基于自适应遗传算法的相位差优化模型研究

通过分析车辆在城市交通干线交叉口的延误规律,从相对相位差的约束条件出发,以干线的总延误最小为目标,建立了城市交通干线的相位差优化模型。模型中考虑到了车辆在干线相邻交叉口的双向延误情况,并采用自适应遗传算法在Matlab下编程实现了相位差优化模型的算例计算。结果表明该优化模型具有较好的有效性,能较大地提高城市交通干线协调控制的性能。     

基于延误模型的城市相交干线协调控制研究

在研究城市交通干线相交情况下,通过对两条相交干线交通流运行特性进行分析,提出了基于最小延误的相交干线联动协调控制方法.该方法运用韦伯斯特配时法计算干线交叉口信号控制参数,以干线排队延误最小为指标建立相位差优化模型.以北京市某相交主干线为例,运用提出的协调控制方法,对相交的两条交通干线同时进行协调控制优化,设计应用于实例的协调控制方案.运用SYNCHRO仿真软件,对方案实施前后的交通运行情况进行对比分析,数据表明,与现状配时方案相比,采用联动协调控制方案后,两条干线的车辆停车延误减少了16.8%.仿真结果表明,联动协调控制方法适用于两条相交干线都需要实施协调控制的情况,能有效地协调相交干线上的交叉口配时,降低车辆在交叉口的延误,提高通行效率.     

降低交通排放的干线协调信号控制优化方法

为降低干线道路系统的交通排放量,基于机动车比功率改进红绿灯期间排放因子的标定方法,进而以相位有效绿灯时间为决策变量,构建使机动车排放总量最小化的干线交叉口群时空资源优化模型.分析相邻交叉口间车队延误与相位差的关系,改进以车队延误最小为目标的相位差优化模型.为验证模型,设计一个案例,根据传统方法获得参考配时方案,借助Vissim软件标定红绿灯期间的排放因子,并使用所提方法获得优化配时方案.结果显示,每种污染物绿灯期间的排放因子均明显高于红灯期间;与参考配时方案相比,优化配时方案下各交叉口车辆延误和排放量均减少8~11%.所提模型能同时降低干线交叉口群的车辆延误和交通排放量,可用于优化干线协调信号控制方案,进而缓解交通拥堵.      

考虑动态车速的双周期干线信号协调控制多目标优化

干线协调控制通常以干线方向通行效率最大为目标，导致一些小型交叉口次路方向延误较大。针对该问题，基于车路协同环境，研究了车速引导下的双周期干线多目标优化方法。针对上游交叉口饱和交通流与非饱和交通流2种情况，提出了考虑排队消散和相位差的动态车速引导模型。以干线延误、通行能力、停车次数，双周期交叉口次路方向延误为优化目标，构建了车速引导下的双周期干线多目标优化模型，采用遗传算法对模型进行求解。基于COM接口，采用Python和Vissim搭建车路协同仿真环境，以北京市两广路的3个路口为例进行仿真验证。对比了本文模型与原配时方案、无车速引导下双周期干线多目标优化模型的效果，结果表明，本文模型相比于原配时方案和无车速引导下多目标优化模型，干线平均延误分别减少19.6%，8.3%，通行能力分别提升5.6%，8.4%，平均停车次数分别减少11.2%，24.2%，双周期交叉口次路方向平均延误分别减少33.9%，5.8%，表明本文模型将速度引导与多目标优化相结合，提高了双周期干线的通行效率，降低了双周期交叉口次路方向的延误，达到了干线和双周期交叉口共同优化的目的。      

考虑次干道出入车辆和行人过街影响的单向绿波相位差优化方法

针对干线绿波控制效果受次干道出入车辆和行人过街影响的实际问题,首先在分析上游次干道左转车辆对下游交叉口排队影响的基础上,将两相位排队消散模型改进为4相位排队消散模型,并依据该模型对传统相位差进行优化;然后分析行人过街对干线车流的影响,采用加权平均法计算车辆因行人过街干扰而产生的时间延误,并据此进一步对相位差进行优化.最后利用Vissim进行仿真验证,结果表明:改进的绿波控制优化方法和传统绿波控制方法相比,车均延误减少了20.5%,车均停车时间减少了17.6%,车均停车次数减少了8.7%,平均行程时间减少了3.5 s,对于干线绿波协调具有更好的控制效果.      

临界饱和状态交通干线协调控制模型

为提升临界饱和状态下干线车流通行效率，提出了一种基于冲击波理论的干线双向信号协调控制方法。首先，建立了考虑车速变化、转向比例、车道变化等因素的干线交通流模型，分析了临界饱和交通干线交通流运行状态与各参数间的关系。第二，构建了以干线双向通过量最大化为优化目标的混合整数线性规划模型，通过优化干线公共周期和各交叉口绿信比以提高干线通行能力。第三，构建了以延误最小化为优化目标的二次规划模型，并提出了相应的求解算法，通过优化相位差和相位方案实现了干线交叉口的信号协调。临界饱和交通干线协调控制模型由通过量最大化模型和延误最小化模型构成，考虑各交叉口间的制约影响关系，有效避免了排队滞留、溢出、交叉口“死锁”等现象。采用两阶段优化方法，通过通过量最大化模型优化周期及绿信比，继而应用延误最小化模型优化交叉口相位方案及相位差，获得干线系统双向信号协调最优控制方案。最后，应用临界饱和交通状态干线协调控制模型对南京市中山东路10个交叉口进行了信号协调优化，并对优化结果进行了仿真分析。结果表明：临界饱和交通状态干线协调控制模型能对双向临界饱和干线的信号控制方案进行优化，与对照方案相比，优化方案的双向总交通量提升了21.9%，车均延误降低了63.1%，通行能力与服务水平提升显著。     

考虑上下游交叉口延误的干线公交优先模型

为克服干线绿波协调控制中上游交叉口公交优先控制策略对绿波协调方案和下游交叉口造成的影响,在单点公交优先控制策略的基础上提出了一种综合考虑上下游交叉口延误的干线公交优先模型。该模型以红灯早断、绿灯延长为基本策略,将相邻上下游交叉口车辆综合加权延误作为优化目标,保证上游交叉口公交优先通行的同时,尽量减少对干线绿波协调控制和下游交叉口的影响,并以干线协调控制下的上下游交叉口为例,利用Vissim进行仿真验证。结果表明:该模型与单点公交优先相比虽然上游交叉口车均延误增加2.6%,但下游交叉口车均延误降低10%,上下游交叉口综合车均延误降低3.7%,一定程度上缓解了公交优先控制策略与绿波协调控制策略互相冲突的问题。     

一种基于干线协调的公交信号优先方法及其验证分析

提出了一种在干线协调控制背景下的主动式公交信号优先方法,旨在达到公交车辆、社会车辆共同利益最大化的目标。首先需要明确干线协调与公交优先的优先级关系,确立双层优化方法,上层为干线协调,下层为公交优先。优先方法中采用主动式早启、晚断模式为核心模块,绿波带上下限作为约束条件调整公交信号优先的具体方案。然后,根据优化方法,构建了由公交请求生成系统、通信系统、交通信号控制系统组成的主动式公交信号优先系统。最后通过系统验证分析,从干线协调效果和公交车辆延误时间等方面评价了这种优先方法的具体效果,并给出了实际应用建议。     

交通干线相邻交叉口动态协调控制研究

建立了交叉口交通流的动态模型,基于该模型实现了交通信号相位的动态配时,提出了一种考虑双向绿波的干线相邻交叉口相位差优化控制方法,并采用改进的遗传算法(GA)进行求解,从而实现交通干线分级递阶协调控制,避免了交通拥挤和堵塞。以济南市经十路干线交叉口为对象,选择不同时段的车流量数据进行仿真研究,仿真结果表明,本文提出的控制方案能够有效地减小车辆排队长度,从而提高干线交通畅通,降低车辆平均延误时间,是进行城市交通干线控制有效且实用的方法。     

城市交通干线动态双向绿波优化控制模型

针对城市交通干线协调控制无法适应交通流的随机性和不确定性、无法有效调节双向交通流的不均衡性等不足的现状,在分析城市干线系统控制方式的基础上,建立了以干线双向绿波到达交叉口的时刻差值最小为目标的交通干线信号动态优化控制模型,并采用遗传算法对模型进行求解。相关的案例分析显示,相对于传统的MAXBAND模型,所提出的控制模型实际有效绿波带宽增加18.4%,主干方向车辆平均延误减少16.85%,可以有效提高城市交通干线控制的效率。