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摘要：近些年，我国的变化非常的快，机动车数量急剧增加，交叉口的荷载也越来越大。如何利用有限交通资源，使得繁重的交通能够有效地被疏导，是迫在眉睫的事情。本文以单点交叉路口为研究对象，提出了一种基于多目标优化的单点交叉口动态配时算法。根据中国混合交通流的实际情况，建立了多目标信号的动态时序模型，并利用模糊折中将其转化为单目标函数，同时，用改进的粒子群优化算法进行求解，进而得到改善后的配时方案。
关键词：城市；饱和路口；信号配时；方法；研究
引言
信号交叉口常用的性能评价指标有停车次数、通行能力、延误、排队长度、饱和度等。然而，目前国内文献中多以一个性能指标（通常是总延误）对交叉口进行配时优化，既无法满足现实情况中需要满足多项性能指标兼顾的要求，也没有考虑不同交通状态下对多个性能指标有所侧重要求，具有一定的局限性。因此，信号交叉口的配时优化问题实质上是一个多目标优化的问题。
1信号控制基本参数
1.1信号相位
为了调整车流量，利于车辆通行，在城市道路交叉口，通常会安置信号灯。根据信号灯颜色的不同，来控制车辆行驶的节奏。绿灯的方向上车辆可以行驶，而红灯方向的车辆不能行驶，这可以由交通流来驱动，我们称此交通流为相位。相位差是交叉口与交叉口之间信号灯的同一颜色开始时间（或结束时间）的时间差，相位差主要应用于交叉口和交叉口之间的车辆参数，适当合理地设置交叉口的相位差，可以使车辆连续通过交叉口，保持道路畅通。反之，相位差的不合理设置容易导致车辆连续遭遇红灯，增加车辆延误，增加道路拥堵。本文设置了4个相位。
1.2时间参数
1.2.1周期：信号周期是配时优化的一个重要参数，与配时优化效果有着密不可分的关系。在交叉口道路系统中，信号周期是交叉口全部信号灯都运行一个完整的信号周期所需的时间总和（各个方向上红、绿、黄灯均运行一次）。
1.2.2绿信比：在一个交通信号灯配时周期内，绿信比为有效绿灯时间与信号周期的比值。车辆可以充分利用有效的绿色时间，绿色时间与平稳交叉口的绿色字母比是信号灯设计优化定时的关键时间参数。信号相位的绿信比越高，绿光利用率越高，信号相位越平滑，车辆拥挤率越低，在有效绿色时间内通过的车辆总数也就越多。
1.2.3交通流参数：交通流量是指在一定时间内通过指定路口的车辆总数，没有特殊说明时为车流量。根据大量的观测资料，我们发现到达交叉口的车辆在概率论中基本上遵循离散分布，如泊松分布和二项分布。通过运用数学知识，我们可以更精确地得到交通的数据信息，也能更好地把握交通状况。
2过饱和交通状态分析
2.1过饱和状态起因
造成过饱和的原因主要是交通需求大于通行能力、信号配时不合理、道路使用权等问题．在实际路网中当路口需求超过其通行能力而其余道路尚存在可用存储能力时，会导致车流分布不均匀并引起过饱和路口“锁死”；当需求尚未达到通行能力时，排队回溢和车道间相互干扰大多由于信号配时不当造成，使得绿灯放空和车辆滞留；而在规划设计或使用阶段的道路使用权上，如公交站点位置过于靠近路口，会引起其附近路段阻塞．
2.2车流运行特性
以连续车流在绿灯期间内不间断通过路口为前提，分析饱和信控路口车流运行基本模式，其特征主要为：当信号灯转变为绿灯时，进口道内的排队车辆依次启动前进；在初期时段内，车流从静止开始启动，加速至正常行驶速度通过路口，车流量变化速度快，车辆流率由零迅速增加；随着车流不断地通过路口，车辆流率逐渐变为稳定状态，即持续以饱和流率驶离路口；当出现绿闪或黄灯时，车辆开始减速直至完全停止，路口的饱和流率逐渐下降至零．需要特别指出的是只有当绿灯内停车线后始终保持有连续的车队时，通过停车线的流率才能稳定在饱和流率水平。
3信号配时优化算法
3.1本文所要解决的多目标约束优化问题可以定义如下：
式中：f（）A为优化目标函数；A={}a1，a2，⋯，am为Rm空间内变量集；G为所有可行解集合；g（）·为约束函数。本文采用十进制编码，所有变量归一化在[0，1）区间。
3.2代价函数设计
由于配时优化模型中约束条件的存在，需要进行约束处理。而罚函数法是处理约束条件最常用的方法之故采用罚函数的方式来处理，代价函数可写为：
式中：rg为惩罚系数；ϕ（）A为罚函数。虽然罚函数法有着简单易行的优点，但实际上选取合适的惩罚系数相当困难。惩罚系数rg太小可能导致惩罚力度过小，影响优化函数的寻优方向；惩罚系数rg过大则会引发计算的困难容易引起早熟收敛；因此，如何选择合适的惩罚系数rg或惩罚函数的形式是解决有约束优化问题的关键。罚函数可以调节个体的适应度值，对群体的排序产生影响。采用概率排序的形式，使得群体在目标函数和约束条件中得到动态的平衡。在核心思想的同时，也制定了以下三条规则，以能够保证目标函数值小、约束条件值也不大个体的基因也有机会在群体中传播：
（1）当两个个体都符合约束条件时，目标函数值小的排序靠前；
（2）当两个个体有一个不符合约束条件时，目标函数值小而且约束条件值小的排序靠前；
（3）当两个个体有一个不符合约束条件且目标函数值小与约束条件值小条件不同时成立时，则以约束条件的比值为概率，随机排序。
结语
进行信号配时优化时，综合考虑了交叉口的总延误时间、总停车次数和最大通行能力三个常用评价指标，并应用加权的方法定义了目标函数，克服了以往优化方法目标过于单一的缺点，更加符合实际环境中多项性能指标的控制需求。使用模糊矩阵的方法来确定三个性能指标的权重系数，简化了人们对指标权重判断的复杂性和主观性，解决了在不同交通状态下确定权重的方法一致性问题。算法性能上，引入了多目标问题求解上有诸多优势的免疫克隆算法，并在其中融合了环境变异算子，将环境对个体进化的影响积累到克隆变异操作中，提高了免疫克隆算法的搜索效率和稳定性。对典型的四相位信号交叉口信号配时的仿真结果表明，与现有算法相比，本文算法更能够得到高质量的解，有助于缓解交通拥堵的状况。下一步的研究工作是将提出的基于环境变异免疫克隆算法的交叉口信号控制多目标优化方法在实际交叉口中加以应用，利用前期开发的视频车检器获取交通流量等信息，从而使交叉口通行更为顺畅，同时也更加节能和环保。
参考文献：
[1]苏长慧，夏桂梅.基于改进微粒群算法的单点信控交叉口配时优化[J].太原科技大学学报，2014，35（3）：198⁃201.
[2]黄辉先，史忠科.城市单交义路口交通流实时遗传算法优化控制[J].系统工程理论与实践，2001（3）：102-106.