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
发布时间：2021-02-12 13:54
交通控制和交通诱导一体化研究是智能交通系统研究中的重要复杂课题。现有的研究并未将控制和诱导完全实现真正的集成,没有有效协调用户最优和系统最优两个原则。本文对城市交通控制与诱导的用户最优与系统最优协调问题进行了深入研究。 在城市交通控制与诱导一体化智能交通管理系统中,交通管理者希望按系统最优原则分配交通流,出行者在根据诱导信息选择路径时却只可能遵循用户最优原则,目标不同,二者是有冲突的博弈关系。本文提出了一种有效协调二者关系,建立合理的交通消费模式,以提高路网效率的解决方案:当交通管理者以系统最优的方法进行交通流分配时,应预先考虑用户的路径选择行为,利用其信息优势和主导地位通过交通控制和交通诱导使交通流接近或达到系统最优状态,同时实现出行者信息缺乏状态下的用户最优。 针对控制与诱导系统一体化中分配、控制与诱导的问题,本文建立了用户最优-系统最优协调模型。模型基于出行者之间及出行者与诱导系统之间的博弈关系,确定出行者依据用户最优原则选择路径,模型的目标是实现系统最优,决策变量是诱导信息和交通信号配时,方法则是利用诱导信息影响出行者的路径选择。针对该模型,设计了微粒群智能求解算法。最后针对一...
【文章来源】：国防科技大学湖南省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：110 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
图目录
表目录
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 本研究的意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究情况
1.2.2 国内研究情况
1.3 存在的问题和解决的思路
1.4 论文的研究内容及结构安排
1.5 论文主要创新点
第二章 本文相关理论
2.1 城市交通控制系统
2.1.1 城市交通的控制问题
2.1.2 信号灯控制
2.1.3 城市交通信号控制方式
2.1.4 独立控制交叉口延误估算
2.2 动态交通分配
2.2.1 静态交通分配
2.2.2 动态交通分配数学规划模型
2.2.3 动态交通分配最优控制模型
2.2.4 动态交通分配Ⅵ模型
2.2.5 基于宏观仿真的动态交通分配模型
2.3 出行者路径选择模型
2.4 路段性能模型
2.5 控制与诱导博弈模型
2.5.1 交通分配的纳什均衡
2.5.2 一阶段博弈的 Cournot 均衡
2.5.3 二阶段博弈的 Stackelberg 均衡
2.5.4 系统最优模型－垄断博弈
2.6 微粒群优化算法
2.6.1 微粒群算法基本思想
2.6.2 基本微粒群算法
2.6.3 微粒群算法的收敛性
2.6.4 微粒群算法中对约束条件的处理方法
2.7 小结
第三章 交通控制与诱导一体化模型框架
3.1 城市交通控制系统与交通诱导系统的关系分析
3.1.1 交通控制系统与交通诱导系统的相关性
3.1.2 交通控制系统与交通诱导系统的区别
3.2 系统最优与用户最优原则的协调
3.3 交通诱导系统与交通控制系统一体化方法
3.4 交通诱导系统与交通控制系统一体化模型框架
3.4.1 交通诱导与交通控制一体化的管理目标分析
3.4.2 交通诱导与控制一体化模型框架
3.5 小结
第四章 控制与诱导一体化中的用户最优－系统最优协调模型
4.1 诱导策略与交通流分布、出行者路径选择行为相互影响分析
4.1.1 诱导策略与交通流分布、出行者路径选择行为相互影响分析模型
4.1.2 仿真与结果分析
4.2 诱导条件下的出行者反应行为博弈模型
4.2.1 出行者反应行为基本博弈模型
4.2.2 无诱导信息条件下的出行者反应行为博弈模型
4.2.3 完全信息条件下的出行者反应行为博弈模型
4.2.4 描述性诱导信息条件下的出行者反应行为博弈模型
4.2.5 建议性诱导信息条件下的出行者反应行为博弈模型
4.3 诱导信息条件下的用户最优－系统最优协调博弈模型
4.3.1 诱导信息
4.3.2 出行者路径选择模型
4.3.3 交通控制模型
4.3.4 诱导信息条件下的用户最优－系统最优协调模型
4.3.5 诱导信息条件下的用户最优－系统最优协调模型分析
4.3.6 仿真实例
4.4 小结
第五章 用户最优－系统最优协调模型的微粒群算法
5.1 用户最优－系统最优协调模型的微粒群算法
5.1.1 用户最优－系统最优协调博弈模型路网总延误算法
5.1.2 用户最优－系统最优协调博弈模型微粒群算法
5.2 用户最优－系统最优协调模型仿真
5.2.1 仿真实例
5.2.2 模型仿真结果
5.2.3 模型仿真结果分析
5.2.4 算法仿真结果分析
结论与展望
致谢
参考文献
攻读博士学位期间发表的主要论文
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于多智能体系统的城市交通控制与诱导集成化研究[J]. 李瑞敏,史其信. 公路交通科技. 2004(05)
[2]道路交通管理的可持续发展[J]. 杨世伟. 江苏警官学院学报. 2004(02)
[3]基于驾驶员反应行为的诱导博弈分析[J]. 李静,范炳全. 上海理工大学学报. 2003(04)
[4]城市交通流诱导系统的框架研究[J]. 王川久,杨兆升. 吉林大学学报(工学版). 2003(03)
[5]诱导条件下驾驶员路径选择行为的演化博弈分析[J]. 李振龙. 交通运输系统工程与信息. 2003(02)
[6]交通管理中控制系统与诱导系统协调理论探索[J]. 韩志新,魏连雨. 河北工业大学学报. 2003(01)
[7]动态路段行程时间函数与BPR函数的比较研究[J]. 张宇,姜双林. 黑龙江交通科技. 2002(07)
[8]信号控制对动态路线选择的影响研究[J]. 徐丽群,杨兆升,贾正锐. 中国公路学报. 2000(02)
[9]城市混合交通流诱导系统的研究[J]. 蒲云,郑雪. 科技通报. 2000(03)
[10]对动态交通分配的反思[J]. 杨清华,贺国光,马寿峰. 系统工程. 2000(01)
博士论文
[1]平面信号交叉口延误分析[D]. 邵长桥.北京工业大学 2002
硕士论文
[1]现代交通管理中控制系统和诱导系统协调理论研究[D]. 韩志新.河北工业大学 2002
本文编号：3030962
【文章来源】：国防科技大学湖南省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：110 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
图目录
表目录
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 本研究的意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究情况
1.2.2 国内研究情况
1.3 存在的问题和解决的思路
1.4 论文的研究内容及结构安排
1.5 论文主要创新点
第二章 本文相关理论
2.1 城市交通控制系统
2.1.1 城市交通的控制问题
2.1.2 信号灯控制
2.1.3 城市交通信号控制方式
2.1.4 独立控制交叉口延误估算
2.2 动态交通分配
2.2.1 静态交通分配
2.2.2 动态交通分配数学规划模型
2.2.3 动态交通分配最优控制模型
2.2.4 动态交通分配Ⅵ模型
2.2.5 基于宏观仿真的动态交通分配模型
2.3 出行者路径选择模型
2.4 路段性能模型
2.5 控制与诱导博弈模型
2.5.1 交通分配的纳什均衡
2.5.2 一阶段博弈的 Cournot 均衡
2.5.3 二阶段博弈的 Stackelberg 均衡
2.5.4 系统最优模型－垄断博弈
2.6 微粒群优化算法
2.6.1 微粒群算法基本思想
2.6.2 基本微粒群算法
2.6.3 微粒群算法的收敛性
2.6.4 微粒群算法中对约束条件的处理方法
2.7 小结
第三章 交通控制与诱导一体化模型框架
3.1 城市交通控制系统与交通诱导系统的关系分析
3.1.1 交通控制系统与交通诱导系统的相关性
3.1.2 交通控制系统与交通诱导系统的区别
3.2 系统最优与用户最优原则的协调
3.3 交通诱导系统与交通控制系统一体化方法
3.4 交通诱导系统与交通控制系统一体化模型框架
3.4.1 交通诱导与交通控制一体化的管理目标分析
3.4.2 交通诱导与控制一体化模型框架
3.5 小结
第四章 控制与诱导一体化中的用户最优－系统最优协调模型
4.1 诱导策略与交通流分布、出行者路径选择行为相互影响分析
4.1.1 诱导策略与交通流分布、出行者路径选择行为相互影响分析模型
4.1.2 仿真与结果分析
4.2 诱导条件下的出行者反应行为博弈模型
4.2.1 出行者反应行为基本博弈模型
4.2.2 无诱导信息条件下的出行者反应行为博弈模型
4.2.3 完全信息条件下的出行者反应行为博弈模型
4.2.4 描述性诱导信息条件下的出行者反应行为博弈模型
4.2.5 建议性诱导信息条件下的出行者反应行为博弈模型
4.3 诱导信息条件下的用户最优－系统最优协调博弈模型
4.3.1 诱导信息
4.3.2 出行者路径选择模型
4.3.3 交通控制模型
4.3.4 诱导信息条件下的用户最优－系统最优协调模型
4.3.5 诱导信息条件下的用户最优－系统最优协调模型分析
4.3.6 仿真实例
4.4 小结
第五章 用户最优－系统最优协调模型的微粒群算法
5.1 用户最优－系统最优协调模型的微粒群算法
5.1.1 用户最优－系统最优协调博弈模型路网总延误算法
5.1.2 用户最优－系统最优协调博弈模型微粒群算法
5.2 用户最优－系统最优协调模型仿真
5.2.1 仿真实例
5.2.2 模型仿真结果
5.2.3 模型仿真结果分析
5.2.4 算法仿真结果分析
结论与展望
致谢
参考文献
攻读博士学位期间发表的主要论文
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于多智能体系统的城市交通控制与诱导集成化研究[J]. 李瑞敏,史其信. 公路交通科技. 2004(05)
[2]道路交通管理的可持续发展[J]. 杨世伟. 江苏警官学院学报. 2004(02)
[3]基于驾驶员反应行为的诱导博弈分析[J]. 李静,范炳全. 上海理工大学学报. 2003(04)
[4]城市交通流诱导系统的框架研究[J]. 王川久,杨兆升. 吉林大学学报(工学版). 2003(03)
[5]诱导条件下驾驶员路径选择行为的演化博弈分析[J]. 李振龙. 交通运输系统工程与信息. 2003(02)
[6]交通管理中控制系统与诱导系统协调理论探索[J]. 韩志新,魏连雨. 河北工业大学学报. 2003(01)
[7]动态路段行程时间函数与BPR函数的比较研究[J]. 张宇,姜双林. 黑龙江交通科技. 2002(07)
[8]信号控制对动态路线选择的影响研究[J]. 徐丽群,杨兆升,贾正锐. 中国公路学报. 2000(02)
[9]城市混合交通流诱导系统的研究[J]. 蒲云,郑雪. 科技通报. 2000(03)
[10]对动态交通分配的反思[J]. 杨清华,贺国光,马寿峰. 系统工程. 2000(01)
博士论文
[1]平面信号交叉口延误分析[D]. 邵长桥.北京工业大学 2002
硕士论文
[1]现代交通管理中控制系统和诱导系统协调理论研究[D]. 韩志新.河北工业大学 2002
本文编号：3030962
本文链接：https://www.wllwen.com/jingjifazhanlunwen/3030962.html
