基于模糊控制的环形交叉口信号配时方案优化

为了缓解进口道流量差异导致的环形交叉口拥堵,提高环形交叉口的交通运行效率,运用模糊控制的方法,提出一种适合环形交叉口的模糊控制器,以当前相位和下一相位的车辆最大排队长度为输入变量,以当前相位的绿灯延长时间为输出变量,通过优化信号配时方案来减小环岛车辆的平均延误,并借助MATLAB的模糊逻辑工具箱对模型进行了构建。为验证模型的有效性,以长春市的景阳广场为例进行实例仿真,采用VISSIM软件搭建环岛模型,在保证外部条件不变的情况下分别对优化前后进行仿真。结果显示,环岛车辆的平均排队长度降低了5%,车辆平均延误降低了6%,研究成果为环形交叉口信号配时提供了新思路。

HCO-ADE求解单点交叉口信号配时问题

为克服信号配时问题求解中单一约束优化方法的局限性,提出混合约束优化自适应差分进化算法(HCO-ADE)。以交叉口通行效率为目标建立信号配时优化模型,依据模型中约束条件被满足程度,采用外罚函数法和可行性准则法相结合的混合约束优化策略(HCOS)对约束条件进行处理,并提出饱和度偏好准则作为自适应差分进化算法(ADE)的选择策略,构建HCO-ADE。最后,以哈尔滨市四相位交叉口高峰时段5 min采集标段交通量数据为例,验证HCO-ADE。结果表明:提出的信号配时问题求解方法可行、有效,优于基于饱和度区间可能度的罚函数约束优化自适应差分进化算法(PFCO-ADE),所得信号配时方案较实测方案平均延误减少3.32%,通行能力提高2.16%,能够更好地提高信号配时方案稳定性。

考虑绿灯末期非机动车通行安全的四相位交叉口信号配时优化

绿灯末期进入交叉口的非机动车因为其慢速性极易与下一相位的机动车产生机非冲突,为保障其通行安全,对传统的韦伯斯特信号配时计算方法中的绿灯间隔时间、最小绿灯时间、车道饱和流量等参数进行优化,建立了相应参数的计算公式;并构建了与绿灯间隔时间相协调的非机动车绿灯提前截止配时方案。选取苏州市桐泾北路与金门路典型四相位交叉口作为分析实例,对交叉口信号配时方案进行优化,选取车均延误作为间接安全评价指标,利用VISSIM仿真软件对优化前后方案进行建模仿真对比分析。结果表明,交叉口机动车平均延误降低了2.2%,非机动车平均延误降低了4.7%,间接说明机非冲突有所降低,绿灯末期非机动车通行安全得到有效改善,验证了优化方案的合理性。

基于VISSIM交叉口仿真的信号配时优化研究

随着交通压力的增加,为了缓解交通压力,提高交叉口通行能力,改善交叉口交通状况,以昆明市白龙路-南院路交叉口为研究对象,采用Webster信号配时法优化此目标交叉口信号配时以降低车辆延误时间、排队长度及对环境的污染等。通过VISSIM仿真分析交叉口,对比优化前后的平均排队长度、延误时间、一氧化碳排放量、氮氧化合物排放量、停车时间等数据。结果表明:在实现Webster算法后,车辆平均排队长度减少25%、延误时间减少23%、一氧化碳排放减少6.9%、氮氧化合物排放下降6.9%、停车时间下降24.7%,优化交叉口信号配时在一定程度上缓解了交叉口通行压力,明显改善了城市交通状况。

交通公平性导向的平面过街横道信号配时设计

为了从交通公平性的角度解决平面过街横道的信号配时问题,避免配时结果偏向于机动车,文中首先通过采集平面过街横道几何参数以及交通流量数据,统计获得第15%位行人过街步速;然后基于双环相位结构,考虑相位绿灯时长、行人过街、信号周期等约束条件,以机动车和行人的平均延误之差和机动车平均延误最小为目标,建立平面过街横道的信号配时多目标优化模型,并设计遗传算法求解该模型;最后将求解得到的各种信号配时方案进行对比分析。结果表明:以机动车延误或总平均延误最小为目标,不能得到合理的信号配时结果;当机动车与行人平均延误之差的权重在0.3~0.9时,可以得到两种合理的信号配时结果。因此,以交通公平性为导向的平面过街横道信号配时方法,兼顾了公平性和高效性,在公平地对待每一个交通参与者的同时,也有效地提高了平面过街横道处的通行效率和质量,有利于更公平地分配交通资源,引导交通资源布局向合理化方向发展。

基于MOPSO-GRU神经网络的信号配时优化模型——以延安市交叉口为例

延安市宝塔区杨家岭路段交叉口是延安市城区内的重要交叉口,近年来由于城市交通流量的日益增加,该交叉口的交通拥堵问题日益严重,传统的信号配时方法已不能满足实际需求,需要新的信号配时优化方法和模型来缓解该交叉口的交通通行压力.为解决此问题本研究首先分析杨家岭路段十字交叉口存在的问题,进而采用多目标粒子群算法和GRU循环神经网络建立模型,最后利用VISSIM软件分别对两相位交叉口和多相位交叉口进行仿真实验验证,结果反映了基于MOPSO-GRU神经网络的信号配时优化模型可提高交通流量的效率和整体交通系统的性能.

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。

基于多目标配时优化模型和交通设计的城市交叉口协同优化研究

文章基于多目标配时优化模型和交通设计,旨在缓解城市道路交通拥堵。通过分析城市道路交叉口交通流特性和问题,关注交叉口车流流向、车流交织点以及配时合理性。在交通设计方面,提出将左转车道右置的渠化设计方案。在配时优化方面,建立了多目标优化模型,以延误、通行能力和停车次数为优化目标,以各相位有效绿灯时间、交叉口饱和度及周期时长为约束条件。通过遗传算法对模型进行求解,并用SUMO仿真软件评价求解结果。研究结果表明,交叉口的时空资源得到更有效的利用,明显缓解了交通压力,为城市道路交叉口的运行、管理和规划提供了参考。

城市轨道交通信号配时自动控制方法分析

阐述城市轨道交通信号配时自动控制设计方案,包括设计交通信号配时参数、交通信号配时自动控制算法。实验分析表明,车辆平均延误时间显著减少,能够在较短时间内完成信号配时控制。

基于单路口车流量统计的交通灯配时系统研究

随着机动车数量的持续增加城市交通拥堵问题日愈明显,为了缓解交通拥堵,本文设计了一种智能交通系统。在车辆检测部分:利用背景均值建模解决ViBe背景建模产生鬼影的问题,针对不同复杂程度的背景赋予不同的背景更新速率来实现自适应背景更新策略。交通灯配时部分:针对单级模糊控制以排队长度作为模糊控制输入误差较大的问题,构建了基于拥堵强度的两级模糊控制器,经过模糊推理和清晰化后得出配时方案,从而对绿灯时间做出调整。实验结果表明,在车流量检测部分:通过不同类型的交通场景测试,改进的ViBe算法在车辆流量的综合准确率相比ViBe算法提升了11%,能够为配时策略提供准确的数据支撑。红绿灯配时部分:本文提出的基于两级模糊控制的信号灯配时策略在3种流量场景下与现有交通灯配时方法相比,车辆平均延误时间和车辆平均通行时间分别降低了3.34和5.65 s以上,能够起到缓解交通拥堵的作用。

基于SUMO仿真的交叉口信号配时优化研究

随着我国城市化的快速发展,城市交通负担也急剧增长,如何提高交通信号配时方案与交通需求的匹配度是智慧城市亟待解决的热点问题之一。为了缓解交通延误、提高道路通行效率,降低排放污染问题。以淮南市洞山东路与淮河大道北段交叉口为例,利用Webster算法优化信号配时,用微观交通仿真软件SUMO对该交叉口建立微观道路交通流模型并进行仿真优化,并对优化前后的仿真结果对比分析。结果表明,优化后交叉口的信号总周期缩短了25%,平均延误、平均等待时间、平均速度和CO总排放等指标明显降低,能够有效地缓解交叉口拥堵,减少了交叉口尾气排放。

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。

基于遗传算法的交叉口信号配时优化研究

随着城市化进程的不断推进,汽车保有量逐年提高,交通拥堵问题愈发严重,改善交叉口通行效率成为当务之急。以交叉口平均延误最短、平均停车次数最少、通行能力最大为优化目标,以各相位有效绿灯时间和信号周期时长为约束,构建平面交叉口信号配时多目标优化非线性函数模型,并进行归一化。选取淮南市某一典型交叉口为研究对象,实地统计交叉口交通数据,借助MATLAB仿真平台对模型进行遗传算法优化,同时利用Webster信号配时优化。研究表明,遗传算法优化后的交叉口信号周期从140s变为107s,减少了23.57%,平均延误时间从52.48s变为42.0371s,减少了19.89%,车辆平均停车次数从0.862次/辆变为0.7844次/辆,减少了9.1%,通行能力从4398.3pcu/h提高至4832.2pcu/h,提高了9.86%,能够有效减少停车延误及停车次数,缩短信号周期,优于已有控制方案和传统Webster配时,城市交叉口的交通拥堵问题能够被缓解。

单交叉口信号配时优化方法效果对比研究

单个交叉口信控是干线和区域协调控制的基础,探索单个交叉口信号配时优化的最优方法,对构建干线和区域协调控制具有重要意义.研究选取并对比了Webster方法、ARRB方法、HCM2000方法、延误-通行能力联合双目标方法、基于模糊算法的配时方法、以及基于遗传算法的配时方法等6种交叉口信号配时经典方法,以实际交叉口为案例,运用VISSIM仿真软件定量化评价了不同配时优化方法在非饱和、饱和、过饱和状态下的信号配时优化效果.研究表明,在非饱和状态下,HCM2000方法最优;饱和及过饱和状态下,遗传算法(GA)方法最优.

多策略改进哈里斯鹰算法的交通信号配时优化

传统的交叉口信号配时大多只考虑车辆的通行效率,忽略了尾气排放造成的环境污染等问题。从车辆的通行效益和环保的角度出发,建立以车辆延误、停车率、通行能力和尾气排放为优化指标的多目标非线性模型,提出一种基于改进哈里斯鹰算法(HHOG)的求解方法。针对传统哈里斯鹰算法(HHO)存在收敛精度低、易陷入局部最优的问题,首先,引入混沌映射,提高种群多样性;其次,用柯西函数控制莱维飞行步长,实现平滑过渡;最后,加入随机噪声干扰,提高算法的变异能力和收敛速度。利用9个标准测试函数进行实验,表明改进的哈里斯鹰算法能够提高寻优精度和收敛速度。以典型交叉口为例,采用改进的哈里斯鹰算法求解交叉口信号配时优化问题,结果表明,在高峰时段使用该配时方案可以使车辆平均延误降低48%,尾气排放降低43.7%,通行能力提高34.5%;在低峰时段可以使车辆平均延误降低24.5%,尾气排放降低8.9%,通行能力提高33.1%,通过对比实验验证了算法的有效性。

逆向可变车道开口位置动态调整及信号配时优化方法研究

文中提出一种逆向可变车道开口位置动态调整策略及信号配时优化方法.以武汉市古田四路长丰大道交叉口为研究对象,利用短时交通流预测获取调整间隔内进口道左转直行交通需求数据,依据交叉口流向饱和度、开口控制效益与交通需求稳定性指标对动态调整进行严格判定,并提出相应的信号配时优化方案,借助Matlab、VISSIM等软件对优化方法进行验证.结果表明:在低峰期、平峰期以及高峰期等不同时段下,本文提出的开口位置动态调整优化方法的车均延误与固定开口的逆向可变车道动态信号控制模式相比分别减少了3.6%、4.3%和6.4%,相比定时信号控制模式则分别减少了8.4%、16.3%和18.1%.由仿真可知:随着流量的增大,文中提出的方法效果越佳,交叉口的整体运行效率改善程度越大.

利用AnyLogic和VISSIM混合仿真的交叉口信号配时优化

为缓解现有道路交叉口配时方案所引发的交通拥堵,提高交叉口通行效率,以启东市人民医院周边的交叉口交通流量为基础数据,探究该交叉口的最佳信号配时方案。首先利用AnyLogic软件构建道路仿真模型并对原有信号配时进行仿真优化;然后运用遗传算法以及交通流量在交叉口占比来确定最优仿真参数,再用AnyLogic优化得出最佳交叉口信号配时方案;最后使用VISSIM仿真软件对交叉口信号配时优化前后方案进行指标评价分析。通过混合仿真结果表明:交叉口采用AnyLogic优化后的信号配时方案,平均排队长度减少33.75%、平均车辆延误减少21.10%、平均停车延误减少25.38%,交叉口的整体通行效率得到提高,交叉口拥堵得到缓解。

改进人工鱼群算法的多目标信号配时优化研究

由于信号配时方案影响交叉口的通行效率,为改善交叉口的运行现状,构建了以车辆延误、停车次数和延误不均衡度为优化目标的交叉口信号配时优化模型,并以改进人工鱼群算法进行求解。在改进算法中引入衰减函数,获得可变步长和可变视野;在人工鱼移动策略中结合遗传算法的交叉、变异操作,利用云模型生成新的交叉变异概率优化交叉与变异操作。选取重庆市某交叉口作为案例,利用VISSIM软件进行实验仿真,对比分析现状配时方案和优化后的方案对交叉口运行效率的影响。结果表明,应用本文中方法可以使车辆延误、停车次数、排队长度均得到降低,可以有效提升道路交叉口的通行效率。

混行交通流下单交叉口车道布设和信号配时

为提高道路交叉口在自动驾驶车辆和常规驾驶车辆混行交通流环境下的通行能力,在交叉口设置自动驾驶专用车道、常规驾驶专用车道以及混合驾驶车道,基于车道布设和信号配时,以交叉口通行能力最大化为目标,建立优化模型,并对其进行求解。研究结果表明:该模型通过设置相应的车道及信号配时,能有效地提高交叉口的通行能力。该研究还对交通流量中自动驾驶车辆所占比例、自动驾驶专用道的车头时距及常规驾驶专用道的车头时距进行了敏感度分析,这些结果也表明该模型能适用于多种不同的交通状况。该研究可为类似混行交通流下单交叉口的车道布设与信号配时提供参考。