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简介分层多目标并行优化交通信号控制平台简介分层多目标并行优化交通信号控制平台，是针对大型、超大型城市饱和交通流状况显著、不同交通区域信号控制需求动态变化、多种异构交通信号控制系统并存等复杂条件设计建立的、具有中国城市道路交通特色的交通信号控制系统。系统以缓解大范围交通拥堵、减少油耗、降低污染程度为最终控制目标，以自主开发的并行优化交通信号控制系统（TOPPS）为主体，实现了异构系统的互联和统一控制和管理。系统针对交叉口自适应控制、干线协调控制、区域均衡控制、网络大范围协同控制等不同层面的交通控制特点，从微观到宏观理论基础、技术方法、实现手段等各方面有着充分的实验与验证，是现阶段多种交通信号控制技术与控制系统的综合集成与创新发展分层多目标优化控制主要内容实现了典型控制系统（SCOOT、ACTRA等）的统一协调控制，避免了不同信号系统各自为政的局面，提高了交通信号统一管理的效率和能力；构建了饱和交通流条件下交叉口控制、干线协调、区域控制、区域流量均衡控制等不同级别控制功能的交通信号控制评价指标，为实现不同控制方案的效果评价与优化进程提供指标依据；针对不同区域交通信号控制需求的区别，研究动态交通控制策略辅助决策系统，根据网络交通流演化情况自动生成不同区域的分级交通信号控制指标和协调指令；构建了饱和交通流条件下的交通信号自适应控制系统，该系统基于绿灯通行指数GI的交叉口信号控制优化技术，根据不同时段交通流状况和信号控制评价指标的数据累积，运用并行优化思想，自动生成最佳的交通信号控制方案，设计了绿波带宽自适应控制技术和交通控制子区动态调整技术，保障交叉口的最大通行能力。分层多目标优化控制系统框架结构分层多目标优化控制分层多目标并行优化交通信号控制平台控制指标：缓解拥堵、减低油耗、污染程度适用范围：大城市混合交通流、（超）饱和交通流、不均衡交通流（不同地区不同需求）控制策略：决策层--根据大城市不同区域交通控制特点及实际需求，通过专家系统，决策总体控制策略及各区域控制指标。区域层--已有系统：调整控制参数，提高系统性能；新建系统：实施饱和交通流并行优化控制，追求最大通行能力。并行优化控制算法：以饱和交通流为对象，以保障绿灯有效通行能力为控制指标，通过并行计算机制自适应寻优，获取最佳控制方案和参数。SCOOT控制系统ACTRA控制系统奥运中心区控制系统快速路控制系统其它控制系统TOPPS控制系统系统框架结构分层多目标优化控制交叉路口交通流对象分区域、多目标决策(专家系统)SCOOT系统TOPPS系统ACTRA系统奥运中心区系统快速路系统子区1子区2子区A子区B子区a子区b子区一子区二子区m子区n交叉口1,2,3,...交叉口A,B,C...交叉口a,b,c,...交叉口………交叉口………分层多目标交通信号控制平台的基本架构系统框架结构中央监控中心交通管理数据库区域控制分中心1区域控制分中心2区域控制分中心10通讯单元1256路信号控制信号控制系统结构示意图通讯单元2通讯单元3256路信号控制256路信号控制通讯单元1256路信号控制通讯单元2通讯单元3256路信号控制256路信号控制系统标准控制容量7680节点TOPPS控制策略分层多目标优化控制分层多目标优化交通信号控制系统决策层交叉路口交通流对象分层多目标优化控制区域层路口层绿灯流量绿灯占有率延误排队长度停车次数绿灯有效流率绿波带宽总延误拥堵指数污染指数油耗指数服务水平服务水平评价全局均衡策略确定区域优化目标动态子区划分实时方案优化周期优化绿信比优化相位差优化算法：分级多模式控制（不同级别检测量不同）控制参数：区域优化目标控制参数：控制策略控制参数：优化方案分区域多目标专家决策分层多目标优化控制实践发现，绝大多数情况下，宏观区域内的交通运行规律局部时段上往往呈现某种单调性的变化规律，因此，为了获得相对“精细”的控制效果，模糊控制规则库中规则数量并不是每一条规则都需要来源于实际的专家经验，其中的很多规则可以按照某种常识规律进行插补，采用趋向性控制方式来实现专家知识库的建立。城市宏观区域交通流的变化与调整是一个渐变过程，交通信号控制涉及多种交通参数、多种规则和多种复杂情况，交通区域控制模型很难确定，当交通状态发生较大变化时，需要在线控制策略调整机制。分层多目标控制平台采用模糊趋向性控制方法建立模糊专家系统绿灯通行指数路口评价指标：绿灯通行指数路口信号控制的优化目标是：绿灯通行指数最大化。绿灯通行指数GI（GreenIndex）是在信号控制下路口某通行方向绿灯状态实际通行当量与该方向设计通行当量的比值。GI=(Fg/Tg）/（V/3600）•GI绿灯通行指数•Fg路口某通行方向绿灯期间单车道实际通行能力当量•Tg当前信号周期内，对应该通行方向的有效绿灯时间•V路口该通行方向单车道设计通行能力当量绿灯实际通行量绿灯通行指数100%FGIV=F分层多目标优化控制路口通行能力指数通过对路口各个冲突方向绿灯通行指数的分析，可以得到任何一种信号控制方案下各冲突方向的绿灯通行指数比较；通过对同一通行方向上不同时段绿灯通行指数变化，可以得到不同时段信号控制对路口通行能力的影响。通行能力指数（方案1运行状态GI指数图）Plan1:周期：120S，相位差：0绿信比：相位1=40S相位2=30S相位3=20S相位4=30S相位1相位2相位3相位4GI%100%（绿灯时间饱和）80%（绿灯时间最优）50%（绿灯时间空放）通行能力指数80%±△（绿灯时间最优）绿灯通行指数应用实例GI%（方案2运行状态GI指数图）Plan2:周期：110S，相位差：0绿信比：相位1=40S相位2=20S（比方案1减少10S，降低空放率）相位3=20S相位4=30S相位1相位2相位3相位4分层多目标优化控制寻求对各方向的实际最大通行能力东西直行东西左转南北绿灯相位差交通连续-相位差优化分层多目标优化控制动态确定关键路口，寻求最佳周期时间1045296关键路口交通相关-周期优化双周期控制子区Rxx分层多目标优化控制时间交通需求周期响应交通相关-周期优化分层多目标优化控制并行优化流程分层多目标优化控制交通信号控制效果评价交通信号控制策略生成控制方案优化交通控制方案交通状态模式识别交通流参数检测交通流GI计算参数获取并行优化层控制层+惩罚系数MaxGI子区内旅行时间信号控制下，路段间旅行时间，尤其是跨越多个连续路口的路段间旅行时间，可以反映出不同交通配时的相位差配置优化情况。利用不同路口车牌识别数据，可以对路段旅行时间进行精确统计与分析Tm=(Tjn-Tjm)•Tm路段旅行时间•Tjn车辆到达下游路口时刻•Tjm车辆通过上游路口时刻在进行履行见计算分析的过程中要针对不同时段，剔除由于交通事件、路段停车等因素造成的干扰数据。通过对相同时段、不同控制方案下旅行时间对比，可以对信号控制效果进行评价，并可对控制参数配置提供科学有效的指导。时间路段旅行时间（某路段旅行时间变化对比图）原方案新方案分层多目标优化控制系统检测分析评价数据分析工具由于车牌识别数据量、分析计算压力巨大的特点，数据分析工具不宜在实时在线的系统上运行，因此需要开发独立的数据分析工具，将实时运行系统的数据导出，进行离线分析处理。数据分析结果通过数据分析，生成以下分析结果：•路口通行能力指数分析图表，时间变化趋势图表、优化对比图表•路段旅行时间矩阵分析图，时间变化趋势图，优化对比图表•区域均衡旅行时间、通行能力对比分析图表，时间变化图表检测手段利用现有环形线圈检测器、视频检测器等，检测路口或路段的有效绿灯时间内的实际通行能力当量；利用车牌识别数据，检测路段旅行时间。分层多目标优化控制战略层优化控制界面分层多目标优化控制区域优化控制界面子区1：关键节点周期120S，运行方案2子区2：关键节点周期90S，运行方案4子区3：周期80S方案6分层多目标优化控制线协调优化控制界面分层多目标优化控制路口综合控制界面分层多目标优化控制