倪榮鑫、王嘉文

（上海理工大學(xué)，上海 200093）

0 引言

在我國(guó)，隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，汽車保有量急劇增加，汽車在為人們提供便捷出行的同時(shí)，也成為道路擁堵的主要誘因。在交通管理中，道路交叉口作為城市主干道上與車輛相互聯(lián)系的節(jié)點(diǎn)，其控制效果如何，直接影響到整個(gè)道路系統(tǒng)的運(yùn)行。目前我國(guó)城市對(duì)道路交叉口信號(hào)配時(shí)質(zhì)量管理研究還處于起步階段。本文通過文獻(xiàn)調(diào)研和理論分析等方法對(duì)國(guó)內(nèi)外關(guān)于道路交叉口管理方面的研究進(jìn)行梳理、總結(jié)、分析及評(píng)判。其中在信號(hào)配時(shí)方面，主要包括信號(hào)配時(shí)質(zhì)量與最小延誤兩個(gè)方面的評(píng)判、模糊綜合評(píng)判法在信號(hào)配時(shí)質(zhì)量評(píng)判上的應(yīng)用、遺傳算法在模糊控制上的應(yīng)用以及模糊數(shù)學(xué)在道路交通信號(hào)燈運(yùn)行效果控制上的應(yīng)用等相關(guān)內(nèi)容，在此基礎(chǔ)上分別對(duì)模糊綜合評(píng)判法、決策樹法、層次分析法、模糊聚類算法等方法進(jìn)行了比較和討論，并提出了以最小交通延誤為目標(biāo)的、評(píng)判指標(biāo)體系和層次分析法（AHP）相結(jié)合的道路交叉口信號(hào)配時(shí)質(zhì)量評(píng)判方法。

1 道路交叉口現(xiàn)狀調(diào)查

文娛巷與小寨東路交叉口東接大雁塔和陜西省歷史博物館，西接賽格國(guó)際商場(chǎng)，北與興善寺東街交會(huì)，交通流量較大。路口東西兩個(gè)入口各有三個(gè)車道，北入口有兩個(gè)車道。為更精確地獲取路口的車流信息，本文利用人工測(cè)量法安排三名調(diào)查員對(duì)三個(gè)入口處的交通狀況進(jìn)行了調(diào)查，總共三天，每天從17：30到18：30，隨機(jī)抽取調(diào)查對(duì)象，將調(diào)查的車輛折算為等值的轎車。通過實(shí)地調(diào)研，得出了路口交通流量較大的原因：一是交通堵塞。從西邊到東邊的交通流量很大，而綠燈的設(shè)置時(shí)間又比較短，導(dǎo)致了交通堵塞。二是交通信號(hào)燈的相位設(shè)置不合理。由于不能將西東直行與左拐的車輛分別設(shè)置交通信號(hào)燈加以控制，導(dǎo)致文娛巷西東向左轉(zhuǎn)彎的車輛與東西向直行的車輛發(fā)生碰撞。三是機(jī)動(dòng)車和非機(jī)動(dòng)車混雜現(xiàn)象較為嚴(yán)重。當(dāng)車輛在路口右轉(zhuǎn)彎時(shí)，經(jīng)常會(huì)有非機(jī)動(dòng)車混雜其中，影響車輛的正常行駛。在確定了現(xiàn)有的交通流量后，應(yīng)用韋伯斯特配時(shí)法對(duì)信號(hào)進(jìn)行了優(yōu)化，并對(duì)該優(yōu)化方法進(jìn)行了仿真，以平均延誤和平均排隊(duì)時(shí)長(zhǎng)為評(píng)估指標(biāo)，對(duì)該優(yōu)化方案的可信度進(jìn)行了檢驗(yàn)。

2 道路交叉口信號(hào)配時(shí)質(zhì)量管理相關(guān)理論與方法

在城市交通系統(tǒng)管理方面主要包括：控制理論及其應(yīng)用、信號(hào)燈控制方法及其應(yīng)用、交通信號(hào)配時(shí)優(yōu)化分析理論及算法等相關(guān)內(nèi)容研究和探討。交通信號(hào)控制理論與應(yīng)用方面主要包括：模糊控制理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-遺傳算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）算法，決策矩陣方法（DOM）等。

3 模糊綜合評(píng)判法

3.1 模糊評(píng)價(jià)法概述

模糊綜合評(píng)判法（Fuzzy Comprehensive Evaluation，簡(jiǎn)稱FCE）是一種基于模糊數(shù)學(xué)的決策方法。它是在對(duì)系統(tǒng)整體功能以及各個(gè)子系統(tǒng)中各個(gè)因素進(jìn)行評(píng)判的基礎(chǔ)上，綜合考慮各因素的重要性和模糊性，用模糊數(shù)學(xué)確定系統(tǒng)各因素權(quán)重的一種方法。模糊綜合評(píng)判法是通過輸入一組模糊判斷矩陣，并用這些判斷矩陣對(duì)輸入信號(hào)數(shù)據(jù)作模糊綜合評(píng)判。對(duì)道路交叉口信號(hào)配時(shí)質(zhì)量進(jìn)行模糊綜合評(píng)判也就是通過輸入某道路交叉口的信號(hào)配時(shí)數(shù)據(jù)，并對(duì)其輸出結(jié)果進(jìn)行排序，然后根據(jù)判斷矩陣求得該道路交叉口信號(hào)配時(shí)質(zhì)量是否滿足要求?；谀：C合評(píng)判法，將交通控制中各種參數(shù)作為影響因素，建立數(shù)學(xué)模型對(duì)影響因素進(jìn)行評(píng)判，利用計(jì)算機(jī)技術(shù)求解出各個(gè)變量的權(quán)重系數(shù)，通過MATLAB 編程運(yùn)算得出結(jié)果。

模糊綜合評(píng)判法是一種常用的對(duì)多目標(biāo)決策問題進(jìn)行量化處理的方法，能夠有效地解決多目標(biāo)決策問題，在交通管理領(lǐng)域應(yīng)用較為廣泛。該方法主要是應(yīng)用數(shù)學(xué)理論中的模糊數(shù)學(xué)對(duì)復(fù)雜問題進(jìn)行處理，首先，需要構(gòu)建模糊集合；其次，評(píng)判指標(biāo)體系的模糊性以及指標(biāo)隸屬度的確定要考慮到客觀因素；再次，需要建立模糊綜合評(píng)判模型，并應(yīng)用模糊分析技術(shù)來計(jì)算各個(gè)參數(shù)權(quán)重值；最后，在用模糊綜合評(píng)判法得到各個(gè)指標(biāo)權(quán)重后就可以計(jì)算各個(gè)評(píng)判結(jié)果了。將模糊綜合評(píng)判法與決策者的主觀經(jīng)驗(yàn)相結(jié)合，可以得出更真實(shí)、更客觀的結(jié)論。該方法不僅適用于靜態(tài)數(shù)據(jù)分析，而且可以用于動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)分析處理，例如車輛通行能力評(píng)判、道路交叉口車輛通行能力評(píng)估及信號(hào)燈控制效果評(píng)判等多個(gè)方面[1]。

3.2 模糊綜合評(píng)判的步驟

模糊綜合評(píng)判步驟如下：第一，建立一個(gè)包含有多個(gè)指標(biāo)的模糊綜合評(píng)判模型。第二，根據(jù)模糊數(shù)學(xué)原理確定各個(gè)指標(biāo)與所指目標(biāo)之間的隸屬度函數(shù)。第三，通過模糊關(guān)系矩陣對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算，得到各個(gè)指標(biāo)與所指目標(biāo)之間的關(guān)系矩陣。第四，根據(jù)所得的關(guān)系矩陣，得出各變量得分系數(shù)。第五，利用MATLAB 仿真軟件建立模型對(duì)所得權(quán)重系數(shù)進(jìn)行計(jì)算得出各變量得分系數(shù)。

3.3 建立模糊綜合評(píng)判模型

第一，建立模糊集合：在建立層次結(jié)構(gòu)模型時(shí)，要先建立評(píng)判指標(biāo)體系，將各指標(biāo)按其隸屬度進(jìn)行量化和標(biāo)準(zhǔn)化處理。

第二，確定評(píng)判因子：在層次結(jié)構(gòu)模型中，對(duì)每個(gè)判斷矩陣中的元素以每一層次的隸屬度作為該層次的隸屬度函數(shù)，用來確定各個(gè)指標(biāo)在模糊層次的重要程度，即采用最大隸屬度法來確定每個(gè)評(píng)判因子對(duì)決策結(jié)果的影響程度。

第三，確定權(quán)重：對(duì)于每一個(gè)判斷矩陣中的元素以每個(gè)元素的值進(jìn)行比較。

第四，建立模糊關(guān)系函數(shù)：對(duì)各指標(biāo)所處級(jí)別用該函數(shù)來表示，可以直接引用該函數(shù)。

第五，計(jì)算各判斷矩陣和相關(guān)矩陣：通過求出各級(jí)各類模糊關(guān)系矩陣以及確定各級(jí)指標(biāo)權(quán)重，并計(jì)算它們之間及它們與模糊關(guān)系函數(shù)之間的相關(guān)矩陣和相似矩陣，得到最終評(píng)判結(jié)果。

第六，模糊合成：根據(jù)各個(gè)評(píng)判因子間的相對(duì)重要程度以及各評(píng)判因子在決策過程中的重要性進(jìn)行比較得出最終結(jié)果。

第七，計(jì)算隸屬度：在建立判斷矩陣時(shí)要考慮到各個(gè)評(píng)判因子之間可能存在較大差異性，所以在建立模糊綜合評(píng)判模型時(shí)要采用相對(duì)隸屬函數(shù)來表示每個(gè)評(píng)判系數(shù)為0 或1。當(dāng)指標(biāo)權(quán)重確定后便可以根據(jù)權(quán)重公式進(jìn)行運(yùn)算。

第八，輸出結(jié)果：對(duì)各模糊關(guān)系進(jìn)行模糊合成計(jì)算出各決策單元（即評(píng)語(yǔ)集），所得到的結(jié)果作為該方案最終結(jié)論[2]。

3.4 指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化處理

對(duì)于一個(gè)問題，通常要通過數(shù)據(jù)來反映。但由于數(shù)據(jù)之間存在差異性，為了便于評(píng)判，一般需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。標(biāo)準(zhǔn)化處理過程如下：第一，如果沒有規(guī)定數(shù)值，可直接使用最大值與最小值。如果已經(jīng)規(guī)定數(shù)值但沒有規(guī)定取某一個(gè)固定值，則可以取該變量的最大值與最小值的差（即極差）進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。第二，將各變量之間的差距轉(zhuǎn)化為相對(duì)差距。

3.5 信號(hào)配時(shí)綜合評(píng)判方法

模糊綜合評(píng)判法是將定性和定量的評(píng)判結(jié)果，用數(shù)學(xué)公式表示出來，使決策者對(duì)交通信號(hào)配時(shí)質(zhì)量管理方案的綜合評(píng)判過程更為清晰明了，該方法在應(yīng)用中有一定的局限性。第一，建立評(píng)判指標(biāo)體系與隸屬度函數(shù)。對(duì)于評(píng)判指標(biāo)體系的建立，通常是采用專家經(jīng)驗(yàn)法或?qū)哟畏治龇ǖ?。第二，進(jìn)行模糊運(yùn)算。根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)確定各個(gè)評(píng)判因子，用數(shù)學(xué)方法計(jì)算出各因子重要性值。計(jì)算每個(gè)指標(biāo)的重要性程度排序矩陣P，即得到各方案效果綜合評(píng)分。

4 計(jì)算實(shí)例

4.1 指標(biāo)權(quán)重值的確定

由于模糊綜合評(píng)判法所采用的是多層次、多指標(biāo)的方法，因此本文中確定權(quán)重的方法是根據(jù)各指標(biāo)重要程度不同進(jìn)行判斷并計(jì)算出相應(yīng)權(quán)重。由此可以看出本文中所確定權(quán)值范圍內(nèi)的各個(gè)指標(biāo)，其相對(duì)重要性排序是比較理想而又相對(duì)穩(wěn)定的。由此說明：在應(yīng)用模糊綜合評(píng)判法對(duì)道路交叉口信號(hào)配時(shí)質(zhì)量進(jìn)行評(píng)判時(shí)，權(quán)重系數(shù)r 具有一定的代表性。本文通過上述方式得到了各個(gè)指標(biāo)重要性排序結(jié)果，并與實(shí)際情況相吻合，表明本文所建立的模糊綜合評(píng)判模型是比較合理和實(shí)用的[3]。

4.2 隸屬度函數(shù)的計(jì)算

對(duì)判斷矩陣R 進(jìn)行求導(dǎo)，計(jì)算出R 的隸屬度函數(shù)，再利用判斷矩陣R 對(duì)其進(jìn)行量化處理，并與理想評(píng)判值比較。各個(gè)評(píng)判指標(biāo)的隸屬度函數(shù)在經(jīng)過量化處理后，其隸屬度均大于理想評(píng)判值。由此可以看出所建立的模糊綜合評(píng)判模型具有一定的合理性。且在此次計(jì)算中結(jié)果相對(duì)合理。第一，由此可知本文所建立的模糊綜合評(píng)判模型能夠用于道路交叉口各指標(biāo)權(quán)重值的計(jì)算。第二，通過計(jì)算得到每個(gè)等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)評(píng)判值與理想評(píng)判值之間的差值為0.696。此次實(shí)際情況下所得到的模糊綜合權(quán)重計(jì)算結(jié)果表明，此模型對(duì)道路交叉口各指標(biāo)的量化處理能使判斷矩陣R更為合理。且在此次計(jì)算中隸屬度函數(shù)R 與理想評(píng)估值R 都為0.456，說明該模型能用于道路交叉口各指標(biāo)權(quán)重值的計(jì)算。第三，由于各個(gè)階段中各等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)評(píng)判值與理想評(píng)判值之間相差較大（差異系數(shù)為2），將標(biāo)準(zhǔn)化后得到的各個(gè)階段中各指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行兩兩比較。利用所建立的模糊綜合評(píng)判模型對(duì)道路交叉口各時(shí)段中各個(gè)指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行量化處理，可得到該道路交叉口在不同時(shí)段中不同狀態(tài)下各個(gè)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的理想評(píng)估值及其差值。

4.3 理想排序矩陣的計(jì)算

根據(jù)本文所建立的模糊綜合評(píng)判模型，以道路交叉口為例，采用最大權(quán)重法對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行評(píng)判，計(jì)算出各指標(biāo)的理想評(píng)判值，并與實(shí)際情況下相對(duì)應(yīng)得分進(jìn)行比較。首先，計(jì)算出各評(píng)判指標(biāo)對(duì)理想評(píng)判值的影響權(quán)重系數(shù)；其次，計(jì)算出各個(gè)等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)下理想評(píng)判值之間的權(quán)重系數(shù)；最后，求出各個(gè)等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)下每個(gè)評(píng)判指標(biāo)對(duì)每個(gè)等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)的理想評(píng)語(yǔ)分值，并計(jì)算模糊因素得分。本文所建立的模糊綜合評(píng)判模型得到的各等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)值與真實(shí)情況下的理想標(biāo)準(zhǔn)值的平均差值和加權(quán)平均差值不一致，由此可以看出，道路交叉口各時(shí)段中所計(jì)算得出的各個(gè)指標(biāo)對(duì)道路交叉口運(yùn)行狀態(tài)的影響因素得分與實(shí)際情況下相對(duì)應(yīng)得分存在一定誤差，這說明本文所建立的模糊綜合評(píng)判模型中各評(píng)判指標(biāo)權(quán)重系數(shù)所得到的評(píng)判結(jié)果具有一定局限性。由于道路交叉口在不同時(shí)段受到的交通干擾程度不同，因此本文通過加權(quán)平均法計(jì)算得出的各個(gè)等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)下的理想評(píng)語(yǔ)分值與實(shí)際情況之間也存在一定的偏差[4]。

4.4 綜合評(píng)判值與實(shí)際情況比較分析

在實(shí)際情況中，道路交叉口因受車流量、地形條件、路網(wǎng)布局和信號(hào)配時(shí)設(shè)計(jì)等因素的影響，使得道路交叉口各階段中對(duì)信號(hào)配時(shí)質(zhì)量管理方面存在著一定復(fù)雜性，使本方法建立的模糊綜合評(píng)判模型的實(shí)際應(yīng)用效果不理想。在實(shí)際情況中，由于車流量對(duì)路口各個(gè)階段的配時(shí)質(zhì)量有較大影響，因此在實(shí)際應(yīng)用過程中還存在著一定困難。對(duì)道路交叉口綜合評(píng)判結(jié)果進(jìn)行比較發(fā)現(xiàn)，本文建立的模糊綜合評(píng)判模型與實(shí)際情況所得到的配時(shí)效果相比，差距明顯。根據(jù)本文模糊綜合評(píng)判理論方法分析可知，道路交叉口在每個(gè)階段中都存在一定的模糊性特征，從而使得利用該方法進(jìn)行評(píng)判與分析時(shí)顯得比較困難。根據(jù)綜合評(píng)判結(jié)果來看，模糊綜合評(píng)判法對(duì)于不同時(shí)期、不同路段以及不同道路交叉口情況的綜合評(píng)判具有一定局限性。本文利用模糊綜合評(píng)判理論對(duì)道路交叉口信號(hào)配時(shí)質(zhì)量進(jìn)行研究和分析，并得到較好效果，具有一定意義，但在具體應(yīng)用過程中仍存在一些問題。本文所建立模型在對(duì)道路交叉口配時(shí)質(zhì)量的分析處理方面存在缺陷的原因可能是因?yàn)槟Ｐ椭懈髦笜?biāo)評(píng)判值不是很精確地表示了各個(gè)指標(biāo)所對(duì)應(yīng)的權(quán)重值。

5 結(jié)語(yǔ)

綜上所述，模糊綜合評(píng)判法是目前交通信號(hào)控制領(lǐng)域中應(yīng)用最廣泛的一種評(píng)判方法，其優(yōu)點(diǎn)是不需要建立精確數(shù)學(xué)模型，只需對(duì)評(píng)判對(duì)象進(jìn)行客觀的描述。由于考慮了各指標(biāo)的影響程度，評(píng)判結(jié)果更為準(zhǔn)確。模糊綜合評(píng)判法可用于對(duì)道路交叉口信號(hào)配時(shí)質(zhì)量進(jìn)行客觀的判定，其主要優(yōu)點(diǎn)是沒有固定的量化標(biāo)準(zhǔn)使其可操作性更強(qiáng)、計(jì)算過程更簡(jiǎn)單、處理變量更少、更易于應(yīng)用、更便于計(jì)算機(jī)處理。對(duì)于信號(hào)配時(shí)質(zhì)量管理，本文提出了一種模糊綜合評(píng)判方法，結(jié)合了AHP 法和灰色關(guān)聯(lián)分析法建立決策矩陣，并利用MATLAB/Simulink 工具箱求解出不同時(shí)段及相鄰兩個(gè)道路交叉口間信號(hào)配時(shí)質(zhì)量值。該方法的優(yōu)點(diǎn)是：在確定評(píng)判指標(biāo)權(quán)重后，利用模糊綜合評(píng)判對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析，可以得到較為準(zhǔn)確的結(jié)果。但是該方法也存在一定缺陷：各評(píng)判指標(biāo)的權(quán)重值和權(quán)重矩陣確定是一個(gè)比較復(fù)雜的過程，其所需數(shù)據(jù)量較大。在評(píng)判過程中如果遇到較大噪聲或者不確定因素，則需要反復(fù)測(cè)試其不確定性程度才能得到準(zhǔn)確判斷結(jié)果。因此在實(shí)際應(yīng)用中還需要不斷地對(duì)研究成果進(jìn)行改進(jìn)和完善，提高該方法的實(shí)用性和可操作性。