屈 波

（中國電子信息產(chǎn)業(yè)集團有限公司，北京100846）

高速公路入口匝道控制的基本目標是：尋求一種有效的控制方法更好地實現(xiàn)分配、調(diào)度和控制車流，最大限度合理地利用高速公路，避免交通阻塞，使高速公路交通流處于最佳狀態(tài)。在高速公路入口匝道控制中，雖然基于數(shù)學(xué)模型的傳統(tǒng)交通控制系統(tǒng)可以實現(xiàn)某種程度優(yōu)化交通的目的，但往往因建立的數(shù)學(xué)模型不能較好地反映實際復(fù)雜、時變的交通系統(tǒng)，而使控制效果差強人意[1]。

學(xué)者們經(jīng)過研究發(fā)現(xiàn)，不依賴于系統(tǒng)精確數(shù)學(xué)模型，基于專家知識和實踐經(jīng)驗的模糊控制技術(shù)可以很好地解決高速公路交通控制問題。但是對于基于模糊規(guī)則的高速公路入口匝道模糊控制來說，由于其影響入口匝道調(diào)節(jié)率的因素諸多，因此，欲建立比較完善而無冗余的控制規(guī)則庫比較困難[2]。為此，參考文獻[3]中給出了高速公路入口匝道多維模糊控制器的解析描述，用解析表達式對控制規(guī)則進行描述，不僅有效地解決了控制器控制規(guī)則庫的冗余性、兼容性問題，而且通過在輸入量的不同狀態(tài)下引入不同的加權(quán)因子實現(xiàn)了高速公路入口匝道多維模糊控制器的自調(diào)整，保證了所設(shè)計的多維模糊控制器更能適應(yīng)實際的高速公路交通需求。但正如參考文獻[3]中結(jié)束語所總結(jié)的，模糊控制器解析描述中系數(shù)因子的取值是根據(jù)經(jīng)驗或?qū)嶒炚{(diào)試確定的，帶有一定的盲目性和主觀性，很難調(diào)整為一組最佳參數(shù)。因此，本文基于GA來優(yōu)化設(shè)計高速公路入口匝道多維自適應(yīng)模糊控制器，在合理構(gòu)造遺傳算法適應(yīng)度函數(shù)的基礎(chǔ)上，利用迭代自適應(yīng)遺傳算法實現(xiàn)系數(shù)因子尋優(yōu)，以保證所設(shè)計的高速公路入口匝道控制系統(tǒng)更能滿足實際控制要求，能夠根據(jù)高速公路交通情況實施優(yōu)化控制，使高速公路交通流達到最優(yōu)。

1 高速公路入口匝道多維模糊控制器解析描述

參照參考文獻[4]給出的n維模糊控制器的通用算法公式，針對高速公路交通系統(tǒng)，參考文獻[3]中給出了高速公路入口匝道多維模糊控制器的解析描述。

其中，W=UO+US+DO+DS+EQ，UO、US、DO、DS、EQ分別對應(yīng)量化后的上游時間占有率Otu(%)、上游車速Vu(km/h)、下游時間占有率 Otd(%)、下游車速 Vd(km/h)和匝道排隊長度 L(輛)；th()為雙曲正切函數(shù)；ks為收斂因子，0

從式（1）可看出，采用解析描述的模糊控制器，其控制效果的好壞關(guān)鍵在于系數(shù)因子ks、k2i、k2i+1的選取。因此為了優(yōu)化控制，在本設(shè)計中，采用迭代優(yōu)化搜索的遺傳算法來優(yōu)化系數(shù)因子 ks、k2i、k2i+1的值，使之達到最佳；并且在高速公路交通狀態(tài)發(fā)生一定程度變化時，通過遺傳算法尋優(yōu)調(diào)整這些系數(shù)因子值，使模糊控制器能夠根據(jù)高速公路不同狀態(tài)實現(xiàn)最優(yōu)自適應(yīng)。

2 遺傳算法尋優(yōu)系數(shù)因子設(shè)計及實現(xiàn)

2.1 遺傳算法尋優(yōu)系數(shù)因子的設(shè)計思路

設(shè)高速公路入口匝道模糊控制系統(tǒng)輸入量(Otu、Vu、Otd、Vd、L)的測量周期為 T，在此周期內(nèi)，根據(jù)測得的輸入量值運用GA尋優(yōu)系數(shù)因子實現(xiàn)最優(yōu)控制；當最近一個測量周期所測得的系統(tǒng)輸入量值與上次運用GA尋優(yōu)對應(yīng)的輸入量值相比改變超過某一閾值（其中一個輸入量值變化20%）時，調(diào)用GA調(diào)整系數(shù)因子值，實現(xiàn)模糊控制系統(tǒng)自適應(yīng)[5]。其流程圖如圖1所示。

圖1 遺傳算法尋優(yōu)系數(shù)因子流程圖

2.2 遺傳算法的適應(yīng)度函數(shù)

最大限度合理地利用高速公路是評價高速公路入口匝道控制系統(tǒng)性能的一個重要指標。最大限度合理地利用高速公路是指根據(jù)高速公路入口匝道上游交通需求，通過控制高速公路入口匝道調(diào)節(jié)率，在不超過匝道下游交通容量的前提下使匝道下游交通流量（即總服務(wù)流量）達到最大。

本設(shè)計中，考慮到入口匝道排隊長度L，上、下游時間占有率差(Otu-Otd)，上、下游車速差值(Vu-Vd)的不同也會引起總服務(wù)流量值的波動，所以，定義總服務(wù)流量由匝道上游進入下游的交通流量，入口匝道調(diào)節(jié)進入下游的交通流量，入口匝道排隊長度L所引起的交通流量變化，匝道上、下游時間占有率以及車速差距所引起的下游交通流量變化5部分組成，表示為：

其中：

考慮到高速公路交通系統(tǒng)時間占有率與交通流密度之間存在的正比例關(guān)系：

其中，ρ為交通流密度，kt為比例系數(shù)，Ot為時間占有率。

因此，總服務(wù)流量又可表示為：

總服務(wù)流量作為交通流量的一個總體衡量，在不超過允許值的前提下，應(yīng)該越大越好。因此，本設(shè)計中，選取總服務(wù)流量作為GA的適應(yīng)度函數(shù)F，在滿足F/(t2-t1)

2.3 遺傳算法的編碼、譯碼和各參數(shù)取值

采用6位二進制碼對高速公路入口匝道多維模糊控制器解析描述中的參數(shù)因子 ks，ki(i=0，1，2，……，9)進行編碼形成基因碼，然后將各參數(shù)的基因碼連接組成一個個體，個體長度為6×11=66位。經(jīng)過多次選擇、交叉、變異操作得到的GA優(yōu)化二進制碼可通過式(5)譯碼得到參數(shù)實際取值。

其中，Mmax，j、Mmin，j分 別為 參數(shù)實 際取值 的上 、 下限 ；B 為參數(shù)實際取值Mj對應(yīng)的二進制值。

選擇、交叉、變異過程對于實現(xiàn)遺傳算法至關(guān)重要。選取較大的交叉概率Pc可以使參數(shù)較快地收斂到最優(yōu)解區(qū)域[6]，本設(shè)計中取Pc=0.85，配對個體交叉點位置隨機產(chǎn)生，在交叉點處兩個體實施交叉操作產(chǎn)生兩個新個體。變異操作可以增加群體的多樣性，變異概率Pm一般取值為 0.001～0.1，本設(shè)計中取 Pm=0.006，變異點位置隨機產(chǎn)生，對該位置的遺傳因子取反實現(xiàn)變異操作。初始種群大小一般為個體編碼長度的2倍，本設(shè)計中，隨機產(chǎn)生m=2×66=132個個體組成初始種群。

表1 基于GA優(yōu)化的入口匝道多維模糊控制仿真結(jié)果

3 仿真實現(xiàn)

在 MATLAB環(huán)境下，編寫相應(yīng)的 S-function，構(gòu)造基于解析描述的入口匝道多維模糊控制器模型、GA參數(shù)尋優(yōu)模型進行仿真。仿真參數(shù)設(shè)置如下：根據(jù)一般高速公路情況給出 Otu、Otd(%)∈[0，80]，Vu、Vu(km/h)∈[0，150]，L(輛)∈[0，20]，Re(輛/h)∈[180，1 000]，并將其分別量化轉(zhuǎn)換到[0，1]區(qū)間；設(shè)匝道下游交通容量 Cd=1 100輛/h，kt=1.4，選取 αi=(i=1，2，3，4，5)，仿真時間為 1 h。 經(jīng) GA參數(shù)尋優(yōu)后得到的系數(shù)因子值及入口匝道調(diào)節(jié)率值如表1所示。

從表1的仿真結(jié)果可看出，基于GA優(yōu)化的入口匝道多維模糊控制器符合實際控制要求。在上、下游車速，上、下游時間占有率都處于中間值時，入口匝道調(diào)節(jié)率也基本處于中間值；而隨著下游車速提高、時間占有率減少，入口匝道調(diào)節(jié)率值也逐漸上升；反之，當下游時間占有率變大、車速減慢時，入口匝道調(diào)節(jié)率值隨之逐漸下降。并且不論輸入量值如何變化，此多維模糊控制器都能通過GA尋優(yōu)系數(shù)因子值，控制入口匝道調(diào)節(jié)率，使總服務(wù)流量基本達到最優(yōu)。

本文提出的基于GA優(yōu)化高速公路入口匝道多維自適應(yīng)模糊控制器系數(shù)因子值的設(shè)計方法，不僅有效地解決了模糊控制器解析描述中系數(shù)因子值選取的盲目性、主觀性，而且在高速公路交通狀態(tài)發(fā)生一定程度變化時，能夠通過GA尋優(yōu)調(diào)整系數(shù)因子值，使模糊控制器實現(xiàn)最優(yōu)自適應(yīng)。仿真結(jié)果顯示，該設(shè)計方法能夠取得較好的控制和優(yōu)化效果。

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