本文關鍵詞： 交通信號 復雜網(wǎng)絡 有權劃分 協(xié)調(diào)控制 多目標優(yōu)化　出處：《南京郵電大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：城市交通信號控制是緩解路網(wǎng)交通擁堵,提高路網(wǎng)資源利用率的主要手段。合理有效的交通信號控制策略,不僅需要研究路網(wǎng)中單路口的信號控制,還需要綜合考慮整個路網(wǎng)的總體通行效率。由于交通路網(wǎng)過于復雜和龐大,直接對整個路網(wǎng)進行研究非常困難。將交通路網(wǎng)劃分成若干個合理的信號控制子區(qū),然后對每個子區(qū)協(xié)調(diào)控制是有效的解決方案。本文針對現(xiàn)有復雜路網(wǎng)子區(qū)劃分的不足,提出一種合理、正確的劃分方法。然后基于各劃分子區(qū),構建子區(qū)間協(xié)調(diào)控制的多目標優(yōu)化模型。最后對NSGA-II算法進行改進,求解子區(qū)協(xié)調(diào)控制的信號配時。主要研究工作如下:(1)針對現(xiàn)有復雜網(wǎng)絡社團劃分算法難以有效進行復雜路網(wǎng)的子區(qū)劃分,提出一種改進的Newman社團劃分算法,能有效地對復雜交通路網(wǎng)進行子區(qū)劃分。本文選用交通路網(wǎng)中的兩路口間的距離和單位時間的車流量構建邊權,再結合復雜網(wǎng)絡的度特性構建點權,重新定義模塊度的概念。由于交通流是一個動態(tài)值,可以選取不同時間段的交通流,實現(xiàn)區(qū)域路網(wǎng)的動態(tài)劃分。測試實驗表明,改進后的算法能夠敏銳的辨識路段間的耦合程度,實現(xiàn)對區(qū)域路網(wǎng)合理、正確的劃分。(2)針對現(xiàn)有區(qū)域交通協(xié)調(diào)控制的不足,基于上述子區(qū)劃分構建了子區(qū)間協(xié)調(diào)控制的多目標優(yōu)化模型。根據(jù)劃分子區(qū)的特點,以各子區(qū)的信號周期為優(yōu)化變量,以區(qū)域交通路網(wǎng)的平均延誤時間及下游子區(qū)路口的平均停車率為優(yōu)化指標,構建了子區(qū)間協(xié)調(diào)控制的多目標優(yōu)化模型,克服了現(xiàn)有區(qū)域交通協(xié)調(diào)控制優(yōu)化目標單一、運算復雜或者在運算前需要較多先驗知識的不足。(3)針對NSGA-II算法在求解子區(qū)協(xié)調(diào)控制的信號配時時出現(xiàn)解分布的不均勻,種群的多樣性較弱等問題,本文在原有變異算子的基礎上提出一種基于泊松隨機數(shù)的變異算子,并在生成初始種群的時候,先對種群進行篩選,保證優(yōu)質(zhì)的個體被保留。仿真測試結果表明,改進后的算法對Pareto前沿面具有較強的探索能力,并且能夠保持種群的多樣性。用改進后的算法求解子區(qū)協(xié)調(diào)控制的信號配時,使得各子區(qū)組成的交通路網(wǎng)平均延誤時間以及停車率都得到了改善。
[Abstract]:Urban traffic signal control is the main means to alleviate traffic congestion and improve the utilization of road network resources. A reasonable and effective traffic signal control strategy not only needs to study the signal control of a single intersection in the road network. It is also necessary to take into account the overall traffic efficiency of the whole network. Because the traffic network is too complex and large, it is very difficult to study the whole network directly. The traffic network is divided into several reasonable signal control sub-areas. Then the coordinated control for each sub-area is an effective solution. In this paper, a reasonable and correct method is proposed for subdivision of complex road network, and then, based on the subdivision of each sub-area, a reasonable and correct method is proposed. The multi-objective optimization model of subinterval coordinated control is constructed. Finally, the NSGA-II algorithm is improved. The main research work is as follows: (1) aiming at the difficulty of existing complex network community partition algorithms, an improved Newman community partition algorithm is proposed. In this paper, the distance between two intersections and the traffic flow per unit time in the traffic network are selected to construct the side weight, and then the point weight is constructed by combining the degree characteristics of the complex network. The concept of modular degree is redefined. Because traffic flow is a dynamic value, traffic flow in different time periods can be selected to realize the dynamic division of regional road network. The improved algorithm can acutely identify the coupling degree between road sections, realize the rational division of the regional road network, and correct division. 2) aiming at the shortcomings of the existing regional traffic coordination control, The multi-objective optimization model of subinterval coordination control is constructed based on the above subarea partition. According to the characteristics of the subregion, the signal period of each sub-region is taken as the optimization variable. Taking the average delay time of the regional traffic network and the average stop rate of the intersection of the regional traffic network as the optimization indexes, the multi-objective optimization model of the sub-interval coordinated control is constructed, which overcomes the single optimization goal of the existing regional traffic coordination control. In view of the problem that the NSGA-II algorithm can solve the problems of uneven distribution of solution and weak diversity of population in solving the signal matching of subzone coordination control, the algorithm is complex in operation or requires more prior knowledge before operation. Based on the original mutation operator, a mutation operator based on Poisson random number is proposed in this paper. When the initial population is generated, the population is first screened to ensure that the high quality individual is retained. The simulation results show that, The improved algorithm has a strong ability to explore the front mask of Pareto and can keep the diversity of population. The improved algorithm is used to solve the signal timing of subregion coordinated control. The average delay time and parking rate of traffic network are improved.
【學位授予單位】：南京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：U491.54;O157.5

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9 張有s，

本文編號：1499305