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SIMHEURISTIC FRAMEWORK FOR OPTIMIZING URBAN MOBILITY AT SIGNALIZED ROUNDABOUTS
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PRE
AI
DOI：10.2507/IJSIMM25-1-752.png)
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摘要
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信号控制交叉口的高交通流量和交通拥堵管理仍然是城市面临的关键挑战。适当的交通信号配时（TST）和相位顺序对于确保交通流畅至关重要。本研究提出了一种基于微观仿真的启发式优化（Simheuristic）框架，采用遗传算法（GA）对四路两停信号控制环岛（FLTSR）的TST进行优化。该框架通过在Simulation for Urban Mobility（SUMO）中开发的微观仿真模型，利用实际交通流量进行测试。在该框架中，集成的GA搜索绿灯TST以最小化车辆排队长度，而SUMO用于评估这些配时。此外，评估了四种不同的相位顺序设置以寻找高效配置。所提出的方法与Webster方法和现有TST方案进行了比较。在最佳情况下，所提出的框架通过缓解FLTSR的平均时间损失、平均等待时间和平均排队车辆数，分别提高了35.83%、51.91%和50.97%，与当前设置相比。
Keyword:
Signalized Roundabout
Phase Sequence Settings
Simulation-Optimization
Traffic Signal Timing
Genetic Algorithm
SUMO
期刊
I
IF:
2.4
论文数:
29
被引数:
0
机构
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