信號交叉口多目標交通組織優(yōu)化模型及面向智能體仿真.pdf

1、依托國家973項目“大城市交通擁堵瓶頸的基礎(chǔ)科學(xué)問題研究”子課題及長安大學(xué)科技發(fā)展基金“城市道路多目標交通組織優(yōu)化模型及仿真”，以信號交叉口為研究對象，針對不同地區(qū)停車線前移效果不同的問題，從城市道路交通組織優(yōu)化的角度展開相關(guān)研究。 主要目標有兩個：一是將動態(tài)交通組織和靜態(tài)交通組織相結(jié)合，建立信號交叉口多目標優(yōu)化模型并求解，以獲取最佳停車線位置、最佳信號周期和最佳信號配時：其二是利用面向智能體編程技術(shù)及交通系統(tǒng)仿真技術(shù)對各種交通

2、組織優(yōu)化方案的效能進行對比，以可視化及量化方式，在多個可行方案中選取最優(yōu)方案。主要研究成果如下： (1)建立了信號交叉口多目標優(yōu)化模型，將經(jīng)典數(shù)學(xué)中的理想點法、群智算法中的粒子群算法和計算機中的窮舉法相結(jié)合，對優(yōu)化模型進行求解。為了避免計算機運算過程中出現(xiàn)“大吃小”問題，對評價函數(shù)進行改進，以平衡各目標的重要性。 (2)基于集成化的思想，給出了信號交叉口多目標交通組織優(yōu)化仿真總體框架。根據(jù)編譯原理中的自動機理論，設(shè)計信號

3、交叉口靜態(tài)仿真模型接口及接口實現(xiàn)算法，數(shù)據(jù)交換采用中性文件交換方式。以DXF格式源文件為例，建立圖形實體自動機模型，通過狀態(tài)轉(zhuǎn)換圖跟蹤讀取信息的軌跡；并給出了靜態(tài)仿真模型在目標平臺上重生成時的UML類圖。 (3)建立了仿真系統(tǒng)中的仿真區(qū)模型、信號相位模型、車輛到達模型、車輛Agent模型、左轉(zhuǎn)車輛軌跡模型。尤其對左轉(zhuǎn)車輛軌跡模型進行了深入研究。根據(jù)模擬的交通狀態(tài)的時間性可分為兩種情況，對現(xiàn)有交通狀態(tài)，由于可采集到交通數(shù)據(jù)，采用數(shù)

4、據(jù)擬合的方法獲得軌跡模型：由于優(yōu)化方案具有不可實驗性，所以對于未來交通狀態(tài)，無法采集到交通數(shù)據(jù)，采用理論分析的方法，文中給出了“直線--回旋線--回旋線--直線”組合的左轉(zhuǎn)車輛軌跡模型。在此基礎(chǔ)上，采用數(shù)據(jù)擬合的方法推導(dǎo)出了兩段回旋線連接處的臨界半徑和停車線位置關(guān)系的數(shù)學(xué)模型。 (4)對現(xiàn)有的混合線性同余法、乘法線性同余法、延擱的Fibonacci序列、MersermeTwister(MT)算法、KISS算法、組合產(chǎn)生器等偽隨機

5、數(shù)生成算法分別采用圖形分析和統(tǒng)計學(xué)方法進行對比，選用MT算法作為隨機變量中的偽隨機數(shù)發(fā)生器，并生成相應(yīng)仿真模型中的隨機變量。 (5)根據(jù)AOP(Agent-Oriented Programming：面向智能體)程序設(shè)計思想，開發(fā)信號交叉口多目標交通組織優(yōu)化仿真系統(tǒng)，給出了主要的UML類圖設(shè)計。通過實例，對各種優(yōu)化方案效能進行模擬、比較，供決策者決策。從逼近性較好和易于計算機實現(xiàn)兩個角度，對仿真模型中參數(shù)估計方法進行研究。給出了極