实时交通管理：动态信号相位优化缓解拥堵

本文主要探讨了一种新型的交通管理系统，通过使用具有流量路由器的模型，动态管理信号相位，以实现实时解决道路交通拥塞问题。该研究关注于经济、生产力和环境污染（EPP）这三个关键领域，这些都受到交通拥堵的严重影响。随着车辆数量的持续增长，尽管替代燃料和能源技术不断发展，但交通拥堵仍然是一个重大挑战。 研究提出了一种精确且实时的模型，该模型能够检测交通拥塞，并通过动态信号算法来调整信号相位，以实现车辆密度的均匀分布，同时防止车辆饥饿和死锁。模型考虑了路段的长度、宽度、质量和可达到的平均速度，以此计算道路的通行能力。利用装有GPS设备的车辆提供的位置信息，可以计算道路占用率，该占用率是基于车辆数量和车辆占用的空间来评估的。道路占用率与道路通行能力的比率构成的拥塞指数，对于确定信号相位变化至关重要。 该算法设计确保在每个信号周期内为所有方向至少提供一次服务，防止车辆饥饿现象。通过定义最小和最大信号时序，可以防止交通死锁的发生。为了验证这一理论，开发了一个模拟器，结果显示该模型可以缓解超过50%的交通拥堵，优于其他现代方法提供的15%的改进。 当拥塞指数较高时，系统会根据流量密度图评估最短路径或知识数据库，建议使用备用路线。优化后的最短路径计算算法显著降低了计算成本，与传统算法相比，N2的计算成本降低了3 * √2N。此外，该提议还降低了在每个交通节点的实施成本，从30,000美元降低到更低。 这项研究提出的模型和方法对智能交通系统的改进具有重要意义，通过实时管理和优化交通信号，能有效缓解交通拥堵，提高道路效率，减少环境污染，并可能节省大量的时间和资源。这种智能交通解决方案对于未来的城市规划和交通管理具有重要的参考价值。