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摘要: 为了缓解城市交通拥挤, 分析了城市单点交叉口交通流特性与通行能力, 建立以平均延误时间最短、平均停车次数最少为目标, 以相位有效绿灯时间、饱和度及周期时长为约束条件的城市单点交叉口信号配时优化非线性函数模型, 用遗传算法及遗传模拟退火算法对其进行求解。求解结果表明, 遗传算法及遗传模拟退火算法均可将平均延误由现状的40.394 s优化至10-3 s, 减少了平均停车次数, 获得较为理想的效益值, 将各交叉口服务水平由C级提升到A级。Abstract: In order to mitigate city traffic jam, the traffic flow characteristics and capabilities of urban intersections were analyzed, a nonlinear function model of urban single-point intersections was put forward, in which shortest average delay and stopping time were taken as objectives, and phase effective green time, saturation degree and cycle time length were taken as restrictions, the objective function of the model was solved by genetic algorithm and genetic simulated annealing algorithm. Solved result indicates that average delay is optimized from present 40. 394 s to 10-3 s by genetic algorithm and genetic simulated annealing algorithm, the average stopping time is reduced and the good benefit value of the function is obtained, the intersection service level is improved from level C to level A. 7 tabs, 6 figs, 8 refs.
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表 1 第1个交叉口参数
Table 1. Parameters of first intersection
交通量/(pcu·h-1) 通行能力/(pcu·h-1) 饱和流量/(pcu·h-1) 流量比 东进口 414 650 1 800 0.22 西进口 496 700 1 800 0.28 南进口 1 432 1 800 2 800 0.51 北进口 1 484 1 800 2 800 0.53 
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表 2 算法优化结果对比
Table 2. Comparison of algorithm optimization results
一相位有效绿时/s 二相位有效绿时/8 周期时长/s 平均延误/(s·veh-1) 平均停车次数 效益值 进化代数 现状 41.000 00 8Z.000 00 133.000 00 34.891 80 0.596 0 17.743 80 — Webster 34.000 00 61.000 00 105.000 00 32.951 20 0.628 4 16.789 70 — 遗传算法 30.605 14 70.715 86 111.321 00 0.052 82 0.586 2 0.319 51 823 遗传退火算法 25.189 90 82.112 64 117.302 50 0.031 70 0.532 2 0.281 96 417
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表 3 交叉口机动车延误与服务水平
Table 3. Vehicle delay and service level of intersection
服务水平 每车停车延误/s A ≤10 B 11~20 C 21~35 D 36~45
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表 4 第2个交叉口参数
Table 4. Parameters of second intersection
交通量/(pcu·h-1) 通行能力/(pcu·h-1) 饱和流量/(pcu·h-1) 流量比 东进口 1 320 1 800 3 000 0.44 西进口 1 254 1 800 3 000 0.42 南进口 1 450 1 800 3 400 0.43 北进口 1 540 1 800 3 400 0.45
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表 5 算法优化结果对比
Table 5. Comparison of algorithm optimization results
一相位有效绿时/s 二相位有效绿时/s 周期时长/s 平均延误/(s·veh-1) 平均停车次数 效益值 进化代数 现状 90.000 00 100.000 00 200.000 00 44.394 00 0.777 0 22.585 00 — Webster 90.00000 92.000 00 192.00000 3Z.927 40 0.776 2 16.851 80 — 遗传算法 47.301 95 56.586 22 113.88817 0.002 20 0.765 4 0.383 89 16 遗传退火算法 51.882 33 62.951 58 124.833 91 0.001 20 0.755 2 0.378 20 477
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表 6 第3个交叉口参数
Table 6. Parameters of third intersection
交通量/(pcu·h-1) 通行能力/(pcu·h-1) 饱和流量/(pcu·h-1) 流量比 东进口 1 240 1 800 2 800 0.44 西进口 1 230 1 800 2 800 0.44 南进口 1 180 2 400 3 400 0.35 北进口 1 480 2 400 3 400 0.44
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表 7 算法优化结果对比
Table 7. Comparison of algorithm optimization results
一相位有效绿时/s 二相位有效绿时/s 周期时长/s 平均延误/(s·veh-1) 平均停车次数 效益值 进化代数 现状 75.000 00 92.000 00 177.000 00 40.394 00 0.787 0 20.590 50 — Webster 78.000 00 79.000 00 167.000 00 30.208 70 0.776 2 15.492 45 — 遗传算法 43.061 50 47.090 50 100.151 20 0.000 18 0.747 4 0.373 77 41 遗传退火算法 68.927 43 80.440 69 159.368 12 0.001 80 0.725 4 0.363 59 437
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