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。

智能交通信号灯配时策略研究

在城市中汽车数量持续增加过程中,使得交通越来越拥堵,在交通网络中,交叉路口属于重要节点,科学疏导交叉路口的交通流,可以充分提高交通效率。借助交通灯对路口交通流进行调控是现阶段交通控制工作的关键手段。配时策略涵盖各车道绿灯起始时间与时长构成,是实施交通灯控制的保障。对此,本文提出位移左转的配时策略与不定周期的信号灯配时方法,希望能够为相关单位与人员提供参考。

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。

基于实时图像处理算法的交通信号主动智能优化方法研究

为了提升城市交通的通勤效率,文中基于图像处理技术对交通信号灯的智能优化方案进行了研究。该方案引入了一种基于混合高斯模型的运动目标检测方法,可有效从道路背景中分离车辆的前景信息。并采用虚拟线圈法进行车辆统计,在识别出交叉路口的车道信息后按照不同车道分别统计车辆数量。同时还设计了一个以平均排队时长、排队长度和停车次数为优化目标的多目标约束规划模型,并通过粒子群算法完成了模型的求解。仿真结果表明,所提技术方案可适应不同交通流量交叉路口的车辆统计,且精度能够达到95.4%。相较于现有的Webster方案,文中信号灯优化方案的平均延误时间、平均停车次数与平均等待长度分别下降了2.76%、8.35%及12.44%。

基于模拟退火改进人工鱼群算法的交通信号配时优化

针对传统的信号配时算法无法适用于过饱和流量的交叉口的限制,结合模拟退火算法初值鲁棒性和局部收敛精度高的特点改进人工鱼群算法以提升其全局搜索能力,然后综合考虑周期时长、绿灯时间和饱和度等作为约束条件,以交叉口车均延误最小为目标函数构建信号配时优化模型,分别利用单一智能算法(模拟退火算法,人工鱼群算法)及其组合改进算法(模拟退火改进人工鱼群算法)对模型进行求解,并对现状方案和3种智能算法求解方案情况下的交叉口整体车均延误进行对比。结果表明,模拟退火改进人工鱼群算法的效果明显优于现状和单一算法,在迭代的初期便能非常接近最优解和稳定下降趋势,表现出快速寻优能力,验证了模拟退火改进人工鱼群算法的可行性与适用性。

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。

基于最小油耗的货车车速与信号配时协同优化模型

为解决货车受信号灯影响频繁停和启而造成油耗过高的问题,本文建立货车车速与信号配时协同优化的整数非线性规划模型。模型的目标函数是基于弗吉尼亚理工大学综合油耗模型的货车行程油耗,包括路段行驶油耗、交叉口停车油耗以及速度恢复油耗。将路段划分为加速区、匀速区和减速区;考虑货车多档渐变的加速过程,货车每个挡位设定加速度以及换挡时间的上下限;采用交通波理论分析下游路口的排队消散过程,建立货车的时空轨迹约束。优化变量包括货车各挡位加速度、加速时间、匀速区速度、匀速行驶时间、减速度、减速时间、交叉口绿灯延长时间和红灯早断时间。以均匀间隔生成的10种货车到达情形为例进行分析,结果表明:与无车速引导相比,本模型行程油耗最高减少29.9%,最低减少3.9%,平均减少13.7%;货车停车次数减少5次(降低71.4%),总停车时间减少174 s(降低89.2%)。模型有效减少了货车通过交叉口的燃油消耗和停车次数。

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。

基于改进NSGA-Ⅱ的交叉口信号配时多目标优化

针对城市交叉口信号配时多目标优化的求解效率问题,设计了一种基于改进NSGA-Ⅱ的城市交叉口信号配时优化方案。该方法采纳车辆延误、停车次数、通行能力3个评价指标设计了多目标信号配时优化模型,并提出了改进的NSGA-Ⅱ(NSGA-Ⅱ-DE)对配时模型进行求解。NSGA-Ⅱ-DE采用DE/Rand/1的全局变异策略对NSGA-Ⅱ算法选择策略进行改进,并设计了种群动态更新算法,提高了算法的收敛速度和求解精度。结果表明改进算法获得了较好的Pareto最优解,通过典型交叉口仿真验证,相对于NSGA-Ⅱ算法,NSGA-Ⅱ-DE方法设计配时方案平均车辆延误优化提升13.42%,排队长度优化提升16.73%,平均停车次数优化提升15.50%,能够实现城市交叉口的最优化控制。

基于单片机51的智能交通信号灯控制系统设计与仿真

本文针对当前交通信号灯存在的问题,设计了一种基于单片机51的智能交通信号灯控制系统。首先分析了当前交通信号灯存在的问题,包括信号灯配时不合理、交通拥堵等。然后探讨了智能交通信号灯控制系统的研究价值与意义,以及单片机51的基本原理和特性。接下来,详细介绍了智能交通信号灯控制系统的设计,包括系统构成、工作原理、硬件设计和软件设计。随后,进行了智能交通信号灯控制系统的仿真实验,包括无源系统仿真和实际交通场景仿真实验。本研究为解决交通信号灯问题提供了一种新的解决方案,具有重要的实际应用价值。

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。

考虑交通公平的主辅交叉路口半固定相位信号配时优化

城市化进程中大中型城市交通问题愈发严重,车辆数目急速增长,而交通信号灯控制系统相对滞后。本文通过对交通信号灯的开放时间与顺序进行优化,采取一种基于主辅道路而建立的半固定相位配时优化方法,改变固定配时弊端的同时考虑道路的交通公平性,以实现信号配时智能控制。假设车辆到达服从泊松分布,通过数值仿真分析将该方法与传统方法在三种交通情景状况下进行模拟分析。结果证明相较于传统固定模式信号灯配时方案,该方法单位时间内车辆通过率提升9.6580%,11.4460%和1.6647%,能够在提高车辆通行公平性的同时,提高道路交通顺畅程度。