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        基于時空不均勻的交叉口信號控制自主優(yōu)化

        2022-10-24 05:54:10寅,蔡銘,黃
        黑龍江交通科技 2022年11期
        關(guān)鍵詞:優(yōu)化信號能力

        吳 寅,蔡 銘,黃 瑋

        (中山大學(xué)智能工程學(xué)院,廣東 廣州 510006)

        1 信號控制自主優(yōu)化模型構(gòu)建

        1.1 雙環(huán)相位概述

        雙環(huán)相位由美國電氣制造商協(xié)會(National Electrical Manufacturers Association,NEMA)建立,對不同流向的車流分別設(shè)置控制相位,在基于Ring和Barrier規(guī)則的前提下對相位進(jìn)行相互組合,從而實(shí)現(xiàn)更靈活的相位控制方式,有效地作用于非對稱交通流交叉口。

        圖1所示是一個典型的十字交叉口,代表進(jìn)口道,表示流向,為進(jìn)口道集合,為流向集合,∈,={1,2,3,4},∈,={1,2,3}。

        圖1 交叉口及變量定義

        變量,存在如下轉(zhuǎn)換關(guān)系

        (1)

        傳統(tǒng)單環(huán)相位結(jié)構(gòu)和雙環(huán)相位結(jié)構(gòu),表示(i,j)流向的對應(yīng)相位,右轉(zhuǎn)相位與同方向直行相位保持一致。在傳統(tǒng)單環(huán)相位結(jié)構(gòu)中,Ring中各對應(yīng)相位均需同時開始和結(jié)束;而雙環(huán)相位結(jié)構(gòu)則無此限制。這一控制邏輯不僅可以有效避免車流之間的沖突,同時在信號配時上不需要統(tǒng)一相位時間,從而實(shí)現(xiàn)交叉口的差異化配時。

        1.2 運(yùn)行指標(biāo)

        根據(jù)交通效益指標(biāo)與周期時長的關(guān)聯(lián)度分析表明,選取交叉口通行能力和車輛平均延誤指標(biāo)構(gòu)建模型可以有效反映交叉口機(jī)動車的出行效益,評估交叉口的信號控制方案性能。基于此,以交叉口通行能力最大,車輛平均延誤最小為總體目標(biāo)構(gòu)建優(yōu)化模型。

        (1)通行能力

        設(shè)置左轉(zhuǎn)待行區(qū)后的車道平均通行能力計(jì)算如式(2)、(3)所示。

        (2)

        (3)

        式中:相位的綠信比,相位對應(yīng)車道的飽和流量,表示相位的有效綠燈時間,相位的車頭時距,為待行區(qū)容納車輛數(shù),為待行區(qū)長度,為待行區(qū)車輛的平均消散速度。

        交叉口總通行能力如式(4)所示。

        =∑

        (4)

        (2)平均延誤

        在交叉口處,平均延誤可以分為均勻延誤和隨機(jī)延誤,設(shè)置待行區(qū)后其均勻延誤1的計(jì)算如式(5)所示。

        (5)

        而隨機(jī)延誤1如式(6)所示。

        (6)

        式中:相位對應(yīng)車道的飽和度,為研究時段長度,取0.25。

        將均勻延誤和隨機(jī)延誤相加可得相位的平均延誤,如式(7)所示。

        =1+2

        (7)

        故交叉口平均延誤如式(8)所示。

        (8)

        式中:相位對應(yīng)車道的實(shí)際交通量。

        1.3 優(yōu)化模型

        (1)權(quán)重系數(shù)

        對于多指標(biāo)優(yōu)化問題,常見的解決方法是根據(jù)各指標(biāo)因素的重要程度及相關(guān)性設(shè)立權(quán)重因子,通過對交叉口交通流的“流率-占有率”特征進(jìn)行分析,確立可根據(jù)交叉口交通流量情況進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整的權(quán)重系數(shù)。

        (9)

        式中:、是延誤和通行能力的權(quán)重系數(shù),為交叉口的平均飽和度,為各相位最大流量比之和。

        (2)目標(biāo)函數(shù)

        為了避免性能指標(biāo)間由于量級、量綱上差異過大造成權(quán)重模型的物理意義不明問題,本模型以各指標(biāo)按照webster配時方法得到的指標(biāo)值作為標(biāo)準(zhǔn)數(shù),結(jié)合權(quán)重系數(shù)得到基于相對指標(biāo)的配時模型,其目標(biāo)函數(shù)及約束條件如式(10)、(11)所示。

        (10)

        (11)

        式中,、為交叉口在webster配時方法下的通行能力、平均延誤。為一個周期內(nèi)總損失時間,、分別為各相位最小和最大綠燈時間,最小綠燈時間需要考慮行人穿行街道的最短時間,為最短周期時間,同時考慮到司機(jī)的行車心理設(shè)置最長周期時間。

        1.4 模型求解方法

        差分進(jìn)化算分(Differential Evolution,DE)由學(xué)者Storn基于遺傳算法思想提出,該算法降低了遺傳操作過程中的復(fù)雜性,具備魯棒性穩(wěn)定、收斂速度快、自適應(yīng)能力強(qiáng)等特點(diǎn)。

        算法流程包含種群初始化、變異、交叉和選擇步驟。

        步驟一,在種群中隨機(jī)選擇初始化種群;

        步驟二,在每輪進(jìn)化過程中,初始化的種群個體基向量執(zhí)行差分變異操作,得到變異向量;

        步驟三,經(jīng)過個體向量和變異向量的交叉操作,得到交叉向量;

        步驟四,比對個體向量和交叉向量間的適應(yīng)度,選擇適應(yīng)度小的向量作為下一代種群的個體向量。

        循環(huán)執(zhí)行變異、交叉和選擇操作,直至達(dá)到最大進(jìn)化代數(shù)或者滿足終止條件。

        2 模型應(yīng)用實(shí)例分析

        本文選取潮州市潮州大道與綠榕路交叉口為案例對象,選用數(shù)據(jù)為2021年3月15日晚高峰時段的實(shí)際調(diào)查數(shù)據(jù)。交叉口布局及實(shí)際交通流量如表1所示,該交叉口北進(jìn)口直行和左轉(zhuǎn)車流均明顯大于南進(jìn)口,西進(jìn)口直行和左轉(zhuǎn)車流均明顯大于東進(jìn)口,是典型的交通流量不對稱交叉口。

        表1 交叉口布局及實(shí)際交通流量

        對本文提出的優(yōu)化模型和對稱相位方案模型分別采用差分進(jìn)化算法進(jìn)行求解,其迭代進(jìn)化曲線如圖2所示,最終得到兩類模型下的最優(yōu)信號配時方案,具體配時方案如圖3所示。

        圖2 模型迭代進(jìn)化曲線圖

        圖3 信號配時方案

        相比于對稱相位方案,本文提出的信號控制自主優(yōu)化模型在交叉口通行能力的改善上提升了7.84%,同時車輛平均延誤降低了30.78%,交叉口各流向平均延誤及通行能力情況如表2所示。

        表2 交叉口各運(yùn)行指標(biāo)情況對比

        3 結(jié) 論

        基于交通流的時空不均勻特性確定信號控制自主優(yōu)化方案,基于交通流非對稱程度引入雙環(huán)相位和設(shè)置左轉(zhuǎn)待行區(qū)完成時空維度的自主式協(xié)調(diào),并進(jìn)一步建立了以交叉口平均延誤、通行能力為優(yōu)化目標(biāo)的信號配時模型,以潮州市一交叉口為實(shí)際案例,利用差分進(jìn)化算法對模型求解得到信號配時優(yōu)化方案,同時比較傳統(tǒng)對稱相位下的信號配時方案得出如下結(jié)論。

        對于車流量不均衡的非對稱交叉口,基于交通流的時空不均勻特性的信號控制自主優(yōu)化模型可以更大程度地提高交叉口通行效率,且當(dāng)交叉口流量不對稱情況越明顯,本模型對交叉口的優(yōu)化效果越好。

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