城市道路交通信号实时控制的数学模型与算法研究——姚洪; 陈涛; 刘宗钰

资 源 简 介

城市道路交通信号实时控制的数学模型与算法研究——姚洪; 陈涛; 刘宗钰

详 情 说 明

城市道路交通信号实时控制是智能交通系统的核心研究方向之一，其核心目标是通过数学模型与优化算法实现信号灯的动态调配，从而缓解拥堵并提升通行效率。姚洪、陈涛和刘宗钰的研究聚焦于如何将实时交通流数据转化为可计算的模型参数，并设计高效算法进行动态响应。

在数学模型层面，研究通常基于排队论或流体力学模型，将车辆到达率、路口转向比例、绿灯时长等变量量化为方程组。其中关键挑战在于处理多路口协同控制时的状态耦合问题，这需要引入图论或分布式优化理论来分解复杂系统。

算法设计上，传统方法如固定周期配时已无法适应动态车流，现代研究主要采用强化学习、模型预测控制（MPC）等实时决策方法。这些算法需平衡即时响应与长期优化，例如通过Q-learning在试错中学习最优配时策略，或利用MPC滚动优化未来数个周期内的信号相位差。

该领域的前沿方向还包括车路协同（V2I）框架下的控制优化，即通过车载OBU与信号机的直接通信获取更精准的个体车辆数据，这要求数学模型进一步细化颗粒度，并解决高并发通信带来的算法实时性挑战。