第2卷第3期 智能系统学报 Vol.2 Ne 3 2007年6月 CAAI Transactions on Intelligent Systems Jun.2007 公交优先模糊控制算法研究 张立东，王英龙 (山东省科学院计算中心，山东济南250014) 摘要：为了克服公交定时优先信号控制不够灵活的缺点，设计了公交优先模糊控制算法，该算法以公交误点数值 和待行相位排队长度为输入，以当前相位绿灯延时为输出，实现了以路口总延误人数最少为目标的最优控制.借助 Matlab6.5进行仿真，仿真结果表明了该模糊算法的有效性，模糊控制算法延误人数比定时控制下的延误人数平均 低26.6%. 关键词：智能交通；公交优先模糊控制器；模糊逻辑；人均延误 中图分类号：TP273.4,U491.51文献标识码：A文章编号：1673-4785(2007)03-0059-04 Study of a fuzzy control algorithm for public transit priority ZHANGLi-dong,WANG Ying-long (Computer Science Center,Shandong Academy of Sciences,Ji'nan 250014,China) Abstract:To overcome shortcomings of pre-timed Public Transit Priority (PTP)control algorithms which are not sensitive to live traffic flow fluctuations,a novel fuzzy logic controller is proposed.This control al- gorithm,using the degree of bus delay and queuing of cars as input variables,and green signal delay of current phase as an output variable,gives improved control with the target of minimizing total delay for passengers.Simulation results with Matlab6.5 software show that the fuzzy logic algorithm is more effec- tive than a pre-timed control,with the average delay per person under fuzzy control 26.6%lower than under pre-timed control. Key words:ITS;public transit priority fuzzy controller;fuzzy logic;average delay per person 近年来，因交通引起的社会问题日益突出，在交 通“以人为本”的观念指导下，公交优先的理念逐渐 1公交优先模糊控制系统设计 深入人心，国内外学者也对此进行了大量相关研究 1.1系统工作原理 日本学者Koichiro Iwaoka!)、美国学者Noritaka 系统的工作原理可以描述为：公交线圈检测器 Kogal21、Hisaya Ohdakel1、清华大学的张卫华、 检测到达的公交车辆是否准点，如果准点，则按正常 同济大学的阴炳成1，杨晓光等人都进行了大量的 的控制策略进行信号灯的控制：如果非准点到达，则 相关研究.文献[1-3,5]中提到的方法只是把车辆 根据与配时表的误差值的大小及下一相位待行的车 延误作为优先的目标，而没有考虑公交车辆中的载 辆数作为进行当前相位绿信号延时量多少的判断标 客数，文献[4]中尽管以“人均延误”作为公交优先优 准，建立模糊控制器，保证公交优先的同时，兼顾社会 化的目标，但没有根据公交晚点的程度进行深入讨 车辆的排队长度，保证路口总延误人数最少，如图1. 论.在总结前人研究成果的基础上，就如何在综合考 1.2算法逻辑 虑待行社会车辆和公交车误点程度2个因素的基础 根据上述工作原理，设计控制算法如下： 上实行公交优先模糊控制进行了详细研究，提出了 1)检测器检测到公交车辆的出现，并将此信息 相应的算法 传递给路口信号控制器，路口信号控制器将此公交 车辆出现信息与正常公交时刻表比照，计算出公交 收稿日期：200608-22. 车到达时刻与正常时刻表的差值，称作误点数值（取 基金项目：山东省信息产业专项发展资金资助项目(2006R00042) 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House.All rights reserved.http://www.cnki.net
第 2 卷第 3 期 智 能 系 统 学 报 Vol. 2 №. 3 2007 年 6 月 CAA I Transactions on Intelligent Systems J un. 2007 公交优先模糊控制算法研究 张立东 ,王英龙 (山东省科学院 计算中心 ,山东 济南 250014) 摘 要 :为了克服公交定时优先信号控制不够灵活的缺点 ,设计了公交优先模糊控制算法 ,该算法以公交误点数值 和待行相位排队长度为输入 ,以当前相位绿灯延时为输出 ,实现了以路口总延误人数最少为目标的最优控制. 借助 Matlab6. 5 进行仿真 ,仿真结果表明了该模糊算法的有效性 ,模糊控制算法延误人数比定时控制下的延误人数平均 低 26. 6 %. 关键词 :智能交通 ;公交优先模糊控制器 ;模糊逻辑 ;人均延误 中图分类号 : TP273. 4 ,U491. 51 文献标识码 :A 文章编号 :167324785 (2007) 0320059204 Study of a fuzzy control algorithm for public transit priority ZHAN G Li2dong ,WAN G Ying2long (Computer Science Center , Shandong Academy of Sciences , Ji’nan 250014 , China) Abstract :To overcome shortcomings of pre - timed Public Transit Priority (PTP) control algorit hms which are not sensitive to live traffic flow fluctuations , a novel f uzzy logic controller is proposed. This control al2 gorithm , using t he degree of bus delay and queuing of cars as inp ut variables , and green signal delay of current p hase as an outp ut variable , gives improved control with the target of minimizing total delay for passengers. Simulation results wit h Matlab6. 5 software show t hat t he f uzzy logic algorit hm is more effec2 tive t han a pre - timed control , wit h t he average delay per person under f uzzy control 26. 6 % lower than under pre2timed control. Keywords :ITS; p ublic transit priority f uzzy controller ; f uzzy logic ; average delay per person 收稿日期 :2006208222. 基金项目 :山东省信息产业专项发展资金资助项目(2006R00042) . 近年来 ,因交通引起的社会问题日益突出 ,在交 通“以人为本”的观念指导下 ,公交优先的理念逐渐 深入人心 ,国内外学者也对此进行了大量相关研究. 日本学者 Koichiro Iwaoka [1 ] 、美国学者 Noritaka Koga [2 ] 、Hisaya Ohdake [3 ] 、清华大学的张卫华[4 ] 、 同济大学的阴炳成[5 ] ,杨晓光等人都进行了大量的 相关研究. 文献[1 - 3 ,5 ]中提到的方法只是把车辆 延误作为优先的目标 ,而没有考虑公交车辆中的载 客数 ,文献[ 4 ]中尽管以“人均延误”作为公交优先优 化的目标 ,但没有根据公交晚点的程度进行深入讨 论. 在总结前人研究成果的基础上 ,就如何在综合考 虑待行社会车辆和公交车误点程度 2 个因素的基础 上实行公交优先模糊控制进行了详细研究 ,提出了 相应的算法. 1 公交优先模糊控制系统设计 1. 1 系统工作原理 系统的工作原理可以描述为 :公交线圈检测器 检测到达的公交车辆是否准点 ,如果准点 ,则按正常 的控制策略进行信号灯的控制 ;如果非准点到达 ,则 根据与配时表的误差值的大小及下一相位待行的车 辆数作为进行当前相位绿信号延时量多少的判断标 准 ,建立模糊控制器 ,保证公交优先的同时 ,兼顾社会 车辆的排队长度 ,保证路口总延误人数最少 ,如图 1. 1. 2 算法逻辑 根据上述工作原理 ,设计控制算法如下 : 1) 检测器检测到公交车辆的出现 ,并将此信息 传递给路口信号控制器 ,路口信号控制器将此公交 车辆出现信息与正常公交时刻表比照 ,计算出公交 车到达时刻与正常时刻表的差值 ,称作误点数值(取
·60· 智能系统学报 第2卷 配时表 模糊信号 9,10;在该论域上，定义模糊子集：{很长，长，中等 控制器 公交车 短，很短}，简记为：L,L,M,S,VS} 基本论域：[0，Q],隶属函数曲线如图3 控制器输出O:路口当前相位信号延时量，设最 大延时为Tx;论域：1,2,3,4,5,6,7,8,9,10}；在 此论域上定义5个模糊子集：{很长，长，中等，短，很 感应线 短}，简记为：VL,L,M,S,VS;基本论域为：0 圈组 公交检测器 Tx],隶属函数如图4所示。 公交误点程度函数曲线 图1公交优先模糊控制原理示意图 1.0 M VB Fig.1 PTP fuzzy control theory 0.8 绝对值)； 0.6 2)若公交车到达时刻与配时表一致，则跳过下 0.4 列操作，执行正常配时操作，否则转到3)； 0.2 3)实时检测其他相位车流排队信息； 4)将公交车到站时刻偏移值及下一相位的车辆 论域 排队长度作为模糊控制器的输入，推理得出路口信 号灯的延时时间△； 图3输入隶属函数曲线 5)若i+△i>Tmx,则Ta=Tmax;否则 Fig.3 Membership function of input Ted=i,+△i; 6)当前相位结束，进入下一相位，转到1)，循环 相位绿时延长函数曲线 往复 1.0 1.3模糊控制器的设计 0.8 1.3.1控制器结构 模糊控制器的输入：公交车误点数值和后继相 位主队列的等待车辆数（或排队长度）； 模糊控制器的输出：当前相位的绿延时； 论域 公交检 测器 误点数值 交通灯 图4输出的隶属函数曲线 公交优 信号绿 信号相 社会车 非拟长度 Fig.4 Membership function of output 先模糊 时调整 位实际 辆检测 控制器 量 绿时长 量化因子和比例因子的选择：设输入变量g、q 器 的量化因子分别为k1、:,则k=10/Qm;:= 10/Qmax.输出比例因子为名=Tmax/10. 图2模糊控制器基本工作原理图 1.3.3规则表 Fig.2 Fuzzy controller function 结合济南市公共交通运行情况，提炼出如下 1.3.2输入输出语言变量的确定及量化 55=25条模糊控制规则，见表1. 输入变量q,:当前公交车偏移正常时刻表的数 1.3.4推理规则的设计 值，即误点数值，并设其最大值为Qmx. 二维模糊控制器的控制规则形式： 论域：{1,2,3,4,5,6,7,8,9,10}；在该论域上定 IF(qn is On)AND (qu is THEN (O is 义模糊子集：{很大，大，中等，小，很小}，简记为： Og);此处，Q:,Qy及Og分别是上文定义的模糊语 {VBB,M,S,VS};基本论域：[0，Qmx].隶属函数 言变量.根据模糊规则表，求出每一条模糊规则的模 如图3 糊关系R,如下式 输入变量9：下一相位待行主队列排队长度， Ry =On XOy XOg. 设最大排队长度为Qm;论域：1,2,3,4,5,6,7,8， 式中i=1,2,3,4,5;j=1,2,3,4 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House.All rights reserved.http://www.cnki.net
图 1 公交优先模糊控制原理示意图 Fig. 1 PTP fuzzy control theory 绝对值) ; 2) 若公交车到达时刻与配时表一致 ,则跳过下 列操作 ,执行正常配时操作 ,否则转到 3) ; 3) 实时检测其他相位车流排队信息 ; 4) 将公交车到站时刻偏移值及下一相位的车辆 排队长度作为模糊控制器的输入 ,推理得出路口信 号灯的延时时间Δti ; 5) 若 ti + Δti > Timax , 则 Tireal = Timax ; 否 则 Tireal = ti +Δti ; 6) 当前相位结束 ,进入下一相位 ,转到 1) ,循环 往复. 1. 3 模糊控制器的设计 1. 3. 1 控制器结构 模糊控制器的输入 :公交车误点数值和后继相 位主队列的等待车辆数(或排队长度) ; 模糊控制器的输出 :当前相位的绿延时 ; 图 2 模糊控制器基本工作原理图 Fig. 2 Fuzzy controller function 1. 3. 2 输入输出语言变量的确定及量化 输入变量 qr :当前公交车偏移正常时刻表的数 值 ,即误点数值 ,并设其最大值为 Qrmax . 论域 :{1 ,2 ,3 ,4 ,5 ,6 ,7 ,8 ,9 ,10} ;在该论域上定 义模糊子集 : {很大 ,大 ,中等 ,小 ,很小} , 简记为 : {VB ,B ,M ,S ,VS} ;基本论域 : [ 0 , Qrmax ]. 隶属函数 如图 3. 输入变量 qv :下一相位待行主队列排队长度 , 设最大排队长度为 Qvmax ;论域 :{ 1 ,2 ,3 ,4 ,5 , 6 ,7 , 8 , 9 ,10} ;在该论域上 ,定义模糊子集 :{很长 ,长 ,中等 , 短 ,很短} ,简记为 :{ VL , L , M , S , V S } ; 基本论域 :[ 0 ,Qvmax ] ,隶属函数曲线如图 3. 控制器输出 O :路口当前相位信号延时量 ,设最 大延时为 Temax ;论域 :{ 1 ,2 ,3 ,4 ,5 ,6 ,7 , 8 , 9 , 10} ;在 此论域上定义 5 个模糊子集 :{很长 ,长 ,中等 ,短 ,很 短} ,简记为 :{ VL , L , M , S , VS} ;基本论域为 :[0 , Temax ] ,隶属函数如图 4 所示. 图 3 输入隶属函数曲线 Fig. 3 Membership function of input 图 4 输出的隶属函数曲线 Fig. 4 Membership function of output 量化因子和比例因子的选择 :设输入变量 qr 、qv 的量化因子分别为 k 1 、k2 , 则 k1 = 10/ Qrmax ; k2 = 10/ Qvmax . 输出比例因子为 k3 = Temax / 10. 1. 3. 3 规则表 结合济南市公共交通运行情况 ,提炼出如下 5 ×5 = 25 条模糊控制规则 ,见表 1. 1. 3. 4 推理规则的设计 二维模糊控制器的控制规则形式 : IF( qri is Qri ) AND ( qvj is Qvj ) T HEN ( O is Oij ) ;此处 , Qri , Qvj 及 Oij 分别是上文定义的模糊语 言变量. 根据模糊规则表 ,求出每一条模糊规则的模 糊关系 Rij ,如下式 : Rij = Qri ×Qvj ×Oij . 式中 :i = 1 ,2 ,3 ,4 ,5 ; j = 1 ,2 ,3 ,4. ·60 · 智 能 系 统 学 报 第 2 卷
第3期 张立东，等：公交优先模糊控制算法研究 *61 表1模糊控制规则表 时；表示第1个相位，第j个方向，第k个车道的 Table 1 Fuzzy control rule base 当前周期的车辆到达率，则一个周期内第1个相位， 时刻偏移量 第j个方向，第k个车道到达的车辆数为 排队长度 Sn =kti. VS M B VB 假设在绿灯期间内，放行车辆在第1个相位，第 VS VS M L VL j个方向，第k个车道驶离路口的离开率为uk,则 s VS M L VL 一个周期内第1个相位，第j个方向，第k个车道可 M VS M M L L VS ML 能驶离路口的车辆数为 VL VS VS VS s M Sro =uykti. 注：各字母含义见1.3.2 设S(0表示第i个周期，第i个相位，第j个 方向，第k个车道滞留的车辆数，则： 从而得到所有模糊关系对应的规则集为 s0=s+[时 R=UURi 1=1=1 式中 1.3.5解模糊（或模糊判决） 采用重心法进行解模糊，公式如下： =∑w力·w ∑共w 1若s+,2习 ≥k1. 式中：表示代数和，w,和(")分别表示各对称 1=1,2,3,4j=1,2,3,4;k=1,2,3 隶属函数的质心和隶属度值.1=1,2,3,4,5 故在第1个周期末，路口总的滞留车辆数可表示为 1.3.6建立模糊查询表 Sr=】 ∑P(D 利用Matlab中的FuzzyLogic Toolbox,在FIS 2.2改进的延误模型 编辑器中实现输入变量、输出变量及模糊规则的编 公交优先既是指公交车辆具有优先通行权，也 辑，建立如下输出查询表2 指公交乘客具有优先通行权，根据此理念，采用延误 表2模糊输出查询表 人数作为比较对象。 Table 2 Fuzzy output query Dtoatal =Sr XCman +Sf XBuSmn. 时刻偏移量 式中：Doa是总延误人数，Cmn是社会车辆平均载人 排队长度 0,12,34,5,67,8 9,10 数：Sr是社会车辆延误数，S:是公交车延误数 1)2)3)4)5) BuSman2是公交车平均载人数 0,1 A 0.752.557.59.25 2,3 0.752.557.59.25 3仿真实例 4,5,6 0 0.752.5557.5 以济南市经十路与舜耕路实际路口为研究对 7,8 D 0.752.52.55 7.5 9,10 E 0.750.750.752.55 象，路口拓扑图如图1所示.作如下设定 A~E代表5种比较情形，1)~5)为每种情形时刻偏移 1)1辆标准公交的最大误点时间为Qx= 量代码。 15s,得k=10115=1/1.5; 2)标准社会车辆最大允许排队长度Qmx= 根据相应的输入，模糊化后查上表2，则得到精 180m,得=10/180=1/18； 确控制值，该值与比例因子进行相乘后可作为控制 3)标准社会车辆长度（考虑平均车头间距）为 器的输出 6m,平均每车载人3人；标准公交车平均载客30 Tm=NT(ga+kXg`+0.5),(注：NT为 人 取整操作) 4)路口信号灯最大延时为Tmax=10s,得：= 2延误算法 10/10=1； 5)定时优先控制策略情况下，绿灯固定延时为 2.1基本延误计算法 6s. 设(i=1,2,3,4)为交叉路口各个相位的配 为了集中说明问题，简化问题，作如下假定：一 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House.All rights reserved.http://www.cnki.net
表 1 模糊控制规则表 Table 1 Fuzzy control rule base 排队长度 时刻偏移量 VS S M B VB VS VS S M L VL S VS S M L VL M VS S M M L L VS S S ML VL VS VS VS S M 注 :各字母含义见 1. 3. 2 从而得到所有模糊关系对应的规则集为 R = ∪ 5 j = 1 ∪ 5 i =1 Rij . 1. 3. 5 解模糊(或模糊判决) 采用重心法进行解模糊 ,公式如下 : z 3 = ∑μc i (W j) ·wj ∑μc i ( wj) . 式中 : ∑表示代数和 , wj 和μc j ( wj) 分别表示各对称 隶属函数的质心和隶属度值. i = 1 ,2 ,3 ,4 ,5. 1. 3. 6 建立模糊查询表 利用 Matlab 中的 FuzzyLogic Toolbox ,在 FIS 编辑器中实现输入变量、输出变量及模糊规则的编 辑 ,建立如下输出查询表 2. 表 2 模糊输出查询表 Table 2 Fuzzy output query 排队长度 时刻偏移量 0 ,1 1) 2 ,3 2) 4 ,5 ,6 3) 7 ,8 4) 9 ,10 5) 0 ,1 A 0. 75 2. 5 5 7. 5 9. 25 2 ,3 B 0. 75 2. 5 5 7. 5 9. 25 4 ,5 ,6 C 0. 75 2. 5 5 5 7. 5 7 ,8 D 0. 75 2. 5 2. 5 5 7. 5 9 ,10 E 0. 75 0. 75 0. 75 2. 5 5 A～E 代表 5 种比较情形 ,1) ～5) 为每种情形时刻偏移 量代码. 根据相应的输入 ,模糊化后查上表 2 ,则得到精 确控制值 ,该值与比例因子进行相乘后可作为控制 器的输出. Tereal = IN T( greal + K3 ×g 3 + 0. 5) . (注 :IN T 为 取整操作) 2 延误算法 2. 1 基本延误计算法 设 ti ( i = 1 , 2 , 3 , 4) 为交叉路口各个相位的配 时;λij k表示第 i 个相位 ,第 j 个方向 ,第 k 个车道的 当前周期的车辆到达率 ,则一个周期内第 i 个相位 , 第 j 个方向 ,第 k 个车道到达的车辆数为 S TI =λij k ti . 假设在绿灯期间内 ,放行车辆在第 i 个相位 ,第 j 个方向 ,第 k 个车道驶离路口的离开率为 uij k ,则 一个周期内第 i 个相位 ,第 j 个方向 ,第 k 个车道可 能驶离路口的车辆数为 S TO = uij k ti . 设 S ij k ( l) 表示第 i 个周期 ,第 i 个相位 ,第 j 个 方向 ,第 k 个车道滞留的车辆数 ,则 : Sij k ( l) = z Sij k ( l - 1) +λij k ∑ i i = 1 ti - uij k ti . 式中 : z = 0 ,若 Sij k ( l - 1) +λij k ∑ i i =1 ti < uij k ti , 1. 若 Sij k ( l - 1) +λij k ∑ i i =1 ti ≥uij k ti . i = 1 ,2 ,3 ,4 ; j = 1 ,2 ,3 ,4 ; k = 1 ,2 ,3. 故在第 l 个周期末 ,路口总的滞留车辆数可表示为 S T = ∑i ∑ j ∑k S ij k ( T) . 2. 2 改进的延误模型 公交优先既是指公交车辆具有优先通行权 ,也 指公交乘客具有优先通行权 ,根据此理念 ,采用延误 人数作为比较对象. Dtoatal = S T ×Cman + S′T ×Busman . 式中 : Dtotal是总延误人数 , Cman是社会车辆平均载人 数; S T 是社会车辆延误数 , S′T 是公交车延误数 , Busman是公交车平均载人数. 3 仿真实例 以济南市经十路与舜耕路实际路口为研究对 象 ,路口拓扑图如图 1 所示. 作如下设定 : 1) 1 辆标准公交的最大误点时间为 Qrmax = 15 s ,得 k1 = 10/ 15 = 1/ 1. 5 ; 2) 标准社会车辆最大允许排队长度 Qvmax = 180 m ,得 k2 = 10/ 180 = 1/ 18 ; 3) 标准社会车辆长度 (考虑平均车头间距) 为 6 m ,平均每车载人 3 人 ;标准公交车平均载客 30 人 ; 4) 路口信号灯最大延时为 Temax = 10 s ,得 k3 = 10/ 10 = 1 ; 5) 定时优先控制策略情况下 ,绿灯固定延时为 6 s. 为了集中说明问题 ,简化问题 ,作如下假定 :一 第 3 期 张立东 ,等 :公交优先模糊控制算法研究 ·61 ·
·62· 智能系统学报 第2卷 个周期路口其他相位平均车辆延误15辆.针对控制 规则中的5种情形得图5. 参考文献： 定时优先与模糊优行先较曲线 [1]KOICHIRO I,MANABU M,SATOSHI N.Public 160r (1)定时优先曲线 transportation priority systems combined with multiple (2)模糊优先曲线 traffic control [A].IEEE proceedings Intelligent Trans- 130 情形5(2) portation Systems 2000[C].Dearborn MI,2000. [2]NORITA KA K.Public transportation priority system u 情形4(2) sing optical bus detectors [A ]Proceedings Intelligent Transportation Systems 1999[C].Tokyo,1999 情形3 (2) + 情形2(2 [3]HISA YA O.On construction of a public transportation priority system PTPS)[A ]Proceedings Intelligent 情形1(2) Transportation Systems 1999[C].Tokyo,1999 40L 2 3 5 [4]张卫华，陆化普，石琴，等.公交优先的信号交叉口配时 时刻偏移量代码 优化方法U].交通运输工程学报，2004,4(3)：49.53. ZHANG Weihua,LU Huapu,SHI Qin,et al.Optimal 图5延误人数比较曲线 signal-planning method of intersections based on bus pri- ority[J].Journal of Traffic and Transportation Engineer- Fig.5 Performance Curve of Delay 注：情形1~5分别指待行相位排队长度很短、短、中 ing,2004,4(3):49.53. 等、长很长5种情形 [5]阴炳成，杨晓光.交叉口单点公共汽车交通优先控制方法 研究0].公路交通科技，2005,22(12)：124.126 分析图5曲线，可以看出在公交一定误点时间 YIN Bingcheng,YANG Xiaoguang.Study on the bus priority signal control theory of single intersection [J]. 内，定时优先与模糊优先情况下的延误人数是相等 Journal of Highway and Transportation Research and De- 的，原因是误点的公交车在这2种情况下都能顺利 velopment,2005,22(12):124.126 通过路口，而在此范围之外，模糊优先明显优于定时 作者简介 优先，总起来说，在同样条件下，公交模糊优先延误 张立东，男，1979年生副研究员 人数比定时公交优先控制下的延误人数平均低26.6 主要研究方向为动态交通网络管理与 个百分点 控制理论、人工智能理论，参与多项省 级基金项目，已发表文章8篇，EI检索 4 结束语 3篇， 模糊算法能实现路口公交优先的实时信号控 Email :zhangld @keylab.net. 制，保证了路口交通最优，仿真结果也证明了模糊算 王英龙，男，1965年生，研究员，博 法的有效性.当然，该文只是探讨了单辆公交车延误 士生导师，主要研究方向为网络应用技 的情况，对于多辆公交误点以及冲突相位公交误点 术、网络安全技术和信息系统标准化， 等多种情况下的协调最优控制的研究还有待于进一 先后主持并完成多项课题，多次获奖， 步的深入 发表论文20余篇 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House.All rights reserved.http://www.cnki.net
个周期路口其他相位平均车辆延误 15 辆. 针对控制 规则中的 5 种情形得图 5. 图 5 延误人数比较曲线 Fig. 5 Performance Curve of Delay 注 :情形 1～5 分别指待行相位排队长度很短、短、中 等、长、很长 5 种情形. 分析图 5 曲线 ,可以看出在公交一定误点时间 内 ,定时优先与模糊优先情况下的延误人数是相等 的 ,原因是误点的公交车在这 2 种情况下都能顺利 通过路口 ,而在此范围之外 ,模糊优先明显优于定时 优先 ,总起来说 ,在同样条件下 ,公交模糊优先延误 人数比定时公交优先控制下的延误人数平均低26. 6 个百分点. 4 结束语 模糊算法能实现路口公交优先的实时信号控 制 ,保证了路口交通最优 ,仿真结果也证明了模糊算 法的有效性. 当然 ,该文只是探讨了单辆公交车延误 的情况 ,对于多辆公交误点以及冲突相位公交误点 等多种情况下的协调最优控制的研究还有待于进一 步的深入. 参考文献 : [ 1 ] KOICHIRO I , MANABU M , SA TOSHI N. Public transportation priority systems combined with multiple traffic control [A ]. IEEE proceedings Intelligent Trans2 portation Systems 2000[C]. Dearborn MI , 2000. [2 ]NORITA KA K. Public transportation priority system u2 sing optical bus detectors [ A ]. Proceedings Intelligent Transportation Systems 1999[C]. Tokyo ,1999. [3 ] HISA YA O. On construction of a public transportation priority system ( PTPS) [ A ]. Proceedings Intelligent Transportation Systems 1999[C]. Tokyo ,1999. [4 ]张卫华 ,陆化普 ,石 琴 ,等. 公交优先的信号交叉口配时 优化方法[J ]. 交通运输工程学报 ,2004 ,4 (3) : 49 - 53. ZHAN G Weihua , LU Huapu , SHI Qin , et al. Optimal signal2planning method of intersections based on bus pri2 ority[J ]. Journal of Traffic and Transportation Engineer2 ing ,2004 ,4 (3) :49 - 53. [5 ]阴炳成 ,杨晓光. 交叉口单点公共汽车交通优先控制方法 研究[J ]. 公路交通科技 ,2005 ,22 (12) : 124 - 126. YIN Bingcheng , YAN G Xiaoguang. Study on the bus priority signal control theory of single intersection [J ]. Journal of Highway and Transportation Research and De2 velopment ,2005 ,22 (12) :124 - 126. 作者简介 : 张立东 ,男 ,1979 年生 ,副研究员 , 主要研究方向为动态交通网络管理与 控制理论、人工智能理论 ,参与多项省 级基金项目 ,已发表文章 8 篇 ,EI 检索 3 篇. E2mail :zhangld @keylab. net. 62 · 王英龙 ,男 ,1965 年生 ,研究员 ,博 士生导师 ,主要研究方向为网络应用技 术、网络安全技术和信息系统标准化 , 先后主持并完成多项课题 ,多次获奖 , 发表论文 20 余篇. · 智 能 系 统 学 报 第 2 卷