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姚志宏;金玉亭;姜浩然;胡、鲁;姜阳生

基于CTM的混合交通流的交通信号优化，包括连接的自动车辆和人工驾驶车辆。 （英语） Zbl 07569837号

物理A 603，文章ID 127708，24 p.（2022）.
摘要：本文提出了一种基于细胞传输模型（CTM）的由互联自动车辆（CAV）和人驾驶车辆（HDV）组成的混合交通流的交通信号配时模型。首先，考虑CAV市场渗透率（MPR）的影响，推导出混合交通流的CTM。其次，发展动态演化来捕获交叉口入口处的排队累积和拥塞消散。然后，基于交通信号的约束条件和相邻小区之间的流量传输关系，提出了优化模型。此外，还采用了同时扰动随机逼近（SPSA）算法来求解所提出的模型。比较了固定和优化交通信号条件下各入口密度随时间和空间的演化规律。最后，选择车辆延误作为评价指标，并讨论了优化模型的优越性。结果表明，该模型能有效降低交通拥堵的范围和消散时间。每个入口的平均耗散效率提高了11.11%。此外，随着CAV的MPR，交通延误逐渐减少，同质CAV的延误比同质HDV的延误低14.81%。因此，CAV的大规模应用可以缓解交通拥堵，提高信号交叉口的通行能力。

引用于1文件

MSC公司：

82至XX 统计力学，物质结构

关键词：

小区传输模型;混合交通流;交通信号灯;同时摄动随机逼近;通行能力
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\textit{Z.Yao}等人，Physica A 603，文章ID 127708，24 p.（2022；Zbl 07569837）
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