基于多智能体的城市交通区域协调控制方法

在分析城市道路交通信号控制特点的基础上,提出了基于多智能体的城市道路区域协调控制方法.在单路口Agent中引入加强学习方法,实现交通信号实时在线调整;在由多交叉口构成的区域路网中,以车辆平均延误为目标,通过多路口Agent之间的协调机制,实现城市交通区域信号控制的智能协调和全局优化,提高整个区域交通的效率,减少车辆的延误.通过仿真实验,与定时控制和感应控制相比,该方法使车辆的平均延误明显减小.     

基于模糊理论的城市区域交通控制研究

城市区域交通协调控制是智能交通的主要研究方向,研究的主要目的是避免交通拥塞的产生,并能够在发生时及时疏散车辆。针对这种情况,提出一种基于模糊理论的区域协调控制方法,以区域内交叉口各相位方向的排队长度为评价参数,建立模糊控制规则对区域交通进行协调控制,采用典型五交叉口组成的区域对提出方法进行验证。结果显示:该方法能够有效地提高交叉口的通行能力和平均延误时间。     

路网闭合环路交通协调控制方法研究

通过对城市路网闭合环路特性进行研究,运用交通信号协调控制理论,设计了一种符合我国城市路网结构特点的闭合环路交通协调控制方法.该方法采用三层递阶分布式结构,以路网中的闭合环路作为控制子区,应用信号参数优化模型分阶段优化信号周期、相位差和绿信比,形成预选方案,并通过设定的面控率进行判断、选择,最终确定交通协调控制方案.通过实例验算表明本文设计的协调控制方法能有效的减少区域路网交通车辆总延误、减少停车次数,起到缓解交通拥堵、提高道路利用率的作用.     

基于交叉口重要度深度搜索的区域信号协调控制方法

城市路网规模的不断扩大,给城市交通控制系统带来严峻的挑战.本文对交叉口之间的交通关联关系及表征交叉口关联性的交通流参数进行了分析,从而明确路网的拓扑结构,建立了以路网拓扑结构为基础的交叉口重要度估计模型,并根据有向深度搜索算法设计了区域信号协调优化方法.该方法从全局的角度建立了一种均衡疏导路网交通流的信号协调控制方法.最后将本文提出的方法与Synchro7优化出的控制方案对比,利用微观仿真软件SUMO进行控制效益评价,仿真结果表明,本文的方法可以有效提高信号控制效益.     

基于微粒群算法的过饱和交叉口群信号优化研究

城市道路基础设施和建设与交通需求不匹配会导致城市过饱和状态交通频现,利用交通信号控制改变交通系统内车辆的运行规则是解决问题的必经之路。将微粒群算法应用于过饱和状态交叉口群信号协调优化当中,并通过VISSIM仿真评价信号协调优化效果。研究结果显示,经过信号优化,过饱和状态路网中各交叉口的延误车辆数、停车次数、排队次数均有所下降,路网的交通运行情况有明显的改善,一定程度上疏解了过饱和状态交叉口群。     

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随着机动车保有量的增长,交通拥堵已成为大城市普遍面临的问题.交叉口是城市路网的节点,也常常成为了城市路网的瓶颈点.如何减少车辆在交叉口的延误是提高整个路网运行效率的关键.本文对北京市一典型交叉口的交通问题进行了分析,针对减少机非冲突保障安全、降低延误保障畅通等方面提出了相应的管理方案,利用微观仿真技术对交通管理方案进行了定量的评估分析和优选.仿真计算结果显示,四个改进措施从不同方面有针对性地缓解了交叉口的冲突、降低了机动车的延误.     

混合交通流条件下区域交通信号控制优化模型

针对传统区域交通控制技术无法应对机非冲突干扰的问题,结合中国城市道路混合交通流的特点,研究了交叉口与路段非机动车对机动车的干扰。分析了区域路网机动车交通特征,确定了混合交通特性相似的区域。基于路段非机动车的阻滞作用,分析了交叉口通行能力的折减与相邻交叉口相位差的优化。以区域路网机动车总延误为优化目标,建立了非机动车影响条件下的区域交通信号控制优化模型,优化了信号周期时长、绿信比和相位差等参数,并利用遗传算法求解模型。利用VISSIM仿真软件,以上海市杨浦区五角场环形区域路网为例对优化模型进行验证。验证结果表明:现状信号控制方案下区域路网7个交叉口机动车的车均延误为24.5~42.9s,平均为35.99s,路网总延误为256.39h,优化后交叉口的车均延误为21.8~36.4s,平均为30.12s,路网总延误为214.57h,7个交叉口车均延误减少了10%~24%,平均为16.31%。可见,优化模型能够显著降低区域路网车均延误与总延误,提高区域路网通行效率。     

基于双层规划的城市交通拥塞疏导优化研究

为研究城市路网区域信号控制下的交通子区划分及交通拥塞疏导优化问题,明确交通拥 塞控制子区划分影响因素并建立相邻交叉口关联度模型,将拥塞控制区域划分为“疏散区”“平衡 区”。考虑“疏散区”“平衡区”不同的优化目标构建城市路网交通拥塞疏导优化双层规划模型,并 以昆明市部分城市路网作为实验对象,通过仿真将实际控制方案与本文模型计算方案的控制效 果进行对比,以此验证模型的适用性和有效性。仿真结果表明：除两个方案的平均停车次数优化 效果一般以外,其他控制效果指标均具有很大的优化提升,其中车辆平均延误时间降低了7.7 s, 重度拥塞里程比例下降了10.1%,路网车辆占有率下降了14.1%。综上可知,本文的疏导优化模 型控制可快速疏导和有效缓解交通拥塞,模型具有良好的有效性,可为路网交通拥塞分区治理及 疏导控制提供参考。     

城市交叉口群信号协调控制范围动态划分方法

考虑交叉口群交通关联特征,本文提出了交叉口群信号协调控制范围动态划分 方法.为响应实时交通需求,采用交叉口通行能力利用率指标识别道路网络中的瓶颈区 域.根据协调系数与不均衡系数两类路段关联度指标,搜索瓶颈区域的影响范围.应用自 组织映射神经网络,作为路段关联度“强”与“弱”的临界划分工具.使用二分法逐步缩小搜 索范围,断开关联度较弱的路段连接,在余下的连通网络中继续分类直到满足交叉口群 协调控制规模约束的大小为止.仿真结果表明,交叉口群范围的合理划分有助于提高路网 信号协调控制的效率.     

基于群体决策的多交叉口协同控制方法

基于竞争-合作的群体决策机制，将单点信号优化构建为各相位的交叉口通行权的竞争过程，将多点协同构建为上下游相位之间的协作过程，提出了一种兼顾多交叉口协同效益和单交叉口控制优化的路网信号配时设计方法；利用车路协同环境下路网内车辆路径信息的可感知性，动态精准地量化解析上下游交通耦合关系；在此基础上建立了分层动态决策框架，在单层决策中剥离了上下游交叉口控制决策对本地决策的影响，解耦协同控制模型中路网交通状态和信号控制决策之间的复合关系；设计了基于交叉口内各交通流向竞争力的分布式信号配时决策算法，并通过仿真试验平台比较了群体决策协同控制方法与传统协同控制方法的控制效果。研究结果表明: 相较于传统协同控制方法，群体决策协同控制方法可动态适应路网交通需求，在交通效率和稳定性上具有显著优势，在不同饱和度的交通需求水平下可降低车均延误15%以上；在路网交通饱和度较高的情况下, 群体决策协同控制方法延误降低幅度可达19.2%，控制优势更加明显；由于群体决策协同控制方法可在下游交叉口进口道车辆排队过长时减少上游车辆流出，可降低路网最大排队长度超40%，有效规避路网溢流风险；通过对群体决策协同控制模型的分布式求解，可实现单次决策过程计算时间小于0.01 s，具有应用于大规模复杂路网的实时信号配时决策的潜力。