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A Multi-Objective Model for Traffic Signal Coordination Control With Queue Profile Estimation
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AI
DOI：10.1109/TITS.2025.3616119.png)
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摘要
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过去十年的信号协调研究已得到极大丰富。然而，现有研究贡献存在固有局限性，如因交通动态建模不足、相位配时固定及超参数需求高导致的优化目标与效能测量指标（MOEs）之间联系薄弱。同时，几乎所有相关工作均集中在仅包含欠饱和相位的场景。因此，本文提出一种用于最小化过饱和程度和停车次数的干道信号协调模型。与大多数相关工作不同，该模型通过估计所有相位在可变信号配时下的排队过程，重点最小化相位过饱和程度和总停车次数。模型最初被表述为混合整数非线性规划（MINLP），随后通过线性化技术转化为混合整数线性规划（MILP）。在SUMO中进行了仿真实验，构建了一条包含八种不同交通需求的干道场景。结果表明，该模型在所有场景中均比Yang的多路径推进模型更有效地降低了平均延误（AD）、平均停车次数（AS）和平均总旅行时间（ATTT）；同时，通过显著减少AS并在多数场景中降低AD和ATTT，验证了其优于MP-BAND模型。此外，该模型能够通过合理调整相位配时来缓解交叉口的过饱和程度，从而减少过饱和相位数量。直观的图示验证了模型中排队估计的有效性，强调了将排队长度作为变量的建模理论重要性。
Keyword:
Traffic signal control
arterial signal coordination
minimum stops
over-saturated phases
queue profile estimation
期刊
IF:
8.4
论文数:
9.7K
被引数:
6.3W
机构
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