發(fā)布時間：2020-03-22 01:00

【摘要】：隨著城市機動車保有量的不斷增長,交通擁堵問題變得愈發(fā)嚴重。道路交叉口的協(xié)調(diào)控制是最為有效的交通管理手段之一�？刂谱訁^(qū)作為城市交通信號控制系統(tǒng)中的協(xié)調(diào)控制基本單元,是研究區(qū)域交通信號協(xié)調(diào)控制的基礎。本文以城市中的某塊區(qū)域路網(wǎng)為研究對象,基于現(xiàn)有的交通基礎設施,在復雜網(wǎng)絡的視角下,利用智能優(yōu)化算法對該區(qū)域內(nèi)的所有交叉口實施控制子區(qū)劃分。為了更加簡便快捷地量化交叉口間協(xié)調(diào)控制的性能,本文結合交通路網(wǎng)中動態(tài)和靜態(tài)因素,選取數(shù)據(jù)易獲取的指標,真實地還原路網(wǎng)特征,提出了一種新的關聯(lián)度衡量方法;在無先驗知識的條件下,提出了一種基于模塊度的遺傳算法(Modularity Based Genetic Algorithm,MBGA),該算法在本文提出的關聯(lián)度衡量方法基礎上,采用模塊度作為適應度函數(shù),進行交通控制子區(qū)的劃分;為了提升子區(qū)劃分的效率,基于本團隊之前的研究基礎,將量子遺傳算法應用到交通控制子區(qū)劃分問題中,通過量子比特編碼的方式,豐富了種群,并且使算法擁有了更佳的收斂性。通過與其他關聯(lián)度衡量方法進行對比仿真實驗,驗證了本文提出的關聯(lián)度衡量方法的有效性;同時,MBGA成功完成了交通控制子區(qū)的劃分,相比于對比實驗中的算法,取得了相對更優(yōu)的劃分效果;引入量子遺傳算法后,通過與MBGA的綜合對比分析,驗證了量子遺傳算法在交通控制子區(qū)劃分問題中應用的高效性。將整個交通網(wǎng)絡劃分為若干個子網(wǎng),可以將復雜的交通控制問題轉化為若干個易于解決的子問題,同時能夠簡化對交通網(wǎng)絡的分析和控制。本文針對交通控制子區(qū)的劃分方法進行探究,為子區(qū)劃分問題的研究提供了新思路,也為區(qū)域交通信號控制奠定了基礎。
【圖文】：

10圖 1- 1 論文整體框架圖1.5 創(chuàng)新點與不足1.5.1 可能的創(chuàng)新點作為城市交通信號控制系統(tǒng)中協(xié)調(diào)控制的基本單元，控制子區(qū)的劃分是進行區(qū)域交通信號協(xié)調(diào)控制的基礎。基于現(xiàn)有的交通基礎設施，本文以模擬的區(qū)域路網(wǎng)為研究對象，對該區(qū)域內(nèi)的所有交叉口實施控制子區(qū)劃分，，可能的創(chuàng)新點可歸結如下：(1) 提出了一種新的關聯(lián)度衡量方法，即：11, ,qijI Rt q qid jdd D d j d D d ii j= × ×+ ∑ +∑∈ ≠ ∈ ≠。

12 2- 1 交叉口性能指標與信號周期之間的對應關系性能指標的優(yōu)劣隨著信號周期取值的變化起目標的不同而變化。內(nèi)信號相位的有效的綠燈時間tEG與總的信號其中，tEG指的是由信號周期內(nèi)此相位能夠綠燈時長。由于車輛加速起步的特點，同時間Lt 必須考慮在內(nèi)（也就是對應的相位期間
【學位授予單位】：安徽工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：U491

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本文編號：2594207