基于模糊规则的高速路入口匝道的ALINEA控制器设计，拥堵的车流是高速路运行中的主要问题,最好的解决方案是对高速路实行控制以及管理。入口匝道控制在高速路控制领域处于主导地位,它效果好应用广。

对于具有严格可重复模式的高速公路交通系统，迭代学习控制（ILC）已通过将原始坡道计量问题公式化为输出跟踪，干扰抑制和误差补偿问题，从而成功应用于宏观高速公路环境的本地坡道计量。 在本文中，我们解决了非严格可重复模式下的高速公路交通坡度计量系统。 修改了基于ILC的斜率测量和ALINEA策略的ILC附加组件，以处理依赖于迭代的参数，依赖于迭代的期望轨迹和输入约束的存在。 理论分析和广泛的仿真被用来验证所提出方法的有效性。

匝道计费是高速公路网络上交通管理的有效工具。 在本文中，我们将迭代学习控制（ILC）应用于宏观一级高速公路环境中的匝道计量。 通过将最初的斜坡计量问题表述为输出调节和干扰抑制问题，ILC已应用于控制交通响应。 学习机制进一步与“自动售货机”（ALINEA）相辅相成，以实现所需的控制性能。 还分析了基于ILC的斜坡计量策略以及在存在输入约束的情况下基于ILC和ALINEA的改进的模块化斜坡计量方法，以突出所提出方法的优势和鲁棒性。 进行了广泛的仿真，以验证所提出方法的有效性。

基于对城市快速路入口匝道控制问题的分析,用微观交通仿真软件PARAMICS建立入口匝道控制仿真模型,对三种入口匝道控制算法(ALINEA,NEW-CONTROL和MIXED-CONTROL)进行仿真对比研究.结果表明三种算法都能一定程度上改善快速路的交通拥挤.同时给出三种算法的差异性描述,从交通流特征和算法特点分析产生差异的原因.最后指出MIXED-CONTROL在优化主线交通流的同时减少了入口匝道的车辆排队长度,其在高需求时的总体性能优于其它两种算法,是比较适合于实际应用的匝道感应控制算法.