[发明专利]基于遗传算法的动态信号灯评估方法与系统

说明书

本发明提供一种基于遗传算法的动态信号灯评估方法，包括：初始化，通过路口编号获取相关信息；定义车道组，其中某一个相位下，同一路段上具备通行权的所有车道定义为一个车道组；找出当前相位的核心放行车道组，其中如果：车道在所有相位都具备通行权的情况下，车道组中去除该车道；找出相位的关键车道；判定理论最小周期和最大周期；判定每个相位关键车道的饱和度；确定对于周期的惩罚函数；确定非过饱和相位下的规划函数，并调用遗传函数求解该规划函数的最优解。本发明还提出一种基于遗传算法的动态信号灯评估系统。

技术领域

本发明涉及公共交通技术领域，具体而言涉及一种基于遗传算法的动态信号灯评估方法与系统。

背景技术

智能交通系统(ITS)中，城市交通信号灯控制是一个极为重要的部分。城市车辆迅速增加，而道路资源有限，使得传统红绿灯控制难以取得满意的效果。传统红绿灯控制主要有固时控制和感应控制。固时控制的方式不能对实时变化的车流量做出相应反应。

针对城市交叉路口信号灯，以减少车辆平均等待时间为目标，在兼顾行人行车安全的前提下，现有技术中还提出一种红绿灯实时配时算法，根据视频实时检测的车辆数，对红绿灯配时实时调控。算法包括两级控制:一级控制基于模糊控制理论，根据通车率及车辆等待时间选取相应级别的初始配时；二级实时控制计算模拟通车数，对初始配时实时调控并控制相位转换。在相同交通条件下，相对于固时控制和模糊控制，红绿灯实时配时算法使车辆平均等待时间减少。同时，在各相位车辆密度差异较大时，避免了等待时间两极化。但该算法的计算复杂，对数据处理的要求比较高。

发明内容

本发明目的在于提供一种基于遗传算法的动态信号灯评估方法与系统，克服现有技术中的问题。

为达成上述目的，本发明提出一种基于遗传算法的动态信号灯评估方法，包括：

步骤1、初始化，通过路口编号获取下述信息：路口的相位配置、每个相位对应的车道、车道的标志标线、每个车道的饱和流率、每个车道的通行能力、每个车道的15分钟流量、每个相位关键车道分组、高峰小时系数、延误与停车权重、增量延误修正系数、上下游联动修正系数、每个相位的最大最小绿灯时间、每个相位的最大最小周期时间以及每个相位的损失时间；

步骤2、定义车道组，其中某一个相位下，同一路段上具备通行权的所有车道定义为一个车道组；

步骤3、找出当前相位的核心放行车道组，其中如果：车道在所有相位都具备通行权的情况下，车道组中去除该车道；

步骤4、找出相位的关键车道；

步骤5、判定理论最小周期和最大周期；

步骤6、判定每个相位关键车道的饱和度；

步骤7、确定对于周期的惩罚函数；

步骤8、确定非过饱和相位下的规划函数，并调用遗传函数求解该规划函数的最优解。

进一步的实施例中，前述步骤2中，车道组的判定条件为：

1、获取相位A下所有的具备通行权的车道；

2、将这些车道按照路段进行分组，具备相同路段ID的为一组。

进一步的实施例中，前述步骤4中，找出相位的关键车道的具体实现包括：

1、在核心车道组完成车道筛选后，每个路段会存在两种情况

情况1：相位内存在车道组，则执行步骤：

1)找出车道组内v/s比最大的车道，定义该车道为该路段的关键车道；

2)找出相位所有车道组中，v/s比最大的车道，定义该车道为相位的关键车道；

情况2：相位内不存在车道组，则执行步骤：