交通分配与信号控制组合优化研究综述

众多研究表明交通信号控制与车辆路径选择相互影响,信号配时影响车辆的路径选择行为,进而影响路网的交通流量分布,故需要根据流量情况设置信号配时方案以提升路网整体性能。本文聚焦交通分配与信号控制的组合优化研究,分析了交通分配和信号控制的关联机制以及应用于组合优化问题的经典原理和策略;归纳了组合优化问题的研究要素,并基于博弈论将组合优化问题分为迭代优化问题(纳什古诺博弈)、系统优化问题(垄断博弈)和混合优化问题(主从博弈)。迭代优化策略将交通控制与分配看作同一层次上两个互相关联的问题,迭代求解这两个问题,以期获得信号配时和交通流量分布相互一致的解决方案;系统优化策略是一种系统最优控制,交通管理者同时优化控制方案和交通流量;混合优化策略在考虑用户路径选择的前提下,以控制参数为决策变量,构建并求解组合优化模型。对三类优化问题的相关研究进展进行了归纳和综述,并分析其特征及优缺点。建议未来从以下方向进行优化:将传统的组合优化问题扩展至智能网联环境下信号控制与路径诱导的协同控制;考虑控制策略对于OD需求的影响,并扩展出行行为因素,将出行模式、离开时间等参数纳入决策变量;可依据路径选择倾向、旅行成本感知情况等标准进行车辆分类,提高控制策略的鲁棒性;采用合适的城市路网交通模型,更加详细地描述微观交通现象,精确地计算交叉口及路段延误;开发和优化求解组合问题的算法,提升算法的计算效率、适用规模以及理论特性(例如最优性、收敛性),采用并行计算、多线程计算等手段提升计算效率;最后,在交通描述精确性、信号控制方案灵活性和全面性以及算法求解效率等多个要素之间进行平衡。

新型混合交通流场景下交叉口信号控制和轨迹控制协同优化方法

针对人类驾驶车辆(human driven vehicle,HDV)和智能网联车辆(connected and autonomous vehicle,CAV)组成的新型混合交通流场景,现有的交叉口协同控制方法中,集中控制和单车控制分别对中央控制器的算力和车载计算单元的算力要求较高。本文研究了1种将元胞传输模型(cell transmission model,CTM)与双层规划模型相结合的协同优化方法,利用可调整的元胞长度平衡求解信号控制与CAV轨迹优化2个问题所需的算力,从而灵活地根据中央控制器和车载计算单元的算力分配计算资源;通过上层模型预测交通流状态并优化信号控制参数,引入动态调整元胞长度规则,降低中央控制器的计算负担;基于上层的交通状态预测结果,利用下层模型对CAV轨迹进行全局规划,进一步提升交叉口通行效率。同时,为了提升解的最优性和求解的实时性,采用结合随机梯度下降法和遗传算法的迭代优化算法,避免陷入局部最优的同时提升求解效率。最后以无锡市先锋中路与春风南路交叉口数据为例,验证了不同CAV渗透率下优化的效果,结果表明:①相较于基准方案,本文提出的协同优化方案最高可以降低交叉口8.09%的车均行程时间,降低了交叉口拥堵向上游的传播;②当CAV渗透率为30%、60%和90%时,优化比例为2.51%、5.08%和7.88%;③在进口道流量大于3000 pcu/h时,仍能在100s内获得最优信号控制方案,可支持实时优化。该方法可以有效改善城市交通拥堵,提高新型混合交通流场景下交叉口的通行效率。

考虑让行的信号控制交叉口转向交通优化研究

在加强依法让行的实践过程中,出现了“让行加剧拥堵”的现象和误解。为解析该现象并给出优化方法,首先分析了法律规范中关于让行的规定,并从微观角度梳理了信号控制交叉口的各类让行需求。其次,基于让行事件链提出交叉口组织模式、空间渠化、信号控制3个层面的优化方法。最后,通过仿真和实测两种手段对优化方法的效果进行评估。研究表明,信号控制交叉口让行问题改善的关键在于满足让行的时空需求,以及减轻转向机动车驾驶人的观察、决策和行动压力。评价结果表明,优化方法可以有效缓解让行带来的效率降低、视距不良、机非干扰大等问题,并且可以带来一些边际效益,如交通文明提升、交通管理成本降低等。

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。

基于实时交通流分析的信号优化控制仿真平台研究

为优化城市交通信号控制和评估应用效果,本文提出了一种基于实时交通流分析的信号优化控制仿真平台。基于卡口、电警、雷达等前端设备采集的多源交通数据,以充分利用交叉口有限的时空资源为目的,通过设计标准化的API接口实现交通信号控制优化与仿真评估。本文提出的基于实时交通流分析的信号优化控制仿真平台,能够实现交通信号在线优化和仿真评估,完成交通信号控制效果分析从定性到定量的转变,提高道路交通管理决策的科学化和精细化水平。

基于样本优化的PPO算法在单路口信号控制的应用

优化交通信号的控制策略可以提高道路车辆通行效率,缓解交通拥堵.针对基于值函数的深度强化学习算法难以高效优化单路口信号控制策略的问题,构建了一种基于样本优化的近端策略优化(MPPO)算法的单路口信号控制方法,通过对传统PPO算法中代理目标函数进行最大化提取,有效提高了模型选择样本的质量,采用多维交通状态向量作为模型观测值的输入方法,以及时跟踪并利用道路交通状态的动态变化过程.为了验证MPPO算法模型的准确性和有效性,在城市交通微观模拟软件(SUMO)上与值函数强化学习控制方法进行对比.仿真实验表明,相比于值函数强化学习控制方法,该方法更贴近真实的交通场景,显著加快了车辆累计等待时间的收敛速度,车辆的平均队列长度和平均等待时间明显缩短,有效提高了单路口车辆的通行效率.

基于A2C的匝道相联交叉口信号控制优化

城市快速路的交通运行效率对于整个城市的顺畅通行至关重要,在早晚高峰期间,受限于相连接辅路的交通承载能力,快速路上较大的交通流量无法顺利从出口匝道驶入目标路段,在匝道上形成排队现象,严重时会导致匝道回溢,使快速路上车道由于被占用而产生交通瓶颈,造成较大的交通出行损失.利用深度强化学习算法进行出口匝道相关联的道路交叉口信号控制优化,将信号灯设为智能体,通过设置检测器,将快速路出口匝道及交叉口的交通运行情况作为智能体获取的状态信息,引入以辅路与出口匝道剩余通行能力之比为动态修正参数的奖励函数,在保证匝道交通运行效率下,完成交叉口信号优化过程.以中国北京市东三环快速路及某关联交叉口为例,借助交通仿真平台SUMO(simulation of urban mobility)及Traci库搭建仿真环境进行实验.结果表明,基于改进A2C(advantage actor critic)算法的信号控制方法在控制效果上优于传统信号控制以及基于深度Q网络(deep Q-network,DQN)算法的信号控制方法,在出行高峰期间能够有效降低匝道回溢的发生概率,有效改善辅道相联交叉口的通行效率.

基于模型偏差学习的交通信号自适应优化方法

城市交通信号配时优化是保证交通系统整体运行效率的前提条件。传统基于模型的信号控制方法往往基于历史统计数据,并且底层交通流模型不可避免地存在模型偏差,影响控制方案的科学性及其实际应用效果。考虑模型与数据融合驱动,提出一种基于模型偏差学习的交通信号控制自适应优化方法,以最小化路网行程时间为目标,建立信号控制最优化模型。首先,针对交通流预测模型的模型偏差,引入偏差函数表示预测模型与实际交通流状态间的误差;其次,建立基于径向基函数(RBF)神经网络的偏差函数,结合实际交通流数据对模型偏差进行学习,提高偏差函数的拟合效果;在此基础上,提出考虑模型偏差信息的自适应优化方法,以提高信号控制方法的控制性能。以小型测试路网与实际路网为例进行算例分析,基于SUMO仿真对本文提出的模型偏差学习方法进行验证,考虑不同交通流量条件,与固定配时、模型预测控制进行比较,分析其控制性能指标。结果表明,模型与数据融合驱动的信号控制自适应优化方法能有效提高预测模型的准确性,降低路网行程时间,与基于模型的控制和模型预测控制方法相比路网累积行程时间平均减少了38.3%和25.6%,提升了路网的实际运行效果。最后在宣城实际路网的仿真验证了方法的有效性。

路径规划及信号灯控制的智能优化

由于全智能化的交通控制系统尚未得到完全普及,道路交通资源占用时空二维不够均衡、城市交通规划策略与通行车辆规模不够匹配,导致城市交通拥塞、车辆准点率低等问题。针对上述问题,首先构建了基于服务员休假的多队列多服务员排队模型和级联队列的多跳排队模型,分析了在十字路口处及一般道路情况下车辆流量、信号灯时长与通勤时延的理论关系;然后提出了基于近端策略优化的路径规划及信号灯控制的智能优化方法,通过动态感知城市实时交通拥塞状态,联合规划车辆最优路径和控制信号灯最优时长,从而最大化车辆准点率。仿真结果表明,所提方法比于自适应高效联邦对比方法在时延性能方面提升了3倍以上,在车辆准点率方面提升了18%左右。

基于车联网技术的智能交通信号控制系统设计与实现

随着城市化进程加快,交通拥堵已成为制约城市发展的瓶颈问题。文章针对传统交通信号控制系统难以应对复杂多变交通环境的挑战,提出一种基于车联网技术的智能交通信号控制系统。该系统通过车路协同技术实时采集交通流量数据,利用动态信号配时优化算法,根据实时交通状况自适应调整信号灯配时方案。系统的整体架构包括数据采集层、数据传输层、数据处理层以及信号控制层,关键技术包括基于车联网的实时交通流量数据采集、动态信号配时优化算法等。文章详细介绍了系统的设计思路、硬件平台选择以及软件开发过程,并通过仿真实验验证了系统的可行性和有效性。实验结果表明,该系统能显著缩短车辆延误时间和排队长度、提高道路通行效率。

基于流量分配的拥堵瓶颈路段信号优化方法及系统构想研究

针对现代城市交通道路愈加拥堵的问题,提出了一种基于流量分配的拥堵瓶颈路段信号优化方案。本文首先介绍了交通拥堵的特性与交通拥堵信号优化算法原理,计算了剩余调节通行能力,并以此为基础,设计了瓶颈潜在路段的处理方法。其次,从绿信比与相位差两个方面出发,提出基于流量分配的拥堵瓶颈路段信号优化控制方案。最后,通过模拟分析的方式,判断该控制方法的应用效果。由模拟分析结果可知,该控制方法在多种控制方法中效果良好,可应用到实际当中。

城市交通信号优化控制平台设计与应用

为缓解城市交通拥堵,提升居民出行体验,设计并实现了基于微服务模式的城市交通信号优化控制平台。平台业务架构分为数据接口、信息处理、控制优化和业务应用4个层次,技术架构包含资源管理、数据管理和服务管理3个部分,以实时交通感知数据为支撑,采用方案知识库和方案生成器综合调度的场景驱动信号优化控制技术,实现全天候自动调度、多场景自动切换的城市全域智能信号控制。某市的应用案例实施效果表明:城市交通信号优化控制平台能够提升相关区域城市交通管理与信息服务水平,有效缓解城市交通拥堵,实现人机协同的交通信号闭环优化目标。

拥挤交通网络中交通分配和信号控制的组合

提出交通网络中交通分配和信号配时的组合模型.模型被表示为两层规划.低层表示具有排队约束的Wardrop均衡模型,预测驾驶员对信号控制模式如何响应.上层确定最优信号控制以达到网络出行时间最小.

多车型随机动态交通分配和信号优化组合

研究了多车型随机动态交通分配和信号优化的组合问题,提出了一种考虑多车型下的随机型动态交通分配和交通信号优化的组合模型。模型采用广义双层规划来表示,上层是信号优化控制,进行交通信号的优化配置;下层是考虑多车型下的随机型动态交通分配,进行交通网络流的配置。同时,模型中采用具有物理排队的多车型动态网络模型,从而考虑了饱和路网中物理排队对网络条件的影响以及不同车型间的相互作用。采用遗传算法对模型进行了优化求解。结果表明,在考虑多车型随机用户路径选择行为的基础上使整个网络的总行程时间达到了最小,由此获得最佳的信号控制策略和相应的优化路径流,实现了交通信号的优化配置和交通流优化。

非均衡路网下交通信号组合优化控制策略

在交通信号控制中,针对单一控制模型不能很好适应实时交通流变化的问题,提出一种交通信号组合优化控制的方法。根据交通流参数,采用自组织特征映射神经网络(SOM)对交叉口交通状态进行识别,依据路口交通状态,动态选择合适的模糊控制器结构。针对非均衡路网的特点,设计了多级模糊控制器,通过搭接车流使交叉口通行能力最大化。针对多级模糊控制器不具备学习能力的问题,采用混沌遗传算法在线优化模糊控制器参数。以兰州市为例,通过仿真研究,给出了不同控制方法下车辆随时间的平均延误曲线,分析了不同交通流下的平均延误。结果表明所提方法具有较好控制效果。

数据驱动的交通信号控制感知—评估—诊断—优化闭环技术(四):问题诊断

信号控制问题诊断是衔接信号控制运行评估和方案优化的关键步骤,也是“感知—评估—诊断—优化”闭环技术的核心。本文针对传统信号控制业务中诊断环节缺失的问题,介绍了一种交通信号控制问题诊断技术,从供给不合理、需求不合理、非常规问题三方面出发,面向点、线、面场景梳理了40余类常见的信号控制问题,并进一步构建了问题诊断方法,举例说明了部分交通问题的诊断方法。该技术可快速诊断系统中存在的交通问题,确定潜在的优化目标和优化策略,从而有助于生成更具针对性的系统优化方案。

数据驱动的交通信号控制感知—评估—诊断—优化闭环技术(三):运行评估

交通信号控制运行评估可直观反映各项运行状态感知指标的优劣程度,为问题诊断提供重要的参考依据。本文在借鉴现行标准以及行业企业的运行评估业务的基础上,介绍了一种交通信号控制运行评估技术,梳理了交通信号控制运行状态感知指标体系中用于评估的指标,通过融合预优化技术与交通流状态重构等技术,提出了各项评估指标参考区间的计算方法,进一步对感知指标进行评估打分与分级,并举例说明了部分指标的运行评估方法。

数据驱动的交通信号控制感知—评估—诊断—优化闭环技术(五):方案优化

信号控制方案优化是交通信号控制管理与优化业务的核心,也是“感知—评估—诊断—优化”闭环技术的关键目标。为解决当前优化模式自主评估和决策能力不足,以及优化方法中对象模糊化与方案模式化的问题,本文构建了考虑信号控制、渠化设计、交通组织及需求管理等四个方面的优化方案库,并基于时空连续感知数据开发了基于车辆轨迹、路径和OD的精细化信号控制方案优化算法。最后,通过实际案例验证,深入分析了“感知—评估—诊断—优化”闭环技术的实际效果。

随机用户平衡交通分配与信号控制组合模型及算法

构造随机用户平衡交通分配与信号控制组合模型,上层是信号配时优化模型,下层是考虑交叉口延误的随机用户平衡交通分配模型,并对其进行了详细说明,证明了交叉口延误可由模型中的容量约束条件的Lagrange乘子得到.对于模型的求解,提出了上层模型采用模拟退火算法,而下层使用Frank-Wolfe算法的一个实用的启发式算法,并以一个小型路网为例进行了数值仿真计算,计算结果显示算法是有效和可行的.