李 斌，傅正陽，鄭江萍

（杭州市公安局交通警察支隊西湖大隊，浙江 杭州 310000）

0 引言

近年來，隨著智慧城市的不斷發(fā)展，城市交通面臨的壓力逐漸增大，特別是在路況復(fù)雜的交通路口，容易因為交通燈配時標(biāo)準(zhǔn)不合理而出現(xiàn)擁堵現(xiàn)象。針對該問題，陳海洋等[1]引入克隆選擇算法，對克隆抑制算子與種群刷新算子進(jìn)行改進(jìn)，將交通燈狀態(tài)設(shè)置問題轉(zhuǎn)換成克隆選擇算法搜索最優(yōu)解問題，實現(xiàn)智慧城市路口交通燈配時優(yōu)化,但該方法在實際應(yīng)用中優(yōu)化效果不佳，路口仍出現(xiàn)擁堵問題。陳小紅等[2]研究了不確定交通需求下的交叉口信號配時區(qū)間優(yōu)化模型，通過構(gòu)建信號配時參數(shù)區(qū)間非線性多目標(biāo)規(guī)劃模型，采用多層嵌套遺傳算法求解方式實現(xiàn)對交叉口信號配時區(qū)間的優(yōu)化,但該方法的控制效果也不理想。本文引入模糊控制理論，設(shè)計了一種新型的智慧城市路口交通燈配時優(yōu)化方法，切實提高了智慧城市路口交通燈配時優(yōu)化效果，緩解了交通路口的擁堵情況。

1 模糊控制方法

1.1 PID 控制器

PID 控制器的運行是根據(jù)輸入信號的比例、積分以及微分關(guān)系，實現(xiàn)對目標(biāo)對象按需控制的目的。PID 控制器模塊可以使待控對象的被占用時長趨于合理，與單純積分控制的應(yīng)用思想基本類似。在實現(xiàn)同等比例控制各個目標(biāo)對象的同時，可以使下級設(shè)備保持自由運行狀態(tài)，對傳輸信號的控制作用相對較輕，當(dāng)信號樣本單次輸入量較大時，PID 控制器的運行速度會明顯下降。為了保證待控對象的運行能力，在選擇信號樣本時應(yīng)控制目標(biāo)信號的單次輸出總量，PID 控制器結(jié)構(gòu)模型如圖1所示。

圖1 PID 控制器連接結(jié)構(gòu)

設(shè)α表示模糊性參數(shù)，c表示信號分配特征（輛），該特征通過信息增益提取，表示待分配信號在單位時間內(nèi)的累積均值（輛/min），δ表示傳輸信號的實時系數(shù)(min），聯(lián)系上述物理量，可將PID 控制器的運行表達(dá)式定義為：

式（1）中：W表示PID 控制器輸出。如果α＞0 成立，表示信號傳輸方向與正負(fù)極標(biāo)記方向相同；如果α＜0 成立，則表示信號傳輸方向與正負(fù)極標(biāo)記方向相反。

1.2 整定參數(shù)

由于PID 控制器的運行會同時受到兩種信號源的影響，在規(guī)范路口交通燈配時標(biāo)準(zhǔn)時，易出現(xiàn)信號傳輸行為混亂而造成控制效果不佳。為了避免上述情況的發(fā)生，可以根據(jù)PID 控制器元件的實時運行特點，求解整定參數(shù)并聯(lián)合相關(guān)物理參量，完善模糊控制方法的應(yīng)用流程[3]。整定參數(shù)，是對參數(shù)指標(biāo)的整合與判定，前者意在將所有可能的物理參數(shù)聚合在一起，通過集中計算的方式選定最優(yōu)解結(jié)果；后者則是在所有可能最優(yōu)解中進(jìn)行持續(xù)搜索，在去除局部干擾項參數(shù)后，得到唯一全局的最優(yōu)解結(jié)果。在對路口交通燈配時優(yōu)化過程中，只有保證整定參數(shù)求解結(jié)果的唯一性，才能實現(xiàn)對信號燈響應(yīng)時長的準(zhǔn)確分配，其整定參數(shù)的計算應(yīng)滿足如下表達(dá)：

式（2）中：Y表示整定參數(shù)的唯一解，β表示所選信號參量的控制系數(shù)，表示所選信號參量的模糊標(biāo)記指征（輛），α、σ表示兩個不相等的信號導(dǎo)入?yún)?shù)，I表示實時整定向量（輛/min），γ表示方向性參數(shù)，q1、q2、…、qn表示n個不同的數(shù)值解（min/輛）。為了充分發(fā)揮模糊控制方法的應(yīng)用能力，在對方向性參數(shù)進(jìn)行取值時應(yīng)盡量避免取得零值或與零接近的物理參數(shù)。

2 智慧城市路口交通燈配時策略優(yōu)化

在模糊控制方法基礎(chǔ)上確定路口的實時交通狀態(tài)，選擇既定動作指令并聯(lián)合獎勵值函數(shù)，求解優(yōu)化指數(shù)參量，實現(xiàn)對智慧城市路口交通燈配時策略的優(yōu)化。

2.1 交通狀態(tài)

智慧城市管理理念中，當(dāng)交通路口擁塞程度達(dá)到一定數(shù)值水平后，當(dāng)前路口便不具備再容納其他車輛通行的能力。模糊控制理論認(rèn)為，路口交通狀態(tài)會受到時間、季節(jié)、溫度等多項外界因素的影響，因此在制定交通燈配時策略時，可以適當(dāng)調(diào)整信號燈的響應(yīng)時長[4]。在優(yōu)化交通燈配時策略時，交通狀態(tài)只能作為一項參考變量。設(shè)表示擁塞參數(shù)，lmax表示交通燈配時參數(shù)的最大取值結(jié)果（s），lmin表示交通燈配時參數(shù)的最小取值結(jié)果（s），kmax表示單位時間內(nèi)的最大車輛容納數(shù)值（輛/min），kmin表示單位時間內(nèi)的最小車輛容納數(shù)值（輛/min）。在上述物理量的支持下，聯(lián)合式（2），可將智慧城市路口的交通狀態(tài)求解表達(dá)式定義為式（3）：

式（3）中：P表示智慧城市路口的交通狀態(tài)。如果交通狀態(tài)求解結(jié)果始終無法滿足路口交通燈的配時要求，可能是擁塞系數(shù)的選值結(jié)果出了偏差，應(yīng)在不更改車輛容納數(shù)值與交通燈配時參數(shù)情況下對原擁塞系數(shù)進(jìn)行調(diào)整。

2.2 交通燈顯示狀態(tài)選擇

交通燈顯示狀態(tài)選擇是指對交通燈的配時響應(yīng)進(jìn)行控制，即控制交通燈顯示的狀態(tài)，該狀態(tài)分為紅燈、綠燈和黃燈三種狀態(tài)，分別對應(yīng)車輛的停止動作、行進(jìn)動作和轉(zhuǎn)換動作（黃燈持續(xù)閃爍時，車輛在確認(rèn)安全后可通行）。當(dāng)車輛通行總和達(dá)到最大值時，交通燈的信號響應(yīng)時長也達(dá)到最大值，在不考慮其他干擾情況下對交通燈顯示狀態(tài)進(jìn)行選擇，即配時響應(yīng)的控制應(yīng)注意以下問題：

（1）停止動作：在交通情況相對復(fù)雜的前提下，同一方向上需要通行的車輛相對較多，若紅燈響應(yīng)時間過長，容易導(dǎo)致嚴(yán)重的交通堵塞。為緩解城市路口的交通壓力，停止動作在總配時中的占比時長一般相對較短。

（2）行進(jìn)動作：在大多數(shù)城市路口的主要通行方向上，綠燈的響應(yīng)時間都要大于紅燈；而綠燈響應(yīng)時間對應(yīng)交通燈配時策略中的行進(jìn)動作。為緩解城市路口的交通壓力，行進(jìn)動作在總配時中的占比時間必須大于停止動作。

（3）轉(zhuǎn)換動作：連接停止動作與行進(jìn)動作的交通燈表現(xiàn)形態(tài)被稱為轉(zhuǎn)換動作，也就是黃燈。在特殊路口處，黃燈如果持續(xù)閃爍，表示車輛在確認(rèn)安全后可直接通過。因此，相較于停止動作與行進(jìn)動作，轉(zhuǎn)換動作在交通燈總配時中的占比時長并不完全固定。

2.3 獎勵函數(shù)

獎勵函數(shù)是分別計算車輛在智慧城市路網(wǎng)中各個路口的行進(jìn)效率，根據(jù)模糊控制策略求解獎勵函數(shù)表達(dá)式，對于效率的求解主要參考車輛通過路口所需的時間。在車流量保持均勻分布的情況下，只要控制車輛在各個路口的等待時長，就能避免車輛在城市路網(wǎng)中大量擁堵，從而實現(xiàn)對交通燈配時的優(yōu)化處理。設(shè)表示車輛通行效率，表示實時車流量（輛/min），表示車輛在各個路口處的停留時間均值（s），ΔK表示車輛在單位時間內(nèi)所通過的路口總量（輛），λ表示智慧城市路網(wǎng)中的路口分布系數(shù)。在上述物理量的支持下，聯(lián)合式（3）推導(dǎo)基于模糊控制的獎勵函數(shù)表達(dá)式（4）如下：

式（4）中：F表示獎勵函數(shù)計算結(jié)果，用于評估車輛在智慧城市路網(wǎng)中行進(jìn)效率。為了使交通燈配時優(yōu)化結(jié)果更加貼合實際需求，要求ΔK指標(biāo)的取值不宜過小，所以在運算需求上應(yīng)盡量延長車輛在智慧城市路網(wǎng)中的單位行駛時長。

2.4 優(yōu)化指數(shù)

為了規(guī)范交通燈配時標(biāo)準(zhǔn)，要按照獎勵函數(shù)的計算結(jié)果，分別對紅、綠信號燈的響應(yīng)時長進(jìn)行控制調(diào)節(jié)。規(guī)定b'表示綠燈信號調(diào)節(jié)參數(shù)，μ表示紅燈信號調(diào)節(jié)參數(shù)，Μ表示交通燈轉(zhuǎn)換向量，聯(lián)合式（4），可將優(yōu)化指數(shù)定義式表示為：

式（5）中：v表示優(yōu)化指數(shù)，如果v計算結(jié)果等于“1”，表示在當(dāng)前情況下的紅燈、綠燈響應(yīng)時間能夠滿足城市路口的通行需求，交通燈的響應(yīng)時長也達(dá)到了最佳配時狀態(tài)。

3 實例分析

基于模糊控制的路口交通燈配時優(yōu)化方法，應(yīng)以不確定交通需求下的配時優(yōu)化模型作為實驗組和對照組，設(shè)計如下對比實驗分析。首先，模擬智慧城市路網(wǎng)晚高峰時期的路口交通情況，再分別按照實驗組、對照組方法對該路口的交通燈配時進(jìn)行調(diào)節(jié)，最后記錄5 組不同的實驗結(jié)果并將所得數(shù)值與交通燈理想配時情況進(jìn)行對比，其城市路口路網(wǎng)信息數(shù)據(jù)如表1 所示。

表1 路口路網(wǎng)信息數(shù)據(jù)表

表2 數(shù)據(jù)記錄了實驗組、對照組與理想情況下的交通燈配時情況。

表2 交通燈配時數(shù)據(jù)表

分析表1 可知，與理想數(shù)值相比，實驗組紅燈配時均值縮短了1s，綠燈配時均值延長了1s。由于數(shù)值較小，其對于交通燈配時策略的影響程度可以忽略不計；而對照組紅燈配時均值與理想數(shù)值相比延長了2s，綠燈配時均值縮短了5s，差值水平遠(yuǎn)高于實驗組。綜上可知，基于模糊控制的優(yōu)化方法更符合規(guī)范交通燈配時標(biāo)準(zhǔn)和緩解優(yōu)化智慧城市交通壓力的實際需求，對當(dāng)前城市路口的車輛密度推理得到表3 所示的車輛密度優(yōu)化結(jié)果。

表3 車輛密度優(yōu)化結(jié)果

表3 中的車輛密度由小到大排序為較小＞?。具m中＞較大＞大。根據(jù)表3 優(yōu)化結(jié)果可知，應(yīng)用本文方法后，當(dāng)前城市路口車輛密度均得到了一定程度的降低。如果車輛密度為大時，無論是當(dāng)前路口還是協(xié)同交叉口的車輛密度均降為較大，即車輛密度降低，避免了出現(xiàn)交通擁堵。

4 結(jié)語

通過實例結(jié)果分析，相比不確定交通需求下的配時優(yōu)化模型，模糊控制交通燈配時優(yōu)化方法聯(lián)合了獎勵值函數(shù)表達(dá)式，確定出優(yōu)化指數(shù)的取值范圍，實現(xiàn)了對擁堵路口的交通燈配時優(yōu)化。隨著這種新型優(yōu)化方法的應(yīng)用，城市路口的紅燈、綠燈配時均值都不會與理想配時標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)生過大出入，表明其在有效緩解智慧城市路口交通壓力上具有較高可行性和實用性。