[論文レビュー] Throughput-Improving Control of Highways Facing Stochastic Perturbations

Li Jin, Alexander A. Kurzhanskiy+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 20, 2018

Traffic control and management参考文献 16被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、混合整数線形プログラミング（MILP）フレームワークを提案し、標高変動に起因する不確実な容量変動下での高速道路のスループット最適化を、合流メーター制御状態と許容流入を同時に最適化することで実現する。安定性基準を導入し、合流メーターのキューが有界であることを保証するとともに、定常的事故ホットスポットが存在する状況下での最適制御器設定を効率的に計算するアルゴリズムを開発した。ピーク時におけるノーメーター制御と比較して、遅延が6%低減され、スループットが1.2%向上した。

ABSTRACT

In this paper, we study the problem of traffic management in highways facing stochastic perturbations. To model the macroscopic traffic flow under perturbations, we use cell-transmission model with Markovian capacities. The decision variables are: (i) the admissible flow through each on-ramp, and (ii) whether individual on-ramps are metered to prioritize the mainline traffic or not. The objective is to maximize the throughput while ensuring that on-ramp queues remain bounded on average. We develop a computational approach to solving this stability-constrained, throughput-maximization problem. We establish a mixed-integer linear program for throughput maximization and construct an algorithm that gives the optimal solution in particular settings. We illustrate the performance benefits of the proposed approach through a computational study on a segment of Interstate 210 in California, USA.

研究の動機と目的

• 事故やインfra構造のばらつきに起因する不確実な容量変動にさらされる高速道路におけるスループット最大化の課題に対処すること。
• このような不確実な摂動下でも、合流メーターのキューが期待値として有界に保たれることを保証すること。
• 2つの制御変数を同時に最適化すること：(i) 各合流メーターを通る許容流入量、(ii) 個々の合流メーターがメーター制御を実施するかどうか。
• 安定性制約付きスループット最大化のための計算的に実行可能な解法として、混合整数線形プログラミング（MILP）を用いること。
• 定常的事故ホットスポットに対して、新しいマージン基準を用いて最適合流メーター制御設定を解析的に特徴づけること。

提案手法

• マーキov変調容量を用いて不確実な容量摂動を表現するセル伝送モデル（CTM）を用いて交通流をモデル化する。
• フォスター＝リアプノフ条件と不変集合の構築を用いて安定性基準を確立し、これを線形不等式の集合として表現する。
• キューの有界性制約を含むスループット最大化問題を、混合整数線形計画問題（MILP）に再定式化する。
• 流量と容量制約に基づくマージン基準を用いて、単一の定常的事故ホットスポットを有する高速道路の最適メーター制御設定を計算するアルゴリズム1を提案する。
• カリフォルニア州I-210東線のキャリブレーション済みシミュレーションモデルを用い、実世界の需要と容量ダイナミクス下での手法の有効性を検証する。
• 比較のため、シミュレーションにおいてALINEA合流メーター制御器を用いる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 不確実な容量変動下で、合流メーター制御と流入制御をどのように同時に最適化すれば、高速道路のスループットを最大化できるか？
• RQ2 マーキov変調容量の変動下で、合流メーターのキューが期待値として有界に保たれるための条件は何か？
• RQ3 定常的事故ホットスポットに対して、最適合流メーター制御設定を解析的に特徴づけることは可能か？
• RQ4 提案手法は、常にメーター制御を実施するか、常に解除するかといった従来の制御戦略と比較して、遅延とスループットの観点でどのように異なるか？
• RQ5 最適化されていないメーター制御ポリシーと比較して、安定性制約付きでスループットを最大化する制御器の性能向上はどの程度か？

主な発見

• 提案されたMILP定式化により、安定性およびスループットの目的関数を満たす最適制御器設定を正確に計算可能である。
• 定常的事故ホットスポットの状況では、アルゴリズム1が流量および容量制約に基づくマージン基準を適用することで、効率的に最適メーター制御設定を計算できる。
• 過剰なメーター制御（すべての合流メーターをメーター制御）は、特定の合流メーターでキューが無限に増大する結果となり、理論的には魅力的でも実用的ではない。
• マージン基準により長時間キューが発生せず、ノーメーター制御と比較して24時間の平均遅延が6%削減された。
• ピーク時（午後6時～7時）において、マージン基準はノーメーター制御と比較してスループット損失を1.2%低減し、より高い有効スループットを示した。
• キャリブレーション済みI-210東線におけるシミュレーション結果から、最適制御器設定が不確実な容量ダイナミクス下で固定メーター制御戦略を著しく上回ることが確認された。