面向城市交通通道仿真的交通流建模与组织优化

The project aims to solve the coordination problem of integrated management and control for urban transportation corridors, studies stochastic traffic flow models and simulations, and the simultaneous optimization method of integrated corridor management. It compromises the previous optimization and evaluation of individual strategies via simulation-based optimization (SBO) for comprehensive control strategies, traffic incident management, demand management, as well as a variety of combinations, and ultimately improves the overall efficiency urban transportation corridors. The project carries out research work in four areas: development of integrated micro/macro-scopic stochastic traffic flow theory, multi-objective formulation and meta-modeling based on dynamic simulation of the whole road network, macroscopic fundamental diagram (MFD) under both normal and abnormal situations characterized by multi-source heterogeneous data, visual simulation platform based on open-source dynamic traffic assignment package. This project focuses on developing stochastic traffic flow models for large-scale network applications, overcoming the limitation of deterministic fundamental diagram parameters in the existing research. Surrogate-based optimization algorithms are developed to handle stochastic simulation responses and take into account the accuracy and computational efficiency. The MFD construction and evolution features can be analyzed based on multi-source heterogeneous data. The proposed meta-modeling in this project is scalable, and can be applied to other comprehensive traffic control problems.

本项目面向城市交通通道综合管控协调性不足的问题，研究随机交通流建模仿真和综合管控策略组织优化方法，通过基于仿真的优化方法完善交通通道的综合控制策略、事件管理策略、需求管理策略、以及多种不同管控策略的整合，弥补当前单一策略优化与评估模式的不足，最终提升城市交通通道整体通行效率。本项目从四个方面开展研究工作：微观和宏观相结合的随机交通流理论、基于全路网动态仿真的多目标建模与元模型优化算法、基于多源异构数据的常态和非常态宏观基本图特征、基于开源动态交通分配程序包的可视化仿真平台。重点构建面向大规模网络应用的随机交通流模型，克服现有研究在路段基本图关键参数随机性计算中的局限性；开发能够处理随机仿真的元模型优化算法，兼顾估计准确性和计算高效性；深入挖掘和融合多源异构交通大数据，解决宏观基本图的构建和特征演化问题。本项目提出的元模型仿真优化方法具有可扩展性，可应用到其他综合交通管控组织优化问题。

研究背景：随着我国经济快速增长和城市化进程持续发展，庞大的交通需求给交通基础设施和交通组织与管理带来巨大压力，如何优化综合交通管控策略，并准确评估全路网交通流状态，成为具有重要实际意义的课题。交通通道的综合管理水平与机动车保有量过快增长势头不相适应等问题，亟须采取运营控制、需求管理、事件管理等综合策略应对越来越严重的交通拥堵。当前城市交通通道交通组织存在管控策略无法协同优化的问题，以往研究主要集中在单一管控策略的优化研究上，然而整体网络的优化并非单一优化策略的简单叠加，组织优化旨在更高维解空间中搜寻多种策略综合作用下的最优解。. 研究内容：从车头时距/车头间距/瞬时速度联合概率分布特性出发，建立了马尔可夫微观车辆跟驰模型、路段随机基本图模型，基于道路通行能力的随机性和时变性，揭示了匝道瓶颈区交通流崩溃机理。构建了基于全路网动态仿真的综合管控策略优化模型，并建立了基于仿真的多目标元模型随机优化求解算法。融合固定和移动检测道路交通数据，建立了基于常态MFD的仿真模型检验方法，研究了非常态（占道施工、恶劣天气、交通事件）条件下城市交通通道MFD特征。基于以上研究，整合了开源动态交通分配程序包（DTALite）与随机交通流模型。. 重要成果及意义：建立了面向城市交通通道的随机交通流模型，构建了基于交通仿真的城市交通通道综合管控策略多目标优化模型和算法，评估了基于多源异构数据的常态、非常态宏观基本图，开发并应用了基于随机交通流仿真的平台模块。. 成果数据：2016-2018年，本项目研究共发表SCI论文28篇、EI收录论文9篇、国际会议论文17篇（其中一篇获得2017年第9届计算交通科学国际研讨会（CTS 2017）最佳论文奖）、国内会议论文1篇（获中国智能交通年会优秀论文奖）。公开发明专利6项，授权发明专利1项。指导硕士研究生6人，博士研究生4人。