电车偏移度等多个方面对各信号控制方法进行分析,实现最优信号控制.仿真实验表明:交叉口人均延误时间和平均停车次数为有效的控制目标;基于非支配排序的交叉口多目标优化算法与加权组合遗传算法相比,可综合优化多目标;与NSGA-II算法相比,可降低交叉口人均延误时间1.8 s,降低平均停车次数0.02;基于DEA-TOPSIS模型的有轨电车信号控制评价方法可以客观地综合多角度分析各信号控制方法的有效性和变化趋势,实现最优信号控制.      

逆向可变车道动态切换及信号控制优化方法

为弥补逆向可变车道切换控制方法判断条件较为单一,且配套的信号控制方法难以适应交通流动态变化的不足,提出逆向可变车道动态启停切换及交通信号优化控制方法.根据交叉口流向饱和度、车道切换效益与车道切换时间间隔等指标获取逆向可变车道动态切换控制决策,实现逆向可变车道的动态开启和关闭;同时,利用检测器获取车辆到达率、车道饱和流率与剩余排队车辆数等实时交通流数据,根据车流到达驶离图示推导交叉口车均延误计算公式.引入左转车道释放流率系数,修正左转车道释放流率,改进了交叉口延误计算公式,构建以延误最小为目标的交叉口信号配时动态优化模型.最后,以武汉市古田四路-长丰大道交叉口为对象开展了仿真实验,结果表明:相比于定时切换控制方式,动态切换控制与信号配时动态优化方式下的逆向可变车道交叉口车均延误减少6.7%~14.9%,含有逆向可变车道进口方向的左转车均延误减少7.6%~15.6%,平均排队长度减少6.4%~21.9%,验证了动态控制方法提升交叉口运行效率的有效性.      

单交叉口信号配时的动态优化

为了缓解城市交通压力,根据实时单交叉口交通数据,利用模糊控制理论,结合matlab软件,以缩短车辆平均延误时间为目标,对各个相位的信号配时进行动态优化,使单交叉口的绿灯时间及周期成为可变参数。仿真结果表明,与传统信号控制方式相比,本文所提出的交通信号配时控制效果更好,车辆平均延误时间更少。     

路网交通流动态分配模型分析

该文分析了交通流路网分配的概念及在交通控制与诱导中的作用,重点研讨了交通动态分配过程及分配模型,对于解决区域性交通适时控制与诱导问题,认为目前的动态交通分配的前提和结构均存在不可克服的障碍,建立智能交通系统(ITS)是最好的解决方法。     

基于满意控制的动态交通分配模型研究

城市交通意外事件易诱发局部交通路网拥堵,为防止交通状况恶化,需采取相应的交通控制、诱导手段。针对交通意外事件造成城市交通路网运行状态突变的现象,从用户平衡原理出发,提出了基于满意控制理论的动态交通分配模型。该模型不仅考虑了动态交通分配过程中各种常规的要求(目标、约束),还考虑了动态交通分配的易操作性和交通流控制、疏导过程中的安全性。通过该模型可寻找易于求解及实现的满意解,快速、平稳地实现区域内交通流的正常运行。算例表明该模型及其算法能够快速获得满意解,有效地解决交通状况突变情况下的动态交通分配问题。     

GIS-T中交通事件的动态表达

针对当前GIS -T中对于交通事件表达的不足,首先利用交通波理论计算交通事件对路网影响范围的时空变化情况;其次基于线性参考和标准动态分段思想,在标准动态分段中增加时间维属性,通过程序扩展在现有GIS平台上实现时空动态分段方法,并用该方法实现交通事件影响临近路段范围的时空变化可视化表达.结果表明,利用时空动态分段方法可以...     

动态交通分配中一种多模式动态决定式点排队模型及其特性分析

提出了一个可应用于动态交通分配中的多模式决定式点排队模型。模型中不同的交通模式(如小汽车、卡车和公交车等)由于车辆特性以及长度的差异在路网中将分别具有不同的行驶特性。为了能够反映不同模式车辆在路段上的相互作用,将单模式点排队模型扩展为多模式点排队模式。并对这个模型的相关特性进行了研究,如:反映不同模式车辆在路段上的速度收敛特性,在路段上每一模式车辆的先入先出特性(FIFO)以及路段上不同模式车辆的因果特性。     

基于元胞自动机的动态路段走行时间计算模型

为建立合理的动态交通网络中路段走行时间模型,分析了动态路段走行时间函数的一般形式,对比国内外常用的几种离散型动态路段走行时间函数,基于元胞自动机交通流模型,建立了动态路段走行时间模型。模型可以根据实际路段驶入率、驶出率,推算出任意时刻进入路段车辆的走行时间,并利用M atlab对模型进行求解和数值分析。结果表明,车辆进入路段后的交通状态是动态路段走行时间的主要影响因素;根据累积驶入驶出车辆数曲线可以直接求出动态路段走行时间,能够为动态交通网络中路径走行时间求解奠定基础。      

考虑车辆排队长度的动态用户最优路径选择模型研究

基于交通流理论，建立了路段下游交叉路口前车辆排队长度、路段车流密度的数学模型，提出了新的路段阻抗函数。运用该阻抗函数建立基于路径的动态用户最优路径选择变分不等式模型，给出了该模型的启发式算法。实例分析表明，当路段上有排队时，若将车辆排队处理为质点，则低估车辆路段走行时间，被低估的相对差距约为22％；新的阻抗函数能较好反映路段的阻抗。     

动态混合行为交通网络平衡的遗传算法求解

采用遗传算法对动态交通网络平衡微分博弈模型进行求解,将动态混合行为交通网络平衡模型构造为一个开环信息结构下N个局中人非合作非零和博弈,并考虑了一个单OD对之间有两个平行弧的简单网络和两类局中人--用户平衡（UE）和古诺-纳升（C-N）--在拥挤现象中的相互作用,针对此简单网络阐明了遗传算法求解模型的具体步骤。遗传算法求解不必要求目标函数连续可微,大大提高了模型的适用性。通过算例对所设计的算法进行了验证,在算例中将Wie BW（1993）的研究中部分参数取值作了修改,使其更加合乎交通实际,并将计算结果与Wie B W（1993）采用最小值原理计算结果进行了对比分析,通过对比分析表明,其计算结果更符合交通实际。     

基于Logit模型的动态交通分配研究

提出了一种基于Logit方法的交通分配模型，该模型是动态出发时间选择和随机用户平衡的联合模型（DDSUE）。作为一种基于全路径的交通分配模型，在路径选择上，使用了Logit模型求出每条路径的选择概率；在出发时间选择上，采用路径通行能力和路径选择概率来联合确定交通出发量，然后利用总交通出发量和路径选择概率求出每条路径上的驶入量。最后以一个实际算例，并通过改变参数对结果进行了分析。     

基于二次函数型路段行程时间模型描述的交通输出流特性

根据动态交通分配模型中广泛使用的路段行程时间与路段车流量具有二次函数关系的模型，在已知路段输入流的条件下，给出了路段输出流的一般表达式和路段行程时间的递归表达式.在路段车流满足先进先出的条件下，结合任意时刻的车流量表达式和线性路段行程时间模型得出输出流与输入流的关系式，导出此时刻的路段车流量表达式，从而给出了更明确的关于路段行程时间的表达式;同时结合道路交通流调查数据，对一些实例进行了数值仿真，所得结果与实际相符.     

智能交通系统中动态路径诱导算法分析

对智能交通中动态路径诱导算法进行较为系统的综述。首先,从微观和宏观角度对动态诱导系统中需要用到的交通参数模型进行分析和比较,并列举几种交通参数模型;然后,对一些经典路网寻优算法进行分析,并引用一些专家学者的研究成果;最后,对动态路径诱导算法的未来发展方向进行探讨。