一种交通信号控制方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种交通信号控制方法，所述控制方法包括如下步骤：将研究区域划分为多个控制子区，并确定每个控制子区的交叉路口；建立双层优化模型；根据研究区域的车辆分布计算每个控制子区的每个交叉口的相位压力；当所有的交叉口的相位压力中的最大的相位压力大于激活相位时，采用双层优化模型，确定当前时刻后的K个时刻的研究区域的总输出车辆数最大时，且当前时刻后的K个时刻的每个控制子区的车辆数与最优车辆数差的平方和最小时的交通信号控制方案。发明专利技术将研究区域划分为多个控制子区，对于每个控制子区的边界信号灯进行优化，实现了区域内的交通的优化控制，避免了区域内的局部拥堵的缺陷。

【技术实现步骤摘要】
一种交通信号控制方法及系统
本专利技术涉及交通智能控制
，特别涉及一种交通信号控制方法及系统。
技术介绍
随着城市建设和社会经济的高速发展，城市道路拥堵现象越发严重。目前智能交通信号控制系统利用信号灯对路口交通进行调配疏导是缓解拥堵的重要方法之一。根据系统结构，城市交通信号控制可分为分布式和集中式控制，其中集中控制系统由中央计算单元控制，当控制范围扩大或参数增加时，整个系统的计算复杂度将呈指数增加，在信号优化过程中可能导致实时性与可靠性不能保持高度统一；然而分布式信号控制系统不是由中央计算单元控制，其依赖于局部交叉口控制器，不仅简化了模型结构，还可以保证信号优化控制的实时性与可靠性。近年来，针对分布式交通信号控制优化问题，主要方法包括群体优化算法、强化学习算法、启发式动态规划算法等。这些研究取得了不少的成果，然而交通信号控制优化通常是一个NP问题，这类交通控制方法计算相对耗时，易出现相位调节不及时等问题，难以保证在线交通配时决策的实时性。因此，在疏导拥堵的同时兼顾实时性在交通信号控制中就显得尤为重要。Wongpiromsam等人将分布式背压路由算法引入到交通控制领域，并首次提出了基于背压算法的分布式交通信号控制策略。相对于其他分布式算法，背压算法能够完全分布在交叉口上，只需要每个交叉口的局部信息，即可以用复杂度为O(1)的算法来实现信号控制。因此背压算法在交通信号优化方面受到了学者们的广泛关注，并在此基础上展开了大量的研究，提出了均衡下游路段剩余容量、优化网络吞吐量、考虑路段容量等方面的改进。研究表明城市道路交通系统具有分层多粒度特性，将系统中的交通元素粒化，以实现多角度、多层次解决问题。陈伟清等人将粗糙集与变异系数结合，建立了符合城市实际情况的智慧交通评价体系，为优化城市交通提供了有效的评价指标。Xie等人在颗粒计算的理论基础上，针对当前智能交通的数据挖掘，提出了一种基于颗粒计算的智能交通数据挖掘模型。Abdel-Basset等人提出了一个使用单值中性色和粗糙集理论处理不完全和不完全信息的一般框架，该模型提高了智能城市向其公民介绍服务和决策的质量。他们将粗集理论应用到城市交通优化中，并取获得了不错的成果，也为城市交通信号控制提供了新思路。Hao等人利用基于s-粗糙集理论的基本转移操作，将每个交通粒用粗糙表示形式来表示，并对其动态特性进行描述，结合背压算法对区域内交通信号进行协调控制。但现有的方法无法实现区域内的交通的优化控制。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种交通信号控制方法及系统，以实现区域内的交通的优化控制，避免了区域内的局部拥堵的缺陷。为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：一种交通信号控制方法，所述控制方法包括如下步骤：将研究区域划分为多个控制子区，并确定每个控制子区的交叉路口；将当前时刻后的K个时刻的研究区域的总输出车辆数作为上层优化模型的目标函数，以上层优化模型的目标函数值最大化为上层优化模型的优化目标，将当前时刻后的K个时刻的每个控制子区的车辆数与最优车辆数差的平方和作为下层优化模型的目标函数，以下层优化模型的目标函数值最小化为下层目标优化模型的优化目标，建立双层优化模型；根据研究区域的车辆分布计算每个控制子区的每个交叉口的相位压力；判断所有的交叉口的相位压力中的最大的相位压力是否小于激活相位，得到第一判断结果；若所述判断结果表示是，则将研究区域划分为多个控制子区，并确定每个控制子区的交叉路口；根据当前时刻每个控制子区内的车辆数及每个控制子区的每个边界的交叉口信号周期和绿信比，预测当前时刻后的K个时刻的每个控制子区内的车辆数；根据预测得到的K个时刻的每个控制子区内的车辆数计算上层优化模型的目标函数值和下层优化模型的目标函数值；判断上层优化模型的目标函数值和下层优化模型的目标函数值是否收敛，得到第二判断结果；若所述第二判断结果表示否，则调整每个控制子区的每个边界的交叉口信号周期和绿信比，返回步骤“根据当前时刻每个控制子区内的车辆数及每个控制子区的每个边界的交叉口信号周期和绿信比，预测当前时刻后的K个时刻的每个控制子区内的车辆数”；若所述第二判断结果表示是，则输出调整后的每个控制子区的每个边界的交叉口信号周期和绿信比。可选的，所述根据研究区域的车辆分布计算每个控制子区的每个交叉口的相位压力，具体包括：根据每个控制子区的车辆分布确定每个控制子区中的每个交叉口排队长度；根据每个交叉口排队长度采用背压算法计算每个交叉口相位压力。可选的，所述根据当前时刻每个控制子区内的车辆数及每个控制子区的每个边界的交叉口信号周期和绿信比，预测当前时刻后的K个时刻的每个控制子区内的车辆数，具体包括：根据当前时刻的第u个控制子区内的车辆数及第u个控制子区的每个边界的交叉口信号周期和绿信比，利用公式计算第k个时刻的第u个控制子区内的车辆数；其中，Nu(k)表示第k个时刻的第u个控制子区的车辆数，Nu(0)表示当前时刻的第u个控制子区的车辆数，Cj(p)为第j个边界的交叉口的第p个时刻的信号周期，s为饱和流率，gjh(p)为第p个时刻的第j个边界交叉口的第h个控制车辆流入的信号灯的绿信比，g′jh(p)为第p个时刻的第j个边界交叉口的第h个控制车辆流出的信号灯的绿信比，Ju代表第u个控制子区的边界的交叉口集合，Hu代表第u个控制子区的边界的交叉口的进口道集合。可选的，所述根据预测得到的K个时刻的每个控制子区内的车辆数计算上层优化模型的目标函数值和下层优化模型的目标函数值，具体包括：根据预测得到的K个时刻的每个控制子区内的车辆数，利用公式计算上层优化模型的目标函数值其中，A表示研究区域；Gu(·)为第u个控制子区的输出流量与第u个控制子区内存在车辆数的关系模型；Gu(Nu(k))＝min(f1(Nu(k)),f2(Nu(k)),f3(Nu(k)))，f1(·),f2(·)和f3(·)为当前车辆呈现的控制子区内存在车辆数与输出流量的关系图的第一拟合函数、第二拟合函数和第三拟合函数；根据预测得到的K个时刻的每个控制子区内的车辆数，利用公式计算下层优化模型的目标函数值其中，Nuc为第u个控制子区的最优车辆数。一种交通信号控制系统，所述控制系统包括区域划分模块，用于将研究区域划分为多个控制子区，并确定每个控制子区的交叉路口；双层优化模型建立模块，用于将当前时刻后的K个时刻的研究区域的总输出车辆数作为上层优化模型的目标函数，以上层优化模型的目标函数值最大化为上层优化模型的优化目标，将当前时刻后的K个时刻的每个控制子区的车辆数与最优车辆数差的平方和作为下层优化模型的目标函数，以下层优化模型的目标函数值最小化为下层目标优化模型的优化目标，建立双层优化模型；相位压力计算模块，用于根据研究区域的车辆分布计算每个控制子区的每个交叉口的相位压力；第一判断模块，用于判断所有的交叉口的相位压力中的最大的相位压力是否小于激活相位，得到第一判断结果；初始本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种交通信号控制方法，其特征在于，所述控制方法包括如下步骤：/n将研究区域划分为多个控制子区，并确定每个控制子区的交叉路口；/n将当前时刻后的K个时刻的研究区域的总输出车辆数作为上层优化模型的目标函数，以上层优化模型的目标函数值最大化为上层优化模型的优化目标，将当前时刻后的K个时刻的每个控制子区的车辆数与最优车辆数差的平方和作为下层优化模型的目标函数，以下层优化模型的目标函数值最小化为下层目标优化模型的优化目标，建立双层优化模型；/n根据研究区域的车辆分布计算每个控制子区的每个交叉口的相位压力；/n判断所有的交叉口的相位压力中的最大的相位压力是否小于激活相位，得到第一判断结果；/n若所述判断结果表示是，则设置每个控制子区的每个边界的交叉口信号周期和绿信比的初始值；/n根据当前时刻每个控制子区内的车辆数及每个控制子区的每个边界的交叉口信号周期和绿信比，预测当前时刻后的K个时刻的每个控制子区内的车辆数；/n根据预测得到的K个时刻的每个控制子区内的车辆数计算上层优化模型的目标函数值和下层优化模型的目标函数值；/n判断上层优化模型的目标函数值和下层优化模型的目标函数值是否收敛，得到第二判断结果；/n若所述第二判断结果表示否，则调整每个控制子区的每个边界的交叉口信号周期和绿信比，返回步骤“根据当前时刻每个控制子区内的车辆数及每个控制子区的每个边界的交叉口信号周期和绿信比，预测当前时刻后的K个时刻的每个控制子区内的车辆数”；/n若所述第二判断结果表示是，则输出调整后的每个控制子区的每个边界的交叉口信号周期和绿信比。/n...

【技术特征摘要】
1.一种交通信号控制方法，其特征在于，所述控制方法包括如下步骤：
将研究区域划分为多个控制子区，并确定每个控制子区的交叉路口；
将当前时刻后的K个时刻的研究区域的总输出车辆数作为上层优化模型的目标函数，以上层优化模型的目标函数值最大化为上层优化模型的优化目标，将当前时刻后的K个时刻的每个控制子区的车辆数与最优车辆数差的平方和作为下层优化模型的目标函数，以下层优化模型的目标函数值最小化为下层目标优化模型的优化目标，建立双层优化模型；
根据研究区域的车辆分布计算每个控制子区的每个交叉口的相位压力；
判断所有的交叉口的相位压力中的最大的相位压力是否小于激活相位，得到第一判断结果；
若所述判断结果表示是，则设置每个控制子区的每个边界的交叉口信号周期和绿信比的初始值；
根据当前时刻每个控制子区内的车辆数及每个控制子区的每个边界的交叉口信号周期和绿信比，预测当前时刻后的K个时刻的每个控制子区内的车辆数；
根据预测得到的K个时刻的每个控制子区内的车辆数计算上层优化模型的目标函数值和下层优化模型的目标函数值；
判断上层优化模型的目标函数值和下层优化模型的目标函数值是否收敛，得到第二判断结果；
若所述第二判断结果表示否，则调整每个控制子区的每个边界的交叉口信号周期和绿信比，返回步骤“根据当前时刻每个控制子区内的车辆数及每个控制子区的每个边界的交叉口信号周期和绿信比，预测当前时刻后的K个时刻的每个控制子区内的车辆数”；
若所述第二判断结果表示是，则输出调整后的每个控制子区的每个边界的交叉口信号周期和绿信比。


2.根据权利要求1所述的交通信号控制方法，其特征在于，所述根据研究区域的车辆分布计算每个控制子区的每个交叉口的相位压力，具体包括：
根据每个控制子区的车辆分布确定每个控制子区中的每个交叉口排队长度；
根据每个交叉口排队长度采用背压算法计算每个交叉口的相位压力。


3.根据权利要求1所述的交通信号控制方法，其特征在于，所述根据当前时刻每个控制子区内的车辆数及每个控制子区的每个边界的交叉口信号周期和绿信比，预测当前时刻后的K个时刻的每个控制子区内的车辆数，具体包括：
根据当前时刻的第u个控制子区内的车辆数及第u个控制子区的每个边界的交叉口信号周期和绿信比，利用公式计算第k个时刻的第u个控制子区内的车辆数；
其中，Nu(k)表示第k个时刻的第u个控制子区的车辆数，Nu(0)表示当前时刻的第u个控制子区的车辆数，Cj(p)为第j个边界的交叉口的第p个时刻的信号周期，s为饱和流率，gjh(p)为第p个时刻的第j个边界交叉口的第h个控制车辆流入的信号灯的绿信比，g′jh(p)为第p个时刻的第j个边界交叉口的第h个控制车辆流出的信号灯的绿信比，Ju代表第u个控制子区的边界的交叉口集合，Hu代表第u个控制子区的边界的交叉口的进口道集合。


4.根据权利要求3所述的交通信号控制方法，其特征在于，所述根据预测得到的K个时刻的每个控制子区内的车辆数计算上层优化模型的目标函数值和下层优化模型的目标函数值，具体包括：
根据预测得到的K个时刻的每个控制子区内的车辆数，利用公式计算上层优化模型的目标函数值其中，A表示研究区域；Gu(·)为第u个控制子区的输出流量与第u个控制子区内存在车辆数的关系模型；Gu(Nu(k))＝min(f1(Nu(k)),f2(Nu(k)),f3(Nu(k)))，f1(·),f2(·)和f3(·)为当前车辆呈现的控制子区内存在车辆数与输出流量的关系图的第一拟合函数、第二拟合函数和第三拟合函数；
根据预测得到的K个时刻的每个控制子区内的车辆数，利用公式计算下层优化模型的目标函数值其中，Nuc为第u个控制子区的最优车辆数。


5.一种交通信号控制系统，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨迪，李艳雯，韩丽苹，王鹏，邱宁佳，王玲，
申请(专利权)人：长春理工大学，
类型：发明
国别省市：吉林;22