基于强化学习的干线信号混合协同优化方法

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。     

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实时精确的车流速度对于交通管理系统来说是至关重要的. 然而,最普遍的单线圈检测器却不能输出速度参数. 本文提出了一种新的单线圈检测器速度估计的贝叶斯网络方法. 在分析流量及时间占有率与速度之间的因果关系基础上,通过单线圈检测输出采样间隔内的流量和时间占用率数据,建立了速度估计的贝叶斯网络模型,采用高斯混合分布函数和EM算法进行模型表达及参数训练. 通过北京快速路实地数据对算法进行了验证,结果表明算法不同采样间隔、不同车道及不同交通状态下均具有较强的鲁棒性,与传统算法相比平均绝对误差减少2 km／h左右. 这一方法可以应用于交通管理系统速度的估计.     

快速路出口匝道衔接道路控制仿真研究

针对快速路出口匝道区域拥挤问题,建立了出口匝道衔接道路（即辅路）控制仿真模型,并通过Vissim验证,对比分析出口匝道衔接道路（辅路）在不控制、让行控制、定时控制和自适应信号控制下交通流的运行特性以及控制效果。通过对仿真结果的分析研究发现：在辅路让行出口匝道车辆优先驶出时,控制效果最佳;当让行控制失效影响出口匝道车辆驶出时,辅路控制是必要的;自适应信号控制能够取得最好的控制效果,总延误约可减少42％,特别是对主线交通状态的改善更可达46％以上。     

车头时距混合分布模型

为描述车头时距分布特性,基于二分车头时距的基本思想,将行驶车辆状态分为跟驰状态和自由流状态,在分析其运行特征的基础上,建立了能同时描述这两类状态对应的车头时距分布特性的混合分布模型.应用实测数据,通过EM(expectation maximization)算法确定模型的相关参数,并结合参数取值分析了路段上、下游和不同车道内车辆行驶统计特征的差异性,最后,进行了实例验证.研究结果表明:混合分布模型在实验路段各处均可通过卡方检验;与负指数分布、爱尔朗分布和M3分布相比,混合分布模型对车头时距分布情况的拟合精度平均提高10%以上,且对快速路入口匝道通行能力的计算结果与实测值较为接近.     

协调路口划分对交通控制效果的影响分析

基于Synchro软件对干线协调的路口进行恰当地划分,Synchro软件中用协调因子来衡量相邻路口间是否需要实行协调控制,协调因子的计算主要考虑行程时间、距离、流量、车队形式、周期时长等因素;然后分析了干线协调优化逻辑,并用交通仿真的方法分析不同划分策略对控制效果的影响,并选取最佳的划分;对六一路全线11个交叉口进行案例分析,Synchro在协调路口划分中的有效性得到验证.结果表明协调路口划分会显著地影响整个网络中车辆的延误和停车次数,不恰当的划分会导致延误大幅增加.但不论哪种划分方式,都会显著减小主路和整个网络的停车次数.最佳的划分方式使整个网络延误降低10％,平均停车次数降低11％.     

车辆跟驰行为建模的回顾与展望

系统地回顾了跟驰理论60年的发展历程,依据建模思想将跟驰行为模型分为交通工程角度和统计物理角度。交通工程角度的跟驰模型包括刺激-反应类、安全距离类、心理-生理类及人工智能类模型;统计物理角度的跟驰模型包括优化速度模型、智能驾驶模型和元胞自动机模型。针对各类模型分别阐述了其建模思路、模型结构、参数标定及其扩展研究。最后,展望了跟驰行为建模的发展趋势与研究方向,为建立适合中国交通流特点的跟驰模型提供参考。     

城市混合交通控制设计理念与方法

针对我国城市特有的混合交通特性,在分析城市路网特征和交通流运行特征的基础上,确立了混合交通控制系统设计的基本理念。基于混合交通流理论,建立了城市交通控制的方法体系,包括匝道控制、单点控制、干线协调控制、区域协调控制以及公交优先控制。运用此设计理念与方法开发出的混合交通控制系统（HiCON）,在北京、青岛、福州三地的应用表明：车辆平均延误减少10％～20％,平均行程时间降低5%-10％。     

单线圈检测器速度估计方法研究

实时精确的交通速度对于交通管理系统来说是至关重要的.然而,最普遍的单线圈检测器却不能输出速度参数.提出了一种新的单线圈检测器速度估计的模糊神经网络方法.采用杭州公路实地数据对算法进行了验证,模型的速度估计结果与实际速度接近,与传统的g因子算法相比精度有显著地提高.这一方法可以有效地应用于交通管理系统速度的估计.     

2012年航运业板块预判

上海航运交易所总裁张页日前在上海表示,2012年航运市场仍不乐观,预计2013年也将维持低迷。他是在2012年“当前航运经济形势分析会”做出上述表示的。     

多信号交叉口干线行程时间特性分析

城市道路多信号交叉口影响下的行程时间分布及可靠性是交通流理论研究中的重要方向 之一。本文基于灰色关联理论建立信号协调控制下的多信号交叉口行程时间影响因素模型。首 先,对车牌识别数据进行预处理,得到路段和干线行程时间数据;然后,利用Burr分布和高斯混合 模型对数据进行分布拟合,并进行拟合优度检验;最后,利用灰色关联法分析交叉口数量、干线长 度和干线流量与行程时间特性之间的关联关系。结果表明,单路段行程时间分布具有明显的双 峰现象,高斯混合模型适用于单路段行程时间的拟合;而Burr分布可以较好地描述多信号交叉口 干线行程时间分布右偏和高峰值的特征。交叉口数量、干线长度和干线流量与行程时间特性之 间有较强的相关性,且干线长度的影响更为显著,随着干线长度的增加,行程时间趋于一个稳定 的单峰分布,波动性减小,可靠性增加。