一种基于蒙特卡罗算法的单路口交通信号配时优化方法技术

本发明专利技术公开了一种基于蒙特卡罗算法的单路口交通信号配时优化方法，包括：获取路口各流向交通流统计分布特征和相应概率分布参数，确定最佳运行周期，相位配置以及各相位绿灯时间的取值范围；构建车流动态更新方程，依据各进口车道历史最大排队长度和车流量，确定路口各进口道能容纳车辆数最大值和相应的概率排队长度约束条件；定义目标函数并构建交通信号控制模型；采用蒙特卡罗算法求解出各个周期的最优信号配时。本发明专利技术利用历史交通流的概率分布特征且针对排队长度添加了机会约束条件，能明显提高路口到达流率随机性较强情况下的交通效益，能有效规避因路口各流向排队长度不均匀而导致的某一流向排队长度过长甚至是车辆外溢的情况。外溢的情况。外溢的情况。

【技术实现步骤摘要】
一种基于蒙特卡罗算法的单路口交通信号配时优化方法


[0001]本专利技术涉及城市智能交通控制
，更具体的说是涉及一种基于蒙特卡罗算法的单路口交通信号配时优化方法。

技术介绍

[0002]随着经济的发展和城市化进程的加快，城市规模不断增大，人口数量持续增加，随之而来的交通压力也不容小觑。虽然城市规模的扩大在一定程度上促进了经济发展，但越来越多的私家车却对城市交通系统提出了更高考验。如果无法对城市路网中最基本的单元路口进行合理管控，不仅可能导致交通事故和交通堵塞，更容易增加居民的出行成本、延误等待时间、停车次数等。与此同时，伴随上述交通问题而产生的汽车尾气和噪声也会加剧城市环境污染等。因此，为了提高路口通行效率从而减少交通事故和交通拥堵，为路口信号灯设置合理的交通信号配时方案就显得尤其重要。
[0003]首先，目前众多城市正在运行的交通信号控制系统中，应用较为广泛的交通信号配时方法还是定时控制方案。虽然，其可以很方便的根据历史交通流数据信息，预先设置好一个合适的固定交通信号配时方案。但是，定时控制方法不适应于流量波动大的交叉路口，特别是在高峰时段，难以根据实时流量实时调整路口各相位的绿灯时长以疏导交通流，容易造成路口拥堵，降低了出行效率。其次，现有的交通信号配时方法虽然也有基于实时交通流量的实时控制方法，但是与定时控制方法一样，这些实时交通信号控制方法均是确定性方法，并没有充分挖掘和利用交通流的统计信息和概率分布特征，难以较好的处理路口交通流随机性比较强时交通信号控制任务。
[0004]因此，如何提供一种能够充分利用路口历史交通流统计信息和概率分布特征的基于蒙特卡罗的交通信号配时优化方法是本领域技术人员亟需解决的问题。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本专利技术提供了一种基于蒙特卡罗的交通信号配时优化方法，该方法充分利用了历史交通流的概率分布特征且针对排队长度添加了机会约束条件，能明显提高路口到达流率随机性较强情况下的交通效益，并能有效规避因路口各流向排队长度不均匀而导致的某一流向排队长度过长甚至是车辆外溢的情况。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0007]一种基于蒙特卡罗算法的单路口交通信号配时优化方法，包括：
[0008]步骤1，依据路口各进口道的历史交通流特征、历史交通流数据和路口的几何尺寸，确定路口的最佳运行周期C，相位相序配置以及交通信号灯运行过程中各相位绿灯时间取值范围；
[0009]步骤2，依据路口各进口道历史交通流数据和实时检测的交通流数据，获取路口各进口道交通流统计分布特征，得到各进口道到达率分布函数F(x；θ)和相应的概率分布参数θ
*
；
[0010]步骤3，依据流量守恒定律确定路口排队长度动态更新方程，并根据路口各进口车道在各时段的历史最大排队长度和历史交通流数据中不同类型车辆所占比例，确定路口各进口道能容纳车辆数的最大值和相应的排队长度约束条件；
[0011]步骤4，依据路口交通性能优化指标确定目标函数J(并构建单路口交通信号控制模型；
[0012]其中，目标函数J(为最小化路口n条车道在m个周期里总排队车辆数的期望值；所述单路口交通信号控制模型包括以下内容：
[0013]所述最佳运行周期C、路口进口道i的排队长度动态更新方程和各相位绿灯时间取值范围u
p
(k)；
[0014]步骤5，根据所述各进口道到达率分布函数F(x；θ)和所述概率分布参数θ
*
，以及所述单路口交通信号控制模型，采用蒙特卡罗算法获取预设时间窗口内各周期各相位所有可能的信号配时方案，针对各个周期内所有可能信号配时方案，分别计算目标函数值并将最小值所对应的信号配时方案作为最优信号配时方案，输出当前周期最优信号配时方案下的排队长度向量，并存放于周期序列信号配时矩阵中当前周期对应的位置。
[0015]优选的，在步骤1中，基于路口物理几何尺寸和道路渠化情况、历史交通流特征和交警经验配置该路口相位和相序，所述绿灯时间取值范围u
p
(k)的端点值为最大允许通行绿灯时间g
max
和最小允许通行绿灯时间g
min
。
[0016]优选的，基于路口各进口道的历史交通流量，利用Webster周期公式计算出路口的最佳运行周期C，满足如下约束：
[0017][0018]其中，t
lost
表示总的损失时间，u
p
(k)表示第k个周期第p个相位的绿灯时间，且g
min
≤u
p
(k)≤g
max
，其中，g
max
为最大允许通行绿灯时间根据路口历史流量信息和交警经验预先设定，g
min
为基于路口各进口道的交通流量和路口的几何尺寸计算所述最小允许通行绿灯时间。
[0019]优选的，所述最大允许通行绿灯时间g
max
根据路口历史流量信息和交警经验预先设定，基于路口各进口道的交通流量和路口的几何尺寸计算所述最小允许通行绿灯时间g
min
，具体方法如下：
[0020][0021]其中，表示根据路口历史交通特征数据和经验预设的最小绿灯时长，w
r
代表路口i中进口道r的宽度，R表示路口所有进口道的集合，v
person
表示行人过街的平均速度。
[0022]优选的，步骤2的具体内容包括：
[0023]从路口进口道i历史交通流数据和实时检测的交通流数据中提取m个样本记为
[0024]设路口进口道i交通流的到达率服从所述各进口道到达率分布函数F
i
(x；θ
i
)，最大
化似然函数有获取路口进口道到达率服从概率分布
[0025]优选的，步骤3中路口进口道i的排队长度动态更新方程为：
[0026][0027][0028]其中，q
i
(k)表示第k个周期开始时路段i上的车辆数，和分别表示第k个周期进入和离开路段i的交通流率，由所述各进口道到达率分布函数F
i
(x；θ
i
)得到，S
i
表示路段i的饱和流率。
[0029]优选的，步骤3中的路口进口道i的排队长度机会约束条件为：
[0030]P(0≤q
i
(k)≤α
i
·
N
i
)≥β
i
,
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)
[0031]其中，P(0≤q
i
(k)≤α
·
N
i
)表示第k个周期路段i上排队车辆数q
i
(k)满足约束0≤q
i
(k)≤α
·
N
i
的概率值，α
i
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于蒙特卡罗算法的单路口交通信号配时优化方法，其特征在于，包括：步骤1，依据路口各进口道的历史交通流特征、历史交通流数据和路口的几何尺寸，确定路口的最佳运行周期C，相位相序配置以及交通信号灯运行过程中各相位绿灯时间取值范围；步骤2，依据路口各进口道历史交通流数据和实时检测的交通流数据，获取路口各进口道交通流统计分布特征，得到各进口道到达率分布函数F(x；θ)和相应的概率分布参数θ
*
；步骤3，依据流量守恒定律确定路口排队长度动态更新方程，并根据路口各进口车道在各时段的历史最大排队长度和历史交通流数据中不同类型车辆所占比例，确定路口各进口道能容纳车辆数的最大值和相应的排队长度约束条件；步骤4，依据路口交通性能优化指标确定目标函数J并构建单路口交通信号控制模型；其中，目标函数J为最小化路口n条车道在m个周期里总排队车辆数的期望值；所述单路口交通信号控制模型包括以下内容：所述最佳运行周期C、路口进口道i的排队长度动态更新方程和各相位绿灯时间取值范围u
p
(k)；步骤5，根据所述各进口道到达率分布函数F(x；θ)和所述概率分布参数θ
*
，以及所述单路口交通信号控制模型，采用蒙特卡罗算法获取预设时间窗口内各周期各相位所有可能的信号配时方案，针对各个周期内所有可能的信号配时方案，分别计算目标函数值并将最小值所对应的信号配时方案作为当前周期的最优信号配时方案，并存放于周期序列信号配时矩阵中当前周期对应的位置。2.根据权利要求1所述的基于蒙特卡罗算法的单路口交通信号配时优化方法，其特征在于，在步骤1中，基于路口物理几何尺寸和道路渠化情况、历史交通流特征和交警经验配置该路口相位和相序，所述绿灯时间取值范围u
p
(k)的端点值为最大允许通行绿灯时间g
max
和最小允许通行绿灯时间g
min
。3.根据权利要求1所述的基于蒙特卡罗算法的单路口交通信号配时优化方法，其特征在于，基于路口各进口道的历史交通流量，利用Webster周期公式计算出路口的最佳运行周期C，满足如下约束：其中，t
lost
表示总的损失时间，u
p
(k)表示第k个周期第p个相位的绿灯时间，且g
min
≤u
p
(k)≤g
max
，其中，g
max
为最大允许通行绿灯时间根据路口历史流量信息和交警经验预先设定，g
min
为基于路口各进口道的交通流量和路口的几何尺寸计算所述最小允许通行绿灯时间。4.根据权利要求2或3任意一项所述的基于蒙特卡罗算法的单路口交通信号配时优化方法，其特征在于，所述最大允许通行绿灯时间g
max
根据路口历史流量信息和交警经验预先设定，基于路口各进口道的交通流量和路口的几何尺寸计算所述最小允许通行绿灯时间g
min
，具体方法如下：
其中，表示根据路口历史交通特征数据和经验预设的最小绿灯时长，w
r
代表路口i中进口道r的宽度，R表示路口所有进口道的集合，v
person
表示行人过街的平均速度。5.根据权利要求1所述一种基于蒙特卡罗算法的单路口交通信号配时优化方法，其特征在于，步骤2的具体内容包括：从路口进口道i历史交通流数据和实时检测的交通流数据中提取m个样本记为设路口进口道i交通流的到达率服从所述各进口道到达率分布函数F
i
(x；θ
i
)，最大化似然函数有得到路口进口道i交通流到达率所服从的概率分布函数6.根据权利要求1所述一种基于蒙特卡罗算法的单路口交通信号配时优化方法，其特征在于，步骤3中路口进口道i的排队长度动态更新方程为：为：其中，q
i
(k)表示第k个周期开始时路段i上的车辆数，和分别表示第k个周期进入和离开路段i的交通流率，由所述各进口道到达率分布函数F
i
(x；θ
i
)得到，S
i
表示路段i的饱和流率。7.根据权利要求6所述一种基于蒙特卡罗算法的单路口交通信号配时优化方法，其特征在于，步骤3中的路口进口道i的排队长度机会约束条件为：P(0≤q
i
(k)≤α
i
·
N

【专利技术属性】
技术研发人员：叶宝林，吴鹏，刘智敏，董睿，高慧敏，朱耀东，陈滨，朱蓉，
申请(专利权)人：嘉兴学院，
类型：发明
国别省市：