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武汉理工大学硕士学位论文多路口交通信号逻辑规则控制系统研究与实现姓名：王振华申请学位级别：硕士专业：控制科学与工程指导教师：林伟20090401多路口交通信号逻辑规则控制系统研究与实现作者：王振华学位授予单位：武汉理工大学相似文献(9条)1.期刊论文王伟智.李捷.WangWeizhi.LiJie多路口交通信号的优化控制-自动化仪表2007,28(1)根据城市交通控制的非线性、随机性、模糊性和不确定性等特点,提出一种多路口信号优化控制方法.该方法通过神经网络技术对相关路口下一个周期的交通参数进行预测,并建立基于车辆排队的交通模型,同时,各路口的绿信比在周期内也可根据当前的交通状况实时调整,以克服预测模型失配和外界干扰的影响,最终达到了多路口交通畅通和平均车辆延误时间尽可能小的控制目标.仿真试验已证实了该方法的有效性.2.期刊论文汤志康.TANGZhi-kang城市交通信号控制系统微观仿真研究-电脑与信息技术2009,17(2)交通仿真是研究交通问题的重要手段,而Agent特有的自治性、协作性等特点为交通仿真提供了较好的手段,文章着重进行了基于MAS的智能交通控制微观仿真研究,并运用Vc++6.0开发了一套具有实用价值多路口交通仿真系统.3.期刊论文任慧.王伟智.PENHui.WANGWei-zhi基于排队长度的多路口交通信号控制方法-电工电气2010,(1)城市区域交通信号控制是一个复杂的问题,排队长度是一个特别重要的参数,提出了一种基于排队长度的多路口交通信号控制方法.该控制方法根据各路口的交通状态信息,利用模糊控制算法协调区域内各路口的交通信号配时,达到整体最优的目的,仿真研究结果表明,相对于传统的定时控制方法,该方法可以取得整体较优的效果.4.期刊论文黄艳国.许伦辉.邝先验.HUANGYan-guo.XULun-hui.KUANGXian-yan基于Multi-agent协调的区域交通信号优化控制-江西理工大学学报2009,30(1)在分析城市区域交通信号控制特点的基础上,提出了基于分布式多智能体的城市道路区域协调控制系统,阐述了单路口Agent模型结构,并在Agent中引入模糊控制方法.实现局部交通信号实时在线调整,通过多Agent之间的协调机制,实现城市区域多路口交通信号协调控制和全局优化,最后对两交叉口仿真实验,结果表明该方法有较好的控制效果.5.学位论文承向军基于多智能体的分布式交通信号协调控制研究2005城市交通系统是一个具有随机性的大规模动态系统。现有的集中式信号控制方式不仅在处理海量数据、控制的可靠性和整体优化方面存在不足，而且实时控制的效果不能令人满意。目前，包括模糊控制、神经网络控制、分层递阶控制、集成控制和基于知识的控制等多个智能化信号控制的研究，已引起了有关专家、学者的广泛关注。特别是基于智能体的信号控制方法已经成为研究热点之一，这方面的概念模型、单路口控制模型、干线控制方法和路网控制方法都有相应的研究进展，但是，基于多智能体的分布式路网信号控制目前处于研究的起步阶段，许多相关问题有待解决。本文从单路口交通信号控制入手，将具有感知和反应特点的信号控制智能体作为路口信号控制器，通过对到达车辆的模糊聚类处理形成对路口交通状态的定量描述，根据交通控制规律和经验建立面向各种交通状态的信号控制规则集，以总停车延迟时间作为交通控制的优化指标，采用遗传算法对信号控制规则进行编码，在整个信号过程中使用不同的规则组合进行信号控制，淘汰控制指标较差的控制方案，对信号控制规则集进行持续的改进。建立了一种具有学习能力的单路口交通信号控制模型。为验证该模型的有效性，采用8个不同的交通量对一个双向4车道的信号控制十字路口进行了仿真实验。仿真结果表明，在相同条件下，这种交通信号自学习控制方法的总停车延迟时间比定时控制方式平均减少28.0％，比感应式控制方式平均减少15.1％。在自学习效果方面，随着时间的推移，使用该方法产生的总停车延迟时间呈下降的趋势，经过不到100代方案，控制效果就基本趋于稳定，此时，总停车延迟时间比初始方案平均减少6.2％。针对城市交通路网的实际情况，文中借鉴多智能体系统的概念和方法，建立了基于多智能体的分布式交通信号协调控制系统(DTCMAS)。整个控制系统不设控制中心，每个路口的信号控制由本地智能体相对独立地完成。同时，通过相邻智能体间的信息交流及协作配合，提高相邻路口信号控制的整体效果。由于智能体都包含知识库和推理机制，使用这种具有自主性、主动性、交互性的智能体控制路口信号，不仅充分考虑了相关车队信息和周边路口的交通状况，兼顾到路网交通控制整体优化的实现，而且大大降低了控制算法的复杂度。因此，对于大城市、特大城市的大规模城市交通网，这种基于多智能体的分布式交通信号协调控制系统，在实时控制效果方面具有相当的优势。为了验证基于多智能体的分布式交通信号协调控制系统的可行性和有效性，编制了相应的多路口交通控制微观仿真软件，实现了对车辆的跟驰、分流、合流、进路交叉时的避让、转弯、换道等行为的模拟，并采用二维动画技术，全程动态显示交通控制中的车辆行驶过程。采用该软件，对一个由8个路口组成的交通网分别用8中不同的交通量进行交通控制的仿真实验，比较了基于多智能体的分布式交通信号协调控制与其他控制方法的控制效果。仿真结果表明，在相同的条件下，这种分布式交通信号协调控制方法的总停车延迟时间比定时控制方式平均减少37.8％，比感应式控制方式平均减少17.8％。专门构造了用于形式化描述多智能体系统的M*语言，用于建立基于多智能体的交通控制模型。该符号系统以集合论作为表述框架，将Z语言的格式作为形式化描述的基本形式，使用BDI模型作为描述智能体内部结构的参考模型，利用π演算的描述对象作为描述智能体之间交互作用的组成部分，借鉴dMARS系统中对智能体内部推理过程的描述方式，在提炼和整合这些形式化模型的基础上，增加对多智能体系统组织结构和环境特征的描述，使之成为一种描述基于多智能体的交通信号控制系统组织结构、智能体之间交互作用、智能体内部结构和环境主要特征的通用化符号系统。M*符号系统简洁、系统、抽象地描述了DTCMAS模型，并可以作为该模型进一步深化和扩展的建模工具。此外，它还为其他学者建立分布式交通信号控制模型提供了可以借鉴的描述工具。6.期刊论文周力.陈跃东.江明基于城市区域路网的分散协调控制研究-自动化与仪器仪表2007,(3)根据城域多路口交通系统的特点,摒弃统一信号周期的方法,以各单路口为基点,采用分散协调控制策略,综合考虑各相邻路口及两路口间的交通流,实时控制各路口交通信号,并智能的加以协调,使区域内道路的交通通行能力得到提高,降低车辆的延误时间.为提高系统的控制精度和鲁棒性,采用神经网络技术实现模糊控制.仿真结果表明,该方法控制效果良好.7.期刊论文盖斐.赵建玉.贾磊.GAIFei.ZHAOJian-yu.JIALei基于智能计算的干线多路口交通信号控制-济南大学学报（自然科学版）2008,22(2)评述基于递阶模糊神经网络、高阶广义神经网络及模糊控制、遗传算法和模拟退火算法等几种当前主要的基于智能计算的干线多路口交通信号控制方法的优缺点,分析得出将智能计算方法有效结合可有效改善控制的结论,提出该领域的研究将向混合智能计算以及与相关学科结合发展的趋势.8.期刊论文曹荣梅.董永庆.刘露基于LonWorks技术的交通灯智能控制系统研究-硅谷2010,(2)介绍一种基于LonWorks总线技术的分布式区域交通信号灯控制系统.系统采用STC12C5410AD单片机作为核心控制器,自动进行车流量检测,以此单片机合理控制交通灯的停、行时间.分布式测控系统中监控主机通过FT3120智能收发器进行通信,实现多路口交通灯的分布式控制.9.学位论文李艳城市交通网络动态交通流模型和交通信号智能控制研究2005本文首先从城市交通流动态模型着手，深入分析宏观交通流理论与微观跟驰理论的各自特点和相互关系。宏观交通流模型CTM采用宏观交通流的参数平均值来描述动态的车辆运行特性，因而只能起到描述交通网络中宏观交通流的作用，而对于某一时刻特定路口的交通流动态特性则无能为力。针对这一缺点，利用交通波理论并结合车辆微观跟驰理论，对已有交通流模型CTM进行改进，使之适应城市交通流动态特性，并将其改进模型ICTM应用于城市交通信号控制中，对路口信号控制下的交通流数据进行动态更新。并为论文后续信号控制方法研究和交通网络信号控制奠定基础。在应用动态交通流模型对孤立交叉路口建模的基础上，采用遗传算法的寻优能力对模糊信号控制器的规则进行优化，并应用于路口信号控制，仿真结果表明基于遗传算法进行规则优化的模糊信号控制器，提高了系统的控制性能指标。为改善模糊控制器的系统性能，设计了具有控制功能和学习能力的自适应模糊控制器。利用模糊闭环关系矩阵，分析模糊系统的稳定条件，证明本文提出的自适应模糊信号控制器在孤立路口信号控制中是稳定的。同时在仿真结果分析中显示出控制器的规则自调整能力。与感应控制的信号配时结果进行比较，自适应模糊控制器明显地减少了系统车辆延误时间，显著提高了系统性能指标。进一步将ICTM模型和自适应模糊控制器应用到多交通路口信号控制中。分析了城市交通区域中相邻信号路口之间车流量的相互关系，利用权系数控制器分析其相关因子，在上述自适应模糊信号控制器的基础上，设计基于多交通路口的信号控制器。根据多路口动态交通流模型，对所提出的多交通路口的自适应模糊信号控制器进行仿真研究。最后将城市多路口交通信号控制的结果扩展到区域交通信号协调控制，针对长沙市一个具体的城市交通网络，分析其交通特点，将其划分为交通区域。利用区域协调的思想，对区域交通流进行实时信号控制，并通过区域之间的信号相互协调，达到整个交通区域的交通流平衡分配。仿真结果对子区域中各路口车流量的相互协调过程进行了数据分析，表明了本文所提出的交通流动态模型和信号控制方法在区域交通控制中的有效性。本文链接：授权使用：上海海事大学(wflshyxy)，授权号：a4068f17-212e-48d1-8db6-9de000fdc30d下载时间：2010年8月28日