一种应用于交通控制的优化方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种应用于交通控制的优化方法及系统，涉及交通控制领域，本发明专利技术将城市交通网络模型化为加权有向图，顶点代表交叉口，有向边代表道路，边的权重表示最小行驶时间。定义交通控制为任务分配和路径规划，车辆作为执行任务的代理，任务是从一个地点移动到另一个地点。使用ASP编码任务分配和排序问题，生成任务的ASP程序，同时编码车辆路由和调度问题，生成路由和调度的ASP程序。使用差分约束扩展这两个ASP程序，处理时间和调度约束，得到扩展后的ASP程序。应用混合ASP解算器求解扩展后的ASP程序，获得满足约束的调度解，并应用于车辆调度。本发明专利技术提供了一种成本较低、效率较高的交通控制优化方案，提高了城市交通效率和流畅度。流畅度。流畅度。

【技术实现步骤摘要】
一种应用于交通控制的优化方法及系统


[0001]本专利技术涉及交通控制领域，更具体地说，涉及一种应用于交通控制的优化方法及系统。

技术介绍

[0002]交通控制是一个复杂的问题，需要对大量的路况信息、交通规则和实时的交通需求进行处理和分析。现有的技术主要包括基于神经网络的方法和基于强化学习的方法。
[0003]神经网络是一种深度学习技术，已经在许多领域显示出强大的性能。在交通控制领域，神经网络可以通过对大量的历史交通数据进行学习，建立一个能够预测交通流量、进行路径规划的模型。然而，神经网络的训练过程需要大量的时间和计算资源，而且训练好的模型对新的、未见过的情况的适应能力可能有限。此外，神经网络的黑箱特性使得其决策过程难以理解，这在某些情况下可能会引发安全和可信赖性的问题。
[0004]强化学习是一种通过与环境的交互来学习最优行为策略的方法。在交通控制问题中，可以通过建立一个模拟环境，让强化学习算法通过不断的试错来学习最优的交通控制策略。然而，强化学习的稳定性和收敛性问题使得其在实际应用中面临一些挑战。另外，强化学习同样需要大量的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种应用于交通控制的优化方法，其特征在于，包括如下步骤：S1:将城市交通网络模型化为一个加权有向图，图中的顶点代表交叉口，有向边代表道路，边的权重表示通过该路段的最小行驶时间，具体表达为G = (V, E, W)，其中V表示顶点集，E表示边集，W表示权重函数，G表示加权有向图；S2:定义交通控制问题为一个任务分配和路径规划的问题，其中车辆被视为执行任务的代理，任务则定义为车辆从一个地点移动到另一个地点，具体表达为任务集T = {t1, t2, ..., tn}，其中每个任务ti表示一辆车从一个地点移动到另一个地点；S3:使用回答集程序（ASP）对任务分配和排序问题进行编码，生成一个关于任务的ASP程序ASPprogram(T)；S4:同样使用回答集程序（ASP）对车辆路由和调度问题进行编码，生成一个关于路由和调度的ASP程序ASPprogram(G, T)；S5:使用差分约束对上述两个ASP程序进行扩展，处理时间和调度相关的约束，得到一个扩展后的ASP程序；S6：应用混合ASP解算器对扩展后的ASP程序进行求解，得到满足所有约束的调度解S = solver(ASPprogram)，并将调度解用于车辆的调度。2.根据权利要求1所述应用于交通控制的优化方法，其特征在于，其中车辆任务包括但不限于从一个地点到另一个地点的路线规划，车辆速度调整，以及停车点的选择。3.根据权利要求1所述应用于交通控制的优化方法，其特征在于，其中所述的城市交通网络模型化的加权有向图进一步包括实时交通信息，所述实时交通信息至少包括交通拥堵、事故、道路维修。4.根据权利要求1所述应用于交通控制的优化方法，其特征在于，其中所述的回答集程序（ASP）对任务分配和排序问题进行编码，以及车辆路由和调度问题进行编码的过程，进一步包含实时数据的输入，以便在面临交通网络中的动态变化时，重新计算和更新任务分配和路径规划。5.根据权利要求1所述应用于交通控...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘君，李静林，邹思思，李永，
申请(专利权)人：新唐信通浙江科技有限公司，
类型：发明
国别省市：