基于AnyLogic的交通枢纽交叉口渠化设计及红绿灯控制优化

本课题以交通枢纽为研究对象，利用AnyLogic平台对动态交通流系统进行仿真优化。该仿真模型以最大化改善道路拥堵为目的，设计以车流量最大为目标的优化模型，通过对道路渠化重新设计，并运用遗传算法优化交叉路口红绿灯时长，以平均时间和车辆总数为指标来评价优化方案。仿真表明：优化后，环岛交叉口交通通行量提高了58%。道路渠化设计和红绿灯的控制优化可以有效提高交通通行量，为整治和改善交通环境提供理论依据。

随着经济的持续快速发展，交通需求也随之增加，无论是城市道路还是高速公路均处于高负荷运行状态，轻微的扰动都有可能诱发交通堵塞[1]，对日常出行造成严重影响。目前国外许多国家都有自己独特的交通控制系统方法，如澳大利亚的A. G. Sims 设计的SCAT 系统[2]，英国的TRNASY 系统等。

目前，我国城市道路的路口控制重点采用点控和线控方式[3]，即对单交叉路口及干线进行控制的方式。但一些重要的交通枢纽，如西安钟楼，其特有的环形交通结构、错综复杂的道路以及车辆密集等特点，使其容易在车辆高峰时期出现车辆排队时间过长、车辆不驶入交叉口便提前掉头等情况，导致出现交通堵塞现象。本课题以AnyLogic 为仿真平台，将仿真与智能算法相结合，通过对环形道路渠化重新设计，并利用遗传算法优化交通枢纽红绿灯时长，对复杂的交通控制系统进行改善与优化。

2. 基于AnyLogic 的仿真模型的建立 2.1. 调研数据统计及仿真模型的建立 2.1.1. 调研数据统计 本文以西安钟楼、新城广场及附近交通枢纽为研究对象，对钟楼和新城广场附近路口的车流量进行了调研。交通地图如图1 所示，调研数据统计如表1 和表2 所示。

Table 1. Traffic flow data of clock tower intersection (unit: vehicle) 表1. 钟楼十字路口车流量数据表(单位：辆) 时间段 Y2’ 东北方向 北西方向 西南方向 南东方向 平峰 10:00~11:00 785 565 538 475 456 低峰期 14:00~17:00 496 326 264 362 264 高峰期 11:00~12:00 18:00~20:00 1965 879 965 856 951 1865 789 887 856 795