Pareto optimality control of traffic signal and vehicle speed considering mixed traffic stream at isolated intersection
Notice bibliographique
Résumé
Most existing research on the cooperative control of traffic signals and vehicle speed encounters challenges in achieving a balance between traffic efficiency and vehicle fuel consumption at intersections. The pareto optimality control of traffic signal and vehicle speed is proposed to solve this balance problem considering mixed traffic stream at isolated intersection. This control method encompasses three main components: a multi-criteria signal control method, a vehicle speed trajectories multi-objective optimization model based on Pareto optimality, and a macro control strategy. Multi-criteria signal control method is designed based on multiple criteria to divide vehicles into groups optimally. The proposed vehicle speed trajectories multi-objective optimization model is solved by NSGA-II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II) method to obtain pareto optimality. In order to illustrate the efficiency, this control method is tested in SUMO software compared with ASC (Adaptive Signal Control) method and bilevel optimization method. Average delay and average fuel consumption of this control method are reduced by 44.49% and 25.31% compared with ASC method. On the other hand, this control method also shows obvious balance effect compared with bilevel optimization method under different penetration level and demand level. Furthermore, average delay and average fuel consumption of this control method are reduced simultaneously under 250 veh · l –1 · h –1 level and 40% penetration level, 100% penetration level and 250 veh · l –1 · h -1 level. Experimental results illustrate the effectiveness of the proposed Pareto optimality-based control of traffic signals and vehicle speed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».