現(xiàn)有求解信號控制與交通分配協(xié)同問題的IOA（Iterative Optimization and Assignment）算法,是通過對兩個子問題分別求解并迭代至收斂,其收斂速度快,但解的質(zhì)量仍有待改善.對IOA算法改進(jìn),提出自適應(yīng)IOA（Adaptive Iterative Optimization and Assignment,AIOA）算法,提升解質(zhì)量的同時保持計算速度快的優(yōu)點(diǎn).首先,把迭代過程中路徑流量的差分值作為自適應(yīng)修正項(xiàng)加入信號控制模型的輸入?yún)?shù)中,增大解的變異程度,既可加快收斂速度,又可突破IOA尋優(yōu)范圍的局限性;其次,根據(jù)目標(biāo)函數(shù)的變化趨勢自適應(yīng)地轉(zhuǎn)入采用黃金分割法的局部搜索,避免解的劣化.仿真結(jié)果表明:AIOA算法將IOA算法與全局最優(yōu)解的差距平均縮小50.8%,時間成本降低10%,僅為遺傳算法的1%;AIOA算法能在短時間內(nèi)求得滿意解,且適用于大規(guī)模路網(wǎng). 

【文章來源】：交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息. 2019,19(06)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

信號控制與交通分配的協(xié)同關(guān)系

Step 4單調(diào)性檢驗(yàn).檢驗(yàn)Dn+1-Dn<0，如果滿足則繼續(xù)Step 5；否則，進(jìn)入局部搜索，使用黃金分割法在Λn-1和Λn或Λn和Λn+1的線性組合區(qū)間內(nèi)搜索極值點(diǎn)，當(dāng)局部搜索滿足Step 5中的收斂條件后跳至Step 6.Step 5收斂性檢驗(yàn).檢查收斂條件|Dn-Dn-1|/Dn<ε或n=nmax,nmax為最大迭代次數(shù).如果不滿足，令n=n+1，重新執(zhí)行Step 2；否則進(jìn)入Step 6.

采用兩個路網(wǎng)進(jìn)行案例分析，如圖3(a)和(b)所示.小規(guī)模Nguyen-Dupius路網(wǎng)，用于說明AIOA算法的性能，有4個OD對，19條路段，13個節(jié)點(diǎn)，4個信號控制交叉口，8個控制變量；大規(guī)模Sioux-Falls路網(wǎng)，用于可移植性測試，有5個OD對，76條路段，13個節(jié)點(diǎn)，20個信號控制交叉口，68個控制變量.對于m個進(jìn)口道的交叉口，采用m相位控制模式，即m個進(jìn)口道輪流放行，不考慮其他節(jié)點(diǎn)延誤.路網(wǎng)參數(shù)如表1～表4所示，所有測試都在MATLAB R2019a網(wǎng)頁版平臺進(jìn)行.路段時間成本函數(shù)為BPR函數(shù).

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號：3498532