山地城市干线多车道汇入系统管控论文

山地城市干线多车道汇入系统协调管控方法研究主要方案实践证明，城市干线系统是山地城市道路网络的生命线,承担着山地城市主要交通出行量,提升城市干线交通效率,有利于改善城市整体交通运行状况。由重庆交巡警自主研发的多车道汇入单点调控虽已取得一定良效,但单点调控无法解决交通“多米诺”现象,对山地城市干线多车道汇入系统进行协调管控能有效缓解这种现象对路网系统造成的拥堵影响。

本文立足于缓解山地城市干线多车道汇入系统的常发性交通拥堵问题,以山地城市干线系统的多车道汇入信号调控点为考察对象,首先综合考虑干线及其影响区的交通状态和节点关联度进行控制子区划分,再从控制子区边界调节和调控子区内部的协调管控两方面着手:以维持控制子区近饱和状态为前提,建立调控系统收益最佳的控制子区边界调节总量计算方法;同时借鉴SWARM算法整体研究思路,分别提升SWARM1和SWARM2两部分,建立控制子区内部协调管控方法。具体研究内容如下:

（1）回顾与阐述入口匝道调控,及干线协调调控方法的研究现状。从管控形式全面梳理了入口匝道和干线的管控途径,对比分析了不同管控途径特点及适用场景,并对其优点和局限性进行总结。结合已有协调管控方法及其运用在山地城市干线多车道汇入系统中的局限性,分析了山地城市干线协调管控的考察热点及面临的挑战。

（2）调控子区划分途径研究，需要指出的是。与此同时，将复杂的山地城市干线系统解耦为多个交通调控子区是协调管控的第一步。通过路段单元的交通状态识别交通拥堵瓶颈点及其拥堵影响区,并对路段交通状态划分等级,按交通状态等级对调控子区初步划分,并计算节点关联度;最终结合交通状态和节点关联度确定干线系统控制子区划分。

（3）控制子区间边界调节总量计算方法的构建。此外，首先通过分析控制子区宏观基本图,确定各调控子区内部累计车辆数与离开路网交通流量的函数关系式;再基于博弈论建立以干线系统多子区整体效益最大化的控制目标;最后结合控制子区MFD和车流方程式建立多调控子区间边界调节总量计算途径,并借助博弈论思想对模型求解。

（4）建立基于子区延误最小的拥堵源头追溯协调控制方法。用轨迹材料还原OD来替代传统的数学模型对匝道流入率的假设,根据轨迹数据还原控制子区交通流的OD信息,追溯拥堵源头,以此精准掌握匝道车流汇入主线的比例,再结合调控子区边界调节总量,以控制子区系统延误最小为调控目标,建立主线和匝道的调节率计算途径。

（5）建立基于分层递阶反馈深度优化的单点控制方法。分别分析主线与入口匝道,以及衔接交叉口与入口匝道的相互影响,以控制点位延误最小为管控目标,计算主线和匝道调节率。并通过小步距调整主线和匝道的调节率,进行试算,从中选取延误最小的最优解。

（6）实证性研究。值得注意的是，选取重庆市机场路及其影响区

（干线总长度约7km,考察区域约14km2）作为

本文实证考察对象。首先编写数据提取程序获取实证考察区域的交通状态材料,并计算节点关联度,完成调控子区的划分;再采用

本文方法定制协调管控方案;最后分别采用VISSIM中的三种不同的评价途径:车辆路网评价途径,干线车辆行程时间和延误评价及路段区段评价,来验证

本文的协调管控途径的优越性,结果表明:针对干线多车道汇入系统,SWARM提升算法场景相对于无管控场景平均延误和平均停车次数分别有效降低了22.06%,28.42%,针对实证研究区域的干线道路,SWARM优化算法相对于现行管控方案的管控效果有明显改善,干线的平均延误,平均停车次数和平均旅行时间分别降低了23.04%,24.08%,19.38%,且拥堵持续时间和拥堵路段长度都有明显的改善。由此可证,SWARM优化算法对山地城市干线多车道汇入系统的管控效果良好。✅简介：擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序设计、仿真代码、论文写作与指导，毕业论文、期刊论文经验交流。

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fromscipy.optimizeimportlinprog

importitertools

classDynamicLaneAllocation:

def__init__(self,num_lanes=4):

self.num_lanes=num_lanes

self.lane_capacity=1800

self.directions=['left','through','right']

defgenerate_traffic_demand(self,time_period='peak'):

iftime_period=='peak':

left=np.random.randint(300,500)

through=np.random.randint(600,900)

right=np.random.randint(200,400)

eliftime_period=='off_peak':

left=np.random.randint(150,300)

through=np.random.randint(300,500)

right=np.random.randint(100,250)

else:

left=np.random.randint(100,600)

through=np.random.randint(200,1000)

right=np.random.randint(50,450)

return{'left':left,'through':through,'right':right}

defoptimize_lane_allocation(self,demand):

total_demand=sum(demand.values())

iftotal_demand==0:

return{k:0forkindemand.keys()}

allocation={}

remaining_lanes=self.num_lanes

sorted_demand=sorted(demand.items(),key=lambdax:x[1],reverse=True)

fordirection,volumeinsorted_demand:

required_lanes=np.ceil(volume/self.lane_capacity)

allocated=min(required_lanes,remaining_lanes)

allocation[direction]=int(allocated)

remaining_lanes-=allocated

ifremaining_lanes<=0:

break

fordirectionindemand.keys():

ifdirectionnotinallocation:

allocation[direction]=0

returnallocation

defcalculate_delay(self,demand,allocation):

total_delay=0

fordirection,volumeindemand.items():

lanes=allocation.get(direction,0)

iflanes>0:

capacity=lanes*self.lane_capacity

ifvolume<=capacity:

delay=0.5*(120-30)*volume/3600

else:

overflow=volume-capacity

delay=0.5*(120-30)*capacity/3600+overflow*2

else:

delay=volume*5

total_delay+=delay

returntotal_delay

defevaluate_configurations(self,demand):

possible_configs=[]

forleftinrange(self.num_lanes+1):

forthroughinrange(self.num_lanes+1-left):

right=self.num_lanes-left-through

ifright>=0:

config={'left':left,'through':through,'right':right}

delay=self.calculate_delay(demand,config)

possible_configs.append((config,delay))

possible_configs.sort(key=lambdax:x[1])

returnpossible_configs[:5]

definteger_programming_allocation(demand,num_lanes,lane_capacity):

c=np.array([1,1,1])

A_eq=np.array([[1,1,1]])

b_eq=np.array([num_lanes])

A_ub=np.array([

[-lane_capacity,0,0],

[0,-lane_capacity,0],

[0,0,-lane_capacity]

])

b_ub=np.array([-demand['left'],-demand['through'],-demand['right']])

bounds=[(0,num_lanes)for_inrange(3)]

result=linprog(c,A_ub=A_ub,b_ub=b_ub,A_eq=A_eq,b_eq=b_eq,

bounds=bounds,method='highs')

ifresult.success:

allocation=np.round(result.x).astype(int)

return{'left':allocation[0],'through':allocation[1],'right':allocation[2]}

else:

returnNone

defdynamic_programming_allocation(demands_sequence,num_lanes):

n=len(demands_sequence)

states=[]

forleftinrange(num_lanes+1):

forthroughinrange(num_lanes+1-left):

right=num_lanes-left-through

ifright>=0:

states.append((left,through,right))

dp=[{state:float('inf')forstateinstates}for_inrange(n+1)]

parent=[{state:Noneforstateinstates}for_inrange(n+1)]

forstateinstates:

dp[0][state]=0

dla=DynamicLaneAllocation(num_lanes)

fortinrange(n):

demand=demands_sequence[t]

forcurrent_stateinstates:

ifdp[t][current_state]==float('inf'):

continue

fornext_stateinstates:

allocation={'left':next_state[0],'through':next_state[1],'right':next_state[2]}

stage_delay=dla.calculate_delay(demand,allocation)

transition_cost=sum(abs(a-b)fora,binzip(current_state,next_state))*10

total_cost=dp[t][current_state]+stage_delay+transition_cost

iftotal_cost<dp[t+1][next_state]:

dp[t+1][next_state]=total_cost

parent[t+1][next_state]=current_state

min_cost=min(dp[n].values())

final_state=min(dp[n],key=dp[n].get)

path=[]

current=final_state

fortinrange(n,0,-1):

path.append(current)

current=parent[t][current]

path.reverse()

returnpath,min_cost

defpredict_demand(historical_data,time_step,method='moving_average'):

ifmethod=='moving_average':

window=min(5,len(historical_data))

iflen(historical_data)<window:

returnhistorical_data[-1]ifhistorical_dataelse{'left':300,'through':600,'right':200}

recent=historical_data[-window:]

predicted={}

fordirectionin['left','through','right']:

values=[d[direction]fordinrecent]

predicted[direction]=int(np.mean(values))

returnpredicted

elifmethod=='exponential_smoothing':

alpha=0.3

ifnothistorical_data:

return{'left':300,'through':600,'right':200}

predicted=historical_data[-1].copy()

iflen(historical_data)>=2:

fordirectionin['left','through','right']:

actual=historical_data[-1][direction]

previous_forecast=historical_data[-2][direction]

predicted[direction]=int(alpha*actual+(1-alpha)*previous_forecast)

returnpredicted

deftransition_smoothing(current_config,target_config,max_changes=2):

changes_needed=sum(1forkincurrent_configifcurrent_config[k]!=target_config[k])

ifchanges_needed<=max_changes:

returntarget_config

smooth_config=current_config.copy()

sorted_changes=sorted(

[(k,target_config[k]-current_config[k])forkincurrent_config],

key=lambdax:abs(x[1]),

reverse=True

)

changes_made=0

fordirection,changeinsorted_changes:

ifchanges_made>=max_changes:

break

ifchange!=0:

smooth_config[direction]+=np.sign(change)

changes_made+=1

returnsmooth_config

defsimulate_adaptive_control(num_cycles=20):

dla=DynamicLaneAllocation(num_lanes=4)

historical_demand=[]

current_config={'left':1,'through':2,'right':1}

total_delay=0

config_changes=0

results=[]

forcycleinrange(num_cycles):

ifcycle<3:

time_period='off_peak'

elifcycle<15:

time_period='peak'

else:

time_period='off_peak'

demand=dla.generate_traffic_demand(time_period)

historical_demand.append(demand)

iflen(historical_demand)>=3:

predicted_demand=predict_demand(historical_demand,cycle)

else:

predicted_demand=demand

optimal_config=dla.optimize_lane_allocation(predicted_demand)

new_config=transition_smoothing(current_config,optimal_config)

ifnew_config!=current_config:

config_changes+=1

delay=dla.calculate_delay(demand,new_config)

total_delay+=delay

results.append({

'cycle':cycle+1,

'demand':demand,

'config':new_config,

'delay':delay

})

current_config=new_config

returnresults,total_delay,config_changes

defmain():

dla=DynamicLaneAllocation(num_lanes=4)

d