智能交通信号灯配时及优化设计

随着城市车辆数目的急剧增长,车辆与路面的矛盾越来越突出,增加道路面积只是治标不治本。实践证明,合理地对城市交通信号灯进行控制,将高峰期和平峰期分开对待,设置合理的配时,对于改善交通流的质量,更好地利用现有运输能力,实现交通流的安全性、快速性和舒适性都能起到很大作用。文中根据城市道路的交通流量及饱和流量结合所提出的双周期算法对单交叉口设计出一种较优的配时方案(所有算法已编成应用软件),并在德国PTV公司的Vissim交通模拟仿真软件上测试,获得了不错的效果。

5G智能交通背景下交通信号灯配时优化研究——基于灰色预测模型和遗传算法

交通信号是交通管理的重要部分,其中智能化交通信号配时系统是智能交通系统不可或缺的组成部分。针对交通信号灯配时问题,采用灰色预测模型GM(1,1)和遗传算法的思想,进行信配优化算法的编写,并用MATLAB语言实现。算法以进道口15min流率来计算优化配时,通过遗传算法实现干线交叉口配时的协调。使用VISSIM5.3-03学生版仿真平台进行环境仿真,通过优化前后两组信号配时数据进行仿真模拟,对比前后结果,证明算法的可行性和优越性。

基于多目标优化算法的交叉路口信号灯配时模型研究

当前国内道路交通管制仍然主要依靠交通信号灯,依然是传统的三色灯固定配时模式,这种模式最大的弊端在于不能针对交通流的实时变化进行动态配时调整,从而造成道路资源的浪费。对多目标算法进行优化,并提出一种交叉路口信号灯智能配时模型。又利用实际数据对模型进行了测试分析。实验证明,该模型能有效减少机动车的平均延迟时间和停车次数,从而提升道路的通行效率。

基于遗传算法的十字路口交通信号灯配时优化

遗传算法是一种模拟达尔文生物进化理论的自然选择和遗传机理的生物进化过程的计算模型,模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程,对群体反复进行基于遗传学的操作(遗传,交叉和变异),由于其不依赖于问题的具体领域,对求解复杂系统问题提供了一种通用框架,具有很强的鲁棒性,广泛应用于函数优化、生产调度、自动控制、图像处理和机器学习等传统和前沿科技领域。

基于慢行交通的交叉口信号配时多目标优化模型

城市道路交叉口各交通方式构成比例不同,对控制方案需求不一.针对各种交通方式混行的信号控制交叉口,考虑道路使用率、出行者时间效率以及环境效益之间的协调关系,结合多目标规划模型的思想,以通行能力最大、车辆停车率及出行者平均延误最小为目标,以饱和度为约束条件,建立交叉口信号配时多目标优化模型.根据不同交通状态下,各交通方式混合比例确定各性能指标的重要程度,最后运用遗传算法进行求解.计算结果表明,配时参数多目标优化模型在综合性能指标下优于Webster算法,而且能较好地适应各交通状态的变化,使快、慢行交通协调运行.

关于路口交通信号灯配时优化的工作介绍

交通信号优化是对城市交通信号灯路口进行调研、方案设计及下方调试的工作,对不合理的信号灯设置进行相位、配时优化,以达到缓解交通拥堵的目的。本次以江门市东华路-港口一路(东华岗)、东华路-潮江路口(政协岗)为例,介绍了信号优化工作的过程,对问题调研分析及优化思路,并对实施后的路口运行效果评测,提出该项工作的下一步建议。本文详细描述了信号优化工作的流程,突出需要关注的要点,为路口交通信号灯配时优化工作积累实践经验。

基于改进遗传算法的交通信号配时优化模型

针对当前交叉口信号配时方案相互孤立,未能有效达到区域交通控制最优化的问题,提出一种面向多交叉口信号控制方案的优化配时模型。文章分析了多交叉口交通流特征,利用元胞传输模型作为基础模型对多交叉口间受控的交通流进行模拟。根据多交叉口路网中影响交通量的被控参数特征,以及交通信号控制准确性、实时性等需求的分析,提出改进的遗传算法。结合DISCO交叉口数值模拟软件,对文中模型进行了数值模拟。数值模拟结果表明:文中模型能够通过配时调节适应交叉口间交通流的变化,道路车辆平均延迟时间较其他方案小,是一种实际配时控制器可采用的优化模型。

平面交叉路口信号灯自动配时方案的优化算法

文章提出了一种平面交叉路口的通用模型及描述各种实际路口的方法 ,根据路口各车流向的期望车流量实时预测结果 ,实时给出最优配时方案的算法。

关于推进城市道路交通信号灯配时智能化和交通标志标线标准化工作的思考和建议

道路交通信号灯和标志标线是服务交通出行的基础设施,也是公安机关交通管理部门执法管理的基本依据。公安部在全国部署“推进城市道路交通信号灯配时智能化和交通标志标线标准化”工作（以下简称“两化工作”）以来,各地公安交通管理部门迅速行动,深入排查,截至9月底全国各城市共排查道路47万余公里,发现问题交通信号灯7.1万个、交通标志9.8万个、交通标线3.8万公里。

基于鲁棒优化模型的单交叉口交通信号配时的研究

针对城市交通道路单交叉口多相位的控制问题,考虑到各相位交通流具有不确定性的特性,在以交叉口车均延误最小为控制目标的基础上,提出了基于情景的鲁棒优化模型,并针对该优化模型以相位绿灯时间和周期时长为控制变量,采用了遗传算法进行优化。最后,以某交叉路口为例进行了仿真实验,并将确定性模型与鲁棒模型的结果进行了对比。结果表明,鲁棒模型所求得的交通信号配时方案能够更为有效地应对交通流不确定性导致的随机差异,具有较强的鲁棒性。

遗传算法在丁字路口信号灯配时优化控制中的应用

建立了丁字路口交通流的动态模型 ,并利用遗传算法对丁字路信号灯配时进行实时优化。由实例仿真结果可见 ,该方法在交通分配不对称的情况下能实时修正各相位的配时 ,具有较好的控制效果。

基于交通流饱和度趋向的交叉口信号配时快速优化算法

针对既有研究中均衡性和利用率考虑不足以及算法求解时间较长的问题,提出了以趋向目标饱和度为导向的信号配时快速优化算法。将交叉口的交通流划分为关键和非关键交通流组依次优化,选取既有论文中的案例,利用VISSIM仿真进行控制效果评估。结果表明:本文算法相比Webster模型和对比文献模型,平均延误分别降低49.52%、20.78%,平均停车次数分别降低46.41%、14.87%,控制效果优化明显,且求解过程迅速。随着社会经济的发展,不断增加的居民通行需求和城市道路的有限供给之间的矛盾日渐突出。

基于深度强化学习与扩展卡尔曼滤波相结合的交通信号灯配时方法

深度Q学习网络(DQN)因具有强大的感知能力和决策能力而成为解决交通信号灯配时问题的有效方法,然而外部环境扰动和内部参数波动等原因导致的参数不确定性问题限制了其在交通信号灯配时系统领域的进一步发展。基于此,提出了一种DQN与扩展卡尔曼滤波(EKF)相结合(DQN-EKF)的交通信号灯配时方法。以估计网络的不确定性参数值作为状态变量,包含不确定性参数的目标网络值作为观测变量,结合过程噪声、包含不确定性参数的估计网络值和系统观测噪声构造EKF系统方程,通过EKF的迭代更新求解,得到DQN模型中的最优真实参数估计值,解决DQN模型中的参数不确定性问题。实验结果表明:DQN-EKF配时方法适用于不同的交通环境,并能够有效提高车辆的通行效率。

基于交通流的交叉口信号灯配时智能化研究

根据城市道路交通流特征对单交叉口提出一种信号灯配时与车流速率同步变化的优化配时方案,并通过计算机软件进行仿真性评价。评价结果表明优化后排队等候的车辆数比优化前降低了30%左右。

演化博弈下单点信号灯配时优化研究

针对单路口交通流运行的高度复杂性和随机性,本文通过引入演化博弈理论和选择机制,以路口车辆平均延误时长最小为目标,提出了一种新的信号灯控制算法——基于演化博弈的单路口信号灯配时优化控制(EGSTOA).为了评估方法的有效性,在VISSIM仿真软件中进行实验,并将该方法的控制效果与优化定时控制和基于遗传算法的控制效果进行比较.对比结果表明,使用EGSTOA方法有效降低了路口车辆平均延迟时长,改善了路口的控制效果.

一种信号灯优化配时算法

为促进交叉路口信号灯优化配时的进一步研究和实践,以合肥市的实际情况出发,从车辆通行能力、行人过人行横道二次过街与视野盲区问题分析交叉口典型的现状,对现状存在的问题和危险进行探讨。并利用韦伯斯特模型算法,求其饱和流量、通行能力、绿信比、饱和度、延误等基本指标参数,来对信号灯配时进行优化设计。研究表明,信号灯优化配时理论研究具有重大的理论与实践价值,但目前存在信号灯配时与人行横道设计不适应该地区交通流的周期性变化的问题。在数据收集,综合延误、行人通行能力等指标进行研究设计。

渠化可变导向车道交叉口预设信号配时优化模型

为了充分利用渠化可变导向车道交叉口的时空资源,建立了以交叉口车辆总延误最小为优化目标、以可变导向车道功能和相位有效绿灯时间为决策变量的预设信号配时优化模型。使用交通仿真软件VISSIM对本文模型进行了模拟验证。结果表明,可变导向车道功能和相位有效绿灯时间存在最佳组合,这种组合能使各股车流的车均延误最小、各进口道的平均排队长度和最大排队长度最短。为了进一步考虑多时段信号控制问题,提出了渠化可变导向车道交叉口多时段预设信号配时设计流程。研究成果能够合理地设定信号交叉口任一时段可变导向车道功能与信号配时方案,可以有效地提高交通流运行效率,为可变导向车道控制提供理论依据与方法。

单点定时信号配时的多目标优化模型

为提高定时信号控制通行的效率与鲁棒性,提出一种多目标优化模型。将目标函数分为2层:第1层选择平均延误、停车次数、通行能力指标以优化交叉口通行效率;第2层选择车辆延误标准差以提高信号控制稳定性。对不同交通状态的交叉口进行分析,建立流量波动幅度与目标权重的关系,并采用遗传算法求解。结果表明,该模型能有效降低车辆的平均延误,提高信号配时的鲁棒性。

实时自适应交通信号控制优化理论模型

通过对交叉路口交通流到达和排队延误规律的研究 ,提出了一种新的交通信号控制理论 ,此理论把交通延误和停车次数综合为一个性能指标 ,称为 PI值 ,建立了以 PI值最小为目标的交通信号配时优化理论模型。该信号配时方法与通常采用的单点自适应信号控制方法的区别在于不但考虑了交通延误 ,而且考虑了停车次数 ,实现对交通延误和停车次数两个指标的优化 ,从而保证了以车队形式到达的交通流可以不间断地通过交叉路口。同时由于以实时交通流的到达规律为依据进行信号优化配时 ,因此 ,该信号配时优化模型又是实时自适应交通信号控制优化模型。

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。