mfd子区交通状态转移风险决策边界控制模型

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1、MFD子区交通状态转移风险决策边界控制模型丁恒朱良元蒋程镔袁含雨合肥工业大学汽车与交通工程学院摘要：根据交通流分布，决策区域路网交通状态转移风险是进行区域交通诱导与控制的重要基础.宏观基本图(MacroscopicFundamentalDiagram,MFD)无需复榮的路网0D数据，并可有效描述区域路网宏观特性，为解决这一问题提供了契机.因此以MTO特性为基础，考虑诱导与控制条件下驾驶人的路径决策对子区交通状态的影响，以路网最大完成率和最短总行程时间为约束，通过模糊风险管理，建立平衡MW)子区交通状态与成本

2、的风险决策模型，并采用ALRS算法对模型进行求解.仿真结果表明，建立的交通状态风险决策模型可有效提高控制和诱导的效率，同时保证突发情况下交通控制的实时性和有效性.关键词：城市交通;拥堵风险;控制决策;宏观基本图;交通仿真;作者简介：丁恒(1980-),男，安徽阜南人，副教授，博士.dingheng@hfut.edu.cn收稿日期：2017-03-30基金：国家自然科学基金(61304195,51578207,51178158)BoundaryControlModelofDecisionMakingforTr

3、afficStateTransitionRiskofMFDSub-regionDINGHengZHULiang-yuanJIANGCheng-binYUANHan-yuSchoolofAutomotiveandTransportationEngineering，HefeiUniversityofTechnology;Abstract：Accordingtothedistributionofroadnetworktrafficstatus,thedecisionoftrafficstatetransition

4、riskisanimportantbasisforsub-regiontrafficguidanceandcontrol.Themacroscopicfundamentaldiagram(MFD)caneffectivelydescribesthemacroscopiccharacteristicsoftheroadnetworkwithoutneedsthecomplexODdata,whichprovidesanopportunitytosolvethedecisionproblem.Therefore

5、,regardthecharacteristicsofMFDasthebasisandconsidertheinfluenceofthedriver’sroutedecisiononthetrafficstateofthesub-regionsundertheguidanceandcontrolconditions，ariskdecisionmodelisestablishedtocontrolthetrafficstateriskandcostoftheMFDsub-regions.Thedecision

6、modeltakesthemaximumcompletionrateandminimumtotaltraveltimeasconstrainsaccordingtothefuzzyriskmanagementmodel，andissolvedbytheALRSalgorithm.Simulationresultsshowthatthemodelcaneffectivelyimprovetheefficiencyofcontrolandguidance，andmaintainthereal-timeandef

7、fectivenessoftrafficcontrolinthecaseofasuddenincident.Keyword：urbantraffic;trafficcongestionrisk;controldecision;macroscopicfundamentaldiagram;trafficsimulation;Received：2017-03-300引言多样化的城市交通管控方式，不仅对微观车辆、交叉口和路段进行管理，还通过交通诱导与控制的方式均衡优化路网车流分布.由于城市路网交通流的复杂性分布与路

8、网布局存在一定的差异，在临界状态进行不恰当的控制，不仅可能导致部分节点出现拥堵，还会将单点拥堵逐步演化为区域性的拥堵，而这种拥堵很难在短时间内通过路网的自行调节逐步恢复U1.因此，为保持路网状态，在交通管理与控制过程中，根据路网状态和动态流出率，恰当调节边界流量显得尤为重要.传统交通管理与控制的理论与方法，大多是从微观的角度进行研究，对复杂的路网od数据要求较高，导致缓解和改善整个路网交通状态的效果并不明显m.而