[发明专利]一种基于延误最小和饱和度均衡的多交叉口的控制方法

权利要求书

1.一种基于延误最小和饱和度均衡的多交叉口的控制方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)通过将队列抵达下游路口的状态划分成队列头部受阻和队列队尾部受阻两类，建立多交叉口的相位差优化模型，优化关键路径上及非关键路径上各交叉口的协调相位差；

(2)针对车流分布不均的多交叉口，基于饱和度均衡建立绿信比优化模型；

(3)利用粒子群算法求解相位差优化模型，fmincon函数求解绿信比优化模型进行多交叉口协调控制，并对比了协调前后的控制效果。

2.根据权利要求1所述的一种基于延误最小和饱和度均衡的多交叉口的控制方法，其特征在于，步骤(1)中针对头部受阻和队列队尾部受阻两类队列建立的延误模型如下：

其中，为交叉口2与交叉口1之间的相位差，为交叉口3与交叉口2之间的相位差，为交叉口n与交叉口n-1之间的相位差，D_id为下游路口处产生的总延误，D_iu为上游路口处产生的总延误，α_i为下行车队延误判断系数，d_id为下行车队头部受阻时车辆在下游路口的延误，d_i′_d为下行车队尾部受阻时下行车辆在下游路口的延误，β_i为上行车队延误系数，d_iu为上行车队头部受阻时车辆在上游路口的延误，d_i′_u为下行车队尾部受阻时上行车辆在上游路口的延误，l_i为路口间距，T为路口周期时长，mod表示求余，为交叉口i+1与交叉口i之间的相位差，v_d是路段下行方向上车辆平均的行程速度(m/s)，v_u是路段上行方向上车辆平均的行程速度(m/s)。

3.根据权利要求1所述的一种基于延误最小和饱和度均衡的多交叉口的控制方法，其特征在于，步骤(1)中建立非关键路径上相邻交叉口间的相位差优化模型的方法如下：

其中，ω是惯性权重，q_d,i+1是路口i+1下行方向上的交通流量(veh/h)，q_u,i是路口i上行方向上的交通流量(veh/h)，是路段下行方向的最优相位差(s)，是路段上行方向的最优相位差(s)，L是两个路口之间的路段长度(m)。

4.根据权利要求1中所述的一种基于延误最小和饱和度均衡的多交叉口的控制方法，其特征在于，针对交叉口群内各个路段的车流量分布极不均匀的情况，步骤(2)中以饱和度均衡为目标建立协调路径上多交叉口的绿信比优化模型如下：

其中，g_a为相位a的绿灯时间(s)，Δg_a为相位a的绿灯调节时间(s)，x_a为相位a的饱和度，是平均饱和度，q_a为相位a的路段车辆到达率(veh/s)，s_a为相位a的路段饱和流量(veh/s)，C_a为相位a所在交叉口的信号周期(s)，λ_a为相位a的绿信比，g_i,j是第i个路口第j相位的绿灯时长(s)，Δg_i,j为第i个路口第j相位的绿灯时长变化量。

5.根据权利要求1中所述的一种基于延误最小和饱和度均衡的多交叉口的控制方法，其特征在于，步骤(3)中fmincon函数为：

x＝fmincon(f,x0,A,b,Aeq,beq，lb,ub,nonleon,options)，f为目标函数，x0为初始值，b，beq为线性不等式约束条件和等式约束的常数向量，A，Aeq为线性不等式约束和等式约束的系数矩阵，lb，ub分别是变量x的下、上界；nonlcon为非线性约束函数，编写M文件fun.m的非线性不等式约束c(x)≤0以及等式约束g(x)＝0；options说明最小化优化参数。