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基于MP与MPC相结合的分布式交通信号控制研究
被引量：
7
1
作者
李冰
成卫
+1 位作者
晏永廷
徐欢
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2019年第5期86-93,共8页
依托于最大压(Max Pressure,MP)分布式信号控制特性,结合已建立的实时排队长度预测模型,利用模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)进一步对修正后的MP信号控制策略进行滚动反馈优化,提出了MP与MPC相结合的分布式信号控制方法.模...
依托于最大压(Max Pressure,MP)分布式信号控制特性,结合已建立的实时排队长度预测模型,利用模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)进一步对修正后的MP信号控制策略进行滚动反馈优化,提出了MP与MPC相结合的分布式信号控制方法.模型验证结果表明:MPC嵌入后,MP优化下的交叉口1与交叉口2延误分别降低了13.47%、15.35%;并且对比了MP绿信比分配权重修正前后对控制输出的影响,优化后瓶颈路段的车道4和车道10的排队溢出次数分别从6次和9次降低为0次,表明修正后MP绿信比权重的信号优化策略更能有效防止排队溢出现象的发生.
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关键词
城市
交通
分布式交通信号控制
最大压
模型预测
控制
排队长度
延误
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职称材料
考虑博弈的多智能体强化学习分布式信号控制
被引量：
11
2
作者
曲昭伟
潘昭天
+2 位作者
陈永恒
李海涛
王鑫
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2020年第2期76-82,100,共8页
交通需求的不均衡和波动会增加分布式信号控制优化的难度.由于现有独立动作的多智能体强化学习(IA-MARL)仅基于自身的历史经验做出决策,基于IA-MARL的分布式信号控制难以及时缓解交通需求不均衡和波动的影响.本文融入博弈论的混合策略...
交通需求的不均衡和波动会增加分布式信号控制优化的难度.由于现有独立动作的多智能体强化学习(IA-MARL)仅基于自身的历史经验做出决策,基于IA-MARL的分布式信号控制难以及时缓解交通需求不均衡和波动的影响.本文融入博弈论的混合策略纳什均衡概念,改进IA-MARL的决策过程,提出考虑博弈的多智能体强化学习(G-MARL)框架.在采用带有泊松到达率的道路网络流量不均衡输入的格子网络中,分别对基于IA-MARL和GMARL的分布式控制方法进行数值模拟,获取单位行程时间和单位车均延误曲线.结果显示,与IA-MARL相比,G-MARL在单位行程时间和单位车均延误方面分别改善59.94%和81.45%.证明G-MARL适用于不饱和且交通需求不均衡和波动的分布式信号控制.
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关键词
智能
交通
分布式交通信号控制
多智能体强化学习
不均衡需求下的城市道路网络
博弈论
数值模拟
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职称材料
题名
基于MP与MPC相结合的分布式交通信号控制研究
被引量：
7
1
作者
李冰
成卫
晏永廷
徐欢
机构
昆明理工大学交通工程学院
城市交通管理集成与优化技术公安部重点实验室
曲靖市公安局交通警察支队
安徽科力信息产业有限责任公司
出处
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2019年第5期86-93,共8页
基金
城市交通管理集成与优化技术公安部重点实验室开放基金(2017KFKT04)~~
文摘
依托于最大压(Max Pressure,MP)分布式信号控制特性,结合已建立的实时排队长度预测模型,利用模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)进一步对修正后的MP信号控制策略进行滚动反馈优化,提出了MP与MPC相结合的分布式信号控制方法.模型验证结果表明:MPC嵌入后,MP优化下的交叉口1与交叉口2延误分别降低了13.47%、15.35%;并且对比了MP绿信比分配权重修正前后对控制输出的影响,优化后瓶颈路段的车道4和车道10的排队溢出次数分别从6次和9次降低为0次,表明修正后MP绿信比权重的信号优化策略更能有效防止排队溢出现象的发生.
关键词
城市
交通
分布式交通信号控制
最大压
模型预测
控制
排队长度
延误
Keywords
urban traffic
distributed traffic signal control
max pressure
model predictive control
queue length
delay
分类号
U491.4 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
考虑博弈的多智能体强化学习分布式信号控制
被引量：
11
2
作者
曲昭伟
潘昭天
陈永恒
李海涛
王鑫
机构
吉林大学交通学院
出处
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2020年第2期76-82,100,共8页
基金
国家自然科学基金(51705196).
文摘
交通需求的不均衡和波动会增加分布式信号控制优化的难度.由于现有独立动作的多智能体强化学习(IA-MARL)仅基于自身的历史经验做出决策,基于IA-MARL的分布式信号控制难以及时缓解交通需求不均衡和波动的影响.本文融入博弈论的混合策略纳什均衡概念,改进IA-MARL的决策过程,提出考虑博弈的多智能体强化学习(G-MARL)框架.在采用带有泊松到达率的道路网络流量不均衡输入的格子网络中,分别对基于IA-MARL和GMARL的分布式控制方法进行数值模拟,获取单位行程时间和单位车均延误曲线.结果显示,与IA-MARL相比,G-MARL在单位行程时间和单位车均延误方面分别改善59.94%和81.45%.证明G-MARL适用于不饱和且交通需求不均衡和波动的分布式信号控制.
关键词
智能
交通
分布式交通信号控制
多智能体强化学习
不均衡需求下的城市道路网络
博弈论
数值模拟
Keywords
intelligent transportation
distributed traffic signal control
multi-agent reinforcement learning
urban road network under unbalanced demand
game theory
numerical simulation
分类号
U491.4 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
作者
出处
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1
基于MP与MPC相结合的分布式交通信号控制研究
李冰
成卫
晏永廷
徐欢
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2019
7
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职称材料
2
考虑博弈的多智能体强化学习分布式信号控制
曲昭伟
潘昭天
陈永恒
李海涛
王鑫
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2020
11
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