【技术实现步骤摘要】
基于粒子群优化算法的交通诱导调度系统及其调度方法
[0001]本专利技术属于交通控制领域,尤其涉及基于粒子群优化算法的交通诱导调度系统及其调度方法。
技术介绍
[0002]随着城市的快速发展,生活质量的提高,交通拥堵问题日益严峻,完善交通诱导措施与方法至关重要。交通诱导系统在宏观上优化整个路网流量的分布,而城市交通系统是个复杂的整体,需从宏观与微观上对城市进行优化管理。所以,为了提高效率,对微观上的路口行驶时间进行调节使得研究更加全面。
[0003]传统的交通诱导技术注重如何得到优化后的交通流分配方案,忽略了如何对出行者有效进行交通诱导分流方面的研究,并且在行程时间计算方面与实际情况存在一定的偏差,同时对模型进行求解时,忽略了路网中出行者的出行需求,导致通过模型求解得到的最优解不是路网交通管理方案的最优解。
技术实现思路
[0004]本专利技术的目的在于针对上述现有技术存在的问题,提供一种基于粒子群优化算法的交通诱导调度系统及其调度方法,使其能够对出行者有效进行交通诱导分流,且能够充分考虑路网中出行者的出行需求,通过模型求解得到路网交通管理方案的最优解。
[0005]实现本专利技术目的的技术解决方案为:
[0006]基于粒子群优化算法的交通诱导调度系统,所述系统包括:诱导策略制定模块、诱导信息生成模块和诱导信息发布模块;
[0007]所述诱导策略制定模块,用于根据交通流状态发生改变而制定的管理策略并发送到所述诱导信息生成模块;
[0008]所述诱导信息生成模块, ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.基于粒子群优化算法的交通诱导调度系统,其特征在于,所述系统包括:诱导策略制定模块、诱导信息生成模块和诱导信息发布模块;所述诱导策略制定模块,用于根据交通流状态发生改变而制定的管理策略并发送到所述诱导信息生成模块;所述诱导信息生成模块,用于依据诱导策略生成行驶时间、交通拥堵、行驶距离等指示性或诱导性的交通信息并发送到所述诱导信息发布模块;所述诱导信息发布模块,用于向出行者发布诱导信息。2.根据权利要求1所述的基于粒子群优化算法的交通诱导调度系统,其特征在于,所述诱导策略制定模块综合考虑相位方案、周期方案和绿信比方案。3.根据权利要求2所述的基于粒子群优化算法的交通诱导调度系统的调度方法,其特征在于,所述相位方案利用韦伯斯特法,将不相交的车流由一个相位控制,来计算交叉口各相位有效绿灯时间,具体计算公式如下:1)交叉口损失时间L=nl+AR,其中n为相位个数,l为各相位损失时间,AR为全红时间;2)各相位交通流量比之和其中y为相位临界流量比;3)有效绿灯时间G
e
=C0‑
L,其中C0为最佳周期长度;4)各相位有效绿灯时间4.根据权利要求2所述的基于粒子群优化算法的交通诱导调度系统的调度方法,其特征在于,所述周期方案使用计算最佳周期长度。5.根据权利要求2所述的基于粒子群优化算法的交通诱导调度系统的调度方法,其特征在于,所述绿信比方案对相位绿灯时间进行实时动态调整,具体步骤如下:1)依据绿灯结束时的排队长度,计算各相位的绿灯时间增减量,第i个交叉口第j个相位红灯结束时的排队长度其中为第i个交叉口第j个相位第p个进口道方向红灯结束时的排队长度;第i个交叉口第j个相位绿灯结束时的排队长度其中为第i个交叉口第j个相位绿灯时长,为第i个交叉口第j个相位的启动损失时间,为第i个交叉口第j个相位的饱和车头时距,为第i个交叉口第j个相位的饱和车头间距;从小到大排序后的绿灯结束时排队长度第i个交叉口的单位排队长度其中L
i,j,p
为第i个交叉口第j个相位第p个方向的进口道长度,α
i
为第i个交叉口最短进口道长度的分段数量;第i个交叉口第Sort_Id(k)个相位的排队长度等级其中Sort_
Id()记录排序前后相位编号的映射关系,Ceil为向上取整函数;第i个交叉口的平均排队长度等级其中K为第i个交叉口的相位总数;第i个交叉口的最小排队长度等级Ql_min
i
=minQl
i,k
;第i个交叉口的最大排队长度等级Ql_max
i
=maxQl
i,k
;第i个交叉口第Sort_Id(Id(m))个相位的绿灯时间增量Inc
i,m
=Ql
i,k
‑
Ql_min
i
,Ql
i,k
≥Ql_mean
i
,其中k=Id(m)为增量相位编号与相位编号的映射关系;第i个交叉口第Sort_Id(Id(n))个相位的绿灯时间减量Dec
i,n
=Ql_max
i<...
【专利技术属性】
技术研发人员:杨静云,林军,
申请(专利权)人:江苏拓邮信息智能技术研究院有限公司,
类型:发明
国别省市:
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