[发明专利]一种车联网环境下考虑可变周期的动态交通控制与诱导协同优化方法

权利要求书

1.一种车联网环境下考虑可变周期的动态交通控制与诱导协同优化方法，其特征在于，包括：

构建可变周期管理模式，将动态交通控制看作快变量，将动态交通诱导看作慢变量，进行动态交通控制与动态交通诱导协同优化的建模；

基于信息物理系统，构建车联网环境下考虑可变周期的动态交通控制与诱导协同优化技术框架，由物理世界、感知模块、通信模块、计算模块和控制模块构成；物理世界通过检测与感知模块交互，感知模块与通信模块进行交通流数据交互，通信模块与计算模块进行交通流数据交互；计算模块与通信模块进行交通控制与诱导方案交互，通信模块与控制模块进行交通控制与诱导方案交互；最终控制模块作用至物理世界；

将考虑可变周期的动态交通控制与诱导协同优化问题抽象成三层规划模型，下层模型为考虑路径平均阻抗的用户均衡模型，中层模型是考虑公平性的动态信号控制决策模型，上层模型是考虑通行能力和延误的控制周期优化模型；

建立一种启发式混合智能优化算法进行三层规划的求解，其中，基于迭代加权法求解下层模型和中层模型，基于非支配排序遗传算法求解上层模型。

2.根据权利要求1所述的一种车联网环境下考虑可变周期的动态交通控制与诱导协同优化方法，其特征在于：可变周期管理模式中，

认为诱导周期相对较长，控制周期相对较短，定义1个诱导周期为1个协同周期，1个协同周期由n个控制周期构成，n为整数；同1个协同周期内，交叉口信号控制采用相同时长的控制周期，即：

T_O(u)＝T_G(u)＝nT_C(u)

式中，T_O(u)为第u个协同周期的时长；T_G(u)为第u个协同周期内诱导周期时长；T_C(u)为第u个协同周期内控制周期时长；

根据交通流的时空分布，进行协同周期、诱导周期、控制周期时长的优化计算；同1个协同周期内，n个控制周期根据交通流的动态变化采用相应的信号控制方案；

协同周期、诱导周期、控制周期时长的变化，将影响待通过交叉口的交通流量，进而影响信号控制方案；信号控制方案的变化，将影响路径的走行时间，进而影响交通诱导方案；交通诱导方案的变化，将影响交通流的时空分布，进而影响协同周期、诱导周期、控制周期时长；

研究路网由多个交叉口组成时，定义1个重要交叉口用于控制周期的优化计算，其他交叉口采用相同的周期。

3.根据权利要求1所述的一种车联网环境下考虑可变周期的动态交通控制与诱导协同优化方法，其特征在于：技术框架中，

物理世界包括研究对象路网的交叉口、路段，以及运行的车辆；

感知模块实现研究对象路网的交通运行检测，获取的数据主要包括：交通流数据、路网OD数据、轨迹数据等；数据获取的设备包括微波雷达检测器、感应线圈检测器等固定检测设备，以及智能手机、车联网等移动检测设备；

通信模块实现协同优化系统内部各模块之间、与外部的数据交互，主要包括感知模块向计算模块传输的基础数据，计算模块向控制模块传输交通控制与诱导方案等；

计算模块根据可变周期管理模式，通过数学模型和求解算法，实现动态交通控制与诱导协同优化的计算；

控制模块包括交通控制和交通诱导，其中，交通控制部分执行交叉口信号控制方案；交通诱导部分向驾驶员发送交通诱导方案。