基于自适应遗传算法的二型模糊单交叉口控制方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术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。本发明专利技术还提供了基于上述方法的控制装置及存储介质。本发明专利技术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。

【技术实现步骤摘要】
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
本专利技术涉及智能交通领域，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。
技术介绍
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H本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于自适应遗传算法的二型模糊单交叉口控制方法，其特征在于，包括如下步骤：/n(1)建立四相位单交叉口的交通流模型；/n(2)根据所述交通流模型设置二型模糊控制器初始参数；/n(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。/n

【技术特征摘要】
1.基于自适应遗传算法的二型模糊单交叉口控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
(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。


2.根据权利要求1所述的基于自适应遗传算法的二型模糊单交叉口控制方法，其特征在于，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，LG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；QG(n)为当前绿灯相位车辆数；为红灯相位车辆数；pG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；Hd为车头间距；
(12)计算单交叉口第n个时间点的车辆延误：









其中，DG为当前绿灯相位的车辆延误；为红灯相位的车辆延误；
(13)计算当前阶段的总车辆延误D和第i周期中的平均车辆延误di：






其中，qi是第i周期中到达车辆的数量，si是第i周期时在单交叉口的滞留车辆的数量。


3.根据权利要求1所述的基于自适应遗传算法的二型模糊单交叉口控制方法，其特征在于，所述步骤(2)中二型模糊控制器设计步骤包括：
(21)将当前绿灯相位的排队长度LG和下一个要执行的绿灯相位的排队长度LR作为二型模糊控制器的两个输入变量，下一个要执行的绿灯相位的绿灯分配时间T作为二型模糊控制器的输出；
(22)对LG、LR、T的论域进行模糊划分，设置二型模糊控制器的模糊规则库。


4.根据权利要求1所述的基于自适应遗传算法的二型模糊单交叉口控制方法，其特征在于：所述步骤(3)中所述隶属度函数参数包括：隶属度函数的中心m，隶属度函数的偏差


5.根据权利要求1...

【专利技术属性】
技术研发人员：王克杰，陈复扬，金帆，马琳，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32