利用AnyLogic和VISSIM混合仿真的交叉口信号配时优化
时间：2023-04-22 15:45:05 来源：千叶帆 本文已影响人
陶怀仁，邹 杰，钱思翰，朱森来
(1.南通大学 杏林学院,江苏 南通 226236；
2.南通大学 交通与土木工程学院,江苏 南通 226019)
根据公安部最新统计，截至2022年3月底，全国机动车保有量达4.02亿辆，近10年机动车保有量持续攀升给交通系统良性运行带来了巨大压力和挑战。交通拥堵是世界各国在城市化、机动化进程中普遍面临的问题[1]。交叉口既是交通集散点，也是产生交通拥堵的关键点。为了缓解交叉口交通拥堵问题，大多数学者从空间和时间两个维度对交叉口进行交通组织优化[2]。相比于从空间角度对现有交通基础设施进行升级换代，从时间角度对交叉口信号配时优化更能体现经济效益。范筱洁[3]通过增设待行区、设置潮汐车道、增设进口车道三种精细化改造，从而缓解区域性交通压力，改善道路通行条件。朱然博等[4]对左转交叉口进行移位渠化，消除直行与左转车辆的冲突，并构建相匹配的信号控制优化模型，提高交叉口总通行能力。Dixon等[5]分析了交叉口渠化5种入口车道布局和6种出口车道布局对交通安全的影响。马庆禄等[6]对VISSIM软件进行二次开发，构建连续交通事件仿真中间件模型，对调查的交叉口数据进行连续仿真，其结果更接近实际交通状态。张小雨等[7]构建了多目标配时优化模型，有效地缓解了城乡结合部交叉口拥堵和污染排放问题，具有较好的交通信号控制效果。刘刚等[8]以服务水平为可靠性指标，建立配时优化模型，发现在该模型下得出的配时方案更加合理。常云涛等[9]提出了一种具有普遍适应性的信号配时优化模型，所生成的配时方案能够有效降低延误和车辆排队长度，改善交叉口通行能力。唐秋生等[10]构建相序优化模型，利用云遗传算法对配时方案的相序和方案进行优化，可以有效地减少交叉口拥堵，提高出行效率。Gokce等[11]使用PSO模型搜索交通信号配时，以最大限度地减少通过环形交叉路口的平均行驶时间。Jia等[12]利用一种结合差异算子的元启发式算法，验证该算法在实际应用中的有效性。Wang等[13]建立的模型以减少车辆延误和车辆排放为目标函数，使用遗传算法进行参数优化，优化结果表明该模型提高了道路容量和容量利用率。Zhang等[14]利用遗传算法参数寻优来改进Webster算法，对城市交叉口信号优化具有重要的参考意义。Fu等[15]利用蜂群智能算法优化模型，增加了交叉口车容量，可有效缓解交通拥堵。Li[16]采用二元混合整数线性规划(BMILP)模型，解决交叉口容量最大化和信号周期长度最小化问题，提高交叉口通行能力。Xu等[17]提出了一种针对自动驾驶车辆的交通信号控制方法，通过最小化车辆的总行驶时间以减少交通拥堵。El-Tantawy等[18]利用交通信号控制器MARLIN-ATSC提供两种可能的模式：独立模式和集成模式，来优化交叉口延误。
综上，国内外学者从道路渠化改造、仿真开发、模型算法优化、控制模式等不同角度进行交叉口优化设计。然而，这些方法亦存在不足：仿真未全面考虑对交叉口的影响因素；
仿真模型可自主开发性不强；
函数的优化目标和权重分布比例有待优化。目前，大量学者建立数学模型来优化交通信号配时，却较少有学者利用不同软件仿真，给出优化方案。因此文中运用AnyLogic构建交叉口信号配时优化模型，通过仿真优化实验确定方案，并利用VISSIM软件进行方案的可行性验证。
1.1 交叉口现状
启东市江海中路和人民中路交叉口信号控制属于典型的定时四相位控制方案，每个进口道方向均设置左转专用信号灯，并且交叉口每个方向的右转车辆均不受信号灯控制。该交叉口的路段为双向4车道，进口道拓宽为3车道的道路几何结构。路段两侧均有非机动车道，同时，该交叉口交通流量大，各种交通车辆混杂，是市中心较拥堵的交叉口之一。根据实地调研，该交叉口的车道宽均为3.3 m。交叉口的车道分布情况如表1所示。交叉口的平面几何图如图1所示。
表1 交叉口各进口车道数 个
图1 江海中路和人民中路的交叉口渠化设计
1.2 交叉口交通基础数据
实地调查采用视频录像采集和人工计数相结合的方法来获取机动车交通流特性的现有数据。本次调查时间段为早高峰07:00—08:00，共调查和统计了2 992辆机动车。根据《城市道路工程设计规范》将过往车辆按其种类进行分类。不同类型车辆转换系数如表2所示。
表2 不同类型车辆转换系数
将调查得到的交叉口交通流数据按照车辆转换系数进行转换，得到换算后的交叉口交通量数据，如表3所示。
表3 交叉口换算后的交通量数据 pcu·h-1
从表3中可以看出，交叉口南北方向的交通量明显高于东西方向，东、南进口道直行的车辆数大于左转和右转车辆数，表明东向进口道的直行车流量为主要交通量，车流量的动态变化较为明显。
1.3 交叉口信号配时方案
目前，我国大多数城市交叉口大多采用四相位信号系统。本次调查的交叉口采用四相位控制：相位一：南、北左转；
相位二：南、北向直行和右转；
相位三：东、西向左转；
相位四：东、西向直行和右转。该交叉口的相位配置如图2所示。交通信号灯的信号周期为147 s，交叉口现有信号配时方案如图3所示。
图2 交叉口相位配置
图3 交叉口现有信号配时方案(单位：s)
1.4 存在问题及需求分析
该交叉口为固定式信号配时方案，当交叉口的交通流量发生较大变化时，整个交叉口将产生一定的交通延误，即在某一时间段内某个方向的交通流量较大时，发生交通拥堵，并且车辆的排队长度大幅度增加，但此时交叉口的其他方向上的绿灯时间却处于放空状态。可能导致该交叉口信号控制效果不佳的原因有：
1)信号控制方式是固定信号配时，并不能很好地适应交叉口交通流的变化，致使一个信号周期内的车流量分配不均。
2)交通流量的不确定性，交叉口的固定式信号配时控制与一天中早、晚高峰交通通行状况匹配能力较差。
3)由表3和图3可知，该交叉口的相位二绿灯放行时间小于相位一，不利于交叉口待行区车辆排空，且容易造成交通拥堵。
现有的信号配时控制方案不能较好地适应当前该交叉口在高峰小时时间段内的交通状况，故文中使用AnyLogic仿真进行优化实验，找到一种适合该交叉口高峰小时时间段车辆可以快速通行的可行性方案。
2.1 AnyLogic软件介绍
AnyLogic软件是一款复杂系统建模仿真软件[19]。AnyLogic仿真环境可用于不同类型的应用问题，如流行病传播模型[20]、复杂系统设计评估、计算机性能评估、运输系统[21]和商业流程评估[22]。
相对于其他的仿真软件，AnyLogic中所包含的道路交通库可用于道路交通工程的规划与设计，所建立的模型可以以第一人称视角来观察交通流动态。同时，软件自身基于UML和Java语言的建模方法，能够迅速地帮助用户开发、编程，完善道路交通模型的动画展示以及评价指标的可视化。AnyLogic的独特之处在于，它是唯一可以创建真实动态模型的可视化工具，可以给用户直观的感受与研究。
文中主要借助AnyLogic仿真软件对交叉口进行建模仿真，并结合使用Optimization优化实验中的遗传算法模型对交叉口的信号配时方案进行优化，获取最优配时控制方案。
2.2 AnyLogic优化算法
AnyLogic 软件中对信号配时的优化是利用遗传算法。遗传算法是一种参数寻优算法，通过运用仿生原理实现在解空间的快速搜索[23]。遗传算法对于不易建立数学模型的场合，其实用价值较为突出，现在广泛应用于解决大规模组合优化问题，所以适用于交通系统[24]的优化。遗传算法对信号配时优化是将平均延误最小值作为目标函数，建立非线性规划模型，通过不断优化迭代直至目标函数收敛，寻找到此刻最优绿灯显示时间以及信号周期。优化模型构建流程如下：
1)信号周期时长
(1)
式中：C为最佳信号周期，s；
L为信号总损失时间,s；
Y为周期内所有相位的关键车道组流率比之和。
2)各相位绿灯显示时长
(2)
式中：gi为i相位的绿灯显示时间,s；
yi为第i相位的关键车道组流率比；
li为第i相位末的绿灯间隔时间,s；
Ai为第i相位末的黄灯时间,s。
3)行人信号灯控最短绿灯时间
(3)
式中:gmin为行人过街所需要的最短绿灯时间，s；
vr为采用第15百分位步行速度，m/s，一般取值1.2 m/s；
D为行人过街长度，m。
4) 设计交叉口延误
本次计算采用设计交叉口延误进行计算，为满足设计服务要求，不应该存在初始排队附加延误，则设计交叉口的各车道延误用下式估算：
d=d1+d2
(4)
(5)
(6)
式中：d为各车道车辆平均信控延误，s·pcu-1；
d1为均衡延误，s·pcu-1；
d2为随机附加延误，s·pcu-1；
λ为交叉口某一方向的绿信比；
x为所计算车道的饱和度；
Q为所计算车道的通行能力，pcu·h-1；
T为分析时段的持续时长，h，一般取0.25 h；
e为交叉口信号控制类型校正系数，定时信号取e=0.5，感应信号控制下e≤0.5，且随着饱和度的增大而增大。
5)交叉口平均延误
(7)
式中：dA为A进口道的平均延误，s·pcu-1；
qi为A进口道中第i车道的设计高峰小时流量，pcu·h-1；
di为A进口道第i车道的平均延误，s·pcu-1。
6)目标函数
基于平均延误得到的最小信号配时控制优化模型如式(8)～(9)所示。
整个交叉口的平均延误，根据交叉口中各进口方向延误的加权平均数估算为：
(8)
式中：d*为A进口道的平均延误，s·pcu-1；
qA为A进口道的设计高峰小时交通量，pcu·h-1。
7)约束条件
(9)
式中：Cmin为最短周期时长，s；
Cmax为最大周期时长，s。
2.3 仿真模型构建
步骤一：通过借助AnyLogic软件，对交叉口信号配时仿真优化的大致流程进行建模思路的分析并进行整理。仿真大致流程如图4所示。
图4 AnyLogic仿真流程
步骤二：根据交叉口实际情况通过AnyLogic软件中道路交通库和流程建模库设置相关模块。相关模块内容如表4所示。
步骤三：利用上述模块并根据交叉口的实际交通道路状况，运用AnyLogic软件中道路交通库的空间标记对整个交叉口进行仿真，仿真模型空间界面如图5所示。车辆流程仿真模型如图6所示。
表4 道路交通库流程模块设置
图5 交叉口仿真模型空间标记
图6 车辆流程仿真模型
步骤四：根据现有信号配时控制方案，选择AnyLogic软件中道路交通库交通灯路口的车道连接器的定义方式，对单个车道的红、绿、黄三灯时长进行分配，交通信号灯参数属性如图7所示。
图7 交通灯信号配时控制
由图7可知，对相位信号配时的绿灯时长设置智能体组件，用4个参数南北直绿、南北左绿、东西直绿、东西左绿表示，方便进行交叉口信号配时控制方案的修改与完善。
2.4 仿真运行及实验优化
基于上述交叉口仿真模型的搭建，依据各进口道交通流量、单向车道车辆驶出率以及交叉口现有信号配时方案，对车辆流程仿真模块的进口道、分支和控制交通灯的四个参数进行数据输入，从而实现交叉口模型仿真。3D效果图如图8所示。
图8 交叉口3D效果
通过以上仿真模型对信号配时方案进行优化，其中，优化实验参数设置如表5所示。
参数设置完成后，进行迭代500次的实验，选择目前为止最优的信号配时控制方案，如表6所示。
表5 Optimization-优化实验参数设置 s
表6 AnyLogic优化后信号配时方案 s
2.5 仿真参数设定以及结果评价
选取3 000个样本量对原有配时控制方案和优化后配时控制方案进行对比分析。文中以平均停车次数、平均速度、滞留时间为参数指标，对优化前后的信号配时控制进行初步评价。优化前后的信号配时方案对比，如图9～10所示，优化前后总体效益如表7所示。
将优化前后得到的参数进行对比分析，可以看出：优化后的信号配时方案在平均停车次数和滞留时间方面，分别减少了12.39%、13.24%，平均速度提升了3.84%。因此，通过仿真实验可以对原有信号配时进行优化。可以发现车辆的滞留时间大幅度减少，车辆可以更快地通过交叉口，在一定程度上缓解了交通拥堵状况，达到了优化现有信号配时的目的。
图9 车辆停车次数优化前后对比
图10 车辆行驶速度优化前后对比
表7 优化前后总体效益
3.1 VISSIM软件介绍
VISSIM是一种微型的、基于时间间隔和驾驶行为的仿真建模工具，是评价交通工程设计和城市规划方案的有效工具[25]。文中主要对AnyLogic优化实验得到的交叉口信号配时控制方案进行初步评价分析，同时，利用VISSIM对优化后的信号配时控制方案再次仿真评价。
3.2 仿真模型构建过程
步骤一：导入交叉口的CAD底图作为背景图；
绘制交叉口车道以及车流流向；
输入各车道车流量；
设置各进口车道行驶方向以及车道车流量。
步骤二：编辑信号控制机的信号配时方案，采取四相位的控制方式，分成4个信号灯组；
插入信号灯头并选择相对应的控制灯组。编辑信号控制机的信号配时控制方案如图11所示。
步骤三：运行仿真模型，检查车流行驶与信号灯配置，确认路段与路段之间的连接器接口，使整个道路车流畅通通行。
3.3 信号配时方案再评价
选取车辆平均排队长度、平均车辆延误、平均静态停车延误、平均停车次数等参数指标进行评价。通过仿真对现有信号配时方案和优化后的信号配时方案进行分析，验证AnyLogic软件对信号配时的优化效果。优化前后各参数的评价指标对比、仿真结果对比如表8～9所示。
图11 VISSIM信号配时控制机
表8 优化前后通行效率评价
表9 优化前后仿真结果对比
利用VISSIM仿真，对优化方案进行评价分析，发现使用AnyLogic优化后的交叉口配时方案、交叉口评价指标得到了较大改善(除个别进口车道外)；
就整个交叉口而言，虽然平均停车次数略有增加，但优化后的平均排队长度、平均车辆延误、平均停车延误相比于优化前的信号配时方案分别优化了33.75%、21.10%、25.38%。
通过实地调查交叉口的车流量，以“减少停车延误产生的交通拥堵”为设计目标进行交叉口信号配时对比，以提高交叉口的通行效率。文中主要采用Anylogic和VISSIM两种仿真软件相结合和采取遗传算法寻优的方式，对某一交叉口的信号配时进行研究，验证其结果的可行性与实用性。可得出以下结论：
1)针对早高峰时期的车流量，采用优化后的信号配时方案可以较大程度提高车辆的通行效率，减少待行区停滞车辆数。
2)对于交叉口不同时段信号配时的选择，可采用非固定式的信号配时方案。针对交通流量较大的情况，可改变原有信号配时，选用预备方案使车辆快速通过该路口。
3)通过AnyLogic软件搭建的信号配时优化实验模型与VISSIM仿真评价模型可打包封装，重复使用。
文中的研究仅对单一的十字型交叉口进行讨论，截取了早高峰的某一时段进行统计分析。同时，文中也仅使用AnyLogic软件自带的优化实验对其交叉口信号配时进行分析。在后续的研究中，将针对不同地区、不同类型的交叉口，对信号配时的优化是否存在差异性与统一性进行探索，并将优化的信号配时方案用于实际道路中进行验证。
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