GPS高精度授时在交通干线协调控制系统中的应用

城市交通干线上的交通流量通常具有一定的规律性,因此,在对干线上的路口实施交通信号控制时,可以按时段设置相位差,从而实现绿波控制。为了保持干线上路口间的相位差,要求每个路口信号机具有统一的时钟和统一的信号周期。本文研制出内嵌GPS授时模块的交通信号控制机,并将其用于交通干线协调控制。

城市交通干线的Q-学习控制算法

针对城市交通干线协调控制的要求,提出了利用Q-学习控制算法和模糊算法的分层递阶控制的方法.采用两层结构,第1层为控制层,针对单个路口,对下一个时间段内路口各个方向的相位饱和度进行预测,并在此基础上计算出下一个时间段内各个路口的周期、各个方向上的绿信比;第2层是协调层,采用Q-学习控制算法对干线各个路口间的相位差进行调整.采用TSIS交通分析软件对由5个路口组成的交通干线进行仿真,Q-学习控制算法与定时控制和遗传算法进行比较,结果表明:Q-学习控制算法具有明显的优越性.

基于C-FQL算法的城市干线交通信号控制

针对城市干线交通协调控制难于建立准确数学模型的问题,提出了混沌模糊Q学习(C-FQL)方法,即在模糊Q学习过程中添加混沌扰动以改变Agent选择动作的方式,并通过添加遗忘因子以平衡学习过程中扩张与利用之间的关系.城市干线交通协调控制中应用C-FQL方法以优化各交叉路口的周期、相位差和绿信比.借助TSIS交通仿真平台,建立了C-FQL方法在城市干线交通协调控制中的应用仿真,结果表明,C-FQL方法收敛速度快,在城市干线交通协调控制中效果良好.