[论文解读] 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 3

一句话总结

本文提出一种混合整数线性规划（MILP）框架，通过联合确定匝道匝道控制状态和允许的流入量，优化在随机容量扰动下的高速公路通行能力。该研究引入一种稳定性准则，确保匝道排队长度有界，并提出一种算法，用于在存在平稳事故热点的情况下实现最优控制器配置，与无匝道控制相比，高峰时段延迟降低6%，通行能力提高1.2%。

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.

研究动机与目标

• 解决由于事故或基础设施变化导致的随机容量波动下高速公路通行能力最大化的挑战。
• 确保在这些随机扰动下，匝道排队长度的期望值保持有界。
• 联合优化两个控制变量：(i) 每个匝道的允许通行流量，(ii) 单个匝道是否实施控制。
• 使用混合整数线性规划（MILP）方法，开发一种计算上可行的解决方案，用于稳定性约束下的通行能力最大化。
• 基于一种新颖的裕量准则，表征平稳事故热点下的最优匝道控制配置。

提出的方法

• 使用带有马氏调制容量的元胞传输模型（CTM）来建模交通流，以表示随机容量扰动。
• 通过Foster-Lyapunov条件和不变集构造建立稳定性准则，表示为一组线性不等式。
• 将带有排队有界性约束的通行能力最大化问题重新表述为混合整数线性规划（MILP）。
• 提出算法1，基于裕量准则，计算存在单一平稳事故热点的高速公路的最优控制配置。
• 使用基于PeMS数据校准的I-210东行路段仿真模型，验证该方法在真实需求和容量动态下的有效性。
• 在仿真中应用ALINEA匝道控制控制器，与所提出的最优配置进行对比。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何联合优化匝道控制与流入控制，以在随机容量扰动下实现高速公路通行能力的最大化？
• RQ2 在马氏调制容量波动下，何种条件可确保匝道排队长度的期望值保持有界？
• RQ3 能否针对平稳事故热点，通过分析方法表征最优匝道控制配置？
• RQ4 与传统控制策略（如始终开启或始终关闭）相比，所提出方法在延迟和通行能力方面表现如何？
• RQ5 与非优化控制策略相比，采用稳定性约束的通行能力最大化控制器能带来多大的性能提升？

主要发现

• 所提出的MILP公式能够精确计算在稳定性与通行能力目标下的最优控制器配置。
• 对于平稳事故热点，算法1通过基于流量和容量约束的裕量准则，高效计算出最优控制配置。
• 激进的控制策略（所有匝道均实施控制）会导致某些匝道排队无界增长，尽管理论上具有吸引力，但实际不可行。
• 裕量准则可有效防止长队列，与无控制相比，24小时内平均延迟降低6%。
• 在高峰时段（下午6至7点），与无控制相比，裕量准则使通行能力损失减少1.2%，表明有效通行能力更高。
• 在校准后的I-210东行路段上的仿真结果表明，最优控制器配置在随机容量动态下显著优于固定控制策略。