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信号配时优化设计是交通信号控制研究的核心,它与交通方式通行权分配、通行安全等出行效益直接相关,是一个在实际应用中较为复杂但十分重要的问题。随着对出行体验要求的提高,改进信号配时的优化方法,获得更为持续稳定的城市路网运行效益成为了智能化交通管理的迫切需求。因此,科学地研究交通信号配时的鲁棒优化问题,不仅有利于缓解日益严峻的道路拥堵,提高出行效率,而且为安全舒适的出行环境提供可持续的保障。本文立足于我国道路机动车、慢行交通(主要包括行人和非机动车)等多种交通出行方式混合的特征,对于交通信号配时优化问题,在考虑机动车效益、慢行交通效益和环境效益这三类交通性能指标的基础上,关注信号配时方案的鲁棒性研究。为提升交通信号控制系统的鲁棒性,选择周期时长扰动和交通流到达波动,分别作为决策变量邻域扰动和环境变量波动的研究对象,探讨交通信号配时的鲁棒优化问题。本文着眼于混合交通环境下的信号配时鲁棒优化问题,主要科研工作和研究成果有以下几个方面:(1)本文总结了国内外关于城市信号配时的研究现状,对配时优化中常见的多目标进化算法、多属性决策分析进行了研究综述。此外,本文介绍了交通信号控制的基础理论知识,分析了交通信号配时的优化参数及性能指标,阐述了交通信号配时优化的理论依据。(2)针对周期时长扰动的鲁棒性分析,首先,通过交通性能指标的选择,建立周期时长扰动下的信号配时多目标鲁棒优化模型;其次,引入鲁棒度作为鲁棒测度指标,并提出自适应鲁棒度计算方法,从而建立配时模型的平均有效函数,在此基础上,提出基于改进鲁棒度的非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II based on Improved Degree of Robustness,IDR-NSGA-II),求解平均有效函数,获候选配时方案集;再次,为权衡决策者偏好需求与决策矩阵客观信息,选择最优配时方案,提出了主客观信息偏差最小法(Minimum Deviation Analysis for Subjective and Objective Information,MDASOI)进行多属性信号配时决策分析。以上海市实际交叉口为对象进行实例分析,验证了周期时长扰动下的多目标信号配时鲁棒优化与决策分析的可行性和有效性。(3)针对交通流波动下的鲁棒性分析,在周期时长扰动的基础上进行。为使信号配时方案适应较大的交通流波动,在优化交通性能指标的基础上,提出交通流延误鲁棒优化模型(Robust Optimization Model for Traffic Delay,ROMTD),该模型以交通流延误的标准差来衡量控制系统的稳定性。通过建立交通流波动下的信号配时多目标鲁棒优化模型,采用IDR-NSGA-II求解后,获得候选配时方案集。在MDASOI法基础上,为进一步处理决策者偏好信息的非线性特征,提出了基于极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的多属性智能决策方法(Multi-attribute Intelligent Decision Making Analys is based on ELM,ELM-MIDMA)。以上海市实际相邻交叉口为例,采用VISSIM仿真系统,验证了交通流波动下的多目标信号配时鲁棒优化与智能决策分析的可靠性及应用前景。