整合快速路网匝道控制和路径诱导的进化粒子群算法

发布时间：2018-01-21 06:26

本文关键词： 交通控制快速路粒子群算法匝道控制路径诱导宏观交通流　出处：《计算机应用研究》2017年10期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对快速路匝道控制和路径诱导优化,改进已有宏观交通流模型对上下匝道的处理方式,提出了一种实现快速路网协同整合动态优化控制的进化粒子群算法。利用区分目的地车流的均匀分布,给出起始路段区分目的地车流的实际驶入比例。通过对实际路网中上下匝道车流的观察分析,给出上匝道车速与下游主线车速的关联关系,并对下匝道实施类似主线路段的建模处理。针对基于上述改进得到的快速路网动态控制系统,利用控制变量的箱式约束,在经典粒子群算法中引入交叉变异操作,给出了一种高效的进化粒子群算法。通过算例分析比较了经典粒子群算法和进化粒子群算法,证实了新方法可以高效处理复杂的实际快速路网。
[Abstract]:Aiming at the ramp control and route guidance optimization of expressway, the existing macro-traffic flow model is improved to deal with the upper and lower ramps. In this paper, an evolutionary particle swarm optimization algorithm is proposed to realize the cooperative integration dynamic optimization control of expressway network, which uses the uniform distribution of traffic flow to distinguish the destination. Through the observation and analysis of the upper and lower ramp traffic flow in the actual road network, the relationship between the on-ramp speed and the downstream main line speed is given. Based on the above improvements, the dynamic control system of highway network is developed, and the box constraints of control variables are used. An efficient evolutionary particle swarm optimization algorithm is proposed by introducing crossover mutation operation into classical particle swarm optimization algorithm and the classical particle swarm optimization algorithm and evolutionary particle swarm optimization algorithm are compared with each other. It is proved that the new method can efficiently deal with complex expressway network.
【作者单位】：上海理工大学管理学院;
【基金】：上海市自然科学基金资助项目(15zr1429200) 上海市一流学科建设资助项目(S1201YLXK)
【分类号】：TP18;U491
【正文快照】： 0引言城市规模的不断扩大和小汽车保有量的不断增加使得城市快速路日益成为城市交通的主动脉。2016年5月23日,上海中环线(内圈)真华路至万荣路匝道之间发生的一起单车事故,即一辆装载预制管桩的卡车侧翻后造成高架路段主桥面翘起损坏,导致上海北部较大区域的交通出行受到严重

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