基于VISSIM的城市道路交叉口信号控制

北京理工大学珠海学院2020届本科生毕业论文基于VISSIM的城市道路交叉口信号控制研究基于VISSIM的城市道路交叉口信号控制研究摘要随着全国机动车保有量的上升，城市道路的拥堵问题日益严重，优化道路交叉口信号控制是解决拥堵问题的关键。本文介绍了城市道路交叉口信号控制的研究现状，交通信号控制的基本参数和评价指标，详细阐述并针对位于珠海市香洲区的梅华西路-敬业路交叉口，依据韦伯斯特算法设计了定时控制方案，通过VISSIM建立了定时控制的交通仿真模型；设计了感应控制逻辑规则，通过COM接口建立了感应控制仿真模型。基于VISSIM的仿真结果对比了定时信号控制和感应信号控制方法对该交叉口的信号控制效果，在高峰时间下的感应控制比定时信号控制效果好。关键词：城市道路交叉口；信号控制；定时控制；感应控制ResearchonsignalcontrolofUrbanRoadintersectionbasedonVISSIMAbstractWiththeincreaseofthenumberofmotorvehiclesinChina,theproblemofurbanroadcongestionisbecomingmoreandmoreserious.OptimizingsignalcontrolofRoadintersectionisthekeytosolvetheproblemofcongestionThispaperintroducestheresearchstatusofsignalcontrol,basicparametersandevaluationindexesoftrafficsignalcontrolaturbanroadintersections,expoundsanddesignstimingcontrolschemebasedonWebsteralgorithmforMeihuaWestRoadJingyeRoadintersectionlocatedinXiangzhouDistrict,ZhuhaiCity,establishestimingcontroltrafficsimulationmodelthroughVISSIM,designsinductioncontrollogicrulesandbenefitsThesimulationmodelofinductioncontrolisestablishedwithCOMinterfacetechnology.BasedonthesimulationresultsofVISSIM,thesignalcontroleffectoftimingsignalcontrolandinductionsignalcontrolmethodontheintersectioniscompared,andtheeffectofinductioncontrolisbetterthanthatoftimingsignalcontrolinpeaktime.Keywords:UrbanRoadintersection;signalcontrol;timingcontrol;inductioncontrol目录1绪论 绪论1.1研究背景城市道路交通是影响城市经济增长的因素之一。随着汽车工业的发展，机动车的保有量在持续增加。日前,公安部交管局公布了上半年全国机动车和驾驶人最新数据。截至2019年6月,全国机动车保有量达3.4亿辆,其中汽车2.5亿辆;在汽车保有量中,私家车保有量为1.98亿辆。[1]随着社会的经济发展，人们的生活水平不断地提高，汽车逐渐成为一些家庭的必需品，随之带来了日益严重的交通拥堵问题和一系列附带的交通事故问题、燃油损耗增加以及环境污染问题。1.2意义平面道路交叉口对城市路网的通行效率有着巨大的影响力，相关调查表明：道路交叉口往往是城市路网中出现拥堵最频繁的地方，同时也是交通事故发生最频繁的地方。由此可见，缓解城市交通拥堵问题，减少事故发生的关键在于提高交叉口的通行效率。城市道路交叉口的管理由信号控制实现，因此研究交叉口的信号控制技术是改善城市交通的重要手段。信号控制方法主要有定时控制和感应控制，其中定时控制通过分析交叉口的历史交通数据制定一套或多套固定配时方案对交叉口进行控制；感应控制通过铺设在停车线前一定区域内的车辆检测器来检测车辆的到达情况，再将信息传输给信号控制机用于分析并实时分配各入口的通行权。定时控制相比感应控制因为不需要车辆检测器所以更加经济，而感应控制相比定时控制能更灵活地应对交通流。两者在城市道路交叉口中都有广泛的应用，因此研究它们对改善道路交叉口乃至城市路网具有重要意义。2交通控制的基本理论2.1单交叉口信号控制中常用概念2.1.1单点信号控制单点信号控制是指对交叉口单独进行信号控制的控制方式，特点是一条干线或一个区域内的每个交叉口都独立运行。单点控制的主要目的是提供通行能力的同时减少车辆通过交叉口时产生的延误，主要参数是信号周期长度和绿信比。[2]2.1.2固定信号配时控制固定信号配时控制通过分析交叉口的历史交通数据，依据一定的算法制定一套或多套固定配时方案，信号灯按照这些方案运行，对交叉口进行控制。其中单时段定时控制一天只使用一套配时方案，多时段定时控制在一天的多个时段中使用不同的配时方案。[3]2.1.3感应控制感应控制是一种在某个相位显示绿灯时，配时方案根据交通流的变化而变化的控制方式。感应控制通过铺设在停车线前一定区域内的车辆检测器来检测车辆的到达情况，再将信息传输给信号控制机用于分析并实时分配各入口的通行权。[4]2.2交通控制参数与评价指标交通信号控制遵循交通流的客观规律，通过设计合理的信号配时方案来引导车流的运行和停止，帮助来自不同方向的车流高效地通过交叉口，由此来改善城市交通的拥堵。交通信号控制的基本参数主要有：周期时长、相位、有效绿灯时间和绿信比等。2.2.1交通信号控制的基本参数（1）周期时长是指信号灯亮起红灯、绿灯、黄灯一次循环所需的时间。通常用字母C来表示，单位是秒。周期时长是固定配时方案设计的主要对象，也是交通信号控制的关键参数。合理的周期时长有利于提高交叉口的通行效率，让车流高效地通过交叉口。[5]一般情况下，周期时长和交叉口的饱和度有关：在饱和度高的交叉口中，周期时长长；在饱和度低的交叉口中，周期时长短。（2）相位是指在一个信号周期内同时在一个方向或多个互不冲突方向的交通流组合获得通行权的时间带。[6](3)有效绿灯时间是指实际被车辆用于通行的时间。它等于信号灯的绿灯显示时间加上黄灯显示时间再减去汽车启动损失时间。[7](4)绿信比是指对一指定相位的有效绿灯时间与信号周期长度之比。2.3交通信号控制的评价指标学者们设置了信号控制的评价指标用于描述信号控制的控制效果，常用的评价指标有通行能力、延误时间、停车次数和排队长度。[8]根据交叉口的实际情况，设计者可以选择不同的评价参数来设计配时方案或策略。（1）通行能力是指在实际的道路条件下，单位时间内通过每条车道的最大流量。[9]这项参数并不是越大越好，当交叉口的交通量较小时，为提高通行能力而增加信号周期时长不仅不会提高交叉口的通行效率，反而会增加车辆的延误，停车时间和油耗。这样不仅污染环境还可能影响驾驶员的驾驶体验，产生烦躁情绪进而引起交通事故。（2）延误时间是指交通控制信号和交通管理对交叉口中机动车的影响所造成的额外总行车时间。[10]它能很大程度上反应车辆在交叉口的受阻程度因此通常采用延误时间来评价信号控制交叉口的通行效率并通过计算公式来优化信号配时，找到适当的优化策略来完成最佳的信号定时方案。（3）停车次数是指在一个信号周期内，当车辆行驶到交叉口后受交通信号灯限制时，所有进口道车辆停车次数之和。停车次数不仅反映交叉口的通行能力，还反映了车辆在该交叉口产生的尾气排放对环境的影响。停车次数多会导致车辆在交叉口排放较多尾气，对城市的环境造成污染。因此，减少停车数量不仅可以提高道路通行能力，还可以减少汽车尾气排放对环境的污染。（4）饱和度在道路交叉口中，通常用车流量与车道通行能力之比来表示饱和度。交叉口的饱和度有三种情况：饱和状态表示来自各个方向的车流量小于交叉口各车道通行能力的总和；临界饱和状态表示车流量等于交叉口各车道通行能力的总和；过饱和状态表示来自各个方向的车流量大于交叉口各车道通行能力的总和，这种状态下会导致车辆排队，在高峰期当交通量远大于交叉口通行能力时甚至会影响到上一个交叉口的车辆通行，进而影响整条干线甚至区域路网的交通情况。[11]（5）平均排队长度是指以一个信号周期为单位计算的各个入口车道上车辆排队长度的平均值。3定时控制方案分析3.1定时控制基本理论定时信号控制是最简单，也是经济成本最低的一种信号控制方式，因此在信号控制的交叉口中应用最广泛。固定信号配时控制通过分析交叉口的历史交通数据，依据一定的算法预设相位、周期时长、相位转换时间和绿信比等参数制定一套或多套固定配时方案，信号灯按照这些方案运行，对交叉口进行控制。单点定时控制根据单独交叉口的路况和各个入口驶入的车流量和车流方向、车速等交通流信息制定合理的定时信号配时方案来控制交叉口。我国主要使用停止线法和冲突点法确定固定配时方案。[12]3.2定时控制方案分析本章中对位于珠海市一实例交叉口进行了详细的实地调查，采集了该交叉口在高峰期各个方向入口的车流量、饱和车头时距、车速、损失时间等交通流信息并做出了定时控制方案。梅华西路-敬业路交叉口位于珠海市中心繁华地段，车流量非常之大。本方案分析目的在于的改善交叉口的信号控制，减少延误和停车次数，使车流安全顺畅地通行，对改善敬业路甚至整个城市的交通状况具有重要意义。敬业路是该交叉口的南北方向，双向3车道包括了1条直行左转车道、1条直行车道和1条右转专用车道。梅华西路是该交叉口的东西方向，双向5车道包括了左转专用车道、右转专用车道各1条和直行车道3条。实地调查的主要内容：1.车头时距：测量每个进口车道中通行的机动车车头时距，用于确定车辆起步损失时间。2.交通量调查：观测并记录交叉口每个进口车道在15:00-16:00这一个小时内的交通量，用3600除以车头时距得到每个进口车道的饱和流量，再用这一个小时内调查所得的交通量数据除以饱和流量，结果即为每个进口车道的流量比。每个相位内的最大流量比相加所得即为流量比总和Y。3.地点车速：测量进口车道的车辆通过一定路段花费的时间，路段长度与这些时间数据的比值即为车速，统计分析得到每个进口车道的15%位车速和85%位车速。

图3.1梅华西路与敬业路交叉口卫星图图3.2梅华西路与敬业路车道功能图

梅华西路-敬业路现状高峰交通量数据及相位数据见表3-1、表3-2所示：表3.1梅华西路交通量数据敬业路-梅华西路交通量数据进口道转向车道一小时交通量(折算后)小计饱和车头时距饱和流量y东进口直行148213272.3s15650.3直行24450.28直行34000.25左转42692690.17小计1596西进口直行140213342.3s15650.28直行24570.32直行34750.33左转42382380.17小计1572北进口直行12152152.3s15650.13左转22102100.13小计425南进口直行12822822.0s18000.15左转22452450.13小计527表3.2各相位数据梅华西路各相位数据进口道转向V15(m/s)V85(m/s)相位全红时间(取整后)前损失时间总损失时间南进口直行6.67m/s11.71m/s第一相位2s2.1s17.6s北进口直行5.01m/s7.91m/s南进口左转6.67m/s11.71m/s第二相位2s2.7s北进口左转5.01m/s7.91m/s东进口直行6m/s8.58m/s第三相位2s2s西进口直行7.81m/s10.95m/s东进口左转6m/s8.58m/s第四相位2s2.8s西进口左转7.81m/s10.95m/s图3.3设计相位图3.2.1配时计算方法1.最佳周期c=1.5L+51−Y（3-1C——最佳周期时长，s;L——周期总损失时间，s;Y——组成周期的全部信号相位的最大流量比。2.总损失时间L=i=1nlsilsi——车辆损失时间，s;ri3.最大流量比Y=i=1nyiyi——qj——第j条车道实际交通量，pcusj——设计饱和交通量，pcu4.有效绿灯时间Ge=C−Lyi5.绿灯显示时间g=Ge+l−AA——黄灯时间，s.6.绿信比λ=GeC7.全红时间r=w+LV15（r——全红时间,s;w——停车线和对向冲突车道之间的距离，m;L——机动车标准长度，通常取5~6m;V158.黄灯时间A=t+v852a+19.6g（A——黄灯信号时长，s;t——驾驶员反应时间，s一般取值1s;v85——85%车速，或合理的速度限制值。ma——汽车减速度，m/s2,一般取值g——进口道坡度，用小数表示。最佳周期：C=各相位有效绿灯时间：第一相位：G第二相位：G第三相位：G第四相位：G各相位绿灯显示时间：第一相位：g第二相位：g第三相位：g第四相位：g黄灯时间和全红时间取2秒图3.4梅华路与敬业路交叉口配时图

图3.5梅华路与敬业路交叉口优化配时图3.2.2定时控制VISSIM仿真分析（1）为仿真绘制道路交叉口仿真背景图。（2）将背景图导入VISSIM，设置正确的比例尺后精确描绘组成交叉口的路段、车道数和车道宽度等几何要素（3）将交通调查收集到的交通量、车辆组成、车速和分析设计出的信号相位，固定配时方案等数据输入VISSIM仿真软件。（4）定义静态路径决策，按交通调查所得的交通流转向分配各路径交通量。（5）设置交通冲突点处的让路规则。（6）选择VISSIM的交通仿真结果输出项目，如：交通流量、平均延误、停车次数、排队长度等。（7）分别对各指标进行VISSIM系统交通仿真评价。图3.6定时控制仿真界面

图3.7原方案定时控制评价文件图3.8优化方案定时控制评价文件绘制折线图能单独对比仿真结果中的延误、停车时间和平均排队长度并更好地体现两种方案的控制效果，由于信号灯没有对四个入口方向的右转做出通行限制，这四个右转车流均可流畅通行，对结果分析的参考意义不大，故不参与对比。图3.9仿真结果延误折线图图3.10仿真结果停车时间折线图

图3.11仿真结果平均排队长度折线图在三张折线图中优化方案的延误折线、停车时间折线和平均排队长度折线大体上均处于原方案折线的下方，直观地体现了优化方案在控制效果上的优势。详细对比原配时方案和优化方案的评价文件，优化方案在绝大多数方向上的车流的停车次数，延误，停车时间和排队长度均小于原配时方案，可以认为优化方案的控制效果比原方案的控制效果好。4感应控制方案分析感应控制是通过铺设在停车线前一定区域内的车辆检测器来检测车辆的到达情况，再将信息传输给信号控制机用于分析并实时分配各入口的通行权的信号控制方式。[16]这种控制方式不存在固定的配时方案，优点是可以灵活应对交叉口的交通量变化，提高交叉口的通行效率。本章以实例分析了感应信号控制。4.1感应控制基本理论信号控制机中，预设了初始绿灯时间（gi），当某个相位的绿灯亮起时，信号控制器判断该相位的绿灯时长是否达到gi，如果达到且在一定的时间（单位绿灯延长时间g0）内没有后续车辆到达，就切换到下一个相位。最短绿灯时间（gmin）就是初期绿灯时间（gi）与单位绿灯延长时间（g0图4.1感应信号控制原理感应控制的参数主要有：初期绿灯时间、单位绿灯延长时间、最短绿灯时间以及绿灯极限延长时间。[18]（1）初始绿灯时间（gi初始绿灯时间是指当某一相位绿灯启亮后，无论该相位对应的入口车道内是否有车辆驶入都必须让信号灯保持的绿灯时间长度。初始绿灯时间的长度在确保停车线-检测器这段区间内的所有车辆安全驶出停车线同时也要让交叉口中的行人和非机动车安全过街。因为检测器只能检测到达断面上一点的车辆，不能追踪车辆在通过这一点后在进口车道的后续行驶情况，所以检测器的设定位置对初始绿灯时间的长度取值影响很大。；当进口车道停止的车辆之间的平均车头距离为6米时，初始绿灯时间的设置可以参考表4.1。[19]表4.1初始绿灯时间参考检测器位置（m）初期绿灯时间（s）0~12813~181019~241225~301431~3616（2）单位绿灯延长时间（g0是判断是否中断相位中绿灯的一个参数，也是对感应控制的控制效果影响最大的一个参数。检测器在某个相位的绿灯延长时间内检测到车辆到达时，信号控制机将即时为当前相位增加一个单位绿灯延长时间，否则将切换至下一相位。（3）最短绿灯时间（gmin设置最短绿灯时间的目的是让后续到达的车辆在初始绿灯时间结束时安全通过停车线，它的长度等于初始绿灯时间加一个单位绿灯延长时间。（4）绿灯极限延长时间（gmax设置绿灯极限延长时间的目的是保持交叉口的最佳绿信比，当某个相位绿灯时间达到这个长度时信号控制机将通行权交给下一个相位。[20]4.2感应控制方案全感应控制是一种在交叉路口的每个进口道上都安装检测器的感应控制方式。它的控制机理是：当交叉路口没有来车时，信号控制机按最小周期运行定时控制。当某一方向有来车时，信号控制机对该方向亮起绿灯，开始运行感应信号控制。其运行流程图如图4.2所示。[21]图4.2全感应信号控制原理本节对基于全感应控制原理对梅华西路-敬业路交叉口设计了一套全感应控制方案，并做出以下创新：优先给饱和度大进口车道（同时匹配与该方向不产生冲突的进口车道并组成一个相位）通行权；引入最大红灯时间作为相位切换的约束条件，防止饱和度不够大的车道长时间得不到通行权。信号控制算法步骤及流程如图4-3所示。图4.3感应方案设计

主要步骤为：1）初始化控制时间T=0和绿灯时间g=0，随机选择某一相位Sa,b2）控制时间和绿灯时间过1秒加1：T=T+1，g=g+1；3）判断T＞T′？，是则转31)，否则转4)；4）检测交叉口各个方向车流qi5）判断是否g＞gmin？，是则转6）判断是否存在Ri≥1？，是则转7)7）令a=match(max(Ri))，b=match(max(qj))，Sa,b8）控制时间和绿灯时间过1秒加1：T=T+1，g=g+19）判断T＞T′？，是则转31)，否则转10)；10）检测交叉口各个方向车流qi11）判断是否g＞gmin？，是则转12)，否则转812）判断是否g＞gmax？，是则转17)，否则转1313）判断是否la=0？，是则转17)，14）判断是否lb=0？，是则转15)，15）判断是否la＞3？，是则转16)，16）令b=match(max(qj))，Sa,b=1，更新17）判断是否存在Ri≥1？，是则转7)18）判断是否存在ti≥tmax？，是则转20)，否则转19）令a=match(max(qi))，b=match(max(qj))，Sa,b=1，20）令a=match(max(ti))，b=match(max(qj))，Sa,b=1，21）判断是否存在ti≥tmax？，是则转22)，否则转22）令a=match(max(ti))，b=match(max(qj))，Sa,b=1，23）判断是否la=0？，是则转27)，24）判断是否lb=0？，是则转25)，25）判断是否la＞3？，是则转26)，26）令b=match(max(qj))，Sa,b=1，更新27）判断是否lb=0？，是则转30)，28）判断是否lb＞3？，是则转29)，29）令a=b，b=match(max(qj))，Sa,b=1，更新30）令a=match(max(qi))，b=match(max(qj))，Sa,b=1，31）结束控制。交叉口信号控制算法符号说明及参数设置表4.2符号说明表控制的初始时间绿灯时长相位选择状态，，共有8种，相位选择状态包含如图所示的8种情况，按（南直，北直，东直，西直，南左，北左，东左，西左）顺序，0为红灯，1为绿灯，即，Sa,b=1则表示信号灯切换为和方向亮绿灯的相位相位的其中一个绿灯方向相位除外的另一绿灯方向控制结束时间为交叉口某一车流方向车流量，一个方向的qi为车道上两检测器之间交叉口某一车流方向，i=｛南直，北直，东直，西直，南左，北左，东左，西左｝为能够与组成相位的车流方向最小绿灯时长路段饱和度，Ri=qiri红灯时长最大红灯时长获取括号内最大值的序号或车道车流排队数量：红灯等待时速度为0的车辆数最大绿灯时长实验参数设置：最小绿灯时长gmin最大绿灯时长gmax=60最大红灯时长tmax4.3感应控制VISSIM仿真分析图4.4感应控制仿真界面

图4.5感应控制仿真评价文件本节将对控制感应效果与定时控制的效果进行对比分析，沿用第三章的方法，绘制折线图可以直观的看到两种控制方法下交叉口在停车时间、延误时间和平均排队长度上的差异。图4.6停车时间折线图

图4.7延误时间折线图图4.8平均排队长度折线图

在三张折线图中感应控制仿真结果的延误折线、停车时间折线和平均排队长度折线均处于定时控制仿真折线的下方，在北往南方向中两种控制方法的控制效果差距尤为明显，直观地体现了感应控制在控制效果上的优势。详细对比感应控制和定时控制的评价文件，感应控制在绝大多数方向上的车流的停车次数，延误，停车时间和排队长度均小于定时控制，可以认为在敬业路-梅华西路交叉口中，感应控制的控制效果比定时控制的控制效果好。5结论单点信号控制是城市交通中最基本的信号控制形式，本文通过以位于珠海市香洲区的梅华西路-敬业路交叉口作为实例，分别设计了以韦伯斯特算法为基础的固定配时方案和以最小绿灯时间、最大绿灯时间、最大红灯时间为相位切换的约束条件的感应控制方案。通过VISSIM仿真运行的结果对比了其控制效果，发现在高峰时段内感应控制的控制效果比定时控制的控制效果更优。由于感应控制能更灵活地应对交通量变化而给出合理的控制策略，在未来使用感应控制将成为城市道路交叉口单点信号控制的趋势。是感应控制相较于定时控制需要更高的运行维护成本，因此如何平衡经济成本和控制效果是城市交通管理者需要思考的一个问题。

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附录附录1感应控制二次开发源代码DimvisAsvissimDimnetAsnetDimsimstopAsBooleanDimsimtimeAsIntegerDimvehs(1To14)AsVehiclesDimsGroups(1To8)AsSignalGroupDimcols(1To8,1To4)Dimti(1To8)AsIntegerDimRMAXDimVmaxDimdelDimmAsIntegerDimnAsIntegerDimRRAsIntegerDimrAsIntegerDimde(1To5)AsIntegerDimz1()Dimz2()DimgMinAsIntegerDimgMaxAsIntegerDimtMaxAsIntegerDimtiMaxAsIntegerDimp1AsIntegerDimreSubcom1_click()DimpathAsStringpath=Application.ThisWorkbook.pathSetvis=NewvissimCallvis.LoadNet(path+"\vissim.inp")'加载路网Callvis.LoadLayout(path+"\vissim.ini")'加载配置文件Fori=1To12Setvehs(i)=.Links.GetLinkByNumber(i).GetVehiclesNextiFori=1To8SetsGroups(i)=.SignalControllers(1).SignalGroups(9-i)Ifi=1Ori=2ThensGroups(i).AttValue("TYPE")=2ElsesGroups(i).AttValue("TYPE")=3EndIfNextiEndSubSubcom2_click()gMax=60tMax=90gMin=15tiMax=0re=vis.Simulation.Resolutionz1=Array(3,4,1,2,6,5,8,7)z2=Array(2,1,4,3,7,8,5,6)m1=1:n1=2:b1=1:c1=1simstop=FalseFori=1To8'配置关联相位cols(i,3)=z1(i-1)cols(i,4)=z2(i-1)NextiWhilesimtime<vis.Simulation.Period*vis.Simulation.ResolutionAndNotsimstop'循环语句，vissim以单步运vis.Simulation.RunSingleStep'单步运行simtime=simtime+1IfsimtimeModre=0Then'仿真秒换算成秒g=g+1tiMax=0Fori=1To8'记录红灯时间ti(i)=ti(i)+1Ifti(i)>tiMaxThentiMax=ti(i)p1=iEndIfNextiti(m1)=0ti(n1)=0EndIfIfg>gMinThen'步骤5CallA1bbb:IfRMAX>1Andb1<>0Then'6-7sGroups(m1).AttValue("TYPE")=3sGroups(n1).AttValue("TYPE")=3sGroups(m).AttValue("TYPE")=2sGroups(n).AttValue("TYPE")=2m1=mn1=ng=0b1=0ElseIftiMax>tMaxAndb1<>0Then'21sGroups(m1).AttValue("TYPE")=3sGroups(n1).AttValue("TYPE")=3sGroups(p1).AttValue("TYPE")=2Ifcols(cols(p1,3),1)>cols(cols(p1,4),1)ThensGroups(cols(p1,3)).AttValue("TYPE")=2sGroups(cols(p1,4)).AttValue("TYPE")=3n1=cols(p1,3)ElsesGroups(cols(p1,4)).AttValue("TYPE")=2sGroups(cols(p1,3)).AttValue("TYPE")=3n1=cols(p1,4)EndIfm1=p1b1=1g=0ElseIfcols(m1,1)=0Then'23Ifcols(n1,1)=0Then'27sGroups(m1).AttValue("TYPE")=3'30sGroups(n1).AttValue("TYPE")=3sGroups(m).AttValue("TYPE")=2sGroups(n).AttValue("TYPE")=2m1=mn1=nb1=1g=0ElseIfcols(n1,1)>3Then'28-29sGroups(m1).AttValue("TYPE")=3sGroups(n1).AttValue("TYPE")=3m1=n1sGroups(m1).AttValue("TYPE")=2Ifcols(cols(m1,3),1)>cols(cols(m1,4),1)ThensGroups(cols(m1,3)).AttValue("TYPE")=2sGroups(cols(m1,4)).AttValue("TYPE")=3n1=cols(m1,3)ElsesGroups(cols(m1,4)).AttValue("TYPE")=2sGroups(cols(m1,3)).AttValue("TYPE")=3n1=cols(m1,4)EndIfb1=1g=0EndIfEndIfElseIfcols(n1,1)=0Andcols(m1,1)>3Then'24-26Ifcols(cols(m1,3),1)>cols(cols(m1,4),1)ThensGroups(cols(m1,3)).AttValue("TYPE")=2sGroups(cols(m1,4)).AttValue("TYPE")=3n1=cols(m1,3)ElsesGroups(cols(m1,4)).AttValue("TYPE")=2sGroups(cols(m1,3)).AttValue("TYPE")=3n1=cols(m1,4)EndIfg=0b=1EndIfEndIfEndIfEndIfIfb1=0Andg>gMinThen'11Ifg>gMaxThen'12ccc:IfRMAX>1Then'17b1=1GoTobbbElseIftiMax>tMaxThen'18sGroups(m1).AttValue("TYPE")=3sGroups(n1).AttValue("TYPE")=3sGroups(p1).AttValue("TYPE")=2Ifcols(cols(p1,3),1)>cols(cols(p1,4),1)ThensGroups(cols(p1,3)).AttValue("TYPE")=2sGroups(cols(p1,4)).AttValue("TYPE")=3n1=cols(p1,3)ElsesGroups(cols(p1,4)).AttValue("TYPE")=2sGroups(cols(p1,3)).AttValue("TYPE")=3n1=cols(p1,4)EndIfm1=p1b1=1g=0ElsesGroups(m1).AttValue("TYPE")=3sGroups(n1).AttValue("TYPE")=3sGroups(m).AttValue("TYPE")=2sGroups(n).AttValue("TYPE")=2m1=mn1=nb1=1g=0EndIfEndIfElseIfcols(m1,1)=0Then'13