基于序优化和遗传算法的大规模交通系统协调控制研究

At almost all big cities around the world, the traffic congestion is a notorious problem, which causes a great waste of the social resources. People are very concerned with how to improve the traffic situation without changing the infrastructures. Given the road network and the traffic demands, how much better can we do by improving the management and control methods? Given the infrastructure limitation, how many vehicles should be allowed to go on road? For a large road network, there is little quantitative research for these problems. We propose to use Genetic Algorithms and the Ordinal Optimization method to solve single and multiple objective coordinated control problems for a road network as large as Beijing, based on the multi-agent model running on the computational experiments platform built with Graphics Processing Units (GPU), which are a powerful parallel computing tools. We will compare with popular methods of traffic control and show how much better we can achieve. The results can provide useful references for making decisions and help take better use of resources.

在世界的各大城市，交通拥堵都是严重问题，极大的浪费了社会资源。在不改变基建设施的情况下，如何通过提高管控水平来改善交通状况是一个重要问题。给定交通路网和交通出行的情况下，通过改变管控方法究竟能够得到多好的交通状况？或者说，在给定基础设施的情况下，究竟该限制多少车辆出行？在大规模路网上，针对这一问题尚缺乏定量研究。本项目在基于大规模并行计算工具--图形处理器建立的交通系统多智能体模型计算实验平台上，拟对北京这一规模的路网进行整个路面交通的微观仿真，对单目标和多目标协调控制问题，结合动态控制子区分区方法，用遗传算法和专用于大规模系统优化的序优化方法进行求解，并和现行的控制方法作对比。通过这一研究，希望能够定量分析路网通行能力的上限以及改进空间。该结果能够为限行限号等决策提供重要参考依据，有利于更好地利用资源。

随着经济的发展，交通问题显得愈发突出，极大的浪费了社会资源，影响了经济的发展进程，优化交通运行方式迫在眉睫。在不改变基建设施的情况下，如何通过提高管控水平来改善交通状况是一个重要问题。微观交通仿真是解决交通问题的有力途径，但以往仿真的效果一般只针对于路网通行能力的提高，但路网通行能力的上限以及改进空间的定量研究还有待进行。在大规模路网上，针对方面的问题尚缺乏定量研究。本项目在基于大规模并行计算工具——图形处理器建立的交通系统多智能体模型计算实验平台上，对城市规模的路网进行整个路面交通的微观仿真，对单目标和多目标协调控制问题和动态控制子区划分问题，用遗传算法和专用于大规模系统优化的序优化方法进行求解，并和现行的控制方法作对比。首先，使用多智能体模型对路面交通系统进行建模，建立基于GPU工作站的交通微观仿真系统，并在此基础上，扩展到GPU集群上系统，扩大系统的适用规模，从而提高系统的实用性。其次，结合遗传算法与序优化等方法，对信号灯配时优化与车辆调度问题进行了求解。第三，本项目对于控制子区的划分也进行了深入研究，在前人工作基础上，引入静态和动态评价指标，定量化反映出交通流状况和交通信号控制参数对协调控制方案的影响。该方法较普遍采用的根据静态指标来划分子区的方法更科学，同时也提高了运算速度。本项目成果能够帮助更加科学有效的调节交通，为交通政策与法规制定提供科学依据，有利于更好地利用资源。执行期内，项目组共发表论文18篇，其中SCI论文3篇，EI论文14篇，参与撰写专著1部，申请发明专利2项，授权1项。