（控制理论与控制工程专业论文）智能控制理论在交通控制系统中的应用.pdf

山东大学硕士学位论文 摘要 目前，建立完善的智能交通系统是解决交通基础设施建设增长缓慢与机动车 数量逐年迅速增长之间矛盾的最为有效的途径。智能交通控制系统作为智能交通 系统的重要组成部分，受到国内外的广泛关注，取得了许多成果。部分基于数学 模型和传统控制方法的智能交通控制机理已相对成熟，并在非拥挤交通路况条件 下取得了令人满意的控制效果。然而伴随社会与交通的飞速发展，主要是城市交 通路网规模及交通流量的急剧增长，传统交通控制系统的性能极限受到了极大的 挑战，新的技术和方法的引入显得十分必要和非常迫切。 智能控制理论是自动控制论与人工智能理论交叉的产物。对于具有不确定 性，难以建立精确的数学模型的复杂控制对象，智能控制是行之有效的，因此决 定了智能交通控制系统与智能控制理论相结合的必然性。 模糊控制是一种重要的智能控制方法。模糊控制器的控制策略是通过学习、 试验以及长期经验积累形成的，它可以用自然语言加以描述，而不依赖于精确的 数学模型，特别适用于复杂系统和不确定对象，且具有较强的鲁棒性。因此，基 于模糊逻辑的智能交通控制系统发展迅速。 本论文为改善传统主干线协调控制算法中车辆到达的不均匀性、路段速度变 化、交通流离散、支线车辆排队数量等不确定因素的影响，使主干线上的车队尽 量不停车地通过主干线，对传统主干线协调控制算法进行了深入的研究和改进， 提出了一种新的主干线协调控制算法。该算法首先对单路口模糊控制器进行了改 进，提高了绿时的利用率，减小了车辆排队延误和停车延误；然后根据跟驰理论 提出一种全新的车流检测方法，结合中断请求思想，最终实现对主干线的实时协 调控制。经仿真研究，此算法比传统算法的控制效果更优越。 在模糊控制中，模糊控制规则的提取和模糊隶属度函数的选取一直是模糊控 制系统设计的一个难题。一些学者采用其它智能技术与其相结合的方式来选取和 优化模糊规则和隶属度函数，研究结果表明是可行的。但在本论文中，作者选择 将多智能体技术应用于智能交通控制系统，因为交通路网的拓扑结构具有分布式 特性，以及交通系统的多层次、复杂性的特点使得多智能体技术更适合应用于智 能交通系统。从长远来看，建立基于多智能体技术的智能交通控制体系具有更广 阔的发展前景。 本论文将每个路口定义为一个具有自主控制权的智能体，并采用基于强化学 山东大学硕士学位论文 习的交通流实时自适应控制算法，然后基于多智能体技术构建“自下而上”的分 布式智能交通控制系统。用v i s u a lc 抖6 0 对路口智能体的强化学习控制算法在 城市交通仿真系统中进行仿真，得到了强化学习控制算法与模糊控制算法直观的 动态仿真曲线比较图，并显示在各性能指标上强化学习算法都更优越。 关键词：智能交通控制系统：模糊控制；跟驰理论：多智能体；强化学习 山东大学硕士学位论文 a b s t r a c t a tp r e s e n t ，t h eb e s tw a yt os o l v et h ec o n t r a d i c t i o nb e t w e e nt h es l o w i n c r e a s i n g b a s i ct r a f f i ce s t a b l i s h m e n ta n dt h ef a s t i n c r e a s i n gn u m b e ro fv e h i c l e si st of o u n da w e l l w o r k e di n t e l l i g e r i tt r a n s p o r t a t i o ns y s t e m ( i t s ) i n t e l l i g e n tt r a n s p o r t a t i o n c o n t r o ls y s t e m ( i t c s ) ，a sap a r to fi t s ，p l a y sav e r yi m p o r t a n tr o l e ，a n dm a n y p r o d u c t i o n sh a v eb e e no b t a i n e d s o m ec o n t r o lm e c h a n i s m sb a s e do nm a t h e m a t i c m o i l e la n dt r a d i t i o n a lc o n t r o lm e t h o d sw e r ee s t a b l i s h e d ，a n dt h er e s u l t st u r n e do u tt o b eg o o dw h e nt r a f f i cw a sn o tc o n g e s t e d h o w e v e r , w h e nt r a f f i cf l o wg r o w sh e a v i e r a n dh e a v i e r , t h el i m i to ft h ep e r f o r m a n c eo ft r a d i t i o n a lt r a f f i cc o n t r o ls y s t e mi s c h a l l e n g e do v e ra n do r e ! a g a i n ，t h e ni ti su r g e n tt oi n t r o d u c en e wt e c h n i q u e si n t ot h i s f i e l d i n t e l l i g e n tc o n t r o lt h e o r yi s t h ec o m b i n a t i o no fa u t o m a t i cc o n t r o lt h e o r ya n d a r t i f i c i a li n t e l l i g e n c et h e o r y , a n di ss u i t a b l et oc o n t r o lt h eu n c e r t a i n ，c o m p l i c a t e d t a r g e t ，w h i c hi s h a r dt of o u n da l la c c u r a t em a t h e m a t i cm o d e l s ot h i si sw h y i n t e l l i g e n tc o n t r o lt h e o r yc a nb ea p p l i e dt oi t c se f f i c i e n t l y f u z z yc o n t r o l ，a sa ni m p o r t a n ti n t e l l i g e n tc o n t r o lm e t h o d ，a l s op r e s e r v e st h a t c h a r a c t e r i s t i c ，f o ri t sc o n t r o lr u l e sa r ea b s t r a c t e df r o mt h ep r a c t i c a le x p e r i e n c e s ，a n d a r ed e s c r i b e db yn a t u r a ll a n g u a g e s ，j u s ta sm e nu s u a l l yd oi nt h e i rm i n d s a sar e s u l t ， i t c sb a s e do nf u z z yc o n t r o ld e v e l o p e dr a p i d l y t h i sp a p e rp r o p o s e san e wc o o r d i n a t ec o n t r o la l g o r i t h mo f t t r b a nm a i nr o a dt os o l v e s o m ep r o b l e m so ft r a d i t i o n a la l g o r i t h m ，s u c ha st h er a n d o m i c i t yo ft h ea r r i v i n g v e h i c l e s ，t h es p e e dc h a n g i n go f t h ev e h i c l e so nm a i nr o a d ，t h ed i s c r e t ep h e n o m e n ao f t h et r a f f i cf l o wa n dt h ea r r i v i n gv e h i c l e so nt h es e c o n d a r yr o a d t h i sn e wa l g o r i t h m a p p l i e si m p r o v e df u z z yc o n t r o la l g o r i t h m i ne a c hi n t e r s e c t i o nt oi n c r e a s et h e e f f i c i e n c yo ft h eg r e e nt i m ea n dr e d u c et h et r a f f i cd e l a y ；m e a n w h i l e ，i n t e r r u p t st h e f u z z yc o n t r o l l e r , a sl o n ga sm a s sv e h i c l e sa r ec o m i n gf r o mt h em a i nr o a d ；t h e r e f o r e ， r e a l i z e st h ec o o r d i n a t ec o n t r o lo nt h eu r b a nm a i nr o a d t h es i m u l a t i o ni n d i c a t e st h a t t h en e wa l g o r i t h mc a ni m p r o v et h et r a f f i cc o n d i t i o no f t h ew h o l er o a ds u c c e s s f u l l y a c t u a l l y , i ti sa l w a y s ad i f f i c u l tp r o b l e mt oa b s t r a c tf u z z yr u l e sa n ds e l e c t m e m b e r s h i p f u n c t i o n s s o m es c h o l a r sc o n s i d e r e dt h a ti n t r o d u c i n gc e r t a i no t h e r u i j，!_ 山东大学硕士学位论文 i n t e l l i g e n tt e c h n i q u e si nc a ns o l v et h i sp r o b l e m ，a n dp r o v e di t sf e a s i b i l i t y b u t ，i nt h i s p a p e r , w ec h o o s et o u s eac o m p a r a t i v e l yn e w e rt e c h n i q u e ，m u l t i - a g e n t s y s t e m t e c h n i q u e b e c a u s et h ed i s t r i b u t e ds t r u c t u r eo ft h eu r b a nr o a d s ，t h ec o m p l e x i t ya n d u n c e r t a i n t yo ft h et r a f f i cs y s t e m ，m a k em u l t i - a g e n tt e c h n i q u ei sm o r es u i t a b l ef o rt h e i t c s f u r t h e r m o r e ，i t c sb a s e do nm u l t i a g e n ts y s t e mt e c h n i q u eh a sah u g e p o t e n t i a li nl o n gp e r s p e c t i v e c o n s e q u e n t l y ，e v e r yi n t e r s e c t i o ni sd e f i n e da sas e l f - c o n t r o l l e da g e n t ，i nw h i c ha n e wt r a f f i cf l o wc o n t r o la l g o r i t h mb a s e do nr e i n f o r c e m e n tl e a r n i n gi sa p p l i e d t h e n ， c o n s t r u c tad i s t r i b u t e di t c st h a ti s f r o mb o s o mt ot o p ”s i m u l a t i o ni sp e r f o r m e do n o u rs e l f - d e v e l o p e dc i t yt r a f f i cs i m u l a t i o ns y s t e m i td i s p l a y st h es i m u l a t i o nf i g u r eo f r e i n f o r c e m e n tl e a r n i n ga l g o r i t h ma n df u z z yc o n t r o la l g o r i t h m ，w h i c hd e m o n s t r a t e s t h a tt h er e i n f o r c e m e n tl e a r n i n ga l g o r i t h mi ss u p e r i o rt ot h ef u z z yc o n t r o la l g o r i t h ma t e v e r yp e r f o r m a n c ei n d e x k e y w o r d s ：i n t e l l i g e n tt r a n s p o r t a t i o nc o n t r o ls y s t e m ；f u z z yc o n t r o l ；c a rf o l l o w i n g t h e o r y ；m u l t i a g e n ts y s t e m ；r e i n f o r c e m e n tl e a r n i n g 原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独 立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不 包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研 究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明 的法律责任由本人承担。 论文作者签名：盘监日期 娜6 关于学位论文使用授权的声明 本人完全了解山东大学有关保留、使用学位论文的规定，同意学 校保留或向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论 文被查阅和借阅；本人授权山东大学可以将本学位论文的全部或部分 内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或其他复制手段 保存论文和汇编本学位论文。 ( 保密论文在解密后应遵守此规定) 论文作者签名：监翩签名：建立日期：巡 山东大学硕士学位论文 第一章绪论 交通问题是当今世界人们普遍关注的重要问题，交通问题所带来的严重危害 日益影响到人们日常生活与社会经济的发展，所以发展我国的智能交通事业势在 必行。智能交通控制系统是智能交通系统的重要组成部分。因此，本章在介绍智 能交通系统的基础上，对智能交通控制系统理论研究的由来和必要性进行了简单 的阐述，并简要介绍了其研究内容和发展现状，然后基于目前应用到此领域的智 能控制理论引出本论文的研究内容和主要贡献。 1 1 问题的提出 早在3 0 多年前，人们就提出了智能交通的概念，不过对智能交通进行系统 研究则始于2 0 世纪8 0 年代。起初智能交通研究工作始于英国、法国、德国等欧 洲国家及美国、日本等，后来世界各地的许多国家和地区又相继开展起对智能交 通的研究。 随着科学技术的飞速发展，尤其是近十年来，世界各发达国家建立了四通八 达的交通运输网络。但一个有目共睹的事实是：与曰俱增的道路交通系统的复杂 性和拥挤度，特别是车辆增长的速度已经远远超过道路和其他交通设施的增长速 度，随之引起的交通拥挤、环境污染、交通事故等一系列社会问题，给国家造成 了极大的经济损失。据研究统计：仅美国的主要城市每年因交通拥挤而造成的经 济损失为4 7 5 亿美元，每年由于交通拥挤浪费多达1 4 4 亿升的燃料和2 7 亿工作 小时，并且这些数字以每年5 - 1 0 的速度持续增长：在英国由于交通拥挤导致的 能源浪费达到每年1 0 亿英镑，而且政府部门预计，在未来3 0 年该项费用还将加 倍，环境污染也将加剧。多年来的实践经验表明：单纯依靠修建道路设施和采用 传统的管理方式来解决交通问题，不仅成本昂贵，环境污染严重，而且其缓解交 通拥挤的效果也十分有限。于是，为了解决各自的交通问题，美国、欧洲、日本 等世界发达国家的交通管理部门纷纷投入大量的人力和物力，借助计算机、信息、 通讯技术以及人工智能等领域的新技术，大规模的进行道路交通运输智能化的研 究，以保障交通畅通，改善道路安全，最大限度地发挥现有交通系统的效率，减 少交通拥挤和环境污染对生态环境造成的恶劣影响。这一研究起初只是局限于改 进道路功能和实现车辆智能化方面，称为“智能车辆道路系统( i n t e l l i g e n t v e h i c l e 山东大学硕士学位论文 h i g h w a ys y s t e m ，简称i v h s ) ”。随着研究的不断深入，系统功能逐渐扩展到道 路交通运输的全过程及其相关的服务部门，发展成为整个道路交通运输现代化的 “智能交通系统( i n t e l l i g e n tt r a n s p o r t a t i o ns y s t e m ，简称i t s ) 叫1 。智能交通系 统是采用信息技术、计算机技术、控制技术等多种高新技术与传统交通运输融合 的集成和应用，是集高新技术的开发、集成、产业化和推广应用为一体的系统工 程。 1 2 智能交通系统的发展现状 1 2 1 国外智能交通发展概况 交通的发展与一个国家的经济发展水平密不可分。美国、日本以及欧洲的一 些国家正是凭借其雄厚的经济实力，在研究智能交通方面走在了世界的前列【7 , 8 1 。 ( 1 1 i t s 在美国 在美国交通部( d o t ，d e p a r t m e n to ft r a f f i c ) 的支持下，成立于1 9 9 1 年的 h v t s a m e r i c a 学会( 后改名为i t s a m e r i c a ) 进行了开发智能交通系统方面的研 究，并于1 9 9 2 年5 月，制定了美国智能交通系统战略规划，描述了美国此后 2 0 年的智能交通设计蓝图。在规划中，将智能交通系统划分为高级交通管理系 统( a t m s ) 、高级车辆信息系统( a t i s ) 、高级车辆控制与安全系统( a v c s s ) 、 商用车辆操作系统( c v o ) 、高级公共交通系统( a p t s ) 、农区交通系统( r t s ) 等几个研究开发领域。 在智能交通实施的法规和系统标准化系统方面，美国交通部和美国智能交通 学会在1 9 9 5 年5 月制定了国家智能交通规则，1 9 9 6 年颁布的约五千页的国 家系统结构，1 9 9 7 年继冰茶法案( i s r t e a ) 之后，美国交通界又提出续 冰茶法案，作为美国跨世纪交通与经济发展战略的纲领性文件。该法案继承了 冰茶法案的许多优点，并提出了一些更为新颖的策略。且在最近颁布的关于 2 0 0 1 年- - 2 0 1 1 年的国家智能交通发展策略中详尽地描述了美国智能交通技 术的发展策略、各参与者所扮演的角色与责任，规定了各种交通系统模式及设计 实施技术细则。 另外，美国运输部正式出版的国家智能交通系统项目规划中概括了美国 智能交通系统的7 大领域，即交通控制与管理系统、出行需求管理系统、公共交 通运营系统、商用车辆运营系统、电子收费系统、应急管理系统、先进的车辆控 山东大学硕士学位论文 制和安全系统。 ( 2 ) i t s 在日本 在日本，智能交通的研究较美国更加侧重于都市交通智能管理和智能交通信 息系统，其重要成就有：都市交通监控与智能交通信号控制、高速公路监控系统、 实用城市停车系统、车客信息系统、车辆导航系统、车辆定位系统、公共汽车定 位与到站预报系统、电子收费系统、隧道监视及事故检测系统、数字地图系统等。 在车辆导航方面，目前日本汽车公司在近1 0 的内销汽车产品出厂时就配备 了汽车导航系统。另外，g p s 卫星定位和超短波近距离通讯( d e d i c a t e ds h o r t r a n g e r a d i o ，d s r r ) 技术在日本智能交通系统领域也得到广泛应用。 在智能交通系统标准化方面，日本交通部、日本邮电部、日本警察厅等五个 政府部门于1 9 9 5 年1 1 月联合制定了高等信息通讯在道路、交通和车辆方面的 基本政府纲领。1 9 9 6 年制定了日本智能交通综合计划，为日本智能交通系 统的研究与开发做出了长远规划。1 9 9 9 年1 1 月，上述五个部门又联合制定了日 本智能交通系统结构，该文件详细描述了大规模智能交通系统设计时的标准流 程，规定了智能交通系统的9 个开发领域，2 1 个标准用户服务项目，5 6 个特别 用户服务项目和1 7 2 个特别用户子服务项目。文件中也详细定义了工程设计中的 各项术语并规定了系统实施时的技术标准选择范畴。 ( 3 ) i t s 在欧洲 在欧洲，1 9 8 6 年由私人公司主导，开发了“普罗米休斯”( p r o m e t h - - e u s ：p r o g r a mf o re u r o p et r a f f i c 淅mh i 曲e s te f f i c i e n c ya n du n p r e c e d e n t e ds a f e t y ) 交通项目，以研究高科技的车辆应用技术为主。1 9 8 7 年，欧共体运输部长联席 会议开始筹划“集成化道路运输环境系统”( d r i v e ：d e d i c a t e dr o a di n f r a s t r u c t u r e f o r r o a ds a f e t y i n e u r o p e ) 。1 9 8 8 年，开始实施第一阶段的d r i v e 计划，即欧洲 车辆安全专用道路设施，旨在充分提高道路的交通效率与安全性。1 9 9 2 年开始 实施的第二阶段的d r i v e 计划，即新型道路运输系统，目的是使第一阶段的 d r i v e 研究成果付诸实施并建立通用的系统规范，并在欧洲实施了p r o m o t e ( p r o g r a mf o rm o b i l i t yt r a n s p o r t a t i o ni ne u r o p e ) 智能交通系统项目。1 9 9 1 年欧洲 智能交通组织e r t i c ( e u r o p er o a dt r a n s p o r tt e l e m a t i c si m p l e m e n t a t i o na n d c o o r d i n a t i o no r g a n i z a t i o n ) 成立。另外，欧洲的智能交通设计标准一般遵循 c e n 厂r c 2 7 8 和i s o 厂r c 2 0 4 。 山东大学硕士学位论文 1 2 2 国内智能交通发展概况 我国交通部公路科学研究所在1 9 9 8 年完成了“智能运输系统发展战略研究” 的报告。该报告提出了我国智能交通运输系统的体系结构以及近期、中期、远期 的发展战略目标。该战略目标将我国i t s 的六大方面交通控制系统、集成信 息服务系统、通信系统、安全保障系统、电子收费系统、运输管理系统以时间为 界限，以i t s 内涵深度为依据分为三个阶段： ( 1 ) 2 0 0 0 年，作为我国智能交通运输系统的近期目标已经基本实现，我国i t s 的六大系统方面的初步建立工程已经完成，并一直处于顺利向前发展和完善中。 ( 2 ) 到2 0 1 0 年定为中期目标，致力于我国i t s 的六大系统板块发展的深度 和广度的进一步研究与实现上。 交通控制系统：在新建的高速公路上全面建设交通控制系统，并在区域内进 行路网控制的研究和具体应用。 集成信息服务系统：开始利用广播、公共网和专网等手段把各种交通信息以 有偿或者无偿方式提供给道路使用者，在城市内开始进行全面的信息服务。 通信系统：进行全国范围内的交通通信信息网建设，在充分利用公共网的基 础上建设以沿高速路铺设的光缆为主干的全国交通网。 安全保障系统：全面推广以安全气囊等为代表的车载安全辅助设备，在高速 公路上建立起一支设备先进、反应迅速的抢险队伍。 电子收费系统：在全国逐步推广不停车收费，并开始在全国进行联网。 运输管理系统：全力推进以公路为主、多种方式结合的快速客货运系统，争 取覆盖全国的所有大城市。 ( 3 ) 2 0 2 0 定位为我国i t s 发展战略中的长期目标。此目标完成之后，国家的 智能交通运输系统的体系结构全部完成，并真正实现了交通运输系统的智能化。 具体如下： 交通控制系统：能够全面详尽的掌握整个道路网实际的道路交通信息、事件、 事态，通过预测，对已经发生或即将发生的事件进行处理，将交通控制、诱导信 息通过通信系统传递给用户。 集成信息服务系统：能够让用户在任何时间、任何地点知晓路网上的各种信 息，甚至对即将的出行有一个预知，使用户采取正确的行动。 通信系统：满足各种信息和用户的传输需求。 安全保障系统：保证交通正常运行时人员的安全和舒适，对交通发生异常事 山东大学硕士学位论文 件时提供迅速有效的处理。 电子收费系统：减少在交通口的延误和产生的阻塞。 运输管理系统：充分利用以上五个系统提供的信息和保障，通过合理的调度 使运输企业发挥出最大的效益。 1 3 智能控制技术的发展 2 0 世纪6 0 年代，自动控制理论和技术的发展已渐趋成熟，而人工智能还只是 个诞生不久的新兴技术。1 9 6 6 年j m m e n d e l 首先主张将人工智能用于飞船控制系 统的设计。1 9 7 1 年著名学者k s f u 从发展学习控制的角度首次正式提出智能控制 这个新兴的学科领域。他的文章题目是：“学习控制系统和智能控制系统：人工 智能与自动控制的交叉”“。 g n s a r i d i s 对智能控制的发展作出了重要贡献，他在1 9 7 7 年出版了“随机系 统的自组织控制”一书，1 9 7 9 年发表了综述文章“朝向智能控制的实现”。在这 两篇著作中他从控制理论发展的观点，论述了从通常的反馈控制到最优控制、随 机控制，再到自适应控制、自学习控制、自组织控制，并最终向智能控制这个更 高阶段发展的过程。他首次提出了分层递阶的智能控制结构形式，整个控制结构 从上而下分为三个层次：组织级、协调级、控制级。 在7 0 年代中期前后，以模糊集合论为基础，从模仿人的控制决策思想出发， 智能控制在另一个方向规则控制( r u l e b a s e dc o n t r 0 1 ) 上也取得了重要的进 展。1 9 7 4 年，m a m d a n i 将模糊集和模糊语言逻辑用于控制，创立了基于模糊语言 描述控制规则的模糊控制器，并被成功地应用于工业过程控制。1 9 7 9 年，他又成 功地研制出自组织模糊控制器，使得模糊控制器具有了较高的智能。 在智能控制的发展过程中，另一个值的一提的著名学者是k j a s t r o m ，他在 1 9 8 6 年发表的“专家控制”的著名文章中，将人工智能的专家系统技术引入到控 制系统中，组成了另外一种类型的智能控制系统。a s t r o m 提出的专家控制将人工 智能中的专家系统技术与传统的控制方法相结合，并吸取了这两者的长处，在实 际中取得了明显的效果。 8 0 年代中后期，由于神经网络的研究获得了重要进展，于是这一领域吸引了 众多学科的科学家、学者。如今在控制、计算机、神经生理学等学科的密切配合 下，在“智能控制论”的旗帜下，又在寻求新的合作，神经网络理论和应用研究 山东大学硕士学位论文 为智能控制的研究起到了重要的促进作用。 在s a r i d i s 等人的倡议下，1 9 8 5 年8 月在美国纽约的t r o y n 开了第一次智能控 制学术讨论会，然后不久在i e e e 的控制系统学会中成立了智能控制技术委员会， 首任主席就是s a r i d i s 教授，从1 9 8 7 年起，每年召开一次智能控制的国际学术会议。 智能控制作为一门新兴学科，现在还只是处于它的发展初期，还没有形成完 整的理论体系。 由于被控对象越来越复杂，其复杂性表现为高度的非线性，高噪声干扰、动 态突变性以及分散的传感元件与执行元件，分层和分散的决策结构，多时间尺度， 复杂的信息结构等，这些复杂性都难以用精确的数学模型来描述。除了上述复杂 性外，往往还存在着某些不确定性，不确定性也难以用精确数学方法加以描述。 对于这样复杂对象的控制问题，实际研究表明，用智能控制方法是行之有效的。 1 4 智能交通控制系统概述 1 4 1 智能交通控制系统发展概况 城市交通控制系统发展的初期，人们主要把精力放在包括信号灯和信号控制 器等硬件设备的更新和改进方面。直到因机动车辆增多和交通流量增大而使得路 口间交通流运行与信号控制的日渐增强的耦合作用被认识到时，城市交通控制机 理才逐步受到重视并得到研究和发展口6 l3 。”j 。这里主要对控制协作、控制方式及 系统体系结构三方面进行阐述。 最初的交通信号灯，只按本路口交通情况独立运行，不考虑其邻近路口的交 通状况以及相邻路口信号控制间的耦合作用，这样的路口控制通常称作孤立路口 控制或点控。但由于路口问交通流存在耦合作用，这种相互独立的控制方式会导 致频繁停车和影响控制效果，从而需引入协调控制。协调控制包括线控和面控。 线控主要指干线方向的信号协调控制，就是设计一种相互协调的配时方案来控制 干线上各交叉口信号灯的协作运行。然而，对于整个区域的交通负荷都很大的情 况，采用干线协调控制方式往往不能收到预期控制效果甚至可能使之恶化，因此 需在整个交通网络上寻求统一协调，即交通网络协调控制，或称面控。可见，从 控制协调的规模来看，城市交通控制可分为点控、线控和面控三种情况。 就控制方式而言，交通控制可分为定时控制、感应控制和实时自适应控制三 种。定时控制根据关于交通状况的历史数据及统计结果，找出每天及每小时的不 山东大学硕士学位论文 同交通流变化规律，用人工方法或计算机仿真方法按不同天及不同时段的若干种 典型状况及一定的优化模型与算法制订出相应的信号配时方案，由交通警察根据 当时路况进行选择或用日历钟按照交通流变化的规律每天在一定的时间自行转 换。定时控制方式具有简单经济的优点，但对交通流的随机变化不能有效响应， 适应能力很差。感应控制方式则在交叉路口的部分或所有进口车道上安装检测 器，并随时根据检测得到的交通信息和预先设定的信号配时方案决定当前信号状 态是否延长或终止转换。此方式符合交通流的随机特征，较定时控制方式有更大 的灵活性，适应能力有所增强，适用于饱和度较低、交通流没有明显变化规律、 随机性较强的路口。实时自适应控制则是根据路口检测得到的有关交通信息并基 于交通预测模型预测近短期交通需求状况变化，从协调信号配时方案库中选择相 应最优的方案或实时计算产生相应的最优信号配时方案来实现交通控制。由于信 号方案的实施充分考虑了实时交通需求，所以能通过不断修正控制参数来适应交 通流的动态随机变化，具有较高的控制精度和较好的响应速度，适应能力最强， 但由于需要安装大量的检测设备和通讯线路而使其造价很高。 根据系统控制逻辑和硬件配置来看，城市交通控制系统体系结构经历了无计 算机控制、计算机集中式和计算机分散式三代演变过程。最初的信号灯是人工操 作控制的，所以称为无计算机控制的系统。1 9 4 6 年电子数字计算机问世，不过 因为当时的计算机价格较为昂贵，通常只能针对多个路口构成的路网系统设立一 个中央计算机系统，根据来自检测器或局部控制器的交通信息数据，统一对整个 路网系统进行信号配时方案的选择或计算，这即计算机集中式控制系统。伴随集 成电路的发展和计算机的日益微型化，智能交通控制步入计算机分散控制时代， 具体分为两种情况：一种是计算机完全分散式控制系统，其特点是无控制中心， 各路口的局部微计算机负责相应的信号配时和与其它计算机的数据交换；另一种 则是基于递阶分层结构的计算机分布式控制系统，作为集中式控制和分散式控制 的结合，它汇集了二者的优势，既提高了灵活性、可靠性和有效性，还节省了系 统投资，所以成为发展方向所在。 从总体上而言，基于数学模型和传统控制方法的智能交通控制机理己相对成 熟，并在非拥挤交通路况条件下取得了令人满意的控制效果。然而伴随社会与交 通的飞速发展，主要是城市交通路网规模及交通流量的急剧增长，传统交通控制 系统的性能极限受到了极大的挑战。新的技术和方法的引入显得十分必要和非常 迫切，而这又必然会导致包括系统体系结构及控制策略等各方面的调整和改进。 山东大学硕士学位论文 计算机的出现和广泛应用促成了人工智能研究热潮的掀起。针对传统交通控 制系统的固有缺陷和局限性，许多学者把人工智能中的专家系统、模糊系统、人 工神经网络、遗传算法、m u l t i a g e n t 等实用技术相继推出并应用到工程领域。下 面简单介绍一下模糊控制和m u l t i a g e n t 技术在智能交通控制系统中的应用研究 概况。 1 4 2 基于模糊控制的智能交通控制系统的研究概况 z a d e h 提出的模糊集理论【l2 j 对解决复杂过程中不确定性的问题提供了一个 很好的概念框架，它对那些人们只能进行粗糙近似的过程的建模和分析提供了强 大的概念基础。自p a p p i s 于1 9 7 7 年首先将模糊逻辑概念应用到交通控制领域【l 3 以来，路口交通控制就一直是模糊控制研究与应用的对象。经过二十多年的研究， 基于模糊逻辑的智能交通控制已经取得了很大的发展，在内容和手段上也出现了 许多新的变化。 基于模糊逻辑的交通控制最初的研究对象是单交叉口或简单的交叉口组，模 糊规则和隶属度函数一般采用试探的方式确定，试图以较简单的模糊控制模型来 解决复杂的交通控制问题。p a p p i s 的研究对象就是一个孤立、单向、无拐弯车流 的路e l 模型，控制系统设计为基于绿信调整次数的模糊决策系统【1 3 1 。继p a p p i s 以后，很多研究者在其工作基础上做了进一步拓展，并且在与定时控制或感应控 制进行系统性能比较时，在平均等待时问性能指标上都得出了更为优越的乐观结 果。他们对p a p p i s 提出的模糊控制系统的改进主要在以下方面：增加研究对象 的复杂度，如加入转向交通流，扩展到多个路口构成的路口组等：改进系统的输 入输出参数，采用不同的方式描述系统的交通状况和不同的控制策略。 n a k a t s u y a m a “】对两个相邻的单向路口组进行模糊逻辑控制，对下游的路1 5 1 控制考虑了上游路1 2 1 的交通状况，从而达到整体协调。c h i u l l5 ，1 6 】j 哿模糊控制应用 于一般的无转向运动的双向多路口的交通网络，后来又进一步将调节周期时间和 绿信比参数的模糊规则联合在一起避免参数冲突，实际是设计了一个双输入双输 出的模糊决策系统。徐东玲 1 等采用神经网络实现单路口的模糊控制。陈洪等1 提出，对一个两相位孤立路口的模糊系统，要同时考虑关键车流和非关键车流的 交通参数，并分别建立模糊控制器。徐建闽【19 】采用红信相位上等待的车辆数和绿 信相位方向的路段车辆数作为输入。刘智勇 2 0 1 将模糊控制应用到多相位系统，以 当前相位的排队车辆数和下一相位的排队车辆数作为系统输入，输出为当前绿信 山东大学硕士学位论文 方向绿延时。 由于交通状况复杂多变的特性，不确定因素和子系统间的相互耦合作用越来 越多。近年来，为了解决这些问题，提出不同的解决方法，使得交通模糊控制研 究有了新发展。 首先，建立了合理的模糊控制器结构，便于模糊规则的提取，大大减少模糊 规则数，能够分散处理交通信息参数。这些模糊控制器结构主要是分级结构，如 h o y e r 2 ”的分级模糊控制器、j e e h y o n gl e e 2 2 , 2 3 等提出的两级模糊控制器等。 其次，模糊控制规则的提取和模糊隶属度函数的选取一直是模糊控制系统设 计的一个难题，所以采用与其它智能技术相结合的方式来选取和优化模糊规则和 隶属度函数，甚至用来改进系统性能，或者实现自学习、自动修正模糊系统结构 参数。先后，统计理论、神经网络、专家系统、强化学习方法、遗传算法和模糊 神经网络等理论都被应用进来2 4 之7 1 。 最后，现在一些交通工程领域的专家开始结合交通现场的实际情况和智能交 通系统的大框架提出实际可用的模糊控制系统 2 8 , 2 9 ，使得交通模糊控制从理论走 向实践，只有这样才能让智能交通模糊控制真正走向实用。 1 4 3 基于m u l t i a g e n t 的智能交通控制系统的研究概况 智能交通系统由于研究对象拓扑结构的分布式特性，以及系统的多层次、复 杂性的特点，使其十分适合于多智能体技术的应用。尤其对于具有剧烈变化的交 通情况( 交通事故) ，多智能体的分布式处理和协调技术更为合适。 欧海涛提出采用由递归建模和改进的贝叶斯学习相结合的多智能体系统实 现交通网络流量控制【30 1 。递归建模方法使一个智能体能根据其行为产生的效用大 小选取合理的行动，并且能在多智能体环境中通过对其他智能体决策建模来协调 与他们之间的行为。这种方法只需少量甚至不需要通讯量，解决了传统交通网络 控制中的一个瓶颈问题。 c h o y 等采用一种复杂的模糊神经网络进化混合系统来构造分层分布式交通 控制多智能体系统口”，各个智能体利用模糊系统的推理能力、神经网络的学习能 力来进行实时决策。各层智能体的感知过程能通过在线强化学习进行调整。 俞峥等提出一种分层结构的多智能体交通控制系统模式【3 “。吴越等对城市交 通做了采用区域控制体和路口控制体的二级多智能体控制形式，并且给出了各级 智能体的形式化定义。 9 山东大学硕士学位论文 s a d a y o s h i 等提出一种折中考虑多智能体分布式控制快速响应特点和全局优 化目标的方法【3 。对各路口信号建立多智能体模型，各智能体只利用本地数据进 行强化学习，来实行交通控制：每过一定的时间间隔后，综合考虑各智能体的应 用效果并且利用遗传算法调整各智能体强化学习参数。这样不仅保证了分布式交 通控制的实时性，同时也在不断朝全局优化的方向进行调整。 承向军提出一种引入了学习机制的基于多智能体技术的城市交通控制系统 框架口4 1 ，初步建立了一个具有专家系统特点、可以不断进化的分布式城市智能交 通控制系统。 刘小明等提出一种各相连路口智能体将各自控制方案相互传递，反复迭代来 寻求各智能体之间协作的区域协调控制方案【3 ”。但是他对一些关键问题，如“代 价”的确定以及多相位情况未加评论。 目前，国内外对基于m a s 的智能交通区域协调控制策略的研究尚处于起步 阶段，相信此项研究对于进一步提高区域交通控制效果，扩大路网控制范围，丰 富i t s 的科研成果等方面都有着重大的意义。 1 5 论文的主要研究内容 前面我们分析了智能控制技术和智能交通控制系统的发展概况，认识到将先 进的智能控制技术应用于智能交通系统的重要成员智能交通控制系统中是 智能交通事业发展的必然趋势。所以，本论文着重研究模糊控制和m u l t i a g e n t 技术在智能交通控制系统中的应用，对原有的控制算法进行了改进和创新，并对 比传统算法进行了实证研究和仿真分析。具体内容如下： ( 1 ) 模糊控制在智能交通控制系统中的应用研究 主干线是城市交通的命脉，是城市中交通流量相对较大的道路，它的畅通是 城市交通得以改善的保障。为改善传统主干线协调控制方法中存在的问题，使主 干线上的车队尽量不停车地通过主干线，对传统主干线协调控制算法进行了深入 的研究和改进，提出了一种新的主干线协调控制算法。该算法首先对单路口模糊 控制器进行了改进，提高了绿时的利用率，减小了车辆排队延误和停车延误；然 后根据跟驰理论提出一种全新的车流检测方法，结合中断请求思想，最终实现对 主干线的实时协调控制。从而，克服传统主干线协调控制算法中车辆到达的不均 匀性、路段速度变化、交通流离散、相交道路车辆排队等不确定因素的影响，使 山东大学硕士学位论文 得进入干线的车队按某一车速行驶时，能不遇或少遇红灯。对此算法进行了仿真 研究，并对比分析了新算法与传统算法的仿真结果。 ( 2 ) m u l t i - a g e n t 在智能交通控制系统中的应用研究 由于m a s 与智能交通复杂大系统之间有着很强的相似性，所以可以将其应 用于智能交通控