公交优先的交叉口信号实时滚动优化模型与算法

"交叉口信号实时滚动优化模型及算法是一种针对单个交叉口交通流的控制策略，旨在兼顾社会车辆和公交车辆的通行效率，尤其是优先保障公交车辆的行驶。模型通过动态调整相位序列和相位长度，以最小化交叉口内所有车辆的人均延误。文中提出的方法采用了公交优先策略，对每一辆公交车赋予实时权重系数，并运用改进的遗传算法进行优化求解。实证分析显示，这种可变相序的实时滚动优化模型能够显著降低系统的人均延误，同时尽可能减少对社会车辆的影响，实现公交优先的同时保证整体交通流畅。该研究属于信号控制、滚动优化、公交优先以及遗传算法等领域。" 在交通管理中，交叉口信号控制是关键的一环，它直接影响到道路的通行效率和交通流量的平衡。传统的固定相序信号控制可能无法适应不断变化的交通需求，尤其是在公交线路较多或者公交优先政策需要实施的情况下。为此，提出的实时滚动优化模型通过引入公交优先概念，能够根据实时交通状况动态调整信号灯的相位顺序和时长，以优化交通流。 公交优先策略是指在保证道路交通基本顺畅的前提下，给予公共交通工具更高的通行权，以提高公交系统的吸引力和服务质量。在本模型中，每辆公交车都被赋予了实时权重系数，这使得系统能够根据公交车的实际位置和到达时间灵活调整信号控制，确保公交车能够尽可能少地受到延误。 滚动优化是一种在有限计算资源和实时决策要求下，通过不断更新和优化控制策略的方法。在交通信号控制中，滚动优化模型会定期重新评估并调整控制参数，以适应交通流量的变化。在这个模型中，通过“跳相”实现相序的优化，即在必要时提前切换到下一相位，以适应当前的交通需求。 遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的全局优化方法，适用于解决复杂的、多维度的优化问题。在此应用中，改进的遗传算法用于寻找最优的相位序列和长度组合，以达到最小化人均延误的目标。 通过实例分析，可变相序的实时滚动优化模型展现出良好的效果，它不仅有效减少了整个交通系统的平均延误，还能够在保证社会车辆正常通行的同时，优先满足公交车辆的需求。这一模型的实施对于提高城市公共交通效率，缓解交通拥堵，优化出行体验具有重要意义。