基于随机机会的孤立交叉口信号配时优化模型

本文主要探讨了"孤立交叉口信号配时优化模型基于随机机会"的研究。在传统的交通信号控制优化模型中，如瞬时延误模型和固定时间理论模型，往往假设交通流量是确定性的，这可能无法充分考虑实际交通中的随机特性。针对这一点，研究者提出了一个基于随机机会的信号配时优化模型，目标是寻求最小化每个相位绿灯与实际需求之间的差距，以适应不确定的交通流量。 文章的主要创新之处在于将随机性引入到信号配时的决策过程中。作者提出了一种新的方法，即结合随机模拟和粒子群优化算法，以两相信号控制交叉口作为示例。这种方法允许模型考虑到每个入口车道的到达率的随机变化，从而更准确地预测和分配绿灯时长，减少交通延误和冲突。 通过实验结果的展示，论文验证了新模型的有效性。随机模拟和粒子群优化算法的结合能够有效地处理不确定性，提供了一个更为灵活和动态的信号配时策略。这不仅提高了交通效率，也对城市交通管理具有重要的实践意义，有助于提升道路系统的整体性能。 本文为孤立交叉口的信号优化提供了理论支持和计算方法，强调了在复杂交通环境中考虑随机因素的重要性，并展示了如何利用现代优化技术解决实际交通问题。这对于交通工程领域的研究人员和交通规划者来说，是一篇值得深入研究的重要文献。