基于遗传算法的交通信号多层模糊控制模型研究

针对城市交通信号控制问题,提出了一种基于交通需求强度的单路口多层模栅控制模型,第一层用来判断路口的交通需求强度;第二层为相位优化层,主要完成相位优化功能;第三层为绿灯时间优化层,用来确定各个相位的有效绿灯时间,针对模糊控制模型中隶属度函数优化的问题提出了利用遗传算法进行模糊控制模型中隶属度函数的优化模型,确定了遗传算法各类参数的计算方法,通过与普通多层模糊控制模型仿真的比较,结果表明本文提出的基于遗传算法的多层模糊控制模型具有较好的控制效果.     

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.     

智能交通信号优化控制系统框架

智能交通信号优化控制系统是交通控制智能化的核心子系统．文中在归纳出智能交通信号优化控制系统结构的基础上，着重对后续子模型系统框架中的各个子模型内容及其相互关系进行了讨论．整个系统结构是闭环在线控制(论)模式．     

多相位控制在城市交通信号控制中的应用

随着城市道路建设的飞速发展,对道路交通信号控制提出了更高的要求,城市大中型平面交叉路口的不断增加,使得交通信号多相位控制得到越来越广泛使用.应用交通信号多相位控制不但可以解决路口各车流之间的冲突问题,而且还可以通过交通信号多相位控制使主干道或子系统内路口之间的协调更好.利用交通信号多相位控制,可以解决路口不同方向进口由于车流量不平衡而造成的既有绿灯时间空等又有一些进口的车辆排长队的现象,以提高路口的通行能力,减少路口的车辆延误时间,达到主干道和整个控制区域交通信号优化控制的目的.     

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分布式交通信号控制系统拓扑结构的分布式特性使得网络的控制问题被划分成不同层次，路口的控制器优化单个交叉口，系统的协调要求每个路口的控制器同时还要考虑相邻路口控制器的配时方案、相邻上游交叉口车辆的离去特性、相邻下游交叉口车辆的到达特性。本文在综合考虑上下游交叉口信号配时、车辆排队和公交运行情况的基础上，提出了实时交通信号控制系统中实施公交优先的模型系统的框架，然后给出信号优化过程和计算最佳绿灯请求时间和信号协调方法。     

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交通信号控制和动态交通诱导是城市交通管理的两个主要手段，两者智能协作能提高城市交通管理效率.本文分析了交通信号控制与动态诱导系统的关联特点，利用多智能体技术和融合技术对其智能协作进行研究，提出城市交通信号控制与交通诱导系统智能协作的结构框架，以交通信号控制执行级智能体为例，介绍分析智能体内在结构和作用机制，并研究了城市交通控制与交通诱导的系统协作模型，实现城市交通控制与诱导系统智能协作和全局优化     

基于模糊神经网络的交通信号控制

本提出一种将模糊控制与人工神经网络和结合的自组织学习方法对交通信号进行实时控制。该方法以模糊神经网络为核心，应用在线滚动学习模型生成交通信号配时方案。这种方法克服了现有控制方法需要大量的数据传输，准确的数学模型等缺陷。中应用微观交通仿真系统对模型进行了校验，仿真结果表明该方法有效。     

基于Agent的区域交通信号协调控制

应用多智能体技术对区域交通信号的协调控制进行了研究.构建了区域Agent、路口Agent和车载Agent,区域Agent和车载Agent构成网络调度层,路口Agent构成信号控制层.车载Agent和路口Agent采用反应型结构、区域Agent采用思考型结构,从而建立了基于Agent的区域交通控制系统,并通过对系统结构的分析建立了一主多从动态博弈协调模型.最后对一个简单的交通网络进行仿真,仿真结果表明本文所提方法的有效性.     

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在基于系统分析与协调的原理上，提出了多交叉口的信号模糊线控系统模型，模型分为用于控制单个交叉口的第一级模糊控制单元与协调主干道的协调级控制单元。前者对采集到的数据先进行模糊化，再根据模糊控制规则进行模糊判决，从而实现对各个方向的信号配时；后者根据基于紧急值下的系统协调原理对各个路口的总的信号周期进行协调，从而达到系统整体优化的目的。仿真结果表明，效果明显。     

基于UTC-SCOOT系统的两相邻路口交通信号的协调控制

在根据路口之间的相互关系,基于SCOOT交通控制系统设计的交通信号控制方案,可以有效协调两相邻路口的红绿灯信号,在一定程度上改善了交通路口的交通状况,     

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模糊控制器的应用于1977年首次在文献中提出,其中指出对于有简单绿灯延时控制的单车道交叉口,模糊控制器比车辆感应式控制器更具优势。此后,模糊控制器有了进一步发展,关于交通信号控制的模糊逻辑方法的研究也进一步深入,该方法被陆续应用于无转向车流的双车道交叉口、无限制的单车道交叉口、多交叉口、相位顺序和相位时长控制、拥挤交叉口和路网等等,尤其在高负荷和不均衡交通流条件下表现出优于传统交通信号控制方法的特性。模糊逻辑方法可以改善自适应交通信号控制,改变自适应控制器和TMS的整个决策过程,很大程度上改善未来的交通需求管理方法,然而这类交通信号控制和交通需求管理方法的实际应用并不多见。在诸如沙特阿拉伯这样的发展中国家,学者应根据本国的特有情况研究基于模糊逻辑的交通信号控制与TMS的发展潜力,从而减少拥挤导致的各种损失。     

一种基于模糊逻辑的城市交叉口交通信号控制方法

提出了一种基于模糊逻辑的城市交叉口交通信号控制方法,此方法不需要建立复杂的交通模型,可以有效地解决交通信号控制过程中复杂和随随机难题,同时应用加权系数的遗传算法对模糊逻辑控制器的参数进行了优化,仿真结果表明模糊逻辑控制可以成功地应用于城市交叉口交通令号控制中。     

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针对城市交叉口交通流的特点,提出了一种自适应可变相序的多相位控制算法。该算法依据绿灯相位车队长度和红灯相位车队长度的比较决定绿灯相位是否转移,在不需要绿灯相位转移时,利用模糊神经网络控制器控制绿灯延时长度。不但结合了模糊控制和神经网络控制的优点,而且所给出的算法相序可变,实现了道路交叉口多相位相序可变控制。仿真结果表明,本文设计的模糊神经网络控制器能够有效降低车辆平均延误,满足实时控制的要求。     

基于神经网络实现的交叉口可变相序公交优先模糊逻辑控制

针对城市交通信号控制及公交优先问题,提出了一种交叉口自适应可变相序的多相位控制算法,利用多层BP神经网络实现了公交优先的交通信号多层模糊控制。仿真结果表明,与定时公交优先控制模型相比,模糊神经网络控制器能有效地减少公交车辆延误,具有较强的学习和泛化能力,可用于未来的信号控制系统中。     

混合交通路口动态多级模糊信号控制

在城市交通控制中,交通路口各个方向的交通流分布不均匀,车流到达随机性大,非机动车与行人对交通路口信号控制有影响.针对此特点,利用多级模糊控制理论,提出了以车道组流率比为基准的混合交通路口变相位、变相序、变周期的动态多级模糊控制算法.最后用VC 语言进行了编程仿真,结果表明,与传统四相位信号控制相比,该控制算法效果较好.     

交通路口可变相位信号控制

利用集合理论的一些相关知识，研究了孤立交通路口的信号控制，提出了孤立交通路口可变相位信号控制的方法。与传统交通路口模糊信号控制的方法相比，可变相位信号控制的相位顺序、相位时间以及相位组合更加灵活，更适应交通路口实时变化的交通状况，同时可变相位信号控削能够适应不同形状交通路口的信号控制。用TslS仿真软件仿真结果表明可变相位信号控制的效果要优于传统模糊控制，是进行路口信号控制的一种实用和有效的算法。     

Iterative Learning Based Adaptive Traffic Signal Control

Iterative learning control (ILC), as a branch of data-driven control, has obtained plentiful achievements both in theoretical research and practical application over the past two decades. Taking the traffic signal control system as a plant system, the paper introduces the idea of the ILC and fuzzy logic to design an adaptive data-driven traffic signal controller to improve the capacity of the intersection. The key rule of the signal control logic is described by fuzzy iterative theory, and the control strategy can adapt itself to the changing of traffic flow by iterative learning and handle the uncertainty and randomness in traffic system by fuzzy logic, so as to avoid the modeling of complex transport system and take advantages of data-driven on non-model control. Finally, the proposed method is testified to be applicable and effective based on the simulation results by VISSIM. The simulation result indicates that the effect of the proposed method is more effective than the fixed and actuated control approaches.     

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迭代学习控制作为数据驱动控制的一个分支,经历二十多年的发展,无论在理论研究,还是在实际应用上都取得了丰硕成果. 本文以交通信号系统为被控对象,利用迭代学习控制和模糊理论的核心思想,设计基于数据驱动的信号交叉口自适应控制器,使交叉口的通行能力得到显著提升. 信号控制的关键规则采用模糊迭代理论,通过迭代学习使得信号控制策略适应交通流的不断变化,通过模糊理论处理交通系统中的不确定性和随机性,从而避免对复杂交通系统的建模,发挥了数据驱动的无模型控制优势. 最后,使用基于VISSIM的仿真平台对算法的有效性和实用性进行验证. 仿真结果表明,基于迭代学习自适应交通信号控制方法的控制效果优于定时控制和感应控制.     

一种基于迭代学习的自适应交通信号控制方法

迭代学习控制作为数据驱动控制的一个分支,经历二十多年的发展,无论在理论研究,还是在实际应用上都取得了丰硕成果. 本文以交通信号系统为被控对象,利用迭代学习控制和模糊理论的核心思想,设计基于数据驱动的信号交叉口自适应控制器,使交叉口的通行能力得到显著提升. 信号控制的关键规则采用模糊迭代理论,通过迭代学习使得信号控制策略适应交通流的不断变化,通过模糊理论处理交通系统中的不确定性和随机性,从而避免对复杂交通系统的建模,发挥了数据驱动的无模型控制优势. 最后,使用基于VISSIM的仿真平台对算法的有效性和实用性进行验证. 仿真结果表明,基于迭代学习自适应交通信号控制方法的控制效果优于定时控制和感应控制.