摘  要： 基于遺傳算法的迭代優(yōu)化搜索能力，通過合理構(gòu)造遺傳算法適應(yīng)度函數(shù)這一關(guān)鍵因素,，對提出的高速公路入口匝道多維自適應(yīng)模糊控制器解析描述中的系數(shù)因子進行了優(yōu)化設(shè)計,，不僅有效地解決了控制規(guī)則庫的冗余性、兼容性問題,，而且避免了解析描述中系數(shù)因子選取的盲目性,、主觀性,。仿真結(jié)果表明,，該設(shè)計在保證系統(tǒng)實際控制要求基礎(chǔ)上基本能使高速公路交通流達到最優(yōu)。
關(guān)鍵詞： 控制器解析描述,；系數(shù)因子,；遺傳算法；優(yōu)化設(shè)計

    高速公路入口匝道控制的基本目標(biāo)是：尋求一種有效的控制方法更好地實現(xiàn)分配,、調(diào)度和控制車流,，最大限度合理地利用高速公路，避免交通阻塞,，使高速公路交通流處于最佳狀態(tài),。在高速公路入口匝道控制中，雖然基于數(shù)學(xué)模型的傳統(tǒng)交通控制系統(tǒng)可以實現(xiàn)某種程度優(yōu)化交通的目的,，但往往因建立的數(shù)學(xué)模型不能較好地反映實際復(fù)雜,、時變的交通系統(tǒng)，而使控制效果差強人意[1],。
    學(xué)者們經(jīng)過研究發(fā)現(xiàn),，不依賴于系統(tǒng)精確數(shù)學(xué)模型，基于專家知識和實踐經(jīng)驗的模糊控制技術(shù)可以很好地解決高速公路交通控制問題,。但是對于基于模糊規(guī)則的高速公路入口匝道模糊控制來說,，由于其影響入口匝道調(diào)節(jié)率的因素諸多，因此,，欲建立比較完善而無冗余的控制規(guī)則庫比較困難[2],。為此,，參考文獻[3]中給出了高速公路入口匝道多維模糊控制器的解析描述，用解析表達式對控制規(guī)則進行描述,，不僅有效地解決了控制器控制規(guī)則庫的冗余性,、兼容性問題，而且通過在輸入量的不同狀態(tài)下引入不同的加權(quán)因子實現(xiàn)了高速公路入口匝道多維模糊控制器的自調(diào)整,，保證了所設(shè)計的多維模糊控制器更能適應(yīng)實際的高速公路交通需求,。但正如參考文獻[3]中結(jié)束語所總結(jié)的，模糊控制器解析描述中系數(shù)因子的取值是根據(jù)經(jīng)驗或?qū)嶒炚{(diào)試確定的,，帶有一定的盲目性和主觀性,，很難調(diào)整為一組最佳參數(shù)。因此,，本文基于GA來優(yōu)化設(shè)計高速公路入口匝道多維自適應(yīng)模糊控制器,，在合理構(gòu)造遺傳算法適應(yīng)度函數(shù)的基礎(chǔ)上，利用迭代自適應(yīng)遺傳算法實現(xiàn)系數(shù)因子尋優(yōu),，以保證所設(shè)計的高速公路入口匝道控制系統(tǒng)更能滿足實際控制要求,，能夠根據(jù)高速公路交通情況實施優(yōu)化控制，使高速公路交通流達到最優(yōu),。
1 高速公路入口匝道多維模糊控制器解析描述
    參照參考文獻[4]給出的n維模糊控制器的通用算法公式,，針對高速公路交通系統(tǒng)，參考文獻[3]中給出了高速公路入口匝道多維模糊控制器的解析描述,。
  
    從式（1）可看出,，采用解析描述的模糊控制器，其控制效果的好壞關(guān)鍵在于系數(shù)因子ks,、k2i,、k2i+1的選取。因此為了優(yōu)化控制,，在本設(shè)計中,，采用迭代優(yōu)化搜索的遺傳算法來優(yōu)化系數(shù)因子ks、k2i,、k2i+1的值,，使之達到最佳；并且在高速公路交通狀態(tài)發(fā)生一定程度變化時,，通過遺傳算法尋優(yōu)調(diào)整這些系數(shù)因子值,，使模糊控制器能夠根據(jù)高速公路不同狀態(tài)實現(xiàn)最優(yōu)自適應(yīng)。
2 遺傳算法尋優(yōu)系數(shù)因子設(shè)計及實現(xiàn)
2.1 遺傳算法尋優(yōu)系數(shù)因子的設(shè)計思路
    設(shè)高速公路入口匝道模糊控制系統(tǒng)輸入量(Otu,、Vu,、Otd、Vd,、L)的測量周期為T,，在此周期內(nèi),，根據(jù)測得的輸入量值運用GA尋優(yōu)系數(shù)因子實現(xiàn)最優(yōu)控制；當(dāng)最近一個測量周期所測得的系統(tǒng)輸入量值與上次運用GA尋優(yōu)對應(yīng)的輸入量值相比改變超過某一閾值（其中一個輸入量值變化20%）時,，調(diào)用GA調(diào)整系數(shù)因子值,，實現(xiàn)模糊控制系統(tǒng)自適應(yīng)[5]。其流程圖如圖1所示,。

2.2 遺傳算法的適應(yīng)度函數(shù)
    最大限度合理地利用高速公路是評價高速公路入口匝道控制系統(tǒng)性能的一個重要指標(biāo),。最大限度合理地利用高速公路是指根據(jù)高速公路入口匝道上游交通需求，通過控制高速公路入口匝道調(diào)節(jié)率,，在不超過匝道下游交通容量的前提下使匝道下游交通流量（即總服務(wù)流量）達到最大,。
    本設(shè)計中，考慮到入口匝道排隊長度L,，上,、下游時間占有率差(Otu-Otd)，上,、下游車速差值(Vu-Vd)的不同也會引起總服務(wù)流量值的波動,，所以，定義總服務(wù)流量由匝道上游進入下游的交通流量,，入口匝道調(diào)節(jié)進入下游的交通流量,，入口匝道排隊長度L所引起的交通流量變化，匝道上,、下游時間占有率以及車速差距所引起的下游交通流量變化5部分組成,，表示為：

    選擇、交叉,、變異過程對于實現(xiàn)遺傳算法至關(guān)重要。選取較大的交叉概率Pc可以使參數(shù)較快地收斂到最優(yōu)解區(qū)域[6],，本設(shè)計中取Pc=0.85,，配對個體交叉點位置隨機產(chǎn)生，在交叉點處兩個體實施交叉操作產(chǎn)生兩個新個體,。變異操作可以增加群體的多樣性,，變異概率Pm一般取值為0.001～0.1，本設(shè)計中取Pm=0.006,，變異點位置隨機產(chǎn)生,，對該位置的遺傳因子取反實現(xiàn)變異操作。初始種群大小一般為個體編碼長度的2倍,，本設(shè)計中,，隨機產(chǎn)生m=2×66=132個個體組成初始種群。

    從表1的仿真結(jié)果可看出,，基于GA優(yōu)化的入口匝道多維模糊控制器符合實際控制要求,。在上,、下游車速，上,、下游時間占有率都處于中間值時,，入口匝道調(diào)節(jié)率也基本處于中間值；而隨著下游車速提高,、時間占有率減少,，入口匝道調(diào)節(jié)率值也逐漸上升；反之,，當(dāng)下游時間占有率變大,、車速減慢時，入口匝道調(diào)節(jié)率值隨之逐漸下降,。并且不論輸入量值如何變化,，此多維模糊控制器都能通過GA尋優(yōu)系數(shù)因子值，控制入口匝道調(diào)節(jié)率,，使總服務(wù)流量基本達到最優(yōu),。

    本文提出的基于GA優(yōu)化高速公路入口匝道多維自適應(yīng)模糊控制器系數(shù)因子值的設(shè)計方法，不僅有效地解決了模糊控制器解析描述中系數(shù)因子值選取的盲目性,、主觀性,，而且在高速公路交通狀態(tài)發(fā)生一定程度變化時，能夠通過GA尋優(yōu)調(diào)整系數(shù)因子值,，使模糊控制器實現(xiàn)最優(yōu)自適應(yīng),。仿真結(jié)果顯示，該設(shè)計方法能夠取得較好的控制和優(yōu)化效果,。
參考文獻
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