城市交通信号多目标自适应控制

论文摘要

随着城市化进程的加快,机动车保有量快速提升,城市交通拥挤、阻塞日趋恶化,导致了巨大的环境污染、经济浪费、能源消耗,交通问题已经成为困扰世界各国的难题。为了解决交通问题,应在扩建城市道路基础设施的同时,发展先进有效的交通信号控制系统,充分发挥现有交通网络的通信能力。目前世界上使用最广泛的传统的城市交通信号控制系统有SCATS、SCOOT,由美国亚利桑那大学研发的RHODES则是新一代自适应控制系统的典范。本文通过对这些典型系统的研究,发现目前交通控制系统存在的不足：一、大多控制系统并非自适应控制,不能主动控制交通,都是被动、响应式控制；二、缺乏多目标自适应控制方法,如缺乏针对特殊地理结构路口的通用且有效的控制方法,缺乏对多个交通行为参与者利益相互协调的有效控制。本文首先从控制原理上,对传统和新一代控制系统进行深入研究,对比了SCOOT、SCATS、RHODES系统控制原理,并对交通控制方法进行了探讨,阐明自适应控制需要具备的两大特点；然后,深入分析交通控制中的多目标问题,分析特定地理结构的交通道路的多目标控制问题,以及不同交通行为参与者的多目标控制问题；进而提出了多目标自适应相位优化控制方法,对单个路口的不同优化指标(延误时间、排队长度)进行建模,应用自适应控制模型,采用多目标粒子群智能算法求解,给出能满足单个路口多个目标优化需求的优化相序。最后,本文以支路较短的单路口控制以及考虑对社会车辆影响的公交优先为例,应用多目标自适应相位优化控制方法,在VISSIM仿真平台上验证了该方法的有效性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 研究意义与目的
• 1.3 国内外研究现状
• 1.4 研究思路与结构框架
• 2 城市交通信号控制原理
• 2.1 交通信号控制基本概念
• 2.1.1 交通信号控制的范围
• 2.1.2 交通信号控制的原理
• 2.2 交通信号控制优化问题建模理论
• 2.2.1 离线优化数学模型
• 2.2.2 动态模型
• 2.3 主流城市交通信号控制系统介绍
• 2.4 城市交通信号自适应控制
• 2.4.1 自适应控制
• 2.4.2 城市交通控制系统控制原理分析
• 2.5 本章小结
• 3 城市交通多目标优化控制
• 3.1 多目标优化问题
• 3.1.1 多目标优化问题的数学描述
• 3.1.2 多目标优化问题的求解方法
• 3.1.3 进化多目标算法
• 3.2 道路路口交通质量评价指标体系
• 3.2.1 交通控制系统评价体系
• 3.2.2 评价指标的选取与获得方法
• 3.3 交通控制中的多目标问题
• 3.3.1 特殊地理结构的路口控制问题
• 3.3.2 考虑社会车辆影响的公交优先问题
• 3.4 多目标自适应控制模型
• 3.5 本章小结
• 4 多目标自适应控制建模与求解
• 4.1 模型建立
• 4.1.1 相位优化组合
• 4.1.2 固定相序模型与可变相序模型
• 4.1.3 基于实时预测的排队模型与车辆延误模型
• 4.1.4 评价指标模型
• 4.2 多目标粒子群优化算法
• 4.2.1 基本的粒子群优化算法
• 4.2.2 基于拥挤距离的多目标粒子群优化算法
• 4.3 基于多目标粒子群的相序优化求解方法
• 4.3.1 直观的解表示方法
• 4.3.2 基于划分的解表示方法
• 4.3.3 解空间合并与选解
• 4.4 本章小结
• 5 应用实例与仿真实验
• 5.1 微观交通仿真平台VISSIM
• 5.2 特殊地理结构路口的多目标自适应控制
• 5.2.1 问题描述
• 5.2.2 实验结果分析
• 5.3 考虑社会车辆影响的公交优先
• 5.3.1 问题描述
• 5.3.2 实验结果分析
• 5.4 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况
• 致谢