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隨即機會約束規(guī)劃的交叉口信號控制優(yōu)化研究

發(fā)布時間:2021-10-11 06:17
  隨著城市化的不斷推進,城市道路交通擁堵問題愈發(fā)嚴(yán)重,交叉口作為影響城市交通運行效率的重要節(jié)點,其信號控制方案對交通運行有著至關(guān)重要的作用,如何構(gòu)建高效的信號控制系統(tǒng)對城市交通管理水平的提高具有重要意義。傳統(tǒng)的信號控制模型不能很好地適應(yīng)交通流的隨機性和不確定性,根據(jù)交通流的隨機特性優(yōu)化信號配時問題受到國內(nèi)外眾多學(xué)者的關(guān)注。本文以城市道路交叉口信號控制優(yōu)化問題為研究對象,考慮車流的隨機性,利用機會約束規(guī)劃理論和方法,建立了單點交叉口單目標(biāo)及多目標(biāo)信號控制優(yōu)化模型,采用自適應(yīng)粒子群算法對所建立的模型進行求解,進而得到改善后的配時方案。論文在既有研究成果的基礎(chǔ)上,進行了如下工作:(1)回顧了交叉口信號控制的發(fā)展歷史;介紹了交通信號控制理論的基本概念,詳細(xì)地闡述了影響交叉口運行效率的幾個評價指標(biāo);整理了交通流的隨機特征分布并給出了具體的分布函數(shù)及適應(yīng)范圍。(2)整理了基本粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法的原理及算法流程,對其改進得到一種自適應(yīng)粒子群(Adaptive Particle Swarm Optimization,APSO)算法;根據(jù)交通流的隨... 

【文章來源】:蘭州交通大學(xué)甘肅省

【文章頁數(shù)】:54 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

隨即機會約束規(guī)劃的交叉口信號控制優(yōu)化研究


近六年機動車保有量及駕駛?cè)藬?shù)情況

示意圖,信號交叉口,兩相,示意圖


圖 2.1 兩相位信號交叉口示意圖圖 2.1 所示,南北方向為第一相位,南北方向為紅燈時(南北方向不通車),東綠燈(賦予東西方向通行權(quán));反之,東西方向為第二相位,東西方向為紅燈時(不通車),南北方向為綠燈 (賦予南北方向通行權(quán))。當(dāng)某相位綠燈啟動時,意相位將不允許通車[22]。控制參數(shù)1) 周期時長C號周期時長C是指設(shè)定的各色信號燈按照指定的順序依次啟亮依次所需的時間某相位的綠燈時間啟亮到下次綠燈時間啟亮之間的一段時間來表示,單位為秒論上講,當(dāng)交通流量越大時,對應(yīng)的周期應(yīng)越長,否則該周期內(nèi)到達交叉口的在有效的綠燈時間內(nèi)通過,就會出現(xiàn)擁堵狀況。但實際上周期太長或太短均有期太短會導(dǎo)致某一方向的車輛因不能及時通過而產(chǎn)生延誤;周期太長則會使某向的綠燈時間大于實際所需的時長,而其他方向的紅燈時間過長,這將造成該流等待的時間增加。實際中,對于中小型交叉口,信號周期時長的設(shè)置一般

示意圖,粒子,最優(yōu)解,極值


隨機機會約束規(guī)劃的交叉口信號控制優(yōu)化研究還有一個決定粒子飛行方向和距離的速度,保證了粒子飛行過程中的位置和速度。在PSO 算法中隨機初始化一個種群(隨機解),之后粒子根據(jù)“兩個極值”來更新自身的速度和位置,從而找到食物(最優(yōu)解)的位置,“兩個極值”分別體現(xiàn)種群中個體的協(xié)作和信息共享。其中,粒子本身所找到的最優(yōu)解,稱為個體極值 Pbest(也稱“自身經(jīng)驗”);而整個種群目前找到的最優(yōu)解,稱為全局極值 Gbest(也稱“社會經(jīng)驗”)。如圖 3.1 所示,粒子在第t次和第 t +1次迭代的位置和速度更新示意圖,其中●表示全局最優(yōu)解。

【參考文獻】:
期刊論文
[1]分層多種群的自適應(yīng)粒子群算法[J]. 趙乃剛,趙佳鑫.  蘭州理工大學(xué)學(xué)報. 2017(04)
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[3]隨機條件下單點交叉口綠燈時間計算方法研究[J]. 呂斌,牛惠民.  公路交通科技. 2010(02)
[4]基于遺傳算法的交通信號控制多目標(biāo)優(yōu)化[J]. 李瑞敏,陸化普.  長安大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2009(03)
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[6]求解模糊機會約束規(guī)劃模型的微粒群算法[J]. 孫燕,譚瑛,曾建潮.  系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2009(02)
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博士論文
[1]粒子群算法的研究及應(yīng)用[D]. 劉衍民.山東師范大學(xué) 2011
[2]城市交通信號優(yōu)化控制算法研究[D]. 臧利林.山東大學(xué) 2007
[3]城市交通控制信號配時參數(shù)優(yōu)化方法研究[D]. 栗紅強.吉林大學(xué) 2004

碩士論文
[1]基于機會約束規(guī)劃的含多風(fēng)電場動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度[D]. 張心怡.浙江大學(xué) 2017
[2]混合交通流環(huán)境下交叉口多目標(biāo)配時優(yōu)化研究[D]. 甘楊杰.北京交通大學(xué) 2016
[3]微粒群算法的改進及在交通信號控制中的應(yīng)用[D]. 蘇長慧.太原科技大學(xué) 2014
[4]進化優(yōu)化算法的約束處理方法與應(yīng)用[D]. 黎小圣.天津大學(xué) 2014
[5]城市道路交叉口的信號配時優(yōu)化研究[D]. 蔡錦德.北京交通大學(xué) 2012
[6]城市干道交通信號協(xié)調(diào)優(yōu)化控制研究[D]. 曹娟娟.長沙理工大學(xué) 2012
[7]城市智能交通信號控制方法及其仿真研究[D]. 付紹昌.湘潭大學(xué) 2006



本文編號:3429949

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