基于实时车速的交通控制与诱导协同

doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2014.05.032

计算机与现代化

基于实时车速的交通控制与诱导协同

1.兰州理工大学计算机与通信学院,甘肃兰州730050;2.兰州理工大学电气工程与信息工程学院,甘肃兰州730050

收稿日期:2014-03-03 出版日期:2014-05-28 发布日期:2014-05-30
作者简介:曹洁(1966-),女,江苏宿州人,兰州理工大学计算机与通信学院教授,博士生导师,博士,研究方向:智能交通系统,信息融合；王川(1987-),男,兰州理工大学电气工程与信息工程学院硕士研究生,研究方向:智能交通。
基金资助:
国家自然科学基金资助项目(61263031)

Cooperation Between Traffic Control and Route Guidance Based on Real-time Speed

1. College of Computer and Communication, Lanzhou University of Technology, Lanzhou 730050, China; 
2. College of Electrical and Information Engineering, Lanzhou University of Technology, Lanzhou 730050, China

Received:2014-03-03 Online:2014-05-28 Published:2014-05-30

摘要/Abstract

摘要： 为了减小路网的总行程时间和提高路网运行效率，提出一种基于实时车速的交通控制与诱导协同模型。利用惩罚函数将有约束遗传算法转化为无约束遗传算法对所建立的协同模型进行求解，得到最佳的控制方案和诱导方案。在Vissim微观交通仿真软件中建立包含4个交叉口的小型路网进行仿真实验，仿真结果表明，此方法能够有效地减少路网总行程时间，提高路网运行效率。


关键词: 车路协同, 交通控制, 交通诱导, 遗传算法, 惩罚函数

Abstract: In order to reduce total network travel time and improve the efficiency of road network, a cooperation model of traffic control and route guidance is built based on real-time speed. Genetic algorithm is used to solve the cooperation model to get the best control and guidance scheme through transforming constraints genetic algorithm into unconstrained genetic algorithm by penalty function. In microscopic traffic simulation software Vissim, a small road network with four intersections is established by simulation experiment. The simulation results show that this method can effectively reduce total travel time and improve the efficiency of road network.


Key words: cooperative vehicle, traffic control, route guidance, genetic algorithm, penalty function

中图分类号:

TP391.9

曹洁1，王川2. 基于实时车速的交通控制与诱导协同[J]. 计算机与现代化, doi: 10.3969/j.issn.1006-2475.2014.05.032.

CAO Jie1， WANG Chuan2. Cooperation Between Traffic Control and Route Guidance Based on Real-time Speed[J]. Computer and Modernization, doi: 10.3969/j.issn.1006-2475.2014.05.032.

参考文献［16］

［1］	王亮,马寿峰,李艳君. 对交通控制与诱导结合研究的评述［J］. 系统工程, 2004,22(2):56-62.
［2］	Zhao Xiaohua, Shang Yanzang, Tan Linglong. A study on cooperation of urban traffic control and route guidance for congested condition ［C］// Proceedings of the 10th International Conference of Chinese Transportation Professional. 2010:2149-2158.
［3］	保丽霞,杨兆升,胡健萌,等. 交通流诱导与控制协同的双目标优化模型及准最优求解算法［J］. 吉林大学学报:工学版, 2007,37(2):319-324.
［4］	陈昕,杨兆升,王海洋,等. UTCS与UTFGS协同优化研究［J］. 交通运输系统工程与信息, 2007,7(2):25-31.
［5］	陈昕,杨兆升,王海洋,等. 城市交通控制与诱导系统协同研究［J］. 公路交通科技, 2007,24(4):121-125.
［6］	魏玉晓. 城市道路交通控制与交通诱导协调优化研究［D］. 成都:西南交通大学, 2010.
［7］	鲁丛林. 城市交通控制与诱导一体化中用户最优系统最优协调模型［D］. 长沙:国防科学技术大学, 2005.
［8］	谷远利,李善梅,邵春福. 基于蚁群算法的交通控制与诱导协同研究［J］. 系统仿真学报, 2008,20(10):2754-2756,2761.
［9］	彭登,徐建闽,林培群. 城市车路协同系统的通信及定位技术研究［J］. 计算机工程与设计, 2011,32(3):859-862.
［10］	张谞博. 信号控制道路交叉口车辆延误模型研究［D］. 长沙:湖南大学, 2011.
［11］	罗霞,刘澜. 交通管理与控制［M］. 北京:人民交通出版社, 2008.
［12］	曹翔宇. 城市路段行程时间计算研究［D］. 广州：中山大学, 2008.
［13］	庄焰,曾文佳. 信号交叉口延误计算模型研究［J］. 深圳大学学报:理工版, 2006,23(4):309-313.
［14］	［日］玄光男,程润伟. 遗传算法与工程优化［M］. 于歆杰,周根贵译. 北京:清华大学出版社, 2004.
［15］	王小平,曹立明. 遗传算法——理论应用与软件实现［M］. 西安:西安交通大学出版社, 2002.
［16］	戴红,杨兆升,肖萍萍. 交通流诱导与控制协同优化模型的遗传算法求解［J］. 吉林大学学报: 工学版, 2006,36(增刊1):157-160.

[1]	林启钊, 彭志平, 郭棉, 崔得龙. 基于双向多步预测的炉管温度场重构方法[J]. 计算机与现代化, 2024, 0(01): 53-58.
[2]	刘显茁, 邓韦斯, 谢恩彦. 考虑分布式发电并网的配电网自适应保护系统[J]. 计算机与现代化, 2023, 0(09): 120-126.
[3]	张志霞, 谢宝强. 基于FCGA-LSTM与迁移学习的天然气负荷预测[J]. 计算机与现代化, 2023, 0(07): 7-12.
[4]	汪敏, 徐英豪, 朱习军. 基于改进遗传算法优化BP神经网络的糖尿病并发症预测模型#br#[J]. 计算机与现代化, 2022, 0(11): 69-74.
[5]	王扬, 陈梅, 李晖. FOCoR:一种基于特征选择优化的课程推荐技术[J]. 计算机与现代化, 2022, 0(10): 1-7.
[6]	冉昊杰, 王宏智. 基于改进模拟退火算法的生鲜农产品配送中心选址[J]. 计算机与现代化, 2022, 0(10): 36-40.
[7]	战俊伟, 庄毅. 基于能耗与延迟优化的移动边缘计算任务卸载模型及算法[J]. 计算机与现代化, 2022, 0(08): 86-93.
[8]	吴代漾, 赵洁, 梁家铭, 董振宁, 梁周扬. C2C在线短租跨平台房东匹配算法[J]. 计算机与现代化, 2022, 0(06): 43-48.
[9]	齐战硕, 高彦东. 面向消除通信时延的车辆轨迹多步预测方法[J]. 计算机与现代化, 2022, 0(05): 114-118.
[10]	徐胜超, 熊茂华. 基于遗传算法的容器云资源配置优化[J]. 计算机与现代化, 2022, 0(01): 108-112.
[11]	徐明, 张剑铭, 陈松航, 陈豪. 柔性作业车间调度问题的多目标优化算法[J]. 计算机与现代化, 2021, 0(12): 1-6.
[12]	张林鹏, 汪西原, 李强. 基于双池化特征加权结构CNN的图像分类[J]. 计算机与现代化, 2021, 0(11): 67-71.
[13]	陈春燕, 刘梦赤. 基于粒子群遗传算法的智能组卷策略[J]. 计算机与现代化, 2021, 0(08): 16-23.
[14]	杨晓东. 基于遗传算法的会计资源共享管理风险评估模型[J]. 计算机与现代化, 2021, 0(06): 24-28.
[15]	刘军, 彭慧娴, 黄斌, 托尼·谢伊. 基于BP-GamysBoost的乳腺癌诊断模型[J]. 计算机与现代化, 2021, 0(04): 8-14.

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