基于动态自适应混沌粒子群优化算法的干线协调控制方法

摘要：

针对城市道路连续交叉口控制效益较低的问题,提出一种基于动态自适应混沌粒子群优化算法(DACPSOA)的干线协调控制方法.首先,通过分析上下游断面交通需求的相关性,考虑交叉口信号配时、车辆转出、车队离散等因素,在Robertson离散模型的基础上,提出了基于上游交叉口信号配时参数的车流到达率预测.在此基础上,根据车队头车、尾车到达时间与协调相位的绿灯开启时间、结束时间以及非协调相位(左转、右转)车流释放结束时间的关系,建立干线交通双向绿波控制总延误模型;其次,根据总延误模型的特征,设计了一种动态自适应混沌粒子群优化算法;最后,利用微观仿真软件SUMO建立典型的交通环境,仿真结果表明,与传统的数解法和单点控制相比,协调相位的平均延误分别降低了24.97％和57.23％,协调相位的平均停车次数分别降低了27.88％和64.01％,有效提高了交叉口的通行效率.

关键词：双向绿波;Robertson离散模型;粒子群优化算法(PSOA);SUMO

所属期刊栏目：31

分类号：U491;TP273;TP391

资助基金：国家自然科学基金;浙江省自然科学基金;浙江省教育科学规划资助项目

在线出版日期：2022-01-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：1189-1201