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交通拥堵已成为很多大中城市普遍存在的社会问题。信号控制作为缓堵保畅的重要措施之一,愈发受到社会关注。信号优化手段可分为模型驱动和数据驱动两类,且随着交通大数据的不断充实,基于强化学习的数据驱动方法日益成为新兴发展方向。然而,现有数据驱动类研究主要偏重于决策模型设计,缺乏对智能体结构的探讨;同时,在多路口协同方面多采用分布式策略,
忽略了智能体之间信息交互,无法保障区域层面的整体最优性。为此,本文以干线信号为对象,
构建一种多智能体混合式协同决策的信号优化方法。首先,针对交通状态的多样性、异构性及数据不均衡性,设计分布训练-分区记忆的单智能体决策模型,并优化状态空间和回报函数,界定单路口控制的最佳方案;其次,融合分布式和集中式学习的模型优势设计多智能体交互方法,在单路口分布式控制的基础上,设置中心智能体评价局部智能体的决策行为并反馈附加回报以调整局部智能体的决策模型,实现干线多信号的协同运行。最后,搭建仿真平台完成效果测试与算法对比。结果表明:新方法与独立优化和分布式协同相比,在支路交通流基本不受影响的前提下,
干线停车次数分别降低了14.8%和13.6%,具有更好的控制效果。 相似文献
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6.
基于延迟脱体涡算法和滑移网格技术,建立CRH380A型列车的含有转向架的三维可压缩瞬态仿真模型,模拟研究高速列车气动力、速度场和表面压力这3大绕流特性的变化规律。结果表明:延迟脱体涡算法能较好地捕捉列车通过隧道时的气动特性;当列车头部刚驶入隧道时,气动阻力迅速升高并在车头完全进入隧道时达到最大值,列车下方2侧的速度纵向分量会急剧增加,位于靠近设备舱位置的速度纵向分量会显著降低;当尾车刚驶入隧道时,隧道内壁与列车侧面之间的流场会出现回流区;当尾车全部刚驶入隧道时,气动升力和侧向力骤然增加;当列车全部驶入隧道后,气动力的波动幅值均明显升高;列车通过隧道过程中,列车侧面压力整体上呈现先增后减、最后维持周期性波动的趋势,处于尾流区的车尾部位具有更强烈的波动特征;列车裙板和车底的表面压力整体上均呈先减后增、最后维持在较高幅值波动的趋势,对列车相关结构的疲劳强度产生不利影响。 相似文献
7.
李八宁 《电力机车与城轨车辆》2019,(1)
阻尼器是受电弓在异常工况下紧急快速降弓的缓冲保护装置,其可靠的阻尼特性对受电弓安全运行尤为重要。文章介绍了和谐系列电力机车受电弓阻尼器的结构原理及阻尼特性失效故障模式,分析失效原因并制定相应解决措施。 相似文献
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9.
研究列车动力响应的平稳性和各态历经性对寻求列车动力响应随机过程的统计规律具有重要意义。基于多体动力学理论,采用多体动力学分析软件Simpack建立国内某高速列车动车车辆的多体动力学模型。采用三角级数法模拟得到的轨道不平顺作为随机输入激励计算得到列车以不同速度行驶不同距离的动力响应时程样本序列。进一步运用平稳性检验方法中的逆序数检验法和单位根检验法对列车动力响应随机过程的平稳性进行检验。运用Monte-Carlo方法并结合随机过程的相关理论,计算1 500个在随机轨道不平顺激励下列车以200 km/h速度行驶1 km工况的动力响应时程样本序列的集合均值和集合相关函数,时间均值和时间相关函数,对列车动力响应的平稳性和各态历经性进行了证明。研究结果表明,列车以200 km/h的速度行驶1 km工况的动力响应可近似为具有各态历经性的平稳随机过程,即可采用一个时程响应样本来反映列车动力响应总体的统计规律。随着列车动力响应样本个数的增加,列车动力响应的平稳性和各态历经性都将更加稳定。 相似文献