随着我国经济飞速发展,大规模的城市扩展与原有交通结构的不匹配导致交通拥堵等一系列问题愈发严峻。住职分离的城市格局形成了具有时空特性的潮汐交通流,潮汐拥堵对人们的生活和工作产生了巨大影响,造成了城市道路资源与空间的严重浪费,带来了不可忽视的社会损失与环境问题。在上述背景下,本文分析现有交通方案决策软件的不足,利用交通物联网传感器、分布式数据搜索引擎、流量数据分析、仿真引擎封装等技术优势,构建动态车道组与信号灯协同优化模型、层次分析法方案评估模型以及仿真需求模型,基于此设计并实现了面向潮汐交通流的动态车道组方案评估系统。交通管理人员可以利用此系统对潮汐交通流数据进行深度挖掘与特性分析,对于满足潮汐交通流特性的路段进行动态车道组与信号灯协同优化,获得时段路段下的车道组组合方式与信号灯配时方案,再利用封装的微型仿真模型进行方案验证和层次分析法评估模型综合评分,从而获得可信度高、真实可靠的交通方案决策。本文首先明确本系统的研究意义与现状,然后对系统使用的相关技术和算法理论进行介绍与研究,对系统进行需求分析与功能划分,并对系统中的关键难点与技术问题提出了相应的解决方案算法与技术实现:一、如何对海量交通流量与路网数据进行收集与使用。设计并优化基于ElasticSearch的分布式全文本数据搜索服务引擎来实现交通数据的高效持久化与搜索。二、如何对潮汐性交通拥堵进行有效优化与缓解。提出了协同优化双层模型,上层使用遗传算法结合梯度下降方法进行信号配时周期优化,下层构建根据车辆转弯比例快速预测最佳动态车道组组合模型。三、如何得到科学全面的方案评估结果。本文中根据效率、舒适度、经济和环境准则选取七项交通评估指标构建了层次分析法方案评估模型。最后对系统各模块进行具体实现,设计多项测试用例对各模块进行单元测试与集成测试,验证系统是否己满足功能与性能需求。