陳貴林，沈 忱，李海濱

（燕山大學(xué) 電氣工程學(xué)院，河北 秦皇島066004）

基于粒子群算法的交通干線協(xié)調(diào)控制的研究*

陳貴林，沈 忱，李海濱

（燕山大學(xué) 電氣工程學(xué)院，河北 秦皇島066004）

目前各大城市交通擁堵的一個重要原因是交通控制仍然為單點控制，未能實現(xiàn)協(xié)調(diào)優(yōu)化?；诖耍岢鲆环N基于粒子群優(yōu)化的干線交通總延誤最小協(xié)調(diào)控制方法。首先，通過對城市交通干線協(xié)調(diào)控制進(jìn)行數(shù)學(xué)抽象，建立干線交通雙向綠波控制總延誤模型。其次，依據(jù)總延誤模型的特征，設(shè)計了一種利用歷史最優(yōu)共享的粒子群算法(VSHBPSO)。接著，對干線總延誤模型進(jìn)行優(yōu)化，以總延誤最小為目標(biāo)，得出相位差、綠信比的最優(yōu)解，進(jìn)而獲得交通信號相位的動態(tài)配時策略。最后以秦皇島市交通干線為例進(jìn)行仿真實驗，實驗結(jié)果表明，優(yōu)化后的交叉口配時方案比傳統(tǒng)的定時控制方案減少了43.1%的延誤時間，有效提高了干線通行效率。

干線交通；延誤模型；協(xié)調(diào)控制；粒子群算法

0 引言

交通系統(tǒng)是城市經(jīng)濟(jì)活動的命脈，也是衡量一個城市文明程度的重要標(biāo)志，同時對城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展和居民生活水平的提高起著極為重要的作用。城市道路交通的擁擠嚴(yán)重影響著居民生活，并造成社會生產(chǎn)力的極大浪費。如何有效地緩解交通擁擠，提高交通系統(tǒng)效率，成為世界各國亟待解決的問題。在城市交通網(wǎng)中交通干線承擔(dān)了城市交通的主要負(fù)荷，因此，在不增加道路的前提下，對干線交通燈的智能協(xié)調(diào)控制成為緩解交通壓力的主要手段，也是目前各國學(xué)者研究的重點。如 Little等建立了最大綠波帶寬的MAXBAND模型，提出了干線雙向綠波協(xié)調(diào)控制配時策略[1-2]；盧凱等利用分析時距的方法，給出了進(jìn)口道單獨放行條件下的干線雙向綠波協(xié)調(diào)控制數(shù)解算法[3]；徐世洪等人基于交通流的動態(tài)模型，提出了一種雙向綠波的干線相鄰路口相位差優(yōu)化控制方法，并應(yīng)用自適應(yīng)遺傳算法進(jìn)行改進(jìn)求解，實現(xiàn)了交通干線分級遞階協(xié)調(diào)控制[4]。本文依據(jù)干線協(xié)調(diào)控制原理，提出一種基于粒子群算法交通干線控制策略。以車輛行駛過程中延誤時間最小為優(yōu)化目標(biāo)[5]，建立交通干線

雙向綠波控制延誤模型，并通過該控制策略進(jìn)行優(yōu)化控制。最終通過實驗結(jié)果對比驗證了該控制策略的有效性。

1 干線總延誤模型的建立

城市干線交通信號的控制參數(shù)有：各交叉口的信號周期、綠信比以及相位差。干線交通信號的協(xié)調(diào)控制就是將干線上若干相鄰交叉路口的信號進(jìn)行協(xié)調(diào)配時，使進(jìn)入交通干線的車隊不遇或少遇紅燈，以達(dá)到減少延誤的目的。

1.1 相位的確定

相位是指在周期時間內(nèi)按需求人為設(shè)定的某個方向上的交通流(或幾個方向上的交通流的組合)，同時得到通行權(quán)的時間帶。

干線系統(tǒng)的特點是干線方向車流量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于非干線方向車流量，且車流量以直行車流為主。但在實際中，即使左轉(zhuǎn)的車流量不大，如果不加以單獨控制，也會對直行車流產(chǎn)生較大干擾。因此，相位劃分如圖1所示。

圖1 干線系統(tǒng)相位劃分示意圖

1.2 模型的基本假設(shè)

由于交通系統(tǒng)的隨機(jī)性、模糊性和不確定性，延誤模型的建立基于以下基本假設(shè)：

(1)相位轉(zhuǎn)換中的黃燈時間通常為 2 s，將其歸入相位轉(zhuǎn)換的紅燈和綠燈時長內(nèi)，相位轉(zhuǎn)換無時滯；

(2)保持每個信號周期的相位數(shù)和相位放行順序固定不變；

(3)干線控制系統(tǒng)內(nèi)部的交通流為非飽和流；

(4)車輛到達(dá)交叉口看作是點到達(dá)；

(5)系統(tǒng)內(nèi)非協(xié)調(diào)相位方向上的車流采用隨機(jī)到達(dá)方式處理，根據(jù) Webster延誤模型計算[6]；

(6)系統(tǒng)內(nèi)干線方向上由于交叉口相互間距不宜過大，交通流受上游交叉口信號影響而不再隨機(jī)。

1.3 模型的建立

在干線協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)中，設(shè)主干線方向上的相位為協(xié)調(diào)相位，其余方向上的相位設(shè)為非協(xié)調(diào)相位，故車輛延誤分為協(xié)調(diào)相位的延誤和非協(xié)調(diào)相位的延誤兩部分。

若車隊駛向交叉口未受阻，即在綠燈期間可以完全通過，則時間延誤為0。若行駛車隊受阻，則受阻情況分為：車隊在到達(dá)交叉口時第一輛車就遇到紅燈，導(dǎo)致整個車隊全部受阻；在信號變?yōu)榧t燈時車隊已部分通過交叉口，導(dǎo)致車隊局部受阻。

(1)協(xié)調(diào)相位車隊全部受阻延誤模型

干線系統(tǒng)中車輛行駛方向分為上行方向和下行方向，上行車隊從交叉口i到i+1途經(jīng)路長為 li，i+1，上行方向的平均車速為vup，車隊第一輛車遇到紅燈的等待時間為tw，up，交叉口 i到 i+1的相位差是 Φi+1，i。則分析可得：

車隊通過交叉口i+1的通行能力為ui+1，紅燈時長為tred，綠燈時長為 tgreen，交叉口疏散累積車輛需 tgo，up，在變?yōu)榫G燈之后到達(dá)的車輛不受阻地通過交叉口i+1，則：

如圖2所示，△ABC的面積即為協(xié)調(diào)相位中上行方向車隊全部受阻的延誤。即：

圖2 車輛全部受阻延誤示意圖

(2)協(xié)調(diào)相位車隊局部受阻延誤模型

圖3 車輛局部受阻延誤示意圖

同理可知，下行方向車流量局部受阻時協(xié)調(diào)相位的延誤為：

綜上所述，引入變量αi設(shè)定兩種情況，上行車隊在交叉口處協(xié)調(diào)相位的延誤表達(dá)為：

在式(9)中，如果車輛全部受阻，則取αi=1；如果車輛局部受阻，則取αi=0。

同理，引入變量βi設(shè)定下行車隊兩種情況在交叉口處協(xié)調(diào)相位的延誤為：

在式(10)中，如果車輛全部受阻，則取 βi=1；如果車輛局部受阻，則取βi=0。

(3)非協(xié)調(diào)相位車隊延誤

在干線系統(tǒng)中，飽和率小于1，并且非協(xié)調(diào)相位車流隨機(jī)到達(dá)，所以可以根據(jù) Webster延誤模型計算每一輛車的平均延誤：

式中，qi是相位 i平均車輛到達(dá)率，單位為輛/時(pcu/h)；μi為相位 i的飽和度。

式(11)中第一部分是均勻車輛所產(chǎn)生的延誤，第二部分是隨機(jī)車輛所產(chǎn)生的延誤，將兩部分求和減去校正部分(通常情況下，校正部分可以忽略)，因此，系統(tǒng)中的非協(xié)調(diào)相位的延誤模型為：

式中，qik表示第i個交叉口第k相位的車流量，dik表示第i個交叉口第k相位的車輛平均延誤。

綜上所述，干線系統(tǒng)的總延誤為：

在式(13)中，引入加權(quán)因子σ，當(dāng)σ=1時，只考慮協(xié)調(diào)相位的延誤；當(dāng)σ=0時，只考慮非協(xié)調(diào)相位的延誤；當(dāng) σ∈(0，1)時，則為同時考慮協(xié)調(diào)相位和非協(xié)調(diào)相位的總延誤。

2 改進(jìn)的粒子群算法干線協(xié)調(diào)優(yōu)化

城市交通信號控制系統(tǒng)是一個典型的多輸入多輸出的復(fù)雜系統(tǒng)，必須盡可能將干線協(xié)調(diào)控制參數(shù)同時優(yōu)化。而且，相比其他優(yōu)化方法而言，粒子群算法的速度快，效率高，更適用于干線交通延誤模型優(yōu)化求解。

2.1 基本的粒子群算法

1995年，Eberhart博士和 Kennedy博士受到飛鳥集群活動的規(guī)律性的啟發(fā)，針對鳥群捕食行為的研究提出粒子群算法(PSO)[7]。

PSO優(yōu)化算法的速度公式(14)和位置公式(15)持續(xù)更新如下所示：

2.2 改進(jìn)的粒子群算法

傳統(tǒng)PSO算法收斂速度較其他進(jìn)化算法快，但容易陷入局部極小點。因此，文獻(xiàn)[8]提出一種新的粒子群優(yōu)化算法——歷史最優(yōu)共享的粒子群優(yōu)化算法(VSHBPSO)。VSHBPSO的核心思想：原粒子與一切具有優(yōu)良基因的粒子交互，不斷趨向優(yōu)良，同時粒子的更新還向之前實驗中搜索的全局歷史最優(yōu)位置學(xué)習(xí)。

基于歷史最優(yōu)共享PSO算法更新位置公式為：

改進(jìn)的PSO算法采用十局運行機(jī)制：每一次實驗結(jié)束所得全局最優(yōu)解應(yīng)用在下一次運算過程中，以此類推，取最終得到的最優(yōu)解。

2.3 算法實現(xiàn)步驟

根據(jù)以上分析，改進(jìn)的歷史最優(yōu)共享的粒子群算法的實現(xiàn)步驟為：

(1)設(shè)置算法的參數(shù)和最大迭代次數(shù)，初始化種群X(k)使每個粒子m產(chǎn)生初始速度組成V(k)。

(2)計算種群在搜索空間中每一維的適應(yīng)值。

(3)將粒子當(dāng)前適應(yīng)值與自身的歷史最優(yōu)值和種群歷史最優(yōu)值分別進(jìn)行比較，如果的值不如當(dāng)前值，則置當(dāng)前值為空間內(nèi)自身的歷史最優(yōu)解；如果的值不如當(dāng)前值，則置當(dāng)前值為空間內(nèi)種群的歷史最優(yōu)解。

(4)按照速度更新式(14)和位置更新式(16)、(17)對粒子的速度和位置進(jìn)行更新，并形成新的種群X(k+1)。

(5)查看是否符合算法結(jié)束條件，如果符合則算法結(jié)束，求得最優(yōu)解；否則，迭代數(shù)加1，即 t=t+1，并跳轉(zhuǎn)至步驟(2)。

3 仿真實驗研究

為驗證所建立的模型的有效性，利用秦皇島市河北大街中段車流量較大的3個交叉口(友誼路路口、紅旗路路口和海陽路路口)作為仿真實驗對象。

3.1 實驗路段數(shù)據(jù)統(tǒng)計

統(tǒng)計實驗路段各交叉口一天內(nèi)的車流量并繪制曲線圖，如圖4所示為友誼路口的車流飽和度。

圖4 友誼路口車流飽和度曲線圖

在圖4中可以看出，一天中的車流量飽和度均呈現(xiàn)為小于0.9的非飽和狀態(tài)，理論上適用于雙向綠波協(xié)調(diào)控制。而早晨上班時段和下午下班時段屬于高峰期，白天時段車流量屬于平峰期，晚上23點以后至次日清晨車流量較低。

實驗路段的路況信息如表1所示。

表1 路況數(shù)據(jù)信息

3.2 參數(shù)設(shè)定

優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)可以描述為使式(18)中總延誤D獲得最小值的最優(yōu)控制方案：

選取3個交叉口中最大的周期作為系統(tǒng)周期。定義粒子種群 X=[λ1，λ2，λ3；Φ1，2，Φ2，3]， 設(shè)定種群規(guī)模為 n= 50的5維粒子群，學(xué)習(xí)因子c1=c2=2，慣性權(quán)重w為0.9～0.4線性下降，最大迭代次數(shù)為100。

3.3 結(jié)果分析

以路段的平峰時期流量為例進(jìn)行分析。

(1)當(dāng)協(xié)調(diào)相位車流量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于非協(xié)調(diào)相位時，σ=1，即只考慮協(xié)調(diào)相位的主干線雙向綠波控制，實驗結(jié)果如表2所示。

表2 σ=1時，延誤最小化的雙向綠波控制方案表(單位：s)

由實驗結(jié)果可知，在相同路段條件下，采用延誤最小控制方案可以大大減小延誤時間，有效提升通行效率。

(2)當(dāng)協(xié)調(diào)相位和非協(xié)調(diào)相位交通流量均考慮時，即令σ=3/4，協(xié)調(diào)相位延誤的權(quán)值占總延誤權(quán)值的 3/4，支路延誤權(quán)值占總延誤權(quán)值的 1/4，實驗結(jié)果如表3所示，時距圖如圖5所示。

表3 σ=3/4時，延誤最小化的雙向綠波控制方案表(單位：s)

非協(xié)調(diào)相位上的車流在綠燈時間內(nèi)可以通過交叉口，因此考慮非協(xié)調(diào)相位延誤通行效果明顯優(yōu)于傳統(tǒng)定時控制方案。

用此方案進(jìn)行10個周期的仿真實驗，并與傳統(tǒng)定時控制方案中的延誤對比，如圖6所示。

圖6 仿真10個周期的延誤對比

由此可見，優(yōu)化后的最小延誤控制方案能夠減小約41.3%的時間延誤，有效地提高了城市交通干線的通行效率。

4 結(jié)論

本文在常態(tài)交通情況下建立了干線總延誤模型，并以總延誤最小為優(yōu)化目標(biāo)，協(xié)調(diào)綠信比和相位差來實現(xiàn)交通干線雙向綠波控制。在所建立的模型中考慮非協(xié)調(diào)相位對主干線車流的影響，并引入加權(quán)系數(shù)更合理地展現(xiàn)實際路況；實驗部分對城市交通干線進(jìn)行實地調(diào)查，獲得更符合實際交通情況的干線數(shù)據(jù)；通過將實際數(shù)據(jù)代入模型進(jìn)行仿真實驗，驗證了此種控制策略的有效性，對改善城市交通擁堵情況具有積極的現(xiàn)實意義。

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圖9 支路電感L1與L2的電流實驗局部波形圖

圖9為支路加入了自均流控制器下的移向雙閉環(huán)電流電壓控制的電流波形圖。仿真初期，電感L1的平均電流為10.451 0 A，電感L2的平均電流為10.450 7 A，電感平均電流的差值低于0.01 A。

可見，加入自均流控制器后電流自動均流得到了改善，電感電流的差值由之前的 0.34 A降到低于0.01 A，驗證了上述理論方案與算法的可實踐性。

3 結(jié)論

本文實現(xiàn)了將移相式電流自動均衡型雙閉環(huán)電流電壓控制的雙向并聯(lián)DC-DC用于混合動力列車的車載能源系統(tǒng)。利用電壓外環(huán)使電壓精確地維持在給定值；電流環(huán)能使系統(tǒng)有更好的靜動態(tài)特性，確保系統(tǒng)的安全。移相雙向并聯(lián)模式的DC-DC不僅能夠?qū)崿F(xiàn)能量傳遞的控制，而且電路的開關(guān)器件電流應(yīng)力比傳統(tǒng)DC-DC變換器的減少一半，紋波也減半。此電流自動均衡算法達(dá)到了并聯(lián)各支路電流的平衡，加入自均流控制器后各支路電感平均差值得到了改善，電感電流的平均差值由之前的0.34 A降到低于0.01 A，效果良好。

參考文獻(xiàn)

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（收稿日期：2014-12-11）

作者簡介：

楊海學(xué)(1988-)，男，碩士研究生，主要研究方向：混合動力新能源控制、電池能源管理。

張繼業(yè)(1965-)，男，教授，博導(dǎo)，主要研究方向：高速列車動力學(xué)與控制、流固耦合振動等。

賀曉(1990-)，女，碩士研究生，主要研究方向：智能信息處理。

Experimental study on arterial traffic coordinated control based on particle swarm optimization(PSO)

Chen Guilin，Shen Chen，Li Haibin
(School of Electrical Engineering,Yanshan University,Qinhuangdao 066004，China)

In terms of an important cause of traffic congestion in cities is the single point of traffic control and it still failed to achieve coordination optimization，this paper presents a coordinated control method to minimize the delay of arterial traffic based on particle swarm optimization.First,according to mathematics abstraction of urban traffic trunk coordination control,a delay model of arterial traffic bi-directional green-wave control is set up.Second,based on the characteristics of delay model,the Velocity Share Historical Best PSO(VSHBPSO)is established.Third,an optimization of the delay model is made to get the parameter of the phase difference and Green ratio,therefore dynamic timing of traffic signal phase is realized.Last,the experiment is made by taking the arterial traffic of Qinhuangdao for example.The experimental results show that the optimized intersection timing has effectively decreased for 43.1%of the total delay time compared with the traditional timing control and improved the traffic efficiency of artery.

traffic arterial roads；delay model；cooperative control；particle swarm optimization（PSO）

TP273

A

0258-7998(2015)04-0139-05

10.16157/j.issn.0258-7998.2015.04.035

2015-01-10)

陳桂林(1971-)，男，博士，講師，主要研究方向：智能控制。

沈忱(1989-)，女，碩士研究生，主要研究方向：干線交通智能控制系統(tǒng)。

李海濱(1978-)，男，博士，教授，主要研究方向：模式識別、智能控制。

河北省自然科學(xué)基金（D2014203153）