城市交通阻塞的分析与治理

页)治理，并结合具体问题，给出了解决办法。本文着重讨论交叉路口的交通状况和调度方案，结合案。信号灯周期不合理，绿信比(绿灯时间/信号灯周期)不合理等导致交叉口的通1.通往路口的所有车辆完全相同(混合车流将在“进一步讨论”中分析)；页)般不会发生阻塞和拥挤现象；除非个别情况，整条车道上的车子就得停在原地不动；有些车子违章乱放，占用部分车道，造成车辆通行困难；在无港湾式停靠站的地方，公交靠边停站占据非机动车道上、下乘客，造成非机动车辆弯向机动车所以说，在由色灯控制的运行系统里，一般来说，路段是不会因为通行能力不14243普遍是采用“红黄绿”色灯，根据交叉路流量的具体情况，由色灯分配通行权。在“交叉口，同样一条车道，不仅要通行东西向的车辆，还要通行南北方的车辆，从通过时间上来说，东西向和南北向各摊一半，通车量也就下降了一半……。若考虑到其它的时间损失，诸如左转车辆干扰损失、自行车干扰损失等，交叉口的通行能力实际上只有路段通行能力的30~45%。正因为页)交叉路口可允许的通行能力过低，客观上就形成了瓶颈，一旦路段上车流数量3)前面交叉路口红灯排队长度过长；4)右行车辆对直行车量的干扰等；5)有些车辆违反交通规定；交叉口最大通行能力分析段通行能力的30~45%。下面先分析一下路段的最大通行能力。m计，则有如下关系式1000vQ=v+8 Q每小时的通行车辆数dQdvv增大而增多4Q'=900ni45%4i=1i页)在路段和交叉口之间设置缓冲区。在缓冲区内进行车流的车道分配等预处<1<2交<3<4叉>左转5>直行6口>直行7>右转8页)，优的方案。关于交通信号的基本参数有信号周期，绿灯信号比(简称绿信比)，系统发展固定控制：缓冲区参数(长度、车道分配方案)和信号灯参数(周期、绿信比、黄灯时间)全部固定。这种控制方式目前应用的比较普遍。这些参数的确单交叉口调度模型关期。设置交通信号可以解决平面交叉口的交通冲突问题，但是并不是所有的交叉 nC(i,4)<25nH(i)ii=1交叉口没有必要设置信号灯控制；否则就要设置信号灯控制。在上式中，n页)调度优化指标分析两个方面(1)信号相位设计，这决定了如何引导一个信号交叉口各个方向交通流的运C=S•g/T(2)其中：C：信号交叉口某一入口车道的通行能力(v/h)；S：该入口车道的饱和流量(v/s)；G：某相信号的有效绿灯时间(s)；T：信号周期长度(s)。城市道路交通信号配时优化是根据各个相位交通流量，以相位的有效绿灯车辆平均延误时间计算公式[2]为d=c(1。0-u)/(1。0-y)式中，d为车辆平均延误(s)，c为信号周期(s)，u为绿信比(相位有效绿灯时间与周期时间的比)，y为交通流量与饱和流量之比。车辆平均停车次数计算公式为h=0。9(1。0-u)/(1。0-y)(4)式中h为车辆平均停车次数(次)。)确定信号周期就越大，但随着信号周期长度的增加，路口延误时间也增加，因此信号周期<1>Webster法及其改进Webster公式基于车辆延误时间最少：C0=(1.5L+5)/(1–Y)(5)nY=yini=1iYi代表第i相信号临界车道的交通流量比，所谓临界车道是指每一信号相位上，交通流量比最大的那条车道，即：Yi=qi*S(7)页)平峰期间路口车辆延误与webster用来计算延误的公式较为吻合，而高峰期间实际车辆延误时间比Webster计算延误时间要大。因此对该公式进行修正。。即以适当步距调整信号周期，然后再计算对应交叉口车辆延误时间，如果上述两项指标均小于初始方案，说明此次调整方向正确，还应当以同样的步距沿同一方向继续对信号周期进行调整，直到获得最小的交叉口车辆延误时间为止。反之，如果第一次调整后的交叉口车辆延误时间比初始方案所对应的值要大，则应朝相反的方向调整信号周期，直到获得最小的交叉口车辆延误时间为止<1>常见周期计算公式有使车辆延误时间最小的Webster最佳周期计算公式和以使车辆延误时间与停车次数加权之和最小的Akcelic似最佳周期计算公式。其中Webster最佳周期计算公式为c=(1.5L+5.0)/(1.0-Y)(3)L叉口损失时间(s)，Y为交叉口流率比。<2>模拟退火算法通流在路口矛盾比单纯的机动车流要复杂得多。平峰期间路口车辆延误与Webster用来计算延误的公式较为吻合，而高峰期间实际车辆延误时间比Webster计算延误时间要大。主要原因是平峰期间非机动车和机动车流量较时优化的不同要求(1)交叉口信号配时优化问题的描述交叉口信号配时优化为如下形式的非minf(X)XA=Rn n(xi+li)bii叉口信号相位数，ai为第i相位最小有效绿灯(s)，l为第i相位损失时间(s)，b为最大周期时间(s)，f(X)取各信号相位性能指标之和。即f(X)=n(ki1.Di+ki2.Hi一ki3.Qi)ii2信号配时优化的目标函数交叉口信号配时优化目标函数由三项性能指标构成，其中延误时间和停车次数用式(1)和式(2)表示。对于一个相位的通行能力，为Qi=si(xi/c)(6)式中，Qi为第i相位的通行能力，si第i相位的饱和流量(辆/h)。目标函数计算时间取1h，则周期数为3600/c。在交通的页)下：k1i=siyi(1。0-Y)，k2i=siyi(1。0-Y)，k3i=(3600/c)Y。3基于模拟退火的信号配时优化算法求解交叉口信号配时全局优化问题式(4)step1给定一初始配时X0，设初始最优解为X=X0，和初始当前状态为X(0)=X0，设初始温度为T0，并令两个计算阀值j=0和p=0；step2令T=Tj，以T、X和X(j)调用Metropolis抽样算法，返回其最后所得到的最优解X′和当前状态X′(k)，并令为本算法的当前状态X(j)=X′(k)；step3检查是否f(X)<f(X′)，是p←p+1；否则令X=X′，和step4按一定方式将T降温，T=Tj+1，Tj+1<Tj，j=j+1；step5检查是否p>p0(给定阀值)，是转向step6，否则令j=j+1，并回到step2；step6以当前最优解X为全局最优解输出，结束Metroplis算法如下：Step1令k=0时的初始当前状态为X′(0)=X(j)，初始最优解X′=X，并令p=0；Step2在约束范围内产生随机向量Z(k)，利用当前迭代点X′(k)和随机向量Z(k)，生成一个新的试探点Y(k)，即Y(k)=X′(k)+Z(k)(7)并计算Δf′=f(Y(k))-f(X′(k))Step3若Δf′≤0，则接受Y(k)为下一个当前解，并检查是否f(X′)>f(Y(k))，是则令X′=Y(k)，否则令q=q+1。若Δf′>0，则产生一个在(0，1)上均匀分布的随机数β，如果exp[-Δf′/T]>β，接受Y(k)为下一个当前状态，若Y(k)被接受，则令X′(k+1)=Y(k)和q←q+1，否则令X′(k+1)=X′(k)；step4k=k+1，检查是否q>q0(定阀值)，是转向step5，否则回到step2；step5将当前最优解X′和当前状态X′(k)，返回调用它的算法。初始配时的给定然后利用等饱和比的方法计算得到各相位的有效绿灯时间为配时的初始值X(0)，即xi(0)=(c0-L)yiY的产生交叉口信号配时中各相位有效绿灯时间受式(4)的约束。为保证新产生的试探页)点Y(k)落在约束范围内，采用下面步骤产生随机向量Z(k)；1)在[-1，1]上产生均匀分布的随机系数向量Un(-1≤ui≤1)；2)对所有的ui≤0，令zi=ui(xi-bi)(9)对于所有ui>0，令C′=b-ni=1(xi-li)()10z′i=C′ui/n(11)采用式(9)~(11)产生的试探点，将落在式(4)的约束范围内，又能保证探索范围覆盖式(4)所示的区域2各相位绿灯时间的计算：信号周期确定以后，需要把各信号相位的绿灯时间按各相位临界车道的交通流量比进行比例分配，第i相信号相位的绿灯时间线联动信号控制这种情况主要适用于把一条主干道(主干道上的车流量主要以直行车为主：比如五一路上的情况)的多个红绿灯信号联合起来控制的情形。主干道上以直行车为主，因此我们的目的时尽可能使得直行车流到达每一交多个交叉路口的网状结构结合在一起考虑。主要目的是使得在给定范围内整个网络中等待的车对长度总和最短(详见进一步讨论2)。证1模拟的数学模型(交叉口，车流量，调度规则)。2模拟结果3页)八进一步讨论1)关于混合车流处理现实生活中的车流是由各种类型的车组成的，包括摩托车，小轿车，面包流还包括自行车，人流等非机动“车流”。算成可比的标准车型交通量。此处引入“当量小汽车”(美国公路通行能力手册车前通过交叉口的汽车中，小汽车(的士居多)数目比较多(见调查数据)。我们体隔离来实现两者进入交叉路口的机动车就能按照灯光指示，在无非机动车抢道的情况下高速畅2)关于智能交通系统(ITS)的一些讨论智能交通系统最初是在以监控为主体的交通工程(包括交通管理)基础上发部过程及其有关部门，因此在欧洲又称之为道路交通信息通讯系统(RTT)。S许多新兴的工业国家以及发展中国家也已经开始智能交通系统的全面研究和开栏目由遍布长沙各交通线路的信息员(主要是的