2018 Fiscal Year Annual Research Report
Optimization modeling of coordinated traffic signal control and its stochastic extension: Network modeling approach
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16K18163
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
和田 健太郎 東京大学, 生産技術研究所, 助教 (20706957)
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2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 交通信号 / 系統制御 / 交通流 / Kinematic Wave理論 / 変分理論 / ランダム到着 / 組合せ最適化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は，交通信号群の系統制御に対する見通しのよい最適化手法を構築し，大域的に最適な信号制御パターンの特性を明らかにすることである．具体的には，(1) 交通流の時空間ダイナミクスを考慮した上で，信号パラメータ（サイクル長, スプリット, オフセット）を同時最適化する新たな問題の提案，(2) その問題を効率的に解くアルゴリズムの開発，(3) 系統的な数値実験による大域的な最適制御パターンの特性分析，からなる．
最終年度にあたる平成30年度では，過年度までの (1), (2)の成果に基づき，(3) 複数信号交差点を含む仮想的および実際の路線を対象として数値実験を行い，最適制御パターンの特性について考察を行った．具体的には，個別パラメータを段階的に決定する信号設定法（実務手法），確定的な信号遅れを最小化する信号設定法（提案手法I），ランダム到着を考慮した期待遅れを最小化する信号設定法（提案手法II）の比較を行い，以下の結果を得た：(a) 提案手法I, IIは路線全体の（期待）遅れ時間という一貫した基準でパラメータを同時最適化することで，遅れの体勢を決めるサイクル長を現状に比べ大きく短縮できる可能性がある；(b) 特に提案手法IIはサイクル長の短縮（i.e., 各交差点の交通容量の減少）にも関わらず，交通流のランダムネスに対してある程度（実務手法と同程度かわずかに悪い）の頑健性を持つ；(c) 実務的に同時最適化は難しくとも，サイクル長とオフセットの組みを系統的に調べることで，提案手法に近い性能が得られる可能性がある．また，上記の中央集権的な道路網の信号制御だけではなく，自律分散的に道路網全体の遅れを改善する制御法についてもMacroscopic Fundamental Diagram に基づき考察を行った．
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