Optimization Model of Signal Timing at Isolated Intersections Ba...

### 基于随机机会约束的孤立交叉口信号配时优化模型 #### 摘要与背景 本文提出了一种基于随机机会约束的孤立交叉口信号配时优化模型。传统上，大多数针对孤立交叉口信号配时的优化模型都是基于瞬时延迟模型或固定数值理论延迟模型设计的。这些模型在一定程度上忽略了交通流到达率的随机性特征，这可能导致信号配时参数设置不合理，进而影响交叉口的整体运行效率。 #### 研究目的 鉴于实际交通流到达率的随机特性，本文旨在最小化每个相位绿灯时间与实际所需绿灯时间之间的差距。为实现这一目标，研究提出了一个随机机会约束规划模型，并采用结合随机模拟和粒子群优化算法的新方法进行求解。 #### 方法与模型 - **随机机会约束规划模型**：该模型将交叉口的信号配时作为决策变量，以最小化各相位绿灯时间与实际需求之间的偏差为目标函数，同时考虑了交通流到达率的随机性。模型中的约束条件包含了随机机会约束，以确保在一定的概率水平下，交通流的实际需求得到满足。 - **新算法的设计**：为了求解上述提出的随机机会约束规划问题，研究采用了一种结合随机模拟和粒子群优化算法的新算法。其中，随机模拟用于评估不同信号配时方案下的交通流动态特性；粒子群优化算法则用来寻找最优信号配时参数组合。 #### 实验验证 为验证所提模型的有效性和算法的可行性，研究选取了一个双相位信号控制交叉口作为实验对象。通过大量随机模拟实验，对比分析了不同信号配时方案下的交叉口运行性能，包括但不限于平均延误、排队长度等指标。实验结果表明，在考虑交通流到达率随机变化的情况下，所提模型能够更准确地反映实际交通情况，从而使得信号配时参数更加合理。 #### 结论与展望 本研究提出的基于随机机会约束的孤立交叉口信号配时优化模型及相应的求解算法，不仅考虑了交通流到达率的随机特性，还有效解决了信号配时参数优化问题。实验结果显示，相比于传统模型，所提模型能显著提高交叉口的运行效率。未来的研究方向可以进一步考虑网络化环境下的信号配时优化问题，以及与其他智能交通系统组件（如车辆检测器、预测模型等）的集成应用，以实现更为智能化的城市交通管理。 #### 关键词 - 随机机会约束规划 - 随机模拟 - 粒子群优化 - 信号配时 ### 详细介绍 #### 介绍 城市交通问题已成为当今社会关注的热点话题。交叉口作为影响城市交通整体运行效率的重要节点，其信号控制系统的选择至关重要。其中，最基础的形式是孤立交叉口控制，而预定时控是最主要的控制模式之一。预定时控的基本思想是根据孤立交叉口的道路条件、来车方向和流量等因素确定信号配时方案。 #### 传统的信号配时模型 预定时控下的孤立交叉口信号配时模型通常以交通延误（如排队长度、排队时间）或通行能力为优化目标，并利用通行能力或饱和度作为评价交叉口交通运行状态的主要指标。然而，这些模型往往忽略了交通流到达率的随机性，这在一定程度上限制了它们对实际交通状况的适应能力。 #### 提出的模型与算法 - **模型构建**：考虑到实际交通流到达率的随机性特征，研究提出了一个基于随机机会约束的信号配时优化模型。该模型的目标是在满足一定概率水平下的交通流需求的同时，最小化各相位绿灯时间与实际需求之间的偏差。 - **算法设计**：为了解决上述提出的随机机会约束规划问题，研究开发了一种结合随机模拟和粒子群优化算法的新方法。随机模拟用于评估不同信号配时方案下的交通流动态特性，而粒子群优化算法则用来寻找最优信号配时参数组合。 - **案例研究**：研究选取了一个双相位信号控制交叉口作为实验对象，通过大量的随机模拟实验，验证了所提模型的有效性和算法的可行性。实验结果表明，所提模型能够更好地适应实际交通流的变化，从而提高了交叉口的运行效率。 #### 讨论 通过对实验数据的深入分析，可以看出在考虑交通流到达率随机变化的情况下，所提模型相比传统模型具有更高的灵活性和适应性。此外，粒子群优化算法在求解过程中表现出了良好的收敛性和稳定性，能够在较短时间内找到较为满意的信号配时参数组合。 #### 结论 本文提出的基于随机机会约束的孤立交叉口信号配时优化模型及其求解算法，为解决信号配时问题提供了一种新的思路和方法。未来的研究可以进一步探索该模型在网络化环境下的应用，以及与其他智能交通系统的集成，以期为城市交通管理提供更为有效的解决方案。