交通信号控制优化算法在城市交通中的应用研究

交通拥堵一直是城市面临的重要问题之一。为了改善城市交通状况,研究者们提出了交通信号控制优化算法来提高交通流的效率和道路利用率。本文主要研究了交通信号控制优化算法在城市交通中的应用,并探讨了其对交通管理的潜在影响。首先阐述了传统交通信号控制方法和常用的优化算法原理,然后对城市交通现状进行了分析,提出了基于交通信号控制优化算法的城市交通管理模型,通过算法性能评估和优化效果分析,验证了交通信号控制优化算法的有效性和实用性,为城市交通管理提供了一种新的方法,有望在减少交通拥堵、提高交通效率和改善出行体验方面发挥重要作用。

基于免疫-烟花算法的交通信号控制问题建模与优化

针对交通网内多交叉口信号协同控制问题,利用一种半分布式的三层构架对交通网进行区域分割,并根据车流动力学特性建立了一种交通信号协同优化模型.为了解决交叉口之间的相位差冲突问题,提出了一种分级策略,实现了相位差的最优配置.此外,根据所建模型的特点提出了一种基于免疫的烟花算法,加快了算法的收敛速度,还避免了陷入局部最优,提高了算法的全局搜索能力和求解精度.实验结果表明,所提出的模型、算法以及分级策略在解决多交叉口信号协同控制和相位差冲突问题时具有一定的优势.

基于遗传算法的交通信号控制多目标优化

针对城市交通信号控制面临的多目标优化问题,提出了利用遗传算法实现多目标优化的方法。分析了城市交通信号控制多目标优化的本质及特点,采用基于遗传算法的多目标优化方法,提出了信号控制多层模糊控制模型,以平均延误和停车次数作为优化目标,采用遗传算法中的随机权重方法来进行该模型的多目标综合优化,给出了各模型参数的计算方法和优化步骤,最后进行了仿真试验。仿真结果表明,给出的多目标优化方法优于传统的多目标固定权重方法,可以获得更好的交通信号控制效果。

城市道路网络多交叉路口交通信号实时优化控制模型与算法

城市道路各交叉口交通信号的实时管理和控制直接影响了整个城市的交通拥挤。以武汉市武昌区各主要交叉路口的交通信号控制问题为背景,构造了交通网络中以多交叉口滞留的车辆数最少为目标的优化模型,用遗传算法对其进行了仿真数据求解,得到了实时控制的配时方案,并与固定周期固定绿信比方案进行了比较,结果表明该模型和算法对交通信号实时控制是非常有效的。

离散交通信号控制模型及其优化算法

离散交通信号控制模型在自适应粒子群算法中引入变异算子,以更新粒子群算法的个体极值点和全局极值点。在此模型基础上,应用四种自适应变异粒子群算法优化城市交通信号控制配时方案,同时比较分析各变异算子的优劣。然后选出最优的自适应变异粒子群算法对不同的交通流进行连续优化控制。仿真表明该混合算法可解决易陷入局部收敛的缺陷并能够有效实现交通信号优化控制。

基于NSGA II的智慧交通信号优化控制研究

随着城市私家车的日益增多,交通拥堵等问题也越来越严重。交叉路口交通信号配时直接影响道路通行效率,而定时或多时段控制交通信号,无法及时根据车、人流量优化控制交通信号。以城市单交叉路口三车道为基础,来探讨基于NSGA II的智慧交通信号优化方案,以车辆延误、排序长度和行人延误三个目标优化交通信号配时方案。通过实验分析NSGA II和GA算法表明,NSGA II在多目标交通信号中配时更智慧,能取得更优交通效益。

高速公路交通信号控制系统的智能化设计与优化

本研究旨在探讨高速公路交通信号控制系统的智能化设计与优化,以提高交通系统的效率和安全性。在智能化交通信号控制系统设计方面,采用交通流量监测与数据处理技术来实时获取交通流量信息,并结合智能算法对信号控制进行优化,从而实现信号灯的智能调控。在优化方面,针对高速公路路口,采用高效路口信号优化策略,通过最小化交通阻塞时间和最大化通行效率来优化信号灯的配时方案,同时借助车联网技术实现智能信号调控。

高速公路交通信号控制系统的优化与协调

随着高速公路的快速发展,其交通信号控制系统的优化与协调成为交通领域的研究热点。优化和协调交通信号控制系统可以提高交通效率、减少交通拥堵、改善出行体验,并对交通运输的安全性和环境效益产生积极影响。本文旨在探讨高速公路交通信号控制系统的优化与协调方法,以提供更有效的交通管理方案。

交通信息工程与智能交通信号控制系统的协同优化研究

交通信息工程与智能交通信号控制系统的协同优化对于提高城市交通效率、保障交通安全和促进可持续发展具有重要意义。本文深入剖析了系统发展进程中所遭遇的关键问题,如数据孤岛导致的信息共享不足、技术更新滞后以及频发的交通拥堵等。通过分析这些问题,文章提出了建立统一数据共享平台、加强技术更新以及优化信号控制方式等优化策略。为城市管理中的交通治理领域提供理论支撑和实践指导,推动智能交通系统的有效实施与发展。

交通信号实时控制粒子群优化算法与仿真

对道路交叉路口实时信号控制优化问题进行分析,建立了交通信号实时控制有等式和不等式约束的优化模型,给出了基于粒子群优化方法的求解算法。数值仿真结果表明,所设计的算法具有良好的控制效果和较快的计算速度。

公交优先交通信号优化控制的动态自适应混沌粒子群优化算法

公交优先是先进公共交通系统中的重要组成部分,对公交优先下的城市道路交叉口交通信号进行优化控制,能有效提高城市公共交通运行效率。为实行公交优先并兼顾社会车辆通行需求,建立了一种以乘客人均延误最小为目标的单交叉口交通信号配时模型,并提出一种动态自适应混沌粒子群优化算法对该模型进行求解。该算法引入动态自适应策略和混沌优化策略来解决标准粒子群优化算法早熟、寻优能力低等问题。仿真实验表明:所提出的模型和算法具有较好的实用性;通过所提算法能得到较优的信号配时方案,社会车辆延误、公交车平均延误和人均延误时间均有一定的减少。

基于改进遗传算法的区域交通信号优化控制

为实现对区域交通信号的优化控制,在车辆延误模型HCM2000的基础上纳入相位差因素;对遗传算法的交叉和变异过程进行改进,将个体中各个参数分割开来,对各个参数分别执行交叉和变异操作;对整个区域建立以最小化车辆平均时延为目标的优化模型。对4交叉口区域的仿真结果表明,该方案的优化效果较好,整个区域的平均车辆延误比优化前减少了7.3%,达到了优化控制的目的。

协调交通信号控制位相差优化的理论算法

城市交通主干道及格状网络上的交通信号通常以协调的方式运作,目的是使主要的交通流能够顺畅地流动.过去几十年来,协调信号控制策略一直是研究热点,相关的模型系统也得以开发,包括离线模型如TRANSYT、PASSER,在线系统如SCOOT、SCATS、UTCS,以及正在开发中的RT-TRACS.尽管有这么多的模型和系统,它们无一例外都是使用启发式算法来优 化信号的位相差.而另一方面,现有的有关优化信号位相差的理论方法都是确定性的,通常忽略了车流的随机变动.由于缺乏能够决定最优位相差的成熟的理论基础,我们在对现有模型和系统作客观的评价时受到了很大的限制.本文提出了基于概率过程的单向交通流相邻交叉口信号间位相差优化理论方法,该方法的优化目标是使车流的总延误和总停车次数最小.利用概率论和排队论,该方法兼顾了车流离散和车队在交叉口的随机变化.最后,设计了该方法的实用算法并给出应用实例.该算法可以被扩展到更复杂的交通网络,而待到被内嵌到现有模型或系统中之后,既可用于评价,又可用于实施的目的.

城市单交叉路口交通信号实时优化控制与仿真

针对城市道路单点交叉口交通流的到达特性,将路口到达的交通流划分为4种状态,提出了"基于状态划分的多相位交通信号实时控制方法",该方法根据路口各状态下交通流的到达特征和控制目标,为不同交通状态选择合适的性能指标,并建立各状态下交通信号的动态配时模型。同时,设计了一种改进的自适应实数编码遗传算法对交通信号配时模型进行求解,该算法采用基于分类的排序惩罚机制对约束进行处理,并引入模拟退火算子增强遗传算法的局部搜索。最后,采用3种算法对实例进行大量的数值计算和Paramics仿真,计算和仿真结果均表明所设计的算法求解精度高且模型具有良好的控制效果。

基于有序样本聚类的交叉口交通信号控制算法研究

针对现有多时段TOD算法和感应控制算法存在的弊端 ,从实用角度出发 ,提出一种将基于有序样本聚类的多时段TOD算法和感应控制算法相结合的交叉口交通信号控制算法。它把路口流量与路口饱和流量的比值Y作为选择感应控制算法和多时段TOD算法的评价参数 ,当Y大于 80 %时 ,采用基于有序样本聚类的多时段TOD算法 ,当Y小于80 %时 ,采用感应控制算法。本文采用Corsim5 0分别对四相位、三相位、两相位的路口进行仿真 ,结果表明本文所提算法在充分利用现有资源的前提下 ,不仅改进了现有控制算法的控制效果 ,而且计算简单 。

交通信号干线协调控制经典数值计算法的改进

对干线协调控制经典数值算法进行了深入分析,指出了经典数值算法的不足之处。提出了经过修正的绿波带宽度计算方法、交叉口信号相位差计算方法以及实际交叉口与理想交叉口的匹配方法。分析表明,利用改进后的数值算法能实现各实际交叉口与理想交叉口的最佳匹配,计算得出的绿波带宽度和各交叉口信号相位差也更加准确。

交叉口交通信号灯的模糊控制及优化研究

针对城市单交叉口的交通信号控制问题,提出一种交通灯信号的模糊控制方法。该方法基于四相位定相序对单交叉口交通灯进行控制,模糊控制系统输入为车辆排队数和车辆到达率,输出为当前绿灯相位的绿灯延长时间。利用遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)优化模糊控制系统的模糊规则和隶属度函数,提升模糊控制系统性能。利用Sumo(Simulation of Urban Mobility)仿真软件,实现了该模糊控制方法。将Sumo自带的控制方法、模糊控制方法、以及基于GA的模糊控制方法进行仿真对比。结果表明,基于GA的模糊控制方法能有效减少车辆的平均延误时间,提高了交叉口的通行能力。

多相位交通信号模糊控制规则的优化

讨论应用遗传算法优化多相位交通信号模糊控制器的规则库,给出编码方案、基于随机模拟的适配度计算方法以及基于适配度比例的选择、均匀交叉、自适应变异算子的具体实现细节,并构造检测染色体合法性的约束条件。为了比较GA优化所得规则库和人工设定规则库的控制效果,在相同车流状况下,对一个四相位交叉口进行仿真试验,仿真结果表明优化效果比较满意,使用GA优化所得的规则库可以明显提高模糊控制器的性能。

基于再励学习和遗传算法的交通信号自组织控制

提出一种将再励学习与遗传算法相结合的遗传再励学习方法对交通信号进行自组织控制。再励学习是针对每一个道路交叉口交通流的优化，修正每个信号灯周期的绿性比；而遗传算法产生局部学习过程的全局优化标准，即是修正信号灯周期的大小。这种方法克服了现有的控制方法需要大量数据传输通讯、准确的交通模型等缺陷，将局部优化和全局优化统一起来。通过计算机仿真实验表明了方法的有效性。

粒子群优化算法在交通信号配时中的应用

以交叉口车辆平均延误和停车次数最小为目标,建立信号控制交叉口配时模型,运用粒子群优化算法求解该模型,得到各相位最优配时参数绿信比和周期时长。以某一交叉口为实例,将此方法配时结果与经典配时方法的结果进行比较,交叉口车辆停车次数略有上升,通行能力略有降低,但是车辆的平均延误时间大大降低。这表明运用粒子群优化算法解决交叉口配时问题是有效和可行的。