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交叉口信号的实时滚动优化模型及其算法。

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简介：
为了有效地管理单交叉口的交通流量，并确保公交优先通行，我们构建了一个可变相序的实时滚动优化模型。该模型将公交优先策略集成到优化控制流程中，针对每辆公交车实时分配权重系数，目标是最小化交叉口内所有车辆（包括社会车辆和公交车辆）的人均延误。模型进一步优化了相位序列和相位长度的设置。通过采用跳相技术来调整相序，并借助改进后的遗传算法进行求解。实际应用案例表明，这种可变相序的实时滚动优化模型能够显著降低整个系统的平均人均延误时间，同时在尽可能减少对社会车辆的影响的前提下，成功实现了公交优先的策略。

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  • 交叉口信号动态调整优化模型与算法
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  • 利用遗传算法进行交叉口信号配时的多目标优化（2010年）
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    本研究运用遗传算法对交叉路口信号配时进行了多目标优化探索，旨在提高交通流畅性和安全性。发表于2010年。 为了提高城市交叉口的通行效率并减少机动车尾气排放，本段落提出了一种利用遗传算法进行多目标优化的方法，并开发了基于该方法的城市交通微观仿真模型。通过仿真试验发现，这种多目标优化策略能够显著提升交通信号控制的效果，同时改善环境质量。
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    本研究运用VISSIM仿真软件对城市交叉路口进行交通流量分析，并通过调整信号配时方案，旨在提高道路通行效率与安全性。 基于VISSIM仿真的交叉口信号配时优化设计研究了如何利用VISSIM仿真软件来改善交叉路口的交通信号配置，以达到提高道路通行效率、减少拥堵的目的。通过该方法可以对不同交通流量下的多种场景进行模拟和分析，从而为实际道路交通管理提供科学依据和支持。
  • 关于城市道路信号控制交叉口周期优化的模型研究
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  • 交叉口混合交通流的高维多目标信号优化控制
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    本文探讨了在复杂交叉口环境下，针对多种类型车辆设计的一种高效、智能的多目标信号控制系统，旨在实现交通流量的最大化与等待时间最小化的双重目标。通过建立高维度模型并运用先进的算法技术进行优化，该系统能够显著提升城市道路网络的整体运行效率及安全性。 为了提高我国城市道路交叉口混合交通流智能信号控制的效率,本段落提出了一种基于高维多目标进化算法的交叉口混合交通流信号智能优化控制方法。首先，我们设计并改进了一个新的高维多目标进化算法GRMODE，并在此基础上进行了多项关键技术的创新与完善；其次，我们将此算法应用于交叉口混合交通流中，构建了相应的高维多目标信号优化控制系统模型，并提供了五项性能指标最优的信号控制方案。通过在南京市的实际交叉路口进行仿真实验，结果表明基于GRMODE算法的控制模型能够使机动车平均延误、停车次数、通行能力以及非机动车和行人的等待时间等多项关键性能指标同时达到最佳状态，从而显著提升了交叉口智能信号控制系统的工作效率。
  • 交叉路口交通信号灯模拟程序
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    交叉路口交通信号灯模拟程序是一款用于仿真和分析城市道路交叉口处信号控制系统运行情况的应用软件。它能够帮助研究人员、工程师及学生探索不同配置下交通流量的变化，优化交通管理策略以减少拥堵，提升通行效率。 这段文字描述了一个用C++编写的课程设计项目——模拟交通信号灯。该项目能够顺利编译并通过测试，代码包含详细讲解与注释，有助于学习编程语言。它可以用于完成课程或毕业设计任务，并且运行效果如同实际十字路口的交通信号灯一样真实，实现了良好的模拟效果。
  • 交叉路口的交通信号控制
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    本研究探讨了在复杂道路网络中优化交通信号控制系统的方法，旨在提高交叉路口的通行效率和交通安全。通过分析车辆流量数据，提出了一种自适应调整信号灯时序的新算法，以缓解高峰期拥堵问题，并减少环境污染。该方法结合机器学习技术预测未来交通状况，为城市智能交通系统的发展提供了新的思路和技术支持。 本代码设计用于十字路口的交通灯系统，使用Quartus II软件进行开发。该系统的功能是通过DE2实验板上的LED发光二极管显示车辆通行的方向（东西方向一组、南北方向一组），并通过数码管显示每个方向剩余的时间。 具体工作顺序如下：首先，东西方向红灯亮45秒；接着，南北方向绿灯延迟2秒后开始亮36秒，随后黄灯亮起持续5秒钟。然后，南北方向变为红灯并保持45秒；之后，东西方向的绿灯在先点亮2秒后再亮40秒，并且同样地，在该阶段结束后黄灯会亮起5秒钟。整个过程将按照上述顺序循环进行。 此外，系统还具备应急处理功能：当发生紧急事件时（如十字路口出现严重的交通事故），可以强制某个或两个方向的交通信号保持红灯状态或者绿灯状态；同时在特定情况下，允许所有方向均显示为红灯以禁止车辆通行。在这种特殊状况下，东西和南北两个方向将分别通过各自的两位数码管来实时展示其当前亮灯的时间信息。
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    本研究探讨城市交叉路口车辆速度与信号灯协调优化控制策略，旨在提高道路通行效率和交通安全。通过模型建立及仿真分析，提出一套适用于不同交通流量状况下的动态调整方案。 为了减少城市交通中的行车延误与燃油消耗问题，在人类驾驶车辆与自动驾驶车辆混合的交通环境中，提出了一种基于交通信息物理系统（TCPS）的车辆速度与交通信号协同优化控制方法。首先，综合考虑路口处的交通信号、人类驾驶车辆和自动驾驶车辆之间的相互作用影响，设计出一种适用于这两种类型车辆混合组队特性的过路口速度规划模型；其次，考虑到单一应用车辆速度规划时存在的局限性（即无法减少通过路口的时间延误且容易出现无解情况），提出了一种双目标协同优化模型。该模型能够同时考虑车辆的速度规划与路口交通信号控制，从而有效降低燃油消耗并缩短平均通行时间。由于此类问题求解的复杂性，设计出一种遗传算法和粒子群算法相结合的混合策略来解决这些问题。通过在SUMO平台上的仿真实验验证了所提出方法的有效性和可行性。
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    本资源包包含CTM_MATLAB交叉口交通流仿真模型代码和文档，用于研究与模拟复杂路口车辆流动状况及优化策略。 几个交叉口的细胞传输模型仿真可用于交通流观测及信号交叉口控制等领域。
  • 城市道路交通信号实时优化控制的遗传算法应用
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