[发明专利]基于自适应遗传算法的二型模糊单交叉口控制方法、装置及存储介质

说明书

本发明公开了一种基于自适应遗传算法的二型模糊单交叉口控制方法，属于智能交通控制领域，包括步骤：(1)建立四相位单交叉口的交通流模型；(2)根据所述交通流模型设置二型模糊控制器初始参数；(3)采用自适应遗传算法对所述二型模糊控制器中隶属度函数参数的选取进行优化，利用优化后的二型模糊控制器对单交叉口信号控制。本发明还提供了基于上述方法的控制装置及存储介质。本发明可根据交通流的变化情况实时调整二型模糊控制器参数，从而达到交通信号的实时自适应控制效果，减小了单交叉口的车辆延误，有效解决了单交叉口交通中的协调性和动态不确定性问题。

技术领域

本发明涉及智能交通领域，特别是涉及一种基于自适应遗传算法的二型模糊单交叉口控制方法、装置及存储介质。

背景技术

城市交通路网的拥堵一般由局部拥堵扩散到整体拥堵，若在局部交叉口车流量在进入过饱和状态之前，即在产生拥堵现象之前，就对关键交叉口随着车流量的不断变化情况进行实时交通信号的自适应控制，可以有效防止拥堵严重扩散现象。且单交叉口是研究交通路网信号控制的基础结构，因此对单交叉口信号配时控制方法的研究极为重要。

对于单交叉口的信号控制方法，实际生活中往往根据经验采用定时配时的方法，并且目前对于单交叉口信号控制方法的研究通常是基于建立模型的方法，但对于交叉口交通流的影响因素多、不确定性强、随机性强等一些复杂情况，要想建立精确又符合实际的交通流模型，不仅建立模型的过程困难，需要对模型中的交通情况进行许多假设，而且数学模型很可能具有高度非线性以及不确定性，传统的控制方法难以对其进行实时的自适应控制。

早期学者们主要采用定时信号的配时方法，例如Webster法、美国的HCM法、澳大利亚的ARRB法等，但由于现在交通需求的激增，定时信号控制方法无法满足目前我国交通高峰期的需求。

模糊控制方法相比起经典控制、现代控制方法最主要的特点就是不依赖交通流模型的建立，而是针对研究对象建立规则库，应用模糊推理的方式对复杂的系统进行智能控制，控制效果较好，能有效降低车辆延误。但事实上，由于交通流量的实时变化，模糊控制器在描述输入变量时不够准确，且在控制器参数选择方面具有较强的主观性和随意性。

发明内容

发明目的：本发明的目的是提供一种可自适应控制交通信号的单交叉口控制方法。本发明的另一目的在于提供基于该方法的装置及存储介质。

技术方案：本发明所述的一种基自适应遗传算法的二型模糊单交叉口控制方法，包括：

(1)建立四相位单交叉口的交通流模型；

(2)根据所述交通流模型设置二型模糊控制器初始参数；

(3)采用自适应遗传算法对所述二型模糊控制器中隶属度函数参数的选取进行优化，利用优化后的二型模糊控制器对单交叉口信号控制。

本发明设计的二型模糊控制器，用于单交叉口信号控制，可以解决单交叉口交通中的协调性和动态不确定性问题；同时二型模糊控制器可以根据交通流的变化情况实时调整控制器参数，从而使控制器达到交通信号的实时自适应控制效果，减小了单交叉口的车辆延误。

进一步地，所述建立四相位单交叉口的交通流模型包括：

(11)计算单交叉口第n个时间点的排队长度：

其中，L_G为当前绿灯相位的排队长度；为红灯相位的排队长度；j＝1,2,3分别为四相位单交叉口除绿灯相位外的其余三个红灯相位；Q_G(n)为当前绿灯相位车辆数；为红灯相位车辆数；p_G为当前绿灯相位车道数；为红灯相位车道数；s为饱和流量；l为当量车长，即车辆的平均化长度；H_d为车头间距；

(12)计算单交叉口第n个时间点的车辆延误：