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浙江大学学报(工学版)  2023, Vol. 57 Issue (6): 1128-1136    DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2023.06.008
交通工程     
基于正交试验的感应控制参数组合优化
王志建(),龙顺忠,李颖宏
北方工业大学 电气与控制工程学院,北京 100144
Combination optimization of induction control parameters based on orthogonal test
Zhi-jian WANG(),Shun-zhong LONG,Ying-hong LI
School of Electrical and Control Engineering, North China University of Technology, Beijing 100144, China
 全文: PDF(1120 KB)   HTML
摘要:

针对随机流量波动较大的交叉口,提出优化感应控制策略,采用正交试验方法获取最优控制参数组合. 将最大排队长度作为通行需求阈值来优化感应控制逻辑,将设置的3种相位切换机制(优先排队、优先延误和固定顺序)加入感应控制参数组合中. 在SUMO仿真中,模拟北京市北辰西路与科荟南路交叉口环境,采用正交试验方法筛选出不同交通流量下感应控制的最优参数组合. 设计对比实验验证最优参数组合的有效性,将最优参数组合应用在深度Q学习(DQN)算法中进一步优化感应控制. 结果表明,正交试验方法能够快速有效地获取最优参数组合;在低、中等交通流量下,与未使用最优参数组合的DQN算法相比,使用最优参数组合的DQN算法的收敛速度分别增加了48.14%、38.89%,平均累计车均延误分别减少了8.45%、7.09%.

关键词: 信号交叉口感应控制影响参数正交试验深度Q学习(DQN)算法    
Abstract:

Aiming at the intersection with large fluctuation of random traffic, an optimal induction control strategy was proposed, and the orthogonal test method was used to obtain the optimal combination of control parameters. The maximum queuing length was used as the traffic demand threshold to optimize the induction control logic, and the three phase switching mechanisms (priority queuing, priority delay and fixed order) were added to the induction control parameter combination. In the SUMO simulation, the intersection environment of Beichen West Road and Kehui South Road in Beijing was simulated, and the optimal parameter combination of induction control under each traffic flow was selected by using the orthogonal test method. A comparative experiment was designed to verify the effectiveness of the optimal parameter combination, and the optimal parameter combination was applied to the deep Q-network (DQN) algorithm to further optimize the induction control. Results show that the optimal parameter combination can be obtained quickly and effectively by using the orthogonal test method. Under the low and the medium traffic flow, compared with the DQN algorithm without optimal parameter combination, the convergence speed of the DQN algorithm using the optimal parameter combination increase by 48.14% and 38.89% respectively, and the average cumulative vehicle delay decrease by 8.45% and 7.09% respectively.

Key words: signalized intersection    induction control    influencing parameter    orthogonal test    deep Q-network (DQN) algorithm
收稿日期: 2022-06-06 出版日期: 2023-06-30
CLC:  TP 181  
基金资助: 国家自然科学基金资助项目(72071003)
作者简介: 王志建(1982—),男,教授,博士,从事浮动车技术研究. orcid.org/0000-0002-6507-1737. E-mail: wzjian0722@163.com
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王志建
龙顺忠
李颖宏

引用本文:

王志建,龙顺忠,李颖宏. 基于正交试验的感应控制参数组合优化[J]. 浙江大学学报(工学版), 2023, 57(6): 1128-1136.

Zhi-jian WANG,Shun-zhong LONG,Ying-hong LI. Combination optimization of induction control parameters based on orthogonal test. Journal of ZheJiang University (Engineering Science), 2023, 57(6): 1128-1136.

链接本文:

https://www.zjujournals.com/eng/CN/10.3785/j.issn.1008-973X.2023.06.008        https://www.zjujournals.com/eng/CN/Y2023/V57/I6/1128

图 1  雷视一体机布置图
图 2  改进的感应控制流程图
图 3  交叉口道路渠化图
图 4  交叉口固定相位图
方案号 时间段 TNS TNSL TEW T
1 7:00—9:00 72 18 54 162
2 9:00—12:00 67 18 41 144
3 12:00—16:00 66 18 42 144
4 16:00—17:00 67 20 39 144
5 17:00—19:00 79 25 40 162
6 19:00—21:00 62 18 40 138
表 1  各时间段固定配时方案
pcu/h
交通流量组 时间段 QNS QNSL QEW Q
低流量 11:00—12:00 1050 310 298 1658
12:00—13:00 732 254 235 1220
13:00—14:00 895 266 268 1428
14:00—15:00 1013 324 342 1679
15:00—16:00 1134 379 400 1913
中等流量 10:00—11:00 1817 330 240 2387
16:00—17:00 1465 473 526 2464
19:00—20:00 1771 424 398 2593
20:00—21:00 1349 432 299 2080
高流量 7:00—8:00 2791 445 400 3636
8:00—9:00 2841 602 489 3932
9:00—10:00 2583 403 346 3331
17:00—18:00 2476 565 788 3830
18:00—19:00 2382 632 545 3558
表 2  交通流量组的划分结果
图 5  筛选影响参数的正交试验流程图
s
水平 相位顺序 Text Tmin Tmax-NS Tmax-NSL Tmax-EW
1 固定顺序 2 11 50 10 20
2 优先排队 3 15 60 15 30
3 优先延误 4 18 70 20 40
表 3  影响参数的正交水平表
交通流量组 时间段 Tavg /s
低流量 11:00—12:00 8.13
12:00—13:00 8.95
13:00—14:00 7.49
14:00—15:00 8.23
15:00—16:00 8.48
中等流量 10:00—11:00 16.68
16:00—17:00 12.25
19:00—20:00 17.25
20:00—21:00 13.23
高流量 7:00—8:00 19.76
8:00—9:00 23.03
9:00—10:00 19.09
17:00—18:00 29.10
18:00—19:00 26.08
表 4  各时间段的平均交叉口车均延误
交通
流量组
Pph Pext Pmin Pmax-NS Pmax-NSL Pmax-EW
低流量 0.048 0.020 0.184 0.035 0.785 0.716
中等流量 0.014 0.015 0.014 0.313 0.101 0.599
高流量 0.002 0.118 0.015 0.052 0.302 0.032
表 5  不同交通流量下各影响参数的显著性水平均值
图 6  不同交通流量组下各影响参数的平均极差值
影响参数 低流量 中等流量 高流量
方差 极差 方差 极差 方差 极差
相位顺序 Y Y Y Y Y Y
单位绿灯延长时间 Y Y Y Y N N
最小绿灯时长 N N Y Y Y Y
南北直行最大绿灯时长增量 Y Y N N N Y
南北左转最大绿灯时长增量 N N N Y N Y
东西直左最大绿灯时长增量 N N N N Y Y
表 6  各影响参数对交叉口车均延误影响的显著性
s
交通
流量组
相位顺序 Text Tmin Tmax-NS Tmax-NSL Tmax-EW
低流量 优先排队 4 15 50 15 20
中等流量 优先延误 4 15 60 10 40
高流量 固定顺序 4 18 70 20 30
表 7  不同交通流量组下的最优参数组合表
图 7  3种交通流量下不同控制策略的平均交叉口车均延误
图 8  2种交通流量下不同控制策略的平均累计车均延误对比
控制策略 低流量 中等流量
v TSUM /s v TSUM /s
固定方案 2 228 4 714
普通感应控制 27 2 181 36 4 635
最优感应控制 14 1 997 22 4 306
表 8  2种交通流量下不同控制策略的效果对比
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