基于高斯片段的交通流模型及其在交通网络设计与控制中的应用
最优化与控制
2020-07-16 v1
摘要
在最近开发的元胞随机交通流模型框架下，已表明联合逐元胞车辆密度作为时间的函数可被高斯过程精确近似，该过程具有均值及（空间和时间）协方差可被高效计算的吸引人特性。本文展示了该方法在道路交通控制与运输网络设计背景下的丰富潜力。为扎实提供使用多元高斯近似的经验支撑，我们依赖一个包含交通流数据的详细历史数据集。随后，在论文剩余部分，我们给出一系列可利用高斯方法分析的设计与控制相关示例问题。这些涵盖以下主题：（i）稳态性能度量评估，（ii）路径选择，（iii）交通流控制，以及（iv）任意拓扑交通网络的性能。在讨论这些示例的设置、结果与应用过程中，我们强调我们的随机交通模型相较于确定性对应模型的适用性。
引用
@article{arxiv.2007.07339,
title = {A Gaussian segment-based traffic flow model for the design and control of transport networks},
author = {Michel Mandjes and Jaap Storm},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.07339},
year = {2020}
}