区域信号配时模型的非平衡交通分配算法

本文研究了区域信号配时问题.采用遗传算法和非平衡交通分配的拟Frank-Wolfe算法来求解,通过实例对算法进行验证并与已有的算法结果进行了比较,结果表明算法是有效的,适合求解这类问题.

基于一般相位结构的区域信号配时二层规划模型与算法

基于城市道路交叉口的一般信号相位结构,根据各相位车流在交叉口遭遇不同信号延误的特点,建立了一个新的区域信号配时二层规划模型.该模型的上层问题,是一个明确考虑了交叉口信号延误的区域信号配时优化模型,而下层是随机用户平衡交通分配模型.针对这类问题的特点,应用灵敏度分析方法、信赖域方法和作者提出的仿射尺度内点算法,构建了一类新算法的基本框架.由于仿射尺度内点算法收敛速度快,而信赖域算法可以避免相当耗费的一维搜索,使得该算法具有较为优越的整体计算性能.

区域信号配时二层规划模型的一类新算法与数值计算

研究了基于一般信号相位结构的区域信号配时二层规划模型的求解算法.对于上层问题,将灵敏度分析方法和信赖域算法相结合,得到一种高效算法.而对于下层问题,则采用具有较高收敛速度的仿射尺度内点算法.还对上层问题采用一阶近似信赖域方法、二阶近似信赖域方法两种情形进行了数值对比试验.数值结果显示:一阶近似信赖域方法性能更好,可以应用于实际区域信号配时问题.

考虑区域交通信号配时优化的公交专用道线网规划

在公交专用道线网实际规划时,需要综合考虑交叉口延误与信号配时等因素的影响。为了使公交专用道线网规划更加合理,在考虑区域信号配时优化的条件下,以绿信比作为各个交叉口的信号配时优化变量,建立了双层规划模型,上层模型的目标函数是使网络的总出行时间最小,下层模型由交通方式划分模型、小汽车客流分配模型和公交客流分配模型3部分组成,并采用遗传算法对模型进行了求解,通过算例验证了模型的有效性。结果表明:在进行公交专用道线网规划时,交叉口的延误不可忽略;在考虑交叉口延误的基础上,对区域信号配时优化可进一步降低网络的出行总成本。

基于改进萤火虫算法的区域交通信号配时优化

城市的快速机动化导致道路资源供需失衡愈加严重,目前使用的交通信号定时控制方式无法根据交通流的变化调整信号配时,降低了路网运行效率.针对区域内多路交通信号配时优化问题,提出一种基于改进萤火虫算法的求解方法,以多路信号各相位的绿灯时长作为控制变量,建立以区域总延误最小为目标的规划模型进行优化.针对标准萤火虫算法存在的优化精度不高、容易陷入局部最优的问题,提出一种驱散机制,同时在种群进化过程中引入变异操作进行改进.利用5个标准测试函数进行实验验证,实验结果表明,改进的萤火虫算法能够提高求解的精度和稳定性.最终以典型多路口区域为例,将改进的萤火虫算法应用在区域配时优化问题上,通过对比实验表明求解的有效性.