美赛09年清华大学特等奖论文解析Word下载.docx
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（1）二个模型（一个宏观macroscopic,一个微观microscopic）对交通流进行仿真；
（2）建立一个评价模型（结合饱和容量、平均延时、公平程度、事故率和设备费用）来给每个解决方案打分；
（3）运用遗传算法来得到最优解；
（4）考虑一些意外的事件比如事故或者抛锚；
（5）一个检验模型好坏的案例；
（6）一个技术总结。
Assumptions
1、交通圈地几何设计不能被改变；
2、交通圈是标准的，所有的道路都在地面上，没有分离结构；
3、车辆的进入流量是已知的；
4、人们是靠左行驶的；
5、行人将被忽略；
6、在交通堵塞中摩托车可以自由行驶。
Terminology（术语）：
junction，lane，section，yield/stopsigns，cycleperiod（交通灯三个灯都亮一次的时间68s）
Model1：
TheMacroscopicSimulation
Themacroscopicsimulationtakesvehiclesasawhole,andisnonrandom（非随机的）.
Definitions:
Junction,lane,section,arm
Assumptions:
1在交通圈同一区域内车辆的始终分布在该区域内；
Vehiclesinthesamesectionofthecirclearelocateduniformlyinthesection.
2在仿真的时间内每个arm的车辆的到达率是连续的；
Thearrivalrateateacharmisconstantinthetimeperiodwesimulate.
3为了叙述简单，我们考虑一个理想的交通圈车辆环绕。
Forsimplicityofstatement,weconsideranidealroundtrafficcircle.
Variables:
num,arm,cap
我们将交通区划分成几个部分，将一个部分的所有车辆看成是一个整体，我们给每个部分和道路进行了标注，对于第i部分：
：
i部分在时刻t的车辆数；
时刻t在路口i出等待进入的车辆数；
在单位时间内能够从路口i进入交通区的最大车辆数。
Model:
MarkovProcess（马尔科夫过程）t时刻的交通状态只和t-1时刻有关，满足马尔科夫使用的条件。
作者没有估算转移概率矩阵（Foratrafficcirclewithfourarms/sectionsandeachofthematmostholdstenvehicles.Thenumberoftrafficstatesinitis10e8.）
Usingtheexpectationnumandarminsteadofthedistribution
多车道交通圈模型
Model2：
themicroscopicsimulation
Definition&
Model:
•Trafficcomingin：
AsdescribedinTable1,thenumberofvehiclesperhourisgiveninamatrix
WeuseaPoissondistributionwithmeanvalueof
todescribetheincomingvehiclesfromarmitoarmj.
•Lanechoosingandchanging：
车辆穿过的section越多，越可能走内道。
•Vehiclespeed：
定义了最大速度和最大加速度，车辆加速减速的原则是：
1）遇到红灯或者其他车辆时，车速减到零；
2）改变车道时减速；
3）除此之外，车辆必须加速到最大值。
•Thefunctionofayieldsign：
车辆遇到转弯标志时，应当核查是不是有足够的空间进入junction，违规率记为：
。
•Thefunctionofastopsign：
在车辆遇到停车标志时必须立即停止，下一步，按照遇到转弯标志来处理，不同的是车将从零开始加速。
违规率为：
•Theeffectoftrafficlights：
justlikenormal.
计算出车辆通过的平均时间，和交通事故率。
模型对比和灵敏度分析
结果：
车辆通过交通圈的平均时间，模型一是41.6s,模型二是42.7s，最后去平均值是42s.
灵敏度分析：
二个模型都有相似的灵敏度结果。
车辆通过circle的时间和这些参数非常不敏感除了
，这是合理的，因为交通圈中的车道极大影响车辆通过交通圈的时间。
模型二是一个随机模拟，它可以使我们得到通过时间的误差，标准差没有超过平均值的3%。
Complexity（复杂程度）:
二种模型算法的复杂性可能正比于交通圈所能容纳的交通量，实际上，超过1000次迭代。
模型一比模型二要稍简单，因为我们不需要每次都trace。
实际上模型二比模型一需要多的先验信息，由于二个模型都是一致的，都给出了相似的结果，我们选择模型二继续研究。
TheMulti-ObjectiveFunction
BasicStandards:
我们希望包括主观评价（如司机的感情）和客观措施（如设备上的费用）。
此外，这里的标准应该从可行的数据计算。
基于上述原因，我们选择了以下5个评价标准：
•Saturatedflowcapacity：
饱和流能力：
避免车辆在道路上积累的阈值流量，
•Averagedelay：
平均延迟：
车辆遍历一个交通圈的平均时间与遍历一个空的交通圈时间的差值
•Equitydegree（公平度：
）将评价延迟时间作为公平度。
•Accidentexpectation意外事故：
每辆车的平均事故次数。
•Devicecost设备成本：
交通标志和灯光设备的总成本。
HowaretheObjectivesAffected
饱和流容量
一个转弯标志很可能高效率的工作，因为它几乎不会让车辆进行不必要的停止，然而，一个stop标志，增加了车辆进入交通圈加速减速的延迟时间，一个高效率的交通灯很大程度上依赖于绿灯的时间。
混合时间的灯有时阻碍车辆进入一个空的交通圈，而一个自适应的灯会根据路面的情况进行工作。
事实上，在上面的仿真中一个在所有汇聚点都带有转弯标志的交通圈承受着最繁忙的交通。
交通灯有很大的潜力去改善优化。
平均延迟
平均延迟受入车流量控制。
当车辆开始拥挤时，延迟时间将快速增长。
在我们的模型，只有当车辆成功地退出交通循环时才计算延迟时间。
公平度
延迟时间作为公平度，上面的其他因素也影响着公平度，不仅与流通分配有关，而且与总的流通量有关，因为高的总流量可能导致分配失败。
CountinMoney
5%是下一辆车到达的概率。
Application：
EvaluateTypicalArrangement
三种控制方法：
纯粹交通灯控制、停止标志控制、转弯标志控制
（4）TheOptimizationModel
DefinitionsinGenericAlgorithmModel:
Trafficcontrolsindifferentjunctionsareusedasgenes.
Theconfiguration（配置）ofatrafficcircleisavectorofgenes.
子代：
不同配置的交通控制方法
变异：
一个节点交通控制随机变异
进化：
局部调整所有节点处的交通控制，寻求最优解。
Inthisarticlewearemainlydealingwiththreekindsoftrafficcontroldevices:
1）trafficlights,2）yield/stopsignsand3）orientationsigns–aspecialtrafficsignaldesignedourselves.Wenamethefirsttwobasicdevices.
ThreeSteps:
Step1–BasicDevicePlacement&
TimestampChosen
Step2–OrientationSignPlacement
Step3–TimeVariance&
SelfAdaptivity
在图7中，绿色灯表示许可车辆的传入交通圈，红灯指示在交通圈内行驶。
最佳配置，创建一个对所有路口都设置长期的红灯，允许车辆迅速在这个区间消化。
此配置加速流动，但有一个较低的饱和流量的能力。
作者算出了最优解下的成本，以及流量是1.8倍是的红绿灯时间和成本。
当是1.8倍时绿灯时间减少，主要是为了圈内部能够更多的消化进入圈内的车辆。
继续使用遗传算法
在不同的流量下方向标志对平均延误时间的影响，流量的增加，方向标志对平均延误时间的积极作用就越明显。
方向标志的潜力已经在模型中得到体现。
SelfAdaptivity（时间方差和自适应性）
简单用1.8北和1.34倍进行对比。
发现，时间变化不是很大，而且不会影响已经进入圈内的车辆，当夜晚的时候，车辆减少，交通灯应该被让路灯替换。
实际生活中并不现实，因此增加一个黄灯，黄灯的作用和让路停止标志一样用在车辆不是很多的时候，能够极大的减少平均延误时间。
showsthatwhentheinflowis1.8timesashighasgiveninTable1,thetrafficcircleisstillinwork.
灵敏度：
Summary
（1）VerificationofOptimizationModel
（2）DataSource
[4]MikeMaher.TheOptimizationofSignalSettingsonaSignalized
RoundaboutUsingtheCross-entropyMethod.Computer-AidedCiviland
InfrastructureEngineering.23（2008）76–85
（3）Skill
SubjectiveData
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