張武

摘 要：隨著我國城市日新月異的發(fā)展，機(jī)動車數(shù)量急劇增加，交叉口的荷載也越來越大。如何利用有限交通資源，使得繁重的交通能夠有效地被疏導(dǎo)，是迫在眉睫的事情。本文以單點(diǎn)交叉路口為研究對象，提出了一種基于多目標(biāo)優(yōu)化的單點(diǎn)交叉口動態(tài)配時算法。根據(jù)中國混合交通流的實(shí)際情況，建立了多目標(biāo)信號的動態(tài)時序模型，并利用模糊折中將其轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)函數(shù)，同時，用改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行求解，進(jìn)而得到改善后的配時方案。

關(guān)鍵詞：多目標(biāo)優(yōu)化 動態(tài)配時 粒子群優(yōu)化算法

中圖分類號：U491 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1672-3791（2018）08（a）-0002-02

1 信號控制基本參數(shù)

1.1 信號相位

為了調(diào)整車流量，利于車輛通行，在城市道路交叉口，通常會安置信號燈。根據(jù)信號燈顏色的不同，來控制車輛行駛的節(jié)奏。綠燈的方向上車輛可以行駛，而紅燈方向的車輛不能行駛，這可以由交通流來驅(qū)動，我們稱此交通流為相位。相位差是交叉口與交叉口之間信號燈的同一顏色開始時間（或結(jié)束時間）的時間差，相位差主要應(yīng)用于交叉口和交叉口之間的車輛參數(shù)，適當(dāng)合理地設(shè)置交叉口的相位差，可以使車輛連續(xù)通過交叉口，保持道路暢通。反之，相位差的不合理設(shè)置容易導(dǎo)致車輛連續(xù)遭遇紅燈，增加車輛延誤，增加道路擁堵。本文設(shè)置了4個相位。

1.2 時間參數(shù)

（1）周期：信號周期是配時優(yōu)化的一個重要參數(shù)，與配時優(yōu)化效果有著密不可分的關(guān)系。在交叉口道路系統(tǒng)中，信號周期是交叉口全部信號燈都運(yùn)行一個完整的信號周期所需的時間總和（各個方向上紅、綠、黃燈均運(yùn)行一次）。

（2）綠信比：在一個交通信號燈配時周期內(nèi)，綠信比為有效綠燈時間與信號周期的比值。車輛可以充分利用有效的綠色時間，綠色時間與平穩(wěn)交叉口的綠色字母比是信號燈設(shè)計優(yōu)化定時的關(guān)鍵時間參數(shù)。信號相位的綠信比越高，綠光利用率越高，信號相位越平滑，車輛擁擠率越低，在有效綠色時間內(nèi)通過的車輛總數(shù)也就越多。

（3）交通流參數(shù)：交通流量是指在一定時間內(nèi)通過指定路口的車輛總數(shù)，沒有特殊說明時為車流量。根據(jù)大量的觀測資料，我們發(fā)現(xiàn)到達(dá)交叉口的車輛在概率論中基本上遵循離散分布，如泊松分布和二項(xiàng)分布。通過運(yùn)用數(shù)學(xué)知識，我們可以更精確地得到交通的數(shù)據(jù)信息，也能更好地把握交通狀況。

2 交通信號控制的設(shè)置依據(jù)

2.1 減速讓路/停車控制交叉口的最大通行能力

根據(jù)交通法規(guī)，當(dāng)主干道上的車輛較多時，主干道的通行能力幾乎不受二級公路車輛的影響。而對于次路上的車輛，只有在主路車輛優(yōu)先通過并確保在道路安全的前提下，才可以通過。也就是說，在這種控制模式下，主干道在交叉口的最大通行能力近似等于其飽和度（有序安全地通過主干道的車輛總數(shù)），取決于主干道的通行能力。通過計算主要道路車輛為二級道路車輛提供行使空間，次要道路的最大容量可以通過線路提供的空間數(shù)量（允許次要車輛插入主車輛之間的空間數(shù)量）來計算。

2.2 交叉口的平均延誤時間

如果主干道與次干道的交通流量之比固定，則可以近似地描述兩種控制模式下交叉口交通流延誤時間的變化曲線。為了減少交叉口的延誤時間，采用兩種方法：當(dāng)交叉口總交通流量較小時，控制方式不變，但仍采用減速特許/停車控制模式；交叉口總交通流量大時SI，采用GNAL控制方式。

3 動態(tài)配時算法的實(shí)現(xiàn)

3.1 相關(guān)性能指標(biāo)的選取

（1）Delay D（每車道車輛平均信號控制延遲）：為了提高有限道路資源的利用效率，將車輛進(jìn)出各階段的車輛延誤降至最低是一個重要的研究方向。道路上的車輛延誤D主要由兩個部分組成：均勻延遲Du（由車輛均勻到達(dá)引起的延遲）和隨機(jī)delay Dr（由前一段時間遺留的初始排隊(duì)車輛引起的延遲），其中Du是到達(dá)延遲的恒定延遲。Dr是延遲差，用于不一致的車輛到達(dá)率。

（2）隊(duì)列長度：在多目標(biāo)聯(lián)合優(yōu)化函數(shù)中，不需要增加該指標(biāo)，而是作為模糊控制變量來實(shí)現(xiàn)對綠燈時間的動態(tài)控制，使多目標(biāo)聯(lián)合優(yōu)化和動態(tài)定時策略能夠有效結(jié)合。

（3）容量：我們使用停車線作為車輛在有效綠燈時間內(nèi)通過交叉口的標(biāo)準(zhǔn)。根據(jù)停車線原理，將車道上一小時內(nèi)通過停車線的車輛數(shù)作為車道容量，也是衡量道路通行能力的標(biāo)準(zhǔn)。

3.2 信號配時優(yōu)化模型

在信號交叉口配時的重要性能參數(shù)包括：通行能力、Delay、隊(duì)列長度、停車次數(shù)和飽和度。本文主要以提高通行能力、減少延誤、減少排隊(duì)長度、減少停車次數(shù)作為信號定時指標(biāo)的4個性能參數(shù)。同時，通過加權(quán)選擇交通容量、延誤和停車時間作為多目標(biāo)聯(lián)合優(yōu)化的參數(shù)。采用隊(duì)列長度作為模糊控制指標(biāo)，增加交叉口的有效綠燈時間，從而形成信號配時優(yōu)化模型。

3.3 模糊動態(tài)優(yōu)化算法

模糊動態(tài)優(yōu)化根據(jù)模糊控制的雙輸入單輸出理論，將當(dāng)前階段和下一階段的隊(duì)列長度作為模糊控制變量。即首先模糊當(dāng)前階段的隊(duì)列長度和下一階段的隊(duì)列長度，然后通過搜索模糊規(guī)則表并經(jīng)過運(yùn)算得到模糊組合的特定關(guān)系。然后以實(shí)際交叉口當(dāng)前相位的隊(duì)列長度和下一相位的隊(duì)列長度作為輸入變量，得到輸出模糊值，并通過去模糊化得到綠燈附加時間。

4 實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果對比

通過Matlab得到仿真結(jié)果，由仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行比較可知，多目標(biāo)優(yōu)化算法優(yōu)于Webster算法，極大地降低了交叉口的總延誤、平均停車時間和提高了道路的通行能力。在多目標(biāo)優(yōu)化模糊控制算法的基礎(chǔ)上，通過在周期中加入了第一階段的有效綠燈時間，從而進(jìn)一步優(yōu)化了定時方案。與多目標(biāo)優(yōu)化算法相比，當(dāng)?shù)谝浑A段的有效綠燈時間超出周期時，總延遲和容量將得到改善，停車時間與多目標(biāo)優(yōu)化算法基本相同。這是因?yàn)樵陉?duì)列長度較小的情況下，模糊控制可以補(bǔ)償時間損失，優(yōu)化定時方案。當(dāng)隊(duì)列長度較長時，在完全補(bǔ)償損失時間的基礎(chǔ)上增加了周期，這與實(shí)時交通情況是一致的。

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