一种基于粒子群优化算法的高速公路与城市地方道路衔接段控制策略优化方法技术

技术编号：43133028 阅读：12 留言：0更新日期：2024-10-29 17:39

本发明专利技术提出了一种基于粒子群优化算法的高速公路与城市地方道路衔接段控制策略优化方法，方法步骤包括：获取研究对象高速公路及相邻城市道路的路段交通流和路网结构数据；将路网抽象化，构建路网有向图；设定约束，构建以最小化行程时间为目标函数的数学模型；使用粒子群优化算法对该数学模型进行求解，得到可行解，即一组交通控制策略；根据求得的交通控制策略进行交通流分配计算，并依据计算结果进行迭代优化，生成更优的可行解；重复迭代直至满足终止条件，得到最优可行解。本发明专利技术通过粒子群优化算法来实现匝道控制、车道使用和交通信号控制策略的联合优化，旨在减少交通拥堵，提高交通通行效率。

全部详细技术资料下载

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于智能交通系统(its)和交通流控制管理，具体来说涉及一种基于粒子群优化算法的高速公路与城市地方道路衔接段控制策略优化方法。

技术介绍

1、随着全球城市化进程的加速和私家车拥有量的上升，高速公路与地方道路衔接段中拥堵问题日益凸显。高速公路作为我国交通的主要动脉，其畅通与否直接影响到城市的经济发展，而高速公路与地方道路衔接段又是最为容易产生交通拥堵的地点之一。交通拥堵不仅造成了大量的时间浪费，还导致了能源消耗的增加和环境污染的加剧。

2、然而，传统的高速公路与地方道路衔接段管理方法主要包括匝道控制、车道划分、交通信号调整等，这些方法往往独立运作，缺乏系统性的考虑，缺乏对整个网络状况的全面优化，导致无法有效解决交通拥堵问题。因此，亟需一种新的交通管理方法，能够实现对高速公路与地方道路衔接段控制策略的全局优化，提高交通系统的整体效率和响应能力，从而有效缓解高速公路与地方道路衔接段的交通拥堵问题。

技术实现思路

1、专利技术目的：针对上述现有技术的不足，本专利技术目的在于提出一种基于粒子群优化算法的高速公路与城市地方道路衔接段控制策略优化方法，通过粒子群优化算法来实现匝道控制、车道使用和交通信号控制策略的联合优化，从全局的角度提出交通控制策略，旨在减少交通拥堵，提高交通通行效率。

2、技术方案：为实现上述专利技术目的，本专利技术采用如下技术方案：

3、一种基于粒子群优化算法的高速公路与城市地方道路衔接段控制策略优化方法，包括如下步骤：

4、步骤1：获取研究对象高速公路及相邻城市道路的路段交通流和路网结构数据；

5、步骤2：将路网抽象化，构建路网有向图，有向图中节点包括高速公路道路节点，以及高速公路与地方道路衔接段中地方城市道路节点，有向图中边包括地方城市道路，高速公路道路，以及高速公路入口、出口匝道；

6、步骤3：设定约束，包括路段容量约束、节点流量守恒约束、信号配时约束、匝道流量限制约束和车速限制约束，构建以最小化所有车辆总行程时间为目标函数的数学模型；其中总行程时间包括地方城市道路上花费的行程时间之和，高速公路上花费的行程时间之和，高速公路入口、出口匝道上花费的行程时间之和，以及在城市交叉口采取转向动作花费的行程时间之和；

7、步骤4：使用粒子群优化算法对构建的数学模型进行求解，得到可行解，所述可行解对应一组交通控制策略，包括交通信号控制参数、车道使用情况和匝道控制策略；

8、步骤5：根据求得的交通控制策略进行交通流分配计算，并依据计算结果进行迭代优化，生成更优的可行解；

9、步骤6：重复步骤4和步骤5，直至满足终止条件，得到最优可行解。

10、作为优选，步骤1中，通过路面传感器、交通摄像头和/或gps数据方式获取高速公路及相邻城市道路的路段交通流数据；详细记录高速公路及相邻城市道路的路网结构，收集现行的交通信号控制参数、车道使用情况和匝道控制策略，便于将联合优化的结果进行对比分析。

11、作为优选，步骤2中，基于步骤1中获取的数据，构建路网有向图g＝(n,a)，其中n＝nu∪nf,nu为高速公路与地方道路衔接段中地方城市道路节点，nf为高速公路道路节点，n＝{nu1,nu2,…,nui,…,nux,nf1,nf2,…nfj,…,nfy}，nui表示第i个地方城市道路节点，i＝1,2,…,x,nfj表示第j个高速公路道路节点，j＝1,2,…,y，x和y为对应的节点数量；a为相邻节点之间连接的道路，a＝{au,af,ar,ac},au为地方城市道路集，af为高速公路道路集，ar为高速公路入口、出口匝道集,ac为地方城市道路与高速公路道路之间的衔接路段集；au＝{aui,ui′＝(nui,nui′)|i＝1,2,...x,i′＝1,2,...x}，aui,ui表示第i个地方城市道路节点与第i′个地方城市道路节点之间的路段,af＝{afj,fj′＝(nfj,nfj′)|j＝1,2,...y,j′＝1,2,...y}，afj,fj′表示第j个高速公路道路节点与第j′个高速公路道路节点之间的路段,ar＝{ar1,ar2,···,ark,···,arz|k＝1,2,...z}，ark表示第k个高速公路入口、出口匝道,z为对应的匝道数量，ac＝{aui,fj＝(nui,nfj)|i＝1,2,...x,j＝1,2,...y}，aui,fj表示第i个地方城市道路节点与第j个高速公路道路节点之间的路段。

12、作为优选，步骤3中，目标函数旨在最小化高速公路及相邻城市道路网络内所有车辆的总行程时间，目标函数表示如下：

13、

14、其中t(aui,ui)为路段aui,ui上的行程时间函数,qui,ui′为路段aui,ui上的交通流量，为地方城市道路上花费的行程时间之和；t(afj,fj)为路段afj,fj′上的行程时间函数,qfj,fj′为路段afj,fj上的交通流量，为高速公路上花费的行程时间之和；t(ark)为路段ark上的行程时间函数,qrk为路段ark上的交通流量，为高速公路入口、出口匝道上花费的行程时间之和；为路段aui,fj上的行程时间函数，qui,fj为路段aui,fj上的交通流量，为地方城市道路与高速公路道路之间的衔接路段花费的行程时间之和；t(nui)为城市交叉口nui上转向动作的行程时间函数,为城市交叉口nui上采取不同转向动作l对应的交通流量，l＝1,2,3,4时分别对应左转、直行、右转、调头，为在城市交叉口采取转向动作花费的行程时间之和。

15、作为优选，步骤3中，各约束的数学公式表述如下：

16、(1)路段容量约束：对于每个路段aui,ui′和afj,fj′，其交通流量qui,ui′和qfj,fj不能超过路段的最大容量ci,i′和cj,j′，即有：

17、qui,ui′≤ci,i′

18、qfj,fj′≤cj,j′

19、(2)节点流量守恒约束：对于路网中的每个城市道路节点nui，进入该节点的交通流量总和等于离开节点的交通流量总和，记为进入节点nui流量，即有：

20、

21、(3)信号配时约束：对于每个受信号控制的交叉口nui，其相位p的绿灯时间gpi必须满足最小绿灯时间和信号周期ti的约束，即有：

22、

23、(4)匝道流量限制约束：对于每个匝道ark，其流量qrk受限于最大流量即有：

24、

25、(5)车速限制约束：对于au、af、ar、ac中的每个路段aui,ui′、afj,fj′、ark和aui,fj，车辆的速度vui,ui′、vfj,fj′、vrk和vui,fj必须满足该路段的最低速度和最高速度的限制，且匝道路段最大速度不超过限速值。

26、作为优选，所述行程时间函数根据实际情况与需要进行选取，使用bpr(bureau ofpublic roads)函数或davidson函数。

27本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于粒子群优化算法的高速公路与城市地方道路衔接段控制策略优化方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于粒子群优化算法的高速公路与城市地方道路衔接段控制策略优化方法，其特征在于，步骤1中，通过路面传感器、交通摄像头和/或GPS数据方式获取高速公路及相邻城市道路的路段交通流数据；详细记录高速公路及相邻城市道路的路网结构，收集现行的交通信号控制参数、车道使用情况和匝道控制策略，便于将联合优化的结果进行对比分析。

3.根据权利要求1所述的一种基于粒子群优化算法的高速公路与城市地方道路衔接段控制策略优化方法，其特征在于，步骤2中，基于步骤1中获取的数据，构建路网有向图G＝(N,A)，其中N＝Nu∪Nf,Nu为高速公路与地方道路衔接段中地方城市道路节点，Nf为高速公路道路节点，N＝{Nu1,Nu2,…,Nui,…,Nux,Nf1,Nf2,…Nfj,…,Nfy}，Nui表示第i个地方城市道路节点，i＝1,2,…,x,Nfj表示第j个高速公路道路节点，j＝1,2,…,y，x和y为对应的节点数量；A为相邻节点之间连接的道路，A＝{Au,Af,

4.根据权利要求3所述的一种基于粒子群优化算法的高速公路与城市地方道路衔接段控制策略优化方法，其特征在于，步骤3中，目标函数旨在最小化高速公路及相邻城市道路网络内所有车辆的总行程时间，目标函数表示如下：

5.根据权利要求3所述的一种基于粒子群优化算法的高速公路与城市地方道路衔接段控制策略优化方法，其特征在于，步骤3中，各约束的数学公式表述如下：

6.根据权利要求4所述的一种基于粒子群优化算法的高速公路与城市地方道路衔接段控制策略优化方法，其特征在于，所述行程时间函数根据实际情况与需要进行选取，使用BPR(Bureau of Public Roads)函数或Davidson函数。

7.根据权利要求1所述的一种基于粒子群优化算法的高速公路与城市地方道路衔接段控制策略优化方法，其特征在于，步骤4中，使用粒子群优化算法对构建的数学模型进行求解的步骤包括：

8.根据权利要求7所述的一种基于粒子群优化算法的高速公路与城市地方道路衔接段控制策略优化方法，其特征在于，步骤5中根据求得的交通策略进行交通流分配计算，并依据计算结果进行迭代优化，生成更优的可行解；包括：

9.一种基于粒子群优化算法的高速公路与城市地方道路衔接段控制策略优化系统，其特征在于，包括：

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，所述计算机程序/指令被处理器执行时实现根据权利要求1-8任一项所述的一种基于粒子群优化算法的高速公路与城市地方道路衔接段控制策略优化方法的步骤。

...

【技术特征摘要】

1.一种基于粒子群优化算法的高速公路与城市地方道路衔接段控制策略优化方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于粒子群优化算法的高速公路与城市地方道路衔接段控制策略优化方法，其特征在于，步骤1中，通过路面传感器、交通摄像头和/或gps数据方式获取高速公路及相邻城市道路的路段交通流数据；详细记录高速公路及相邻城市道路的路网结构，收集现行的交通信号控制参数、车道使用情况和匝道控制策略，便于将联合优化的结果进行对比分析。

3.根据权利要求1所述的一种基于粒子群优化算法的高速公路与城市地方道路衔接段控制策略优化方法，其特征在于，步骤2中，基于步骤1中获取的数据，构建路网有向图g＝(n,a)，其中n＝nu∪nf,nu为高速公路与地方道路衔接段中地方城市道路节点，nf为高速公路道路节点，n＝{nu1,nu2,…,nui,…,nux,nf1,nf2,…nfj,…,nfy}，nui表示第i个地方城市道路节点，i＝1,2,…,x,nfj表示第j个高速公路道路节点，j＝1,2,…,y，x和y为对应的节点数量；a为相邻节点之间连接的道路，a＝{au,af,ar,ac},au为地方城市道路集，af为高速公路道路集，ar为高速公路入口、出口匝道集,ac为地方城市道路与高速公路道路之间的衔接路段集；au＝{aui,ui′＝(nui,nui′)|i＝1,2,...x,i′＝1,2,...x}，aui,ui表示第i个地方城市道路节点与第i′个地方城市道路节点之间的路段,af＝{afj,fj′＝(nfj,nfj′)|j＝1,2,...y,j′＝1,2,...y}，afj,fj′表示第j个高速公路道路节点与第j′个高速公路道路节点之间的路段,ar＝{ar1,ar2,···,ark,···,arz|k＝1,2,...z}，ark表...

【专利技术属性】
技术研发人员：张健，吴炳翰，杨旭东，杨中岳，钱宇，郑逸飞，赵若邻，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：

全部详细技术资料下载我是这个专利的主人