Max-pressure traffic signal control has many desirable properties. It is analytically proven to maximize network throughput if demand could be served by any signal control. Despite its network-level stability properties, the control itself is decentralized and therefore easily computed by individual intersection controllers. Discussions with city engineers have suggested that a major barrier to implementation in practice is the non-cyclical phase actuation of max-pressure control, which can actuate any phase, in arbitrary order, to serve the queue(s) with highest pressure. This arbitrary phase selection may be confusing to travelers expecting a signal cycle, and is therefore unacceptable to some city traffic engineers. This paper revises the original max-pressure control to include a signal cycle constraint. The max-pressure control must actuate an exogenous set of phases in order, with each phase actuated at least one time step per cycle. Each cycle has a maximum length, but the length can be reduced if desired. Within those constraints, we define a modified max-pressure control and prove its maximum stability property. The revised max-pressure control takes the form of a model predictive control with a one cycle lookahead, but we prove that the optimal solution can be easily found by enumerating over phases. The policy is still decentralized. Numerical results show that as expected, the cyclical max-pressure control performs slightly worse than the original max-pressure control due to the additional constraints, but with the advantage of greater palatability for implementation in practice.

最大压力交通信号控制具有许多理想的特性。如果任何信号控制都能满足需求，则经过分析证明，该方法可以最大程度地提高网络吞吐量。尽管具有网络级别的稳定性，但控件本身是分散的，因此可以由单个交叉口控制器轻松计算。与城市工程师的讨论表明，在实践中实施的主要障碍是最大压力控制的非周期性阶段致动，该阶段可以任意顺序致动任何阶段，以为压力最高的队列服务。这种任意的相位选择可能会使希望信号周期的旅行者感到困惑，因此对于某些城市交通工程师来说是不可接受的。本文修改了原始的最大压力控制，使其包括信号周期约束。最大压力控制器必须按顺序致动一组外生相，每个相每个周期至少致动一个时间步长。每个循环都有一个最大长度，但是如果需要，可以减小长度。在这些约束条件下，我们定义了一种改进的最大压力控制，并证明了其最大稳定性。修订后的最大压力控制采用具有一个前瞻性的模型预测控制的形式，但是我们证明可以通过枚举各个阶段轻松找到最佳解决方案。该政策仍然是分散的。数值结果表明，正如预期的那样，由于附加的约束，周期性最大压力控制的性能比原始最大压力控制稍差，但具有在实践中实现的更大可口性的优点。每个阶段每个周期至少启动一个时间步。每个循环都有一个最大长度，但是如果需要，可以减小长度。在这些约束条件下，我们定义了一种改进的最大压力控制，并证明了其最大稳定性。修订后的最大压力控制采用具有一个前瞻性的模型预测控制的形式，但是我们证明可以通过枚举各个阶段轻松找到最佳解决方案。该政策仍然是分散的。数值结果表明，正如预期的那样，由于附加的约束，周期性最大压力控制的性能比原始最大压力控制稍差，但具有在实践中实现的更大适口性的优点。每个阶段每个周期至少启动一个时间步。每个循环都有一个最大长度，但是如果需要，可以减小长度。在这些约束条件下，我们定义了一种改进的最大压力控制，并证明了其最大稳定性。修订后的最大压力控制采用具有一个前瞻性的模型预测控制的形式，但是我们证明可以通过枚举各个阶段轻松找到最佳解决方案。该政策仍然是分散的。数值结果表明，正如预期的那样，由于附加的约束，周期性最大压力控制的性能比原始最大压力控制稍差，但具有在实践中实现的更大可口性的优点。我们定义了一种改进的最大压力控制，并证明了其最大的稳定性。修订后的最大压力控制采用具有一个前瞻性的模型预测控制的形式，但我们证明可以通过枚举各个阶段轻松找到最佳解决方案。该政策仍然是分散的。数值结果表明，正如预期的那样，由于附加的约束，周期性最大压力控制的性能比原始最大压力控制稍差，但具有在实践中实现的更大可口性的优点。我们定义了一种改进的最大压力控制，并证明了其最大的稳定性。修订后的最大压力控制采用具有一个前瞻性的模型预测控制的形式，但是我们证明可以通过枚举各个阶段轻松找到最佳解决方案。该政策仍然是分散的。数值结果表明，正如预期的那样，由于附加的约束，周期性最大压力控制的性能比原始最大压力控制稍差，但具有在实践中实现的更大可口性的优点。该政策仍然是分散的。数值结果表明，正如预期的那样，由于附加的约束，周期性最大压力控制的性能比原始最大压力控制稍差，但具有在实践中实现的更大可口性的优点。该政策仍然是分散的。数值结果表明，正如预期的那样，由于附加的约束，周期性最大压力控制的性能比原始最大压力控制稍差，但具有在实践中实现的更大可口性的优点。