城市交通网络中相邻交叉口信号配时优化的策略研究

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1、城市交通网络中相邻交叉口信号配时优化的策略研究章胤陈乾敏高悦郭金铭王坤燕山大学理学院摘要：本文研宂的是相邻交叉门的通行能力问题，通过建立相邻交叉门多目标配时优化模型，对两个相邻的交叉口的配时优化，减少交叉口处的停车与延误，最后以河北省秦皇岛市海港区长江西道与天山南路和长江西道与贺兰山路两个相邻交叉口为优化对象，利用服务水平与平均延误时间关系表对优化结果进行评价。结果表明，优化方案不仅缩短了两相邻交叉路u的信号周期时间，同时还减少了车辆通过交叉门的延误时间，降低了平均停车次数，提高了通行能力，达到了配时优化的目的，两个路口的各相位服务水平均有提高，比Webster模型优化的结果改善地更显著

2、。关键词：相邻交叉门；多目标规划;信V配时;作者简介：章胤(1978-),男，江苏兴化人，讲师，主要从事微分方程数值解、数学建模研宄。基金：河北省自然科学基金项目(A2015203121)StudyonStrategyforOptimizationofAdjacentIntersectionSignalintheCityTrafficNetworkZhangYinChenQian-minGaoYueGuoJin—mingWangKunCollegeofScienceYanshanUniversity:Abstract：Thispaperstudiesinproblemofthetraff

3、iccapacityofadjacentintersections，throughtheestablishmentofadjacentintersectionmultiobjectivetimingoptimizationmodel.Optimizationofintersectionoftwoadjacentdistributionreduceparkinganddelayofintersections.Finallymakingthetwoadjacentintersectionsastheoptimizationobject.Usingtherelationshipbetweent

4、heservicelevelandtheaveragedelaytimetabletoevaluatetheresultsofoptimization.Resultsshowthattheoptimizationschemenotonlyreducesthesignalcycletimeoftwoadjacentintersections,butalsoreducesthetimedelayofvehiclesthroughtheintersection,andtheaveragenumberofparkingisreduced,improvingthetrafficabilitytor

5、eachthepurposeofoptimizedtiming.TwoadjacentdistributionofservicelevelwerehigherthantheWebstermodeloptimizationresultsimprovedmoresignificantly.Keyword：adjacentintersection;multi-objectiveprogramming;signaltiming;引言随着城市规模也在不断的扩大，人们越来越依赖机动.午.，交通拥堵现象越来越严重。国外在交叉门信号配时方面，Webster模型是很经典的，该模型以交叉口延误时间作为唯一的

6、衡量指标对信号配时方案进行优化；国外先后编制了各种交义口信号配时手册，如《交义口信号配时指导手册(TSTM)》ULW内对交义u信号配时设计理论方面的研宄不多，杨佩昆教授提出“冲突点”法常争艳等m采用粒子群配时优化算法，引入罚函数；曾滢等U1提出了动态车道功能与信号相位组合模型。以往的研宄大都将多目标配时优化方案运用在单个交叉口，本文以此为突破口和创新点，将多目标配时优化方案运用在和邻交义口，把和邻交义口的平均延误时间、平均停车次数、通行能力三个目标作为优化对象，并对三个优化对象附上权重值合为一个单目标函数，建立一个周期内车辆平均延误时间、平均停车次数和通行能力的相邻交叉口信号优化配时模型

7、。一、相邻交叉口信号配时优化模型信号相位是指一股或几股车道，在一个信号周期内，任何时刻都能获得相同的信号灯色，把获得的灯色的连续组合定义为信号相位。按交叉口道路的相交方式来划分，可分为T字交叉门，十字交叉门，Y型交叉门，X型交叉门等。信号灯色交替循环显示一个回合的时间，成为一个信号周期，常用符号C(s)表示。适当的周期长度对疏散路口处的交通流、减少车辆等待时间有重要意义［5］。有效绿灯时间为保证车辆的行车安全，避免酿成交通事故，所以