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物理学报 2007年第8期56卷 4383-4392页

作者：韩祥临姜长元葛红霞戴世强湖州师范学院理学院湖州313000 宁波大学理学院宁波315211 上海大学上海市应用数学与力学研究所上海200072

基于智能交通诱导信息,提出一种改进的耦合映射跟驰模型,用于描述单车道的交通流动力学特性及其拥堵控制.利用反馈控制理论,给出了在头车速度发生变化时交通流保持稳定的条件.分析结果表明,考虑前方更多车辆的信息对交通流有致稳作用,... 详细信息

基于智能交通诱导信息,提出一种改进的耦合映射跟驰模型,用于描述单车道的交通流动力学特性及其拥堵控制.利用反馈控制理论,给出了在头车速度发生变化时交通流保持稳定的条件.分析结果表明,考虑前方更多车辆的信息对交通流有致稳作用,亦即稳定性条件明显减弱.数值模拟证实了理论分析的正确性,通过与他人相关工作的比较得知,考虑智能交通诱导信息能够更有效地抑制交通拥堵.

关键词：交通流智能交通系统耦合映射跟驰模型交通拥堵控制

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知识驱动的强化学习及其在交通拥堵控制中的应用研究

知识驱动的强化学习及其在交通拥堵控制中的应用研究

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作者：陈越西安电子科技大学

学位级别：硕士

随着社会经济的不断发展,城市居民的出行需求不断增加,与此同时汽车保有量也持续增长。截止2021年底,我国机动车保有量达3.93亿辆,汽车突破3亿辆,驾驶人达4.79亿人;每年新登记机动车3000多万辆,新领证驾驶人2000多万人。另一方面,数十... 详细信息

随着社会经济的不断发展,城市居民的出行需求不断增加,与此同时汽车保有量也持续增长。截止2021年底,我国机动车保有量达3.93亿辆,汽车突破3亿辆,驾驶人达4.79亿人;每年新登记机动车3000多万辆,新领证驾驶人2000多万人。另一方面,数十个大型城市的汽车保有量占全国汽车保有量超百分之十,其中北京一城汽车保有量超过600万辆。然而,面对如此庞大的汽车数量,城市交通网络基础设施的建设与更新速度无法与之匹配,导致城市交通拥堵愈发严重,大型城市尤为突出。在此种情况下,交通拥堵控制技术就显得尤为重要。在当前阶段,交通流中车辆以人类驾驶车辆为主,车辆行为主要取决于驾驶员的决策,交通信息不能即时传递到驾驶员处,这导致车辆级别的微观交通拥堵控制手段作用十分有限。于是,当前解决交通拥堵控制的问题还是得从宏观交通流控制的角度出发。而当前交通信号控制设备遍布城市交通网络的每个交叉路口,使交通信号控制成为一种最主要的交通拥堵控制手段之一。交通信号控制是一类重要且具有挑战的真实世界的问题,其主要目标是在交叉路口通过协调各个车辆的移动从而最小化所有车辆的通行时间。传统的交通信号控制基于一些数学假设提出了一些对应的规则对交叉路口进行静态的控制。即便当前能收集到十分丰富的交通数据,具有强大的计算能力和诸多先进的智能交通技术,但交叉路口的交通信号技术还停留在相对原始的阶段,未能有效结合这些技术来提升交通信号控制的性能,导致交通信号控制技术仍存在以下缺点:1)现实世界的交通状态复杂多变,数学模型很难完全描述或充分考虑其中的复杂因素,导致实际的控制与真实情况产生偏差;2)大多交通信号控制停留在孤岛控制阶段上,多个交叉口间缺少有效地协作导致全局控制效果不佳。基于强化学习的交通信号控制可以动态地对交通流进行控制,从实时收集的交通流数据中对真实交通状态进行学习,避免了基于数学模型的方法在真实环境中可能产生的偏差;多个强化学习智能体之间可以存在信息传递并且可以联合学习,能进行有效地协作。所以,强化学习方法在城市大规模交通信号控制中极具潜力。但是当前强化学习也存在多智能体之间置信分配的问题以及学习过程中数据效率低下的问题。本研究主要研究适用于交通信号控制的多智能体强化学习算法。针对多智能体之间置信分配问题,本研究在时序差分强化学习框架上创新地引入平均场理论和基于熵正则化的置信分配方法,解决大规模交通信号控制的维度灾难并平衡各个智能体学习过程,使其具有一致性以获得更好的性能。另外,在线强化学习具有数据效率低下的问题,表现为算法需要大量与环境交互获得大量样本轨迹进行训练,时间开销过大,不利于其应用落地以及模型迁移。为解决此问题,本研究创新地引入了一种元学习方法,利用在交通网络中收集的异质交通流数据结合知识嵌入模型对交通拥堵知识进行学习并用以辅助强化学习决策,提升了强化学习的数据效率。本研究提出的方法相较于传统交通信号控制方法在平均通行时延、交叉口车辆平均排队长度等性能指标上具有明显优势;相较于传统多智能体强化学习方法,在收敛速度、样本效率和性能指标上均有明显优势。

关键词：知识嵌入强化学习交通拥堵控制交通信号控制

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基于强化学习的交通拥堵控制方法研究

基于强化学习的交通拥堵控制方法研究

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作者：李林湖南大学

学位级别：硕士

由于汽车保有量的持续增长,交通拥堵问题已经成为世界各国城市发展中出现的公共问题。单纯的基础设施建设能够在一定程度上缓解交通拥堵,但是会受到成本、土地、时间等因素的制约。随着科技的发展,对交通环境所采集到的信息越来越准确... 详细信息

由于汽车保有量的持续增长,交通拥堵问题已经成为世界各国城市发展中出现的公共问题。单纯的基础设施建设能够在一定程度上缓解交通拥堵,但是会受到成本、土地、时间等因素的制约。随着科技的发展,对交通环境所采集到的信息越来越准确和全面,同时由于人工智能算法的不断研究与发展,如何智能地缓解城市交通拥堵已经成为世界各国研究的重要课题。强化学习常被用于交通控制策略的求解,并且能够取得较好的控制效果,但在多路口的交通控制中,随着路口数量的增多,系统状态数量呈指数级别增长,造成系统计算困难甚至得不到结果。分层结合控制是解决状态数量多的典型方法之一,分层结构一般由两层组成,第一层为路口控制层,第二层为区域控制层,区域由路口合并得到,区域合并结果的优劣将直接影响区域控制结果的优劣,因此如何合理划分区域是利用分层结合控制必须考虑的问题。在多路口的交通控制中,由于路口相互连接,对单个路口优化时会影响到其相邻路口,因此,对路口的优化必须从全局的角度进行考虑,在保证全局最优的情况下才能得到路口的具体控制动作。路口之间的协作控制转变为在考虑路口相互影响的条件下如何求全局最优解的问题。针对以上两个问题,本文提出了改进的分层结合控制方法,主要体现在以下两个方面:首先,在分层结合控制中,区域控制层中的区域需要由路口结合而成,传统的分区主要以距离为标准,将一定范围内的路口合并成一个区域,这种分区没有考虑车流量变化的影响,不利于区域间的控制。本文提出了基于改进谱聚类算法的动态路网分区方法,能够根据距离、车流量、信号周期等因素将相似度高的路口合并到一个区域,并且能够根据车流量的变化进行区域调整,能够更好的为区域层控制作好准备。然后,将求解全局最优的问题转化为协作图的最优解求解问题,协作图是一种节点之间有依赖关系的无向图结构,通过求解协作图的全局最优解进而得到路口相互影响条件下的全局最优解,由于协作图计算量大,本文提出了基于训练剪枝的变量消除法用于减少计算量。通过与普通分层结合控制方法仿真实验比较,本文提出的改进的分层结合控制方法能够在路口数量多和交通流量大的情况下取得较好的效果,证明了该方法的有效性。

关键词：强化学习交通拥堵控制分层结构谱聚类协作图智能体

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基于复杂网络的城市交通拥堵传播及控制策略研究

基于复杂网络的城市交通拥堵传播及控制策略研究

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作者：张俊锋兰州交通大学

学位级别：硕士

城市交通网络是城市繁荣的基础,它的正常、高效运行对居民正常生活、物流运输和经济发展都具有重要意义。然而,随着城市的发展,城市交通网络的已有供给水平逐渐不能满足新的交通需求,伴随而来的交通拥堵问题严重影响着人们的生活水平,... 详细信息

城市交通网络是城市繁荣的基础,它的正常、高效运行对居民正常生活、物流运输和经济发展都具有重要意义。然而,随着城市的发展,城市交通网络的已有供给水平逐渐不能满足新的交通需求,伴随而来的交通拥堵问题严重影响着人们的生活水平,制约着城市的发展,并由此引发了一系列社会和环境问题。为了预防和缓解城市交通拥堵,需要从整个交通网络的角度来认识交通拥堵的形成、传播和消散的规律,进而指导交通规划、交通管理和交通控制。城市交通系统的实际运行受到多方面因素的共同作用,是一个开放的复杂巨系统。以往的研究大多以简单的规则格子网络为基础,运用交通流相关理论对网络上的交通运行进行模拟,但其并不能充分反映出城市交通网络的复杂特性。新兴的复杂网络理论侧重于分析网络的结构与其动力学行为之间的相互影响关系,为研究城市交通拥堵提供了一个新的角度。然而在应用复杂网络相关理论研究城市交通问题时,现有研究大多采用静态的用户均衡配流,这并不能反映出网络拥堵状态间的动态演进过程,不利于发掘交通拥堵的传播机理。因此本文结合交通网络的实际特点,以复杂网络理论为基础构建城市交通网络模型,通过对经典元胞传输模型进行调整,模拟了不同供需结构下交通流在网络上的演进过程,分析了网络拥堵的时空特征和传播规律,进而提出了一种有效的拥堵控制策略。具体来说,本论文的研究内容主要包含了以下几个方面:(1)根据城市交通的实际特点,将城市交通网络分成了上层的需求网络和底层的道路网络。根据上、下两层网络形成的特点,比对典型复杂网络的演化特征,选择适应度模型生成无标度网络作为上层需求网络的模型;分别选择规则网络、小世界网络、随机网络和格子网络作为底层道路网络的模型。上层和底层网络互相结合能较好地反映出实际交通网络的运行特征。(2)根据研究需要对元胞传输模型进行调整,通过对车辆起讫点的设置将上层节点间的需求关系映射到路网交通流的加载,实现了需求网络与底层路网的有机结合。模型车辆路径的选择根据动态的交通路况进行,同时考虑了交通流在实际运行中存在的回滞现象和交叉口渠化,使车辆的加载和运行与实际情况更贴近。(3)采用节点车辆产生率反映交通需求强度,结合上层需求网络和底层不同结构道路网络的拓扑特征,运用元胞传输模型研究了各路网上常发性交通拥堵的拥堵规模和拥挤延误随需求强度的演变关系;仿真分析了不同强度的交通需求下,各路网路段交通量的分布特征及交通拥堵的形成、发展和消散过程;分析了各路网上瓶颈路段的演化过程和时空分布特征。(4)通过分析网络拓扑结构和交通流演化的关系,定义并分析了路段累积需求介数强度与路段相对交通量的关系。分析表明路段累积需求介数强度能在一定程度上对路段交通量的变化进行预测,进而提出了用于交通拥堵控制的介数保护策略。策略通过引入累积需求介数强度对路段交通阻抗进行调整,使交通流在网络上的分布更加均匀,以避免路段对交通需求的过度吸引、减小拥堵的形成范围和传播速度。通过对策略进行仿真实验,验证了介数保护策略的有效性。

关键词：城市交通网络复杂网络元胞传输模型拥堵传播分析交通拥堵控制

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考虑最邻近前车综合信息的反馈控制跟驰模型

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物理学报 2013年第17期62卷 73-79页

作者：孙棣华周桐刘卫宁郑林江重庆大学自动化学院重庆400044 重庆大学信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室重庆400044

拥堵控制中,通过车辆运行状态感知与控制的交互融合,实现对车辆有效控制的过程,具有信息物理融合系统的典型特征.本文基于Konishi等的研究工作,从交通信息系统与交通物理系统融合的角度,进一步考虑优化速度差和安全间距对车流的影响,在... 详细信息

拥堵控制中,通过车辆运行状态感知与控制的交互融合,实现对车辆有效控制的过程,具有信息物理融合系统的典型特征.本文基于Konishi等的研究工作,从交通信息系统与交通物理系统融合的角度,进一步考虑优化速度差和安全间距对车流的影响,在耦合映射跟驰模型中,提出了一种考虑最邻近前车综合信息的交通拥堵反馈控制方案.运用反馈控制理论,给出了头车速度发生变化时交通流保持稳定的条件,并与前人工作进行了比较.理论分析与数值模拟结果一致表明,耦合映射跟驰模型在本文提出的控制方案下能更有效地抑制交通拥堵.

关键词：交通流交通拥堵控制耦合映射跟驰模型信息物理融合系统

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考虑前后车辆综合信息的耦合映射跟驰模型

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交通运输系统工程与信息 2009年第2期9卷 62-68页

作者：韩祥临李兴莉姜长元上海大学上海市应用数学和力学研究所上海200072 湖州师范学院理学院浙江湖州313000 太原科技大学应用科学学院太原030024

基于智能交通诱导信息考虑前方多辆车,司机又通过后视镜考虑后方车辆,提出一种改进的耦合映射跟驰模型,用于描述单车道的交通流的动力学特性及其拥堵控制.利用离散延迟反馈控制动力学模式,通过调整模型中控制参数给出了抑制交通拥堵的策... 详细信息

基于智能交通诱导信息考虑前方多辆车,司机又通过后视镜考虑后方车辆,提出一种改进的耦合映射跟驰模型,用于描述单车道的交通流的动力学特性及其拥堵控制.利用离散延迟反馈控制动力学模式,通过调整模型中控制参数给出了抑制交通拥堵的策略.利用反馈控制理论,导出了在头车速度发生变化时,交通流保持稳定性的条件.分析结果表明,考虑前后方更多车辆的信息对交通流有致稳作用,亦即稳定性条件明显减弱.数值模拟证实了理论分析的正确性,通过与前人相关工作的比较得知,考虑前后方车辆的信息能够更有效地抑制交通拥堵.

关键词：交通流智能交通系统耦合映射跟驰模型交通拥堵控制

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中美合作的智能交通研发项目在美签约

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中国自动识别技术 2013年第1期 39-39页

由科技部“科技外交官服务行动”牵线的中美合作的现代城市智能交通研发项目在位于美国新泽西州的罗格斯大学签约。合作双方将通过共同研发道路交通事故分析研判与预测，以及城市交通拥堵控制等课题，共同致力于提升中国城市交通管理水... 详细信息

由科技部“科技外交官服务行动”牵线的中美合作的现代城市智能交通研发项目在位于美国新泽西州的罗格斯大学签约。合作双方将通过共同研发道路交通事故分析研判与预测，以及城市交通拥堵控制等课题，共同致力于提升中国城市交通管理水平，探索城市道路交通管理与服务新模式。

关键词：城市智能交通研发项目中美合作城市道路交通管理交通事故分析交通拥堵控制城市交通管理新泽西州

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