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面向复杂多变的交通系统控制需求,提出一种考虑交通管理策略的交叉口信号控制多目标优化模型及算法,其步骤为:首先,构建城市道路交叉口多目标优化模型;然后,引入交通管理者的交通控制策略,基于模糊分析法确定各优化指标权重;最后,考虑Q学习算法简单方便且具有快速收敛性,基于Q学习算法对多目标优化模型进行求解,从而实时产生考虑交通管理者策略的交叉口信号控制方案。仿真结果表明,所提出的方法不仅能够充分反映交通管理者的控制策略,而且能够有效提高交叉口通行效率,相比传统方法具有缩短排队长度、降低延误时间和减少停车次数的优势,并且这种优势随着交通流量的增大而更加明显。 相似文献
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基于物理规划的思想,研究面向驾驶员个性化需求的动态路径诱导方法.首先,分析个性化动态路径诱导问题,构建路段交通阻抗的个性化评价指标体系;然后,基于物理规划思想,进行个性化动态路径诱导:面向驾驶员对道路的“可行性”需求动态确定交通路网搜索的几何空间;面向驾驶员对道路的“偏好性”需求,对几何空间内的交通路网阻抗进行个性化评价;面向驾驶员对道路的“最优性”需求,基于Dijkstra算法在动态交通路网中进行最优路径搜索;当路网中的交通阻抗发生变化时,及时更新路网信息,重新搜索从车辆当前位置到目的地的最优路径.研究结果表明:该方法既能体现驾驶员的个性化需求;仿真算例验证了该方法的有效性和可行性. 相似文献
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