出口道左转交叉口信号控制鲁棒优化方法

为了提高出口道左转交叉口在现实交通需求和供给波动环境中的适应性，权衡运行效率与稳定性，对其鲁棒优化方法进行研究。在对出口道左转交叉口运行特点和饱和流率进行分析的基础上，提出从交通需求分布、基本饱和流率分布和实际运行车速分布3个方面考虑交通的波动性，以适应出口道左转交叉口交通供给波动与控制方案相关联的特征。在此基础上，分别以平均值-标准差最小、条件风险值最小和最大值最小化为目标，建立3种信号控制鲁棒优化方法，并基于遗传算法建立求解算法。通过算例分析，对鲁棒优化算法的准确性、平均值-标准差模型的参数取值和3种鲁棒优化方法优化效益进行分析。研究结果表明：所建立的鲁棒优化方法可实现交通需求和供给波动下出口道左转交叉口信号控制与设计车速的优化设计，相较于传统控制方案其在保证效率的前提下提高了控制方案运行的稳定性；平均值-标准差模型和条件风险值模型对于各项指标均表现较好，可在保障平均延误维持较优值的基础上（案例中车均延误增加小于3%）显著改善运行效果的稳定性（案例中延误标准差减少约40%）；最小-最大模型对延误最大值的优化效果最佳，但其对于控制方案的整体效率会造成较大的负面影响（案例中车均延误增加了8.19%）。     

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.      

基于交通控制的交通诱导优化模型

随着国内交通需求量的持续增长,交通拥挤已成为城市交通所面临的主要问题,缓和这种现象的主要做法就是交通控制和交通诱导。文中以交通信号控制为基础,从影响交通畅通的因素出发,建立了交通诱导优化模型,并且为该优化模型寻找到了一种算法思路。     

排阵式交叉口几何设计与信号控制协同鲁棒优化

针对排阵式交叉口在实际交通波动环境中存在车辆滞留排序区,运行效率稳定性难以保障的问题,提出了鲁棒优化方法,平衡交叉口运行的效率和稳定性。在分析排阵式交叉口运行特性的基础上,指出了其运行效率波动性与交叉口几何设计、信号控制、交通需求、饱和流率和运行车速这5个因素有关。确定了将交通需求、饱和流率和运行车速这3个客观波动因素作为模型的输入参数,将几何设计和信号控制这2个可受设计人员控制的要素作为模型的优化控制变量进行协同优化的模型框架。在此基础上,以交叉口车均延误条件风险值最小为目标,考虑了各流向车道数、信号相位相序、排序区车辆清空等方面的约束条件,构建了基于情景的鲁棒优化模型,并建立了遗传算法对模型进行求解。通过案例分析,对鲁棒优化模型的置信水平取值和算法准确性进行了分析,证明了算法可以使目标函数收敛到最小值,并基于蒙特卡洛模拟对优化效益进行了检验。研究发现,所建立的几何设计与信号控制协同鲁棒优化模型可实现在交通需求和供给的波动下,对排阵式交叉口的车道功能、排序区长度以及主、预信号控制进行协同优化。相较于确定性的设计方法,在平均延误层面基本维持原有水平,但对延误标准差和最大值有着较为明显的改善,案例中分别减少了48%和23%。     

关于城市高速道路交通动态控制问题的研究

公开发城市高速道路交通智能化控制与管理系统搂背景，提出可以对应于进口匝道流入交通需求和路网上交通状态实时变化，以及多路径条件下驾驶员选择路径行为影响的流入交通系统控制方法和模型。其控制模型不仅较以往的研究有根本性的改进，而且还针对交通流的非定常性变化，加入了主线交通流行驶速度约束模型，因此其成果不仅可以用于预防交通阻塞为目的的流入交通控制，还可以应用于轻微阻塞条件下的流入交通控制。     

消除高速公路运动波的可变限速控制方法

运动波是高速公路一种常见的交通拥堵，可通过可变限速控制有效消除。近年来，研究中提出了大量消除高速公路运动波的可变限速控制方法，却鲜有方法成功落地应用。可变限速控制方法的成功应用需满足3个基本条件，即模型预测的准确性，优化求解的实时性，以及控制方案的安全性，而当前研究中的方法难以同时满足上述基本条件。因此，为提高高速公路交通效率，保障高速公路交通安全，提出了消除高速公路运动波的可变限速优化控制方法。构建了模拟运动波传播的离散一阶交通流模型，解析了可变限速控制对交通效率及安全的影响机理，建立了提升交通效率、保障交通安全的可变限速优化控制方法。利用数值仿真模拟，测试了轻微拥堵与严重拥堵2种不同场景下限速控制方法的控制效果，评估了控制方法在提升交通效率和安全方面的表现，对比了所提方法与文献经典方法在控制效果上的优劣。结果表明：可变限速优化控制方法在2种场景下降低总行程时间分别为10.1%和10.6%，降低事故风险指标TET分别为72.6%和73.1%，降低事故风险指标TIT分别为92.4%和82.9%。与文献方法相比，在预测模型准确性以及对交通流效率与安全的改善方面均有提升，其中在严重拥堵测试场景下，效果提升更为显著。     

基于DTA的OD估计方法的交通检测器优化布置模型研究

论文在探讨了动态交通分配和动态0D估计背景下的交通检测器优化问题的基础上，提出了基于DTA的动态OD估计方法的交通检测器布置原则；从预算，对路网中交通流量信息的覆盖程度，对关键路段的检测、对重复检测器的剔除等方面对路网交通检测方案进行约束，建立了交通检测器优化布置模型；最后将遗传算法用于交通检测器优化布置模型的求解，证明了基于DTA的动态0D估计方法的交通检测器优化布置模型的有效性。论文方法概念清楚、操作简单，是交通检测器优化布置的一种可行方法。     

基于Udwadia-Kalaba方程的交通锥机器人编队摆放控制方法

针对交通锥摆放问题，以一类装有标准交通锥模型的移动机器人为研究对象，提出一种新的编队摆放动态控制方法。该方法根据编队摆放条件，构造出交通锥机器人编队摆放的运动学约束，并将编队摆放约束视为控制目标。基于Udwadia-Kalaba方程，建立满足编队摆放的动力学模型，设计基于模型的编队摆放控制器。研究结果表明：所提控制方法能够实现交通锥机器人的编队要求，可进一步解决当前交通锥有序摆放问题。相较于基于领航者-跟随者模型的模型预测控制和基于神经动力学反步控制，所提出的基于模型设计的控制方法，具有编队距离误差收敛速度快和扭矩易于优化等特点。并借助MATLAB仿真软件和物理试验平台，对所提控制方法进行了仿真与试验验证，实现了三角形工况以及直线工况下交通锥机器人的编队摆放控制。试验结果验证了该控制系统的实用性和有效性，为交通锥的摆放提供了一个新的研究思路。     

信号控制交叉口交通组织优化研究

为提高城市信号控制交叉口的运行效率和保障行车安全,针对城市信号控制交叉口冲突点的特性,提出了信号控制交叉口交通组织优化方法,建立了信号控制交叉口交通组织优化仿真模型。该模型以西安市西影路与雁翔路十字型交叉口为例,对该信号控制交叉口进行交通渠化、信号相位设计及信号配时优化,利用Vissim微观交通仿真软件对优化方案进行仿真,仿真结果表明,交叉口总延误减少了30.9%,东进口左转减少45%,西进口左转减少了22.5%,南进口总延误减少39.4%,北进口总延误减少62.6%。     

快速路进口匝道及其衔接交叉口的协调优化控制模型

为了缓解快速路主线交通流拥挤现象,分析了快速路进口匝道与主线以及与地面衔接交叉口的影响关系,确定了进口匝道不同交通状态下的控制目标;构建了进口匝道与衔接交叉口的3段式协调优化控制模型,提出基于层次分析的分布式求解算法;以1条进口匝道及3个衔接交叉口的典型路网进行试验,采用仿真模拟软件对模型及其算法进行效用评价.仿真试验优化了7次,结果表明:前3次实现了进口匝道排队减少,接着3次优化能够实现通行能力最大,在低交通需求下,优化能使通道平均延误时间减小.研究成果为在供需平衡的基础上优化进口匝道和衔接交叉口的信号配时提供了理论基础.