城市交通信號(hào)自組織控制規(guī)則的鄰域重構(gòu)

鐘馥聲， 王安麟， 姜 濤， 花 彬

(同濟(jì)大學(xué) 機(jī)械與能源工程學(xué)院， 上海 201804)

在城市交通信號(hào)控制中，城市交通系統(tǒng)自身復(fù)雜性是制約通行效率提升的重要因素之一. 自組織可有效描述系統(tǒng)狀態(tài)變化過(guò)程，適用于交通信號(hào)控制. 自組織控制的核心要素是鄰域及控制規(guī)則，其中鄰域是指控制規(guī)則的規(guī)則響應(yīng)半徑，在控制系統(tǒng)內(nèi)一般體現(xiàn)為元素空間位置的集合；鄰域的重構(gòu)是指關(guān)聯(lián)相鄰路口組合的重構(gòu),鄰域重構(gòu)時(shí)控制目標(biāo)對(duì)應(yīng)的控制規(guī)則相關(guān)半徑隨即發(fā)生改變. 規(guī)則鄰域的重構(gòu)是指鄰域進(jìn)行重構(gòu)以后，在新鄰域下重新建立的控制規(guī)則.

鄰域的范圍決定了系統(tǒng)內(nèi)部的時(shí)空特性關(guān)系. 對(duì)鄰域的應(yīng)用研究體現(xiàn)在各學(xué)科領(lǐng)域中，僅針對(duì)鄰域內(nèi)時(shí)間關(guān)系的研究，多以系統(tǒng)內(nèi)元素間在時(shí)間序列上的特征演化[1-2]為主，如文獻(xiàn)[3]利用禁止字理論等方法證明了鄰域可對(duì)復(fù)雜時(shí)間特征進(jìn)行表達(dá)；僅針對(duì)鄰域內(nèi)空間特性的研究，常采用固定半徑的鄰域，這類研究多集中在圖像處理上[4-5]，這兩類方法大多無(wú)法直接應(yīng)用到復(fù)雜時(shí)空特性的系統(tǒng)解析中. 在結(jié)合鄰域內(nèi)時(shí)空特性的研究中，文獻(xiàn)[6]利用自組織特征映射對(duì)汽車尾氣非線性問(wèn)題進(jìn)行解析，利用不同的鄰域半徑代替固定鄰域半徑，證明了不同的鄰域可以對(duì)不同交通狀態(tài)分別進(jìn)行描述；尾氣解析問(wèn)題具有一定的時(shí)間特征，因此鄰域重構(gòu)可以有效分析系統(tǒng)的時(shí)空特性. 文獻(xiàn)[7-8]提出了一個(gè)具有局部規(guī)則以及固定鄰域半徑的自組織元胞自動(dòng)機(jī)模型，證明了規(guī)則鄰域是自組織控制系統(tǒng)解析交通信號(hào)控制的一種有效方法，規(guī)則鄰域在交通信號(hào)控制中可以表達(dá)路口間的空間關(guān)系以及流量間的時(shí)間關(guān)系，但無(wú)法補(bǔ)償由復(fù)雜時(shí)空特性導(dǎo)致的通行效率難以繼續(xù)提升的問(wèn)題. 因此，鄰域的范圍決定了控制規(guī)則的精度，采用固定規(guī)則鄰域的控制系統(tǒng)隨系統(tǒng)自身復(fù)雜性提高會(huì)帶來(lái)的控制精度損失的問(wèn)題，需要對(duì)控制規(guī)則鄰域重構(gòu)以提高系統(tǒng)的控制精度. 本文對(duì)城市交通信號(hào)自組織控制系統(tǒng)中當(dāng)前路口與其相鄰路口集合空間實(shí)現(xiàn)時(shí)空量化的關(guān)系進(jìn)行表達(dá)，選取關(guān)聯(lián)相鄰路口組合方式，并建立對(duì)應(yīng)組合的規(guī)則鄰域，通過(guò)規(guī)則鄰域的重構(gòu)解決固定鄰域控制精度的問(wèn)題.

1 城市交通信號(hào)自組織系統(tǒng)

在城市信號(hào)自組織控制系統(tǒng)中，每個(gè)路口獨(dú)立計(jì)算信號(hào)配時(shí)且擁有各自的鄰域. 圖1為本文提出的最小鄰域的自組織交通控制單元，該模型由5個(gè)路口構(gòu)成，中心路口(以下簡(jiǎn)稱當(dāng)前路口)每個(gè)方向最多連接一個(gè)路口，4個(gè)方向上相鄰路口組成當(dāng)前路口的最小鄰域.

圖1 最小鄰域半徑的自組織交通控制單元

Fig.1 The smallest neighborhood radius of the self-organizing traffic control unit

定義當(dāng)前路口ni, j為基點(diǎn)元胞，則元胞ni, j的狀態(tài)集為∑ni, j=(p1,p2,…,pn),其中pn為信號(hào)相位狀態(tài)，定義共有n種有限的信號(hào)相位狀態(tài)；定義最小鄰域?yàn)榛c(diǎn)元胞在二維正負(fù)方向上相鄰的連接元胞，定義元胞ni, j與相鄰元胞的局部連接關(guān)系為f(ni, j～l,α,cs)，其中n～l為對(duì)應(yīng)路口n內(nèi)車道l的序號(hào)、α為路口n的上下游連接關(guān)系、cs為當(dāng)前車道l交通擁擠強(qiáng)度. 當(dāng)前路口ni, j的控制參數(shù)由5個(gè)路口的實(shí)時(shí)交通信息決定. 該最小鄰域自組織控制單元以時(shí)間步長(zhǎng)為單位進(jìn)行時(shí)間離散，以平均速度、相對(duì)擁擠強(qiáng)度進(jìn)行空間離散. 在圖1中表示東向西直行方向下的路口n上下游連接方式，其中深色車道表示當(dāng)前車道l，淺色車道表示與l在當(dāng)前信號(hào)相位下的上下游連接車道，數(shù)字表示該路口內(nèi)車道編號(hào).

最小鄰域在尺寸rmax×rmax城市路網(wǎng)中位置形式可表示為

隨著狀態(tài)自組織過(guò)程的演化，時(shí)刻t下，選取的基點(diǎn)元胞各方向關(guān)聯(lián)元胞個(gè)數(shù)增加至r時(shí)，該元胞鄰域擴(kuò)展的形式可表示為

令r在二維正負(fù)方向上都有不同取值且對(duì)角取值不對(duì)稱時(shí)，該鄰域模型可表示為

式中r定義約束為{r5≤r1,r9≤r1，r7≤r2,r11≤r2，r10≤r3,r12≤r3，r6≤r4,r7≤r4}.

在自組織過(guò)程中，時(shí)刻t將決定時(shí)刻t+1下的元胞狀態(tài)，因此規(guī)則鄰域下的局部規(guī)則可表示為

(1)

由式(1)可知，當(dāng)鄰域內(nèi)任意r取值發(fā)生變化時(shí)，該鄰域的局部規(guī)則也隨之改變. 當(dāng)路網(wǎng)結(jié)構(gòu)特性比例差過(guò)大或路面交通流劇烈變化時(shí)，為提高系統(tǒng)控制精度，可提高r的取值. 鄰域每向周圍擴(kuò)散一個(gè)路口，則系統(tǒng)算法增加一步差分過(guò)程，鄰域的擴(kuò)大不會(huì)增加系統(tǒng)動(dòng)力方程的階次，因此可以保證控制系統(tǒng)的實(shí)時(shí)響應(yīng).

2 關(guān)聯(lián)相鄰路口集合的時(shí)空量化表達(dá)

2.1 當(dāng)前路口相對(duì)其他任意路口的位置與連接表達(dá)

路網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)決定了當(dāng)前路口與其他任意路口的空間位置關(guān)系，由于路口間空間位置關(guān)系不足以表達(dá)當(dāng)前路口與其相鄰路口集合間因路網(wǎng)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生的交通特征變化，因此需要對(duì)當(dāng)前路口與其他路口的連接關(guān)系行表達(dá).

2.1.1 各路口位置之間的空間距離

(2)

式中：n為當(dāng)前路口；m為區(qū)域內(nèi)任意路口；Dnm為廣義空間距離；αnm為上下游系數(shù)，不存在則為0；dnm為路口n、m空間最短距離；Nnm為路口n、m中間連接的不同類型路口的個(gè)數(shù)；k為每個(gè)路口的類型；定義T型與Y型路口值為3，十字型與X型路口值為4，其他類型值為5；Lnm表示連接路口n、m的實(shí)際距離，按最短路徑與路口類型依次累計(jì)相鄰路口的距離.

2.1.2 基于廣義空間距離的路口間空間位置與連接關(guān)系的聯(lián)合表達(dá)

根據(jù)式(2)量化各路口間的位置參數(shù)并完成計(jì)算；通過(guò)引進(jìn)因子分析法[10-11]，將路口間的位置與連接關(guān)系合并為同一個(gè)因子分析項(xiàng)，計(jì)算得到路口空間位置與連接關(guān)系的聯(lián)合特征量化值，可實(shí)現(xiàn)當(dāng)前路口與相鄰關(guān)聯(lián)路口集合間空間連接關(guān)系的量化表達(dá)，為鄰域構(gòu)造的空間劃分提供依據(jù). 其計(jì)算過(guò)程為：

1)編制該區(qū)域內(nèi)二維列聯(lián)表，設(shè)路網(wǎng)內(nèi)有東西方向路口Ai(i=1,2....,p)、南北方向路口Bj(j=1,2,...,q)，則可以得到p×q的廣義空間距離的二維聯(lián)表D，見表1.

表1 路口空間關(guān)系二位列聯(lián)表D

Tab. 1 Binary contingency tableDof intersection spatial relations

路口B1B2…BqA1dn1m1dn1m2…dn1mqA2dn2m1dn2m2…dn2mq ? ????Apdnpm1dnpm2…dnpmq

2)將二維列聯(lián)表D轉(zhuǎn)化為自身頻率矩陣F,其中按原始數(shù)據(jù)所占的比例將任意dnpmq轉(zhuǎn)化為對(duì)應(yīng)因素關(guān)系的頻率fnpmq，其中

(3)

3)對(duì)頻率矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，得到過(guò)渡矩陣Z=[znm]，其中

(4)

4)利用協(xié)方差進(jìn)行因子分析. 計(jì)算可得非零特征根組λ1<λ2<…<λk,k∈min(p,q)，設(shè)μk為相對(duì)特征根的關(guān)于Bj的各水平之間的協(xié)方差矩陣的特征向量，則Zμk為相對(duì)特征根的關(guān)于Ai的各水平之間的協(xié)方差矩陣的特征向量. 可以分別得到關(guān)于Bj的q個(gè)因子矩陣Q以及關(guān)于Ai的p個(gè)因子矩陣P，可以通過(guò)分析因子矩陣計(jì)算并量化Ai、Bj之間的連接關(guān)系.P、Q表達(dá)分別為

(5)

5)計(jì)算各因子得分，得路網(wǎng)內(nèi)各路口之間位置與連接的量化表達(dá)，見表2.表2中數(shù)值越小表示對(duì)應(yīng)編號(hào)的路口與當(dāng)前路口n在空間關(guān)系上相關(guān)性越大. 需要把相鄰路口按當(dāng)前路口的連接方向進(jìn)行分類，通過(guò)選取相對(duì)于當(dāng)前路口因子得分相近的相鄰路口集合進(jìn)行不同鄰域的劃分.

表2 路口空間位置與連接的量化表達(dá)

Tab.2 Quantitative expression for spatial location and connection of intersection

路口1…n…p路口10…x1n…x1p1? ????? n0…xnpn? ???qxpqq

2.2 交通流的時(shí)間序列狀態(tài)傳遞表達(dá)

交通流間傳遞的相互影響程度隨時(shí)間變化在空間距離上逐漸衰減，通過(guò)計(jì)算交通流間的相關(guān)系數(shù)[12]，分析交通流在指定采樣周期下的影響距離，通過(guò)時(shí)間序列實(shí)現(xiàn)所有路口的流量相對(duì)于當(dāng)前路口流量的量化表達(dá). 交通流時(shí)間序列主要指路網(wǎng)內(nèi)路段在特定時(shí)間段內(nèi)統(tǒng)計(jì)的流量值. 本文采用路口在單位時(shí)間內(nèi)的交通流量作為交通流時(shí)間特征參數(shù)[7].

定義n路口內(nèi)任意車道l為n～l,將n～l的時(shí)間流量序列記為(n～l)*=(1,2,…,G)，G為該車道l內(nèi)劃分的路段數(shù)，將時(shí)間序列按不同的行進(jìn)方向分類統(tǒng)計(jì). 當(dāng)相關(guān)系數(shù)從路段(n～l)*1與鄰域內(nèi)某相鄰路口m中某一路段(m～l)*G開始變化不再明顯，將(n～l)*1與(m～l)*G之間的距離定義為當(dāng)前路口在該時(shí)間序列下交通流的影響距離. 因此，該影響距離將作為鄰域重構(gòu)的空間邊界條件.

時(shí)間流量序列主要受采樣周期影響，本文采用15 s的采樣周期. 采樣周期的改變將直接影響各路段流量序列的采集值，在自組織控制中，在每個(gè)采樣周期開始的時(shí)刻進(jìn)行擁擠強(qiáng)度計(jì)算，需調(diào)用上一采樣周期的數(shù)據(jù). 因此，時(shí)間序列相關(guān)系數(shù)只與流量大小有關(guān)，計(jì)算當(dāng)前路口n與相鄰路段(m～l)*的時(shí)間序列相關(guān)系數(shù)為

(6)

式中D()為方差，cov()為協(xié)方差. 其中方差是分別對(duì)(n～l)*、(m～l)*整個(gè)時(shí)間序列長(zhǎng)度內(nèi)各采樣周期內(nèi)的值進(jìn)行方差統(tǒng)計(jì)計(jì)算，協(xié)方差是對(duì)(n～l)*和(m～l)*整個(gè)時(shí)間序列長(zhǎng)度內(nèi)各采樣周期內(nèi)的值進(jìn)行協(xié)方差統(tǒng)計(jì)計(jì)算，時(shí)間序列長(zhǎng)度即采樣周期的個(gè)數(shù).

式(6)計(jì)算結(jié)果僅表示不同時(shí)間序列相互影響程度的關(guān)系，其值越大，時(shí)間序列間影響關(guān)系越大. 式(6)自身不體現(xiàn)時(shí)間因素，而(n～l)*、(m～l)*的采集值與時(shí)間因素有關(guān)，受采樣周期以及整個(gè)時(shí)間序列長(zhǎng)度影響.

將分類的流量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分類比對(duì)，按時(shí)間序列相關(guān)系數(shù)即可找到交通流隨時(shí)間傳遞的影響路段個(gè)數(shù)，相關(guān)系數(shù)越大表示兩者時(shí)間關(guān)系上相互影響越大. 通過(guò)設(shè)置不同的時(shí)間序列，可以對(duì)路口間交通流傳遞隨時(shí)空特性的變化關(guān)系實(shí)現(xiàn)量化的表達(dá).

3 交通信號(hào)自組織控制規(guī)則鄰域的重構(gòu)

當(dāng)前路口的關(guān)聯(lián)相鄰路口集合時(shí)空量化關(guān)系計(jì)算完成后，根據(jù)計(jì)算所得的時(shí)空特性系數(shù)大小選取當(dāng)前路口最大的鄰域邊界條件，在邊界條件范圍中選定任意數(shù)量的關(guān)聯(lián)相鄰路口即構(gòu)成一個(gè)鄰域. 在自組織控制中，當(dāng)鄰域發(fā)生改變，被控制個(gè)體與其相鄰間個(gè)體在時(shí)空特性上的聯(lián)結(jié)方式也隨之改變，需要對(duì)控制規(guī)則進(jìn)行修正，實(shí)現(xiàn)決策個(gè)體與鄰域內(nèi)所有個(gè)體間時(shí)空關(guān)系的描述，以完成控制規(guī)則鄰域的整個(gè)重構(gòu)過(guò)程.

在圖1所示的自組織最小單元中，依靠信號(hào)切換規(guī)則實(shí)現(xiàn)信號(hào)控制，該控制規(guī)則基于流體力學(xué)中N-S方程，通過(guò)對(duì)該方程進(jìn)行數(shù)學(xué)重構(gòu)后控制規(guī)則基礎(chǔ)表達(dá)式[7]為

(7)

式(7)以流體力學(xué)為基礎(chǔ)構(gòu)建，將流體力學(xué)中的質(zhì)量、速度、壓力分別換算為交通流中的密度、車速、流量. 當(dāng)交通流運(yùn)行狀態(tài)越穩(wěn)定時(shí)，越符合不可壓縮流體的運(yùn)動(dòng)特征. 將路網(wǎng)視為二維平面網(wǎng)絡(luò)，利用差分方程在東西方向上對(duì)式(7)進(jìn)行推導(dǎo)，可得到關(guān)于路口n在t+1時(shí)刻下的狀態(tài)自組織控制規(guī)則為

(8)

式(8)中，流體密度ρ對(duì)應(yīng)交通量可以替代為道路上車輛數(shù)，通過(guò)檢測(cè)數(shù)據(jù)獲得. 粘滯系數(shù)μ指流體的運(yùn)動(dòng)粘性系數(shù)，對(duì)應(yīng)到城市交通中，由于無(wú)法直接實(shí)現(xiàn)該參數(shù)計(jì)算，其取值與當(dāng)前時(shí)間步內(nèi)車流的密度、道路形態(tài)以及駛出路口距離有關(guān)[7]，通過(guò)對(duì)道路形態(tài)的取值實(shí)現(xiàn)路口主次干道的屬性區(qū)分. 在自組織城市信號(hào)控制系統(tǒng)中，鄰域改變時(shí)需要通過(guò)對(duì)式(8)進(jìn)行規(guī)則重構(gòu)，以滿足當(dāng)前路口在該鄰域下與其他路口的連接關(guān)系，表達(dá)為

(9)

對(duì)應(yīng)的信號(hào)相位的相對(duì)擁擠強(qiáng)度l(t)到達(dá)預(yù)設(shè)閾值l(t)threshold時(shí)，向系統(tǒng)提出信號(hào)切換請(qǐng)求，l(t)threshold基礎(chǔ)值為0.7，由于自組織微觀特征中單車道的擁擠相的臨界值為0.75，而多車道間車輛的相互運(yùn)動(dòng)可以降低該值[13-14]，因此選擇3車道的基礎(chǔ)值為0.7，具體數(shù)值根據(jù)路網(wǎng)結(jié)構(gòu)可調(diào)整設(shè)計(jì)[15-19].

4 仿真驗(yàn)證

為觀察規(guī)則鄰域重構(gòu)對(duì)城市信號(hào)自組織控制系統(tǒng)在路口通行最大能力、路口整體通行能力以及應(yīng)對(duì)路口擁擠程度變化的具體影響，設(shè)計(jì)一組基于實(shí)際局部城市路網(wǎng)的仿真試驗(yàn). 由于自組織控制屬于變周期控制方式，更適合比較不同規(guī)則鄰域的控制效果. 最小規(guī)則鄰域等同于固定局部規(guī)則，用于觀察鄰域重構(gòu)能否解決固定局部規(guī)則中控制精度問(wèn)題[20-22].

仿真采用上海市嘉定區(qū)某實(shí)際局部地圖，其中路網(wǎng)中部分關(guān)鍵道路長(zhǎng)度如圖2所示，道路長(zhǎng)度使用衛(wèi)星地圖進(jìn)行測(cè)距. 圖3為仿真中路口序號(hào)編序示意圖，采用圖3實(shí)心圓標(biāo)注路口為測(cè)試路口，取自西向東道路方向?yàn)闇y(cè)試數(shù)據(jù)源. 設(shè)定車輛在道路中段不可再次進(jìn)行換道行為；以內(nèi)置檢測(cè)器為時(shí)間序列路段節(jié)點(diǎn)；混車率取98%，最大速度為60 km/h，最小速度為10 km/h；最大周期為120 s，最小周期為60 s；輸入流量分別采用600、1 000、1 800 pcu/h 3種流量；仿真總時(shí)長(zhǎng)取3 600 s；取每一時(shí)間步長(zhǎng)(time step)為15 s；每個(gè)道路口進(jìn)口與出口都設(shè)置有檢測(cè)器，用于采集路口輸入輸出流量；采樣周期為15 s. 記錄并觀察單位時(shí)間段內(nèi)路口的最大通行能力.

以圖3中實(shí)心圓標(biāo)注路口為當(dāng)前路口，相鄰路口為圖3中其余標(biāo)記路口. 以當(dāng)前路口為計(jì)算對(duì)象，在該路口4個(gè)連接方向上按100 m劃分時(shí)間序列路段長(zhǎng)度，以內(nèi)置檢測(cè)器為標(biāo)志節(jié)點(diǎn)，不足100 m的部分按比例折算. 系統(tǒng)運(yùn)行一次提取記錄的交通流數(shù)據(jù)后，利用式(6)計(jì)算每段內(nèi)的相互關(guān)系數(shù)，若前后連接車道數(shù)不對(duì)等，則取平均值. 計(jì)算所得結(jié)果為鄰域重構(gòu)提供范圍依據(jù)，并為鄰域重構(gòu)后的控制規(guī)則提供路段特征參數(shù). 繪制路段距離d與交通流相關(guān)系數(shù)Cnm的關(guān)系如圖4所示，其中縱坐標(biāo)為交通流相關(guān)系數(shù)Cnm，橫坐標(biāo)為相鄰路口時(shí)間序列與本地路口時(shí)間序列的距離.

圖2 仿真模型中關(guān)鍵道路長(zhǎng)度

圖3 仿真模型中各路口編號(hào)

由圖4可知，不同流量下交通流沿路段間傳遞曲線特征有所不同. 流量越大，相互作用關(guān)系越大. 不同流量下流量隨距離傳遞的衰減趨勢(shì)一致，整體降幅也基本一致. 流量間相互影響系數(shù)在一定距離外變化基本穩(wěn)定，因此定義該距離之外的流量序列不予納入鄰域構(gòu)建.

圖4 不同流量下距離與相關(guān)系數(shù)的關(guān)系

Fig.4 Relationship between distance and correlation coefficient under different flow rates

根據(jù)式(3)～(5)計(jì)算3種流量輸入下各路口關(guān)于當(dāng)前路口的時(shí)空特征關(guān)系，取3種流量下的因子得分的平均值記錄，結(jié)果見表3.

表3 各路口對(duì)于當(dāng)前路口空間特征相關(guān)性

Tab.3 Correlation of spatial characteristics of intersections with current intersection

路口編號(hào)因子得分路口編號(hào)因子得分路口編號(hào)因子得分122.12710.26135.87213.68819.53148.06315.26910.88159.97420.83101.021611.8654.97114.681714.0263.13125.21

按當(dāng)前路口的4個(gè)方向?qū)λ邢嚓P(guān)相鄰路口分類，并按照該方向上實(shí)際路口間距離排列順序，以每個(gè)方向上實(shí)際路口間距離最短的相鄰路口為基礎(chǔ)邊界，選取4個(gè)方向上在相近因子得分對(duì)應(yīng)的相鄰路口為一組鄰域.

根據(jù)表3和圖4、5的數(shù)據(jù)，本文設(shè)計(jì)了如圖5所示的3組鄰域，并分別觀察不同流量狀態(tài)下不同規(guī)則鄰域的控制效果.

圖5 3組不同鄰域組合

3種組合分別在600、1 000、1 800 pcu/h 3種邊界路口輸入流量的條件下進(jìn)行通行能力的對(duì)比，由于仿真初始階段，當(dāng)前路口車流量不穩(wěn)定，故從當(dāng)前路口車流量穩(wěn)定后開始記錄觀察.

圖6為600 pcu/h各邊界路口輸入流量下的當(dāng)前路口通行能力對(duì)比，可以明顯觀察到最大鄰域?qū)?yīng)的組合3整體通行能力最強(qiáng)，最小鄰域?qū)?yīng)的組合1整體通行能力最弱. 統(tǒng)計(jì)可得，組合2比組合1整體通行能力提高了3.9%，組合3比組合1整體通行能力提高了5.3%. 組合3可調(diào)控的通行能力范圍最大，組合1可調(diào)控的通行能力范圍最小. 組合2與組合1最大通行能力基本接近，組合3比組合1最大通行能力提高16.7%.

圖6 輸入流量600 pcu/h下3種組合的控制效果對(duì)比

Fig.6 Contrast of control effects of three combinations under 600 pcu/h input flow

圖7為1 000 pcu/h各邊界路口輸入流量下的當(dāng)前路口通行能力對(duì)比，可以觀察到組合3數(shù)值波動(dòng)次數(shù)較多. 這主要由于在此流量條件輸入下，交通流相變較為頻繁，因此范圍較大的鄰域會(huì)相對(duì)范圍較小的鄰域提前開始調(diào)整路口通行能力以釋放擁堵壓力，這個(gè)過(guò)程符合自組織狀態(tài)遷移的過(guò)程. 統(tǒng)計(jì)可得，組合2比組合1整體通行能力提高了5.2%，組合3比組合1整體通行能力提高了6.1%. 在可調(diào)控的最大通行能力上，組合2比組合1最大通行能力提高了12.6%，組合3比組合1最大通行能力提高26.4%.

圖8為1 800 pcu/h各邊界路口輸入流量下的當(dāng)前路口通行能力對(duì)比，組合3與組合1在頻域響應(yīng)變化上的相位差較圖7、8變化更大. 說(shuō)明鄰域范圍在不同負(fù)載條件下的頻域特性有較大的差別，鄰域越大能利用的范圍內(nèi)的交通信息越多，可以更好地分配各路口的使用效率，從而提高當(dāng)前路口的通行能力. 統(tǒng)計(jì)可得，組合2比組合1整體通行能力提高了7.6%，組合3比組合1整體通行能力提高了8.3%. 在可調(diào)控的最大通行能力上，組合2比組合1最大通行能力提高了7.9%，組合3比組合1最大通行能力提高14.4%.

圖7 輸入流量1 000 pcu/h下3種組合的控制效果對(duì)比

Fig.7 Contrast of control effects of three combinations under 1 000 pcu/h input flow

圖8 輸入流量1 800 pcu/h下3種組合的控制效果對(duì)比

Fig.8 Contrast of control effects of three combinations under 1 800 pcu/h input flow

綜合圖6～8數(shù)據(jù)對(duì)比可知，當(dāng)鄰域范圍越大時(shí)，路口可調(diào)節(jié)的最大通行能力越大、路口整體通行能力越高、路口提前釋放擁堵能力越強(qiáng). 在整體通行效率上，組合2與組合3相差不大，對(duì)比組合1都有明顯提升，在保證一定的通行能力基礎(chǔ)上，組合2的整體調(diào)節(jié)能力在3種組合中過(guò)渡最為平穩(wěn). 組合1為最小規(guī)則鄰域半徑，最小鄰域?qū)?yīng)的局部規(guī)則固定不可變，通過(guò)對(duì)比3個(gè)組合各自的控制效果，發(fā)現(xiàn)鄰域規(guī)則重構(gòu)能有效改善固定規(guī)則半徑造成的控制精度問(wèn)題，隨著交通擁擠程度的加劇，鄰域范圍越大相較于固定規(guī)則半徑改善效果越好. 但是由于實(shí)際交通過(guò)程中各種隨機(jī)因素較多，鄰域重構(gòu)的選擇也需要考慮流量變化的平穩(wěn)性，因此鄰域重構(gòu)不能盲目擴(kuò)大范圍. 綜上所述，結(jié)合路網(wǎng)拓?fù)浜徒煌ㄘ?fù)載等實(shí)時(shí)條件，為提高路網(wǎng)控制效率，當(dāng)前路口自組織控制規(guī)則鄰域的重構(gòu)具有必要性.

5 結(jié) 論

1)建立了城市交通信號(hào)自組織控制規(guī)則的鄰域重構(gòu)方法，提供了一種面向交通流相變頻繁及路網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)復(fù)雜等時(shí)空條件的自組織規(guī)則構(gòu)建方法，仿真試驗(yàn)在3種流量條件下測(cè)試結(jié)果均證明了該方法可以解決系統(tǒng)因固定局部規(guī)則造成的控制精度問(wèn)題. 同時(shí)鄰域重構(gòu)不能盲目使用，應(yīng)根據(jù)交通狀態(tài)進(jìn)行選擇，當(dāng)路網(wǎng)內(nèi)存在多個(gè)或者全部路口同時(shí)進(jìn)行鄰域重構(gòu)時(shí)，對(duì)整體通行能力提升的趨勢(shì)不會(huì)改變，每個(gè)路口實(shí)際的通行能力會(huì)有所區(qū)別.

2)實(shí)現(xiàn)了當(dāng)前路口與其相鄰路口集合的時(shí)空量化表達(dá)，為鄰域的組合選取提供了依據(jù)，并完成了控制規(guī)則的重構(gòu). 由于鄰域半徑的改變只增加系統(tǒng)線性運(yùn)算的次數(shù)，并不會(huì)提高系統(tǒng)計(jì)算階次，因此不會(huì)影響系統(tǒng)實(shí)時(shí)控制，其核心思想在于分別簡(jiǎn)化復(fù)雜系統(tǒng)內(nèi)部時(shí)間跟空間在控制過(guò)程中的表達(dá)方式. 整個(gè)規(guī)則鄰域重構(gòu)的過(guò)程為復(fù)雜系統(tǒng)下各元素相互間因空間結(jié)構(gòu)各異、時(shí)間特性影響密切而難以設(shè)計(jì)規(guī)則鄰域半徑提供了一種解決方法.

3)分析仿真數(shù)據(jù)可以得知：當(dāng)鄰域范圍越大時(shí)，路口可調(diào)節(jié)的最大通行能力越大、路口整體通行能力越高、路口提前釋放擁堵能力越強(qiáng)；鄰域范圍應(yīng)依據(jù)當(dāng)前交通狀態(tài)進(jìn)行選擇，隨交通擁擠程度在保證系統(tǒng)流量平穩(wěn)過(guò)度的前提下提升逐步擴(kuò)大；鄰域規(guī)則重構(gòu)可以提高固定局部規(guī)則在交通中間相、交通擁堵相下的控制精度，在交通自由相下兩種方式控制精度區(qū)別不大. 目前選擇鄰域重構(gòu)的形式還不能主動(dòng)拆分系統(tǒng)預(yù)設(shè)的組合方案，其智能性和工程性還有待提高，訓(xùn)練系統(tǒng)對(duì)交通狀態(tài)的進(jìn)一步識(shí)別以自主選擇規(guī)則鄰域是下一步研究的重點(diǎn).