信號(hào)交叉口多目標(biāo)交通組織優(yōu)化模型及面向智能體仿真.pdf

1、依托國(guó)家973項(xiàng)目“大城市交通擁堵瓶頸的基礎(chǔ)科學(xué)問題研究”子課題及長(zhǎng)安大學(xué)科技發(fā)展基金“城市道路多目標(biāo)交通組織優(yōu)化模型及仿真”，以信號(hào)交叉口為研究對(duì)象，針對(duì)不同地區(qū)停車線前移效果不同的問題，從城市道路交通組織優(yōu)化的角度展開相關(guān)研究。 主要目標(biāo)有兩個(gè)：一是將動(dòng)態(tài)交通組織和靜態(tài)交通組織相結(jié)合，建立信號(hào)交叉口多目標(biāo)優(yōu)化模型并求解，以獲取最佳停車線位置、最佳信號(hào)周期和最佳信號(hào)配時(shí)：其二是利用面向智能體編程技術(shù)及交通系統(tǒng)仿真技術(shù)對(duì)各種交通

2、組織優(yōu)化方案的效能進(jìn)行對(duì)比，以可視化及量化方式，在多個(gè)可行方案中選取最優(yōu)方案。主要研究成果如下： (1)建立了信號(hào)交叉口多目標(biāo)優(yōu)化模型，將經(jīng)典數(shù)學(xué)中的理想點(diǎn)法、群智算法中的粒子群算法和計(jì)算機(jī)中的窮舉法相結(jié)合，對(duì)優(yōu)化模型進(jìn)行求解。為了避免計(jì)算機(jī)運(yùn)算過程中出現(xiàn)“大吃小”問題，對(duì)評(píng)價(jià)函數(shù)進(jìn)行改進(jìn)，以平衡各目標(biāo)的重要性。 (2)基于集成化的思想，給出了信號(hào)交叉口多目標(biāo)交通組織優(yōu)化仿真總體框架。根據(jù)編譯原理中的自動(dòng)機(jī)理論，設(shè)計(jì)信號(hào)

3、交叉口靜態(tài)仿真模型接口及接口實(shí)現(xiàn)算法，數(shù)據(jù)交換采用中性文件交換方式。以DXF格式源文件為例，建立圖形實(shí)體自動(dòng)機(jī)模型，通過狀態(tài)轉(zhuǎn)換圖跟蹤讀取信息的軌跡；并給出了靜態(tài)仿真模型在目標(biāo)平臺(tái)上重生成時(shí)的UML類圖。 (3)建立了仿真系統(tǒng)中的仿真區(qū)模型、信號(hào)相位模型、車輛到達(dá)模型、車輛Agent模型、左轉(zhuǎn)車輛軌跡模型。尤其對(duì)左轉(zhuǎn)車輛軌跡模型進(jìn)行了深入研究。根據(jù)模擬的交通狀態(tài)的時(shí)間性可分為兩種情況，對(duì)現(xiàn)有交通狀態(tài)，由于可采集到交通數(shù)據(jù)，采用數(shù)

4、據(jù)擬合的方法獲得軌跡模型：由于優(yōu)化方案具有不可實(shí)驗(yàn)性，所以對(duì)于未來(lái)交通狀態(tài)，無(wú)法采集到交通數(shù)據(jù)，采用理論分析的方法，文中給出了“直線--回旋線--回旋線--直線”組合的左轉(zhuǎn)車輛軌跡模型。在此基礎(chǔ)上，采用數(shù)據(jù)擬合的方法推導(dǎo)出了兩段回旋線連接處的臨界半徑和停車線位置關(guān)系的數(shù)學(xué)模型。 (4)對(duì)現(xiàn)有的混合線性同余法、乘法線性同余法、延擱的Fibonacci序列、MersermeTwister(MT)算法、KISS算法、組合產(chǎn)生器等偽隨機(jī)

5、數(shù)生成算法分別采用圖形分析和統(tǒng)計(jì)學(xué)方法進(jìn)行對(duì)比，選用MT算法作為隨機(jī)變量中的偽隨機(jī)數(shù)發(fā)生器，并生成相應(yīng)仿真模型中的隨機(jī)變量。 (5)根據(jù)AOP(Agent-Oriented Programming：面向智能體)程序設(shè)計(jì)思想，開發(fā)信號(hào)交叉口多目標(biāo)交通組織優(yōu)化仿真系統(tǒng)，給出了主要的UML類圖設(shè)計(jì)。通過實(shí)例，對(duì)各種優(yōu)化方案效能進(jìn)行模擬、比較，供決策者決策。從逼近性較好和易于計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)兩個(gè)角度，對(duì)仿真模型中參數(shù)估計(jì)方法進(jìn)行研究。給出了極