典型匝道控制场景下深度强化学习决策机理解析

以典型匝道控制场景为研究对象,利用状态值函数、显著图及输入扰动,理解深度强化学习模型在交通控制中的决策机理。利用状态值函数评判模型是否能够认识到交通状态的变化,通过显著图分析特定环境状态下模型感知到的环境状态特征和决策动作规律,应用输入扰动分析扰动后匝道控制动作匹配率和控制效果并鉴别关键区域。结果表明,基于深度强化学习的匝道控制模型能够准确评判交通状态的优劣,感知到交通状态的关键特征,并做出合理的决策动作。

平衡主线和匝道交通运行的强化学习型匝道控制研究

考虑合流区域主线和匝道的交通流运行状态,提出了一种基于深度强化学习的鲁棒自适应匝道控制模型——DRLARM模型。根据交通流运行特征,构造了平衡主线交通效率和匝道排队长度的强化学习奖励函数;为适应动态变化的交通环境,采用多交通流场景混合训练控制模型,在不同拥堵成因、不同拥堵时长、不同需求分布等测试场景下开展仿真实验,对比分析了无控制及DRLARM、ALINEA和PI-ALINEA模型控制的车辆平均行程时间A、车道占有率o、匝道排队长度W和匝道损失时间比P等评价指标。研究表明:DRLARM模型控制的平均行程时间A相比无控工况节省了22%,略好于ALINEA模型,与PI-ALINEA模型控制效果相当;DRLARM模型在不同测试场景下产生的匝道损失时间比P较稳定,匝道排队长度W绝对值相较于ALINEA模型和PI-ALINEA模型均缩短了约16%;深度强化学习方法兼顾了通行效率和路权公平性,训练所得DRLARM模型在动态交通条件下表现出良好的鲁棒性。

基于强化学习的改进NSGA-Ⅱ算法的城市快速路入口匝道控制

为了缓解城市快速路拥堵和尾气排放问题,提出了基于竞争结构和深度循环Q网络的改进非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm Ⅱ based on dueling deep recurrent Q network, DRQN-NSGA-Ⅱ).该算法结合了基于竞争结构的深度Q网络(dueling deep Q network, Dueling DQN)、深度循环Q网络(deep recurrent Q network, DRQN)和NSGA-Ⅱ算法,将Dueling DRQN-NSGA-Ⅱ算法用于匝道控制问题.除了考虑匝道车辆汇入以提高快速路通行效率外,还考虑了环境和能源指标,将尾气排放和燃油消耗作为评价指标.除了与无控制情况及其他算法进行比较之外, Dueling DRQN-NSGA-Ⅱ还与NSGA-Ⅱ算法进行了比较.实验结果表明:与无控制情况相比,本算法能有效改善路网通行效率、缓解环境污染、减少能源损耗;相对于无控制情况,总花费时间(total time spent, TTS)减少了16.14%,总尾气排放(total emissions, TE)减少了9.56%,总燃油消耗(total fuel consumption, TF)得到了43.49%的改善.

城市快速路入口匝道控制研究综述

入口匝道控制是城市快速路交通缓堵的重要手段。为全面了解其研究现状及发展趋势,回顾了入口匝道控制自提出以来近60年的发展历程,系统梳理了入口匝道控制逻辑与类别,聚焦入口匝道控制的方法论演进。研究发现:入口匝道控制范围从局部最优向全局最优发展;入口匝道控制对象由宏观交通流控制向微观车辆控制发展;入口匝道控制的建模方法从确定、均质和静态等模型假设向考虑交通流随机性、异质性和动态性方向发展;入口匝道控制的求解方法分为数学推导和搜索算法两类,在收敛性和普适性方面各具优势。最后,分析了入口匝道控制研究现状,并指出了未来4个重要研究方向,包括宏观与微观交通流协同控制、入口匝道控制的抗干扰与自恢复能力提升、大规模快速路网控制的高效可靠求解,以及网联环境下的智能控制技术实现。

基于模糊神经网络的城市高速公路入口匝道控制算法

建立了高速公路入口匝道控制的数学模型 ,把模糊控制和神经网络算法结合起来实现入口匝道的智能控制。仿真结果表明 ,该算法在各种交通模式下都是有效的 ,能够在维持一个理想主线交通流密度的同时 ,保持入口排队长度尽可能短 ;在抑制交通流密度波动和入口排队长度方面比定时控制和 ALINEA算法更有效。

高速道路入口匝道控制方法综述

高速道路入口匝道控制,在国外许多大城市已有广泛的应用和研究.其控制方法依据控制范围、复杂程度可归纳为静态控制、单点动态控制、动态协调控制三类.国内在此领域内尚未展开大规模的研究,目前也没有实际应用的案例.本文对几种基本的高速道路入口匝道控制方法及其优缺点进行总结和分析,并对相关研究的发展提出看法.

快速路可变限速与匝道控制协同优化策略

可变限速控制和匝道控制是快速路交通控制的主要手段,本文对两者的协同优化策略进行了研究.借助智能车路协同系统强大的信息感知能力,通过引入微观交通流信息,对经典METANET模型进行了改造,构建了可变限速控制影响下的微观METANET模型,实现了一种新的可变限速控制策略,同时,采用ALINEA算法,对入口匝道进行了优化控制,实现了两者的协同优化.最后,基于实际道路和交通流数据搭建了仿真平台,对微观METANET模型和协同优化策略的有效性进行了验证.仿真结果表明,微观METANET模型具有良好的交通流预测效果,协同优化策略能有效地改善快速路交通流状态.

基于仿真的快速路入口匝道控制实验设计

在剖析快速路入口匝道定时、感应控制方法原理的基础上,结合仿真软件VISSIM,给出了快速路入口匝道定时控制、感应控制的实验方法和实验步骤。结合具体的道路交通数据,给出了实验设计的案例,结合实验结果对两种控制方法的适用性进行了探索性分析。给出了控制实验的应用效果。该实验可以促进学生对理论知识的掌握,提高解决实际问题的能力,提高对复杂的交通实际和交通科技的适应能力。

基于模糊逻辑的高速公路入口匝道控制方法

为提高高速公路入口匝道的控制能力,以达到增进车流平稳性的目的,对传统闭环控制器ALINEA进行了扩展,并结合模糊逻辑理论,给出一种新的入口匝道控制器。该模糊控制器加入了流量变化的因素,以交通流量为控制目标,实际流量与设定期望值的偏差及流量变化量作为输入,根据所设定的模糊规则给出匝道控制率的调节量。最后通过实例对控制器进行了评价。仿真试验表明:该模糊控制器能够快速地将交通流调整到期望状态,可以适应主干道交通流以及匝道需求的大幅变化,有效抑制波动的产生;同传统的ALINEA策略相比,模糊匝道控制器具有更加稳定的控制效果。

高速公路入口匝道控制算法用户公平性分析

入口匝道控制是高速公路交通控制有效策略之一。为避免早期的入口匝道控制算法往往只注重效率而忽视用户的公平性,从而造成入口匝道的排队增加的缺陷,将经济学中的Gini系数引入高速公路入口匝道控制算法分析评价中来反映用户的公平性,以出行时间节省比为效率指标,并以长春市绕城高速公路的净月立交入口匝道为例,通过实际数据调查及计算机模拟对假定实施的入口匝道控制各方案的公平性进行了分析,为高速公路入口匝道控制策略的选取提供依据。

基于模糊算法的高速公路匝道控制方法

针对高速公路交通拥挤和堵塞问题 ,提出用模糊控制的方法 ,在拥挤和堵塞形成之前控制匝道的入口流量 ,避免交通拥挤和堵塞的形成。分析了交通流的构成和自然条件对交通的影响 ,然后设计出匝道模糊控制的基本结构 ,并给出了确定交通状态参数的模糊算法。

基于模糊神经网络的结合部匝道控制方法研究

针对高速公路与关联城市快速路(简称结合部)路段拥堵日益严重的现状,从匝道控制影响要素分析入手,基于模糊控制和神经网络思想,本文提出了以主线交通状态与期望状态差值和匝道交通状态为输入变量,以匝道调节率为输出变量的模糊控制方法.同时针对结合部路网互通式立交设计的实际情况,分单匝道控制和双匝道控制两种情况进行了分析,提出了相应的匝道控制方法,并建立了5层模糊神经网络控制模型.最后以北京京津塘高速公路与北京三环和四环关联城市快速路为案例,对建立的模型进行效果验证,结果证明了所建立方法的有效性.

城市快速路人口匝道控制方法

以北京快速路为研究对象,基于典型路段调查数据对快速路的交通流特性进行了分析,提出了入口匝道优化控制方法。采用时间占有率与速度两个参数作为控制变量实现入口匝道的反馈控制机制,以两者的综合控制效果确定入口匝道的调节流量。采用模式识别中的线性判别函数对模型中的临界阈值进行标定。利用VISSIM对提出的控制方法进行了模拟验证。结果表明:与无信号控制方式相比,本文方法可提高主线平均速度8%左右,减小行程时间7.2%。

带有迭代学习前馈的快速路无模型自适应入口匝道控制

提出了一种新的带有迭代学习前馈的快速路无模型自适应入口匝道控制算法.模块化的前馈迭代学习和反馈MFAC控制器设计方案使所设计的控制系统有效地利用了交通流的周期性特征,提高了控制品质.严格的数学推导证明了该方法的收敛性.仿真研究及比较结果验证了所提算法的有效性.

城市快速路入口匝道控制策略比较分析

入口匝道控制是缓解城市快速路交通拥挤最有效的方法之一;首先阐述了城市快速路入口匝道控制的基本原理和作用,对匝道控制策略进行了分类,在此基础上,对各种入口匝道控制策略进行了比较研究,分析了各自的优缺点以及适用范围;最后,根据快速路构造上的特点,对入口匝道控制的研究方向进行了展望。

受限迭代学习入口匝道控制收敛性分析

在实际的快速路交通流系统中,入口匝道的流量和快速路主路的速度都是受限的,因此在对快速路交通流进行控制时考虑这些限制十分必要.基于迭代学习控制的快速路入口匝道控制是近年来快速路控制领域的一个研究热点,然而,至今为止还没有在输入和状态同时受限情况下的相关收敛性分析.本文首先介绍了快速路交通流模型,并将交通密度控制转化为输出跟踪问题;然后通过严格的数学分析证明了在入口匝道流量受限和主路速度受限的情况下,基于迭代学习控制的入口匝道控制仍然能保证交通流密度收敛于期望密度;最后通过仿真研究验证了该方法在受限情况下能达到很好的控制效果.

基于BP神经网络的入口匝道控制算法

针对现有的入口匝道控制方案不能有效缓解高速公路交通拥挤及堵塞问题,提出了一种使用BP神经网络的非线性方法设计感应匝道控制的算法。首先建立了高速公路交通流动态模型,在此基础上,结合BP神经网络设计了非线性反馈匝道控制算法。在MATLAB环境下,比较了无控制、ALINEA控制和BP神经网络控制3种不同控制方法的有效性。结果表明,BP神经网络方法在抑制交通流密度波动方面优于ALINEA控制,且能使高速公路主线交通流密度保持在期望值附近。此外,该算法具有自学习功能,可以在线调节神经网络的连接权值以适应不同的交通流模式。

基于BP神经网络的入口匝道控制器的设计

入口匝道控制系统是一种复杂的非线性时变系统 ,难于用数学准确建模 ,因此用数学建模的方法实施控制难度较大 .本文中根据入口匝道控制原理分析了交通控制中需检测的交通量参数 ,并据此设计了神经网络控制器 ,并对这一控制器进行了仿真 .仿真结果显示 ,神经网络用在入口匝道控制中可取得良好的效果 .

高速公路转向快速路的匝道控制

针对高速公路转向城市快速路匝道多目标协调控制研究的不足,以支持向量机与神经网络的机理对比分析为基础,以径向基为核函数,设计一种理论上更优的匝道控制律求解方法.在建立控制方程和评价控制效果方面,基于排队论提出用循环等待时间等目标参数,描述匝道交通排队控制模型.利用高速公路联络线转向城市快速路的实例数据,在高密度区间进行仿真,并与多种方法进行对比.结果表明,本模型和算法在减少循环等待方面可实现更优的控制品质.

城市快速路入口匝道控制算法的改进

本文阐述了城市快速路入口匝道控制的机理和作用,对匝道控制方法进行简单分类,分别给出了各种控制方法的模型表达式,并比较分析了不同控制方法的优缺点和给出了各自的适用范围。针对目前城市快速路入口匝道控制中的不足,结合模糊理论控制和支持向量机算法,提出了一种新的城市快速路入口匝道控制策略的标定方法,并给出了基本算法流程,能够满足城市快速路中不断变化的交通状况对控制策略的动态需求。最后,结合广州市某主干道上的实际调查数据,利用本文的控制算法得出了相应的控制方案,并将其用于该主干道的匝道控制中,通过对调查数据的分析表明本文的控制方法能满足动态变化的交通状况,控制效果较好,对城市入口匝道控制的方法研究有一定的参考作用。