CN103700273B - 基于可变导向车道的信号配时优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于可变导向车道的信号配时优化方法，在可变导向车道功能属性发生变化后，根据检测器获得的各转向交通量，得出各转向车流饱和度，根据饱和度确定不同的信号配时优化方案，具体包括：饱和度较低时，以延误最小作为控制目标，采用传统韦伯斯特法确定周期与信号配时；当饱和度大于0.9时，以提高路口通行能力与减小延误为目标，若某一转向过饱和时，利用爬山法调整周期和绿信比；若各转向均达饱和，在常规四相位基础上增加一个相位，重新划分相位组，寻找各组合相位组的关键相位链，按等饱和度原则分配绿灯时间；达到减小交叉口总延误、提高通行能力的目的。

Description

基于可变导向车道的信号配时优化方法

技术领域

本发明属于道路交通控制领域，具体涉及在可变导向车道功能属性发生变化后，依据不同的道路饱和度确定信号配时的方法。

背景技术

随着社会经济的发展，汽车保有量的急剧增加，许多大中城市的交通拥堵现象也趋严重。城市交叉口是城市道路网中道路通行能力的“隘路”，是交通秩序混乱和交通事故的多发点。解决城市交通拥堵问题的关键之一是要提高城市交叉口的通行效率，其车道功能划分与信号配时设计是否合理直接影响到整个城市交通网络的运行状态。

可变车道管理技术就是一种动态的交通管理与控制方法，根据交通需求的变化，对路段车道或交叉口车道功能进行动态调整，以适应交通流量的变化。目前可变导向车道的实施在部分城市已经获得了较好的效果。但在可变导向车道转向功能发生变化后，原有的信号配时会存在一定的缺陷，考虑如何设置合理的信号配时方案，才能更好地提高可变导向车道的效率。

同时，针对不同的交通流状况，信号控制策略也会有所差异，特别是饱和交通与低饱和交通存在着显著的不同。现有研究虽然对低流量和高流量下的信号控制进行分别讨论，但均以韦伯斯特法进行信号调整，忽略了韦伯斯特法在应对饱和交通时的缺陷。

因此本发明在可变导向车道功能属性发生变化的基础上，针对不同条件下的优化目标以及不同的饱和度提出信号配置优化方案。

发明内容

本发明的目的是提出一种基于可变导向车道的信号配时优化方法，在可变导向车道的基础上，协同信号配时的控制，使进口道饱和度控制在合理范围，减少交叉口延误，提高通行能力。

本发明采用的技术方案为：基于可变导向车道的信号配时优化方法，具体包括：

1)布设检测器，获取进口道各转向流量交通参数；

将线圈检测器布设在距离进口道上游展宽段尾部，数量为进口直行车道、左转车道、可变导向车道上的线圈检测器的总和，用于检测各车道通过车辆数数据，由此获得进口道各转向流量交通参数；

2)计算各转向饱和度；

其中q_i—i转向车流的单车道车流量，当量交通量/小时；CAP_i—i转向车流的通过能力，当量交通量/小时；

3)根据步骤2)计算的饱和度，执行不同信号配时方案；

若流量较低，处于非饱和状态，改变可变导向车道转向功能后，各转向饱和度x_i≤x₀时，其中x₀为临界饱和度，则执行步骤4)；随着进口道流量的增加，当某一转向相位饱和度x_i>x₀时，则执行步骤5)；当进口道趋于拥堵，目标进口道的各转向流量比均明显大于对向进口道各转向流量比时，以常规四相位配时方案为基础，则执行步骤6)；

4)当直行或者左转等各转向的饱和度x_i≤x₀，其中x₀为临界饱和度，根据流量变化调整信号配时：

4.1)确定相位流量比变化值

假设原有左转车道数为a条，直行车道数为b条，当可变车道功能发生变化后，左转车道数变为a'条，直行车道数变为b'；则各相位流量比变为：

左转相位流量比变为：

${y_L}^{\′}=\frac{a}{a^{\′}}{y}_L---\left(1\right)$

式中：y_L——左转相位原来的流量比；

y_L'——可变导向车道功能变换后左转相位的流量比；

直行相位相应流量比变为：

${y_T}^{\′}=\frac{b}{b^{\′}}{y}_T---\left(2\right)$

式中：y_T——直行相位原来的流量比；

y_T'——可变导向车道功能变换后直行相位的流量比；

进口道总交通流量比变为：

$Y^{\′}=Y+\frac{a^{\′}-a}{a^{\′}}{y}_L+\frac{b^{\′}-b}{b^{\′}}{y}_T---\left(3\right)$

4.2)确定信号周期和有效绿灯时间

根据Webster最佳周期时长公式，信号周期应当变为：

其中L为损失时间，(4)

可变导向车道功能变换后，左转相位有效绿灯时间变为：

${g_L}^{\′}=(C^{\′}-L)\frac{{y_L}^{\′}}{Y^{\′}}---\left(5\right)$

可变导向车道功能变换后，直行相位有效绿灯时间变为：

${g_T}^{\′}=(C^{\′}-L)\frac{{y_T}^{\′}}{Y^{\′}}---\left(6\right);$

5)当可变导向车道功能属性发生变化后，表现在某一转向相位过饱和，即x_i>x_o时，其信号配时优化方法为：

5.1)计算初始配时方案

以满足车辆延误最小为目标，以经典Webster方法得到初始配时方案，信号周期和有效绿灯时间如式(4)、(5)、(6)所示；

5.2)计算车道车均延误；

采用Akcelik延误计算公式：

$d=\frac{C{(1-g/C)}^2}{2(1-q/S)}+\frac{Q_{0}x}{q}---\left(7\right)$

式中：d——车辆平均延误，单位为：秒/当量交通量；C——信号周期，单位为：秒；g——有效绿灯时间，单位为：秒；q——车流量，单位为：当量交通量/小时；Q₀——平均饱和排队车辆滞留数；x——饱和度；S——饱和流率，单位为：当量交通量/小时，其计算公式为：

$Q_0=\left\{\begin{array}{cc}\frac{1.5(x-x_0)}{1-x}& x>x_0\\ 0& x\≤x_0\end{array}\right.---\left(8\right)$

式中：x₀——临界饱和度，对应车道的达到饱和流量时的饱和度；当饱和度大于x₀时，出现平均饱和排队车辆数，x₀可表达为：

$x_0=0.67+\frac{Sg}{600}---\left(9\right)$

5.3)采用爬山法优化周期时长和相位绿信比；

a.首先对周期进行调整，把周期向正方向以一定步长进行一次调整后，计算此时的延误d；

b.不改变周期，定步长调整绿信比，分为正向与反向调整；当向正向调整计算得到每辆车的平均延误d’较延误d减少时，说明该方向调整绿信比有效，继续调整直至最小延误值；若绿信比调整中计算值较延误值d大，说明绿信比调整方向不正确，继续反向调整，直至获得最小延误；调整过程中要对每个方案的主要进口道饱和度进行检验，当饱和度<0.9，该方案有效；

c.该周期获得的最小延误值与调整周期前的延误值进行对比；若延误值降低，说明周期调整方向正确，循环上述步骤2.1)、2.2)继续调整；若延误值未降低，则减小一定步长周期时间进行调整，绿信比的调整同步骤2.2)；

d.当无论周期增加或减少、绿信比如何调整，延误值都不再变小时，优化完毕；

5.4)建立优化模型；

以交叉口目标进口道总延误作为目标函数，总延误为目标进口道每转向车流的车均延误与该转向车流到达交通量的乘积之和：

${\mathrm{minD}}^{\&prime;}=\underset{i}{\&Sigma;}{d}_i{q}_i---\left(10\right)$

$s.t.\left\{\begin{array}{c}20K\&le;C\&le;60K\\ \underset{k=1}{\overset{K}{\&Sigma;}}{g}_{ek}+L=C\end{array}\right.$

式中：D'——目标进口道总延误；

d_i——第i转向车流的车均延误，秒；

q_i——第i转向车流的车流量，当量交通量/小时；

K——交叉口相位数；

g_ek——相位k的有效绿灯时间，秒；

约束条件包括：①周期时长的约束，即大于各相位最小绿灯的时长之和，小于各相位最大绿灯时长之和，取最小绿灯时长为20s，最大绿灯时长为60s，因此给出公式：20K≤C≤60K，其中K为该交叉口相位数；②各相位有效绿灯时长之和与损失时间相加应等于周期时长，即：

6)当改变可变导向车道功能属性后，若目标进口道的各转向流量比均明显大于对向进口道各转向流量比，则以常规四相位配时方案为基础，确定信号配时步骤为：

6.1)划分相位组；

常规四相位基础上增加一个相位：目标进口道的直行和左转，这里考虑目标进口道为由南向北方向，相位增加到5个，并重新划分为3个组合相位组：

组合相位组1：东西向直行ET、WT；

组合相位组2：东西向左转EL、WL；

组合相位组3：南北向直行NT、ST；南向北直行ST和左转SL；南北向左转NL、SL；

6.2)寻找各组合相位组的关键相位链；

相位组1中相位链为ET或WT，相位组2中为EL或WL，相位组3中为NT和SL，或NL和ST，各相位组关键相位链的流量比：

y₁＝max(y_ET,y_WT)(11)

y₂＝max(y_EL,y_WL)(12)

y₃＝max(y_NT+y_SL,y_NL+y_ST)(13)

6.3)根据韦伯斯特公式计算最佳周期时长；

进口道总交通流量比： $Y=\underset{m=1}{\overset{3}{\&Sigma;}}{y}_m---\left(14\right)$

信号周期： $C=\frac{1.5L+5}{1-Y}---\left(15\right)$

6.4)按等饱和度原则分配绿灯时间；

设有效绿灯时间为G，各相位组绿灯时间为g_m，则：

$g_m=G\frac{y_m}{Y}=(C-L)\frac{y_m}{Y},m=1,2,3---\left(16\right)$

其中相位组3中包含3个阶段，需要对各阶段的时间继续进分配，假设y_NT+y_SL>y_NL+y_ST，则NT和SL为关键组合相位链，其中y_SL>y_NL，且y_ST>y_NT，设相位组3中各转向车流有效绿灯时间为g_3j，其中j＝1,2,3,4，各转向的有效绿灯时间分别为：

北向南直行： $g_{31}=\frac{y_{NT}}{y_{NT}+y_{SL}}{g}_3---\left(17\right)$

南向北直行： $g_{32}=\frac{y_{ST}}{y_{NT}+y_{SL}}{g}_3---\left(18\right)$

南向北左转： $g_{33}=\frac{y_{SL}}{y_{NT}+y_{SL}}{g}_3---\left(19\right)$

北向南左转： $g_{34}=\frac{y_{NT}+y_{SL}-y_{ST}}{y_{NT}+y_{SL}}{g}_3---\left(20\right).$

1、本发明提出了基于可变导向车道的信号配时优化方法，针对不同交通状态下，提出了不同的控制目标和策略，分别在非饱和状态和饱和状态时，确定了可变导向车道功能变换后相应的信号配时方案。

2、针对进口道时段性、方向性转向不均衡交通的特征，通过车道功能与信号配时的协同控制，使进口道饱和度控制在合理范围，进而达到减小交叉口总延误、提高通行能力的效果。

附图说明

图1为不同交通状态下信号配时逻辑流程图；

图2为常规四相位信号控制交叉口示意图；

图3为常规四相位信号配时示意图；

图4为爬山法目标相位信号配时优化优化流程图；

图5为重组合的相位组合方案以及信号配时方案示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步说明。

针对存在可变导向车道的交叉口，当可变导向车道满足转换条件，考虑车道由直行功能转变成左转，根据目标车道流量的变化，计算饱和度，判断不同车道转向饱和度是否达到饱和度阀值，确定不同状态下的信号配时优化方案，如图1所示。

以常规四相位十字交叉口为例，其信号配时如图2所示：

步骤一：将检测器布设在距离进口道上游展宽段尾部，如图3所示；

步骤二：计算各转向饱和度：其中q_i—i转向车流的单车道车流量，当量交通量/小时；CAP_i—i转向车流的通过能力，当量交通量/小时；

步骤三：假设原有左转车道数为a条，直行车道数为b条，当可变车道功能发生变化后，左转车道数变为a'条，直行车道数变为b'；当车流量较低时，各转向饱和度x_i≤x_o，其中x_o为临界饱和度，根据流量变化调整相位配时：

左转相位流量比变为：其中y_L——左转相位原来的流量比，y_L'——可变导向车道功能变换后左转相位的流量比；

直行相位流量比变为：其中y_T——直行相位原来的流量比，y_T'——可变导向车道功能变换后直行相位的流量比；

进口道总交通流量比变为： $Y^{\&prime;}=Y+\frac{a^{\&prime;}-a}{a^{\&prime;}}{y}_L+\frac{b^{\&prime;}-b}{b^{\&prime;}}{y}_T$

信号周期应当变为：其中L为损失时间

可变导向车道功能变换后，左转相位有效绿灯时间变为：

可变导向车道功能变换后，直行相位有效绿灯时间变为：

步骤四：随着车流量的增加，转变可变导向车道功能属性后，当某一转向相位饱和度x_i>x₀时，其信号配时优化方法为：

1)计算初始配时方案；

以满足车辆延误最小为目标，以经典Webster方法得到最优配时方案，信号周期和有效绿灯时间式，如步骤二所示；

2)计算车道车均延误；

采用Akcelik延误计算公式：其中d——车辆平均延误，单位为：秒/当量交通量；C——信号周期，单位为：秒；g——有效绿灯时间，单位为：秒；q——车流量，单位为：当量交通量/小时；Q₀——平均饱和排队车辆滞留数；x——饱和度；S——饱和流率，单位为：当量交通量/小时。其计算公式为： $Q_0=\left\{\begin{array}{cc}\frac{1.5(x-x_0)}{1-x}& x>x_0\\ 0& x\&le;x_0\end{array}\right.,$ x₀——临界饱和度，对应车道的达到饱和流量时的饱和度；当饱和度大于x₀时，出现平均饱和排队车辆数，x₀可表达为： $x_0=0.67+\frac{Sg}{600};$

3)针对目标进口道的左转和直行相位，采用爬山法优化周期时长和相位绿信比，如图4所示，其中相位A为左转相位，相位B为直行相位；

4)建立优化模型

以交叉口目标进口道总延误作为目标函数，总延误为目标进口道每车道的车均延误与该车道到达交通量的乘积之和：

${\mathrm{minD}}^{\&prime;}=\underset{i}{\&Sigma;}{d}_i{q}_i$

$s.t.\left\{\begin{array}{c}20K\&le;C\&le;60K\\ \underset{k=1}{\overset{K}{\&Sigma;}}{g}_{ek}+L=C\end{array}\right.$

其中，D'——目标进口道总延误，d_i——第i转向车流的车均延误，单位为：秒，q_i——第i转向车流的车流量，单位为：当量交通量/小时，K——交叉口相位数，g_ek——相位k的有效绿灯时间，单位为：秒；

约束条件包括：①周期时长的约束，即大于各相位最小绿灯的时长之和，小于各相位最大绿灯时长之和，取最小绿灯时长为20s，最大绿灯时长为60s，因此给出公式：20K≤C≤60K，其中K为该交叉口相位数；②各相位有效绿灯时长之和与损失时间相加应等于周期时长，即：

步骤五：随着车流量的继续增加，变换可变导向车道后，若目标进口道的各转向流量比均明显大于对向进口道各转向流量比，则信号配时方案：

1)由于在常规四相位基础上增加一个相位4，相位增加到5个，将相位3、4和5合并为相位组3，划分3个组合相位组；其相位组合与信号配时方案如图5所示；

2)寻找各组合相位组的关键相位链；

相位组1中相位链为ET或WT，相位组2中为EL或WL，相位组3中为NT和SL，或NL和ST，各相位组关键相位链的流量比：

y₁＝max(y_ET,y_WT)

y₂＝max(y_EL,y_WL)

y₃＝max(y_NT+y_SL,y_NL+y_ST)

3)根据韦伯斯特公式计算最佳周期时长；

进口道总交通流量比：

信号周期： $C=\frac{1.5L+5}{1-Y}$

4)按等饱和度原则分配绿灯时间；

设有效绿灯时间为G，各相位组绿灯时间为g_m，则：

$g_m=G\frac{y_m}{Y}=(C-L)\frac{y_m}{Y},m=1,2,3$

其中相位组3中包含3个阶段，需要对各阶段的时间继续进分配，假设y_NT+y_SL>y_NL+y_ST，则NT和SL为关键组合相位链，其中y_SL>y_NL，且y_ST>y_NT，设相位组3中各转向车流有效绿灯时间为g_3j，其中j＝1,2,3,4，各转向的有效绿灯时间分别为：

北向南直行： $g_{31}=\frac{y_{NT}}{y_{NT}+y_{SL}}{g}_3$

南向北直行： $g_{32}=\frac{y_{ST}}{y_{NT}+y_{SL}}{g}_3$

南向北左转： $g_{33}=\frac{y_{SL}}{y_{NT}+y_{SL}}{g}_3$

北向南左转： $g_{34}=\frac{y_{NT}+y_{SL}-y_{ST}}{y_{NT}+y_{SL}}{g}_3$

下面结合具体仿真实例做具体说明：

以典型十字交叉口为仿真背景，如图2所示。

该交叉口东西向进口道均为3车道，均有一条左转、直行、右转车道；南北向进口道为有展宽式进口道，进口道为5车道。北进口道有2条单独的左转车道、2条直行车道以及1条右转车道，南进口道为设有可变导向车道的目标进口道，其中第二条车道设为直行/左转可变导向车道，其余为1条左转车道、2条直行车道和1条右转车道。

目标进口道(南进口道)展宽段长度为60m，渐变段约35m。

1、初始配时方案

交叉口各进口道的交通流量初始数据如表1所示：

表1交叉口初始流量

该进口道原信号配时方案为：周期为90s，东西向直行相位20s，东西向左转相位15s，南北向直行相位22s，南北向左转相位21s。保持东西向各转向车流量不变，目标进口道各转向车流量随时间变换。

初始可变导向车道转向功能为直行，南进口道(不考虑右转车道)为1条左转、3条直行车道。南进口道左转和直行方向在不同时段流量如表2所示

表2目标进口道不同时段各转向流量

时段(s)

0-1200

1200-2400

2400-3600

3600-4800

4800-6000

左转流量(pcu/h)	250	300	350	450	500
						直行流量(pcu/h)	830	880	880	880	880

2、饱和度

利用仿真得到的各转向排队长度与连续3周期通过车辆数计算饱和度，如表3所示：

表3各周期各转向最大排队长度仿真统计表

3、不饱和状态下信号配时方案

可变导向车道由直行车道变为左转车道，在不改变周期情况下，对交叉口进行信号配时优化，给出的最优配时方案为：周期为90s，东西向直行相位20s，东西向左转相位15s，南北向直行相位26s，南北向左转相位17s。

利用仿真，计算车辆平均延误、停车次数，对该方案与初始信号配时方案进行对比，如表4所示：

表4各项指标对比表

4、单方向过饱和状态下信号配时方案

以时段4800s～6000s为例，即左转流量为500pcu/h，直行流量为880pcu/h时，此时，若不改变信号配时，则计算得到左转车流饱和度为0.62，直行车流饱和度为0.96>0.9，直行方向过饱和，采用单方向过饱和优化方法对交叉口进行信号配时优化。

给出信号配时优化方案为：周期为85s，东西向直行相位19s，东西向左转相位14s，南北向直行相位25s，南北向左转相位15s。

利用仿真，计算车辆平均延误、停车次数，对该方案与初始信号配时方案进行对比，如表5所示：

表5各项指标对比表

5、进口道各转向均饱和状态下的信号配时优化方案

若左转方向和直行方向车流进一步增加，左转流量达到650pcu/h，直行流量达到1030pcu/h时，计算得到南进口道的各转向的流量比均明显大于北进口道对应转向流量比。

根据提出的信号配时方法，对相位进行调整，在传统四相位基础上增加南进口道左转直行相位。提出配时方案为：周期111s，东西向直行相位24s，东西向左转相位18s，北向南直行相位29s，南向北直行相位38s，南向北左转相位28s，北向南左转相位19s。

通过仿真，从车均延误、最大排队长度对该方案与传统Webster法给出配时方案进行对比，如表6所示：

表6各项指标对比表

应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (2)

1.基于可变导向车道的信号配时优化方法，其特征在于，包含以下步骤：

1)布设检测器，获取进口道各转向流量交通参数；

将线圈检测器布设在距离进口道上游展宽段尾部，数量为进口直行车道、左转车道、可变导向车道上的线圈检测器的总和，用于检测各车道通过车辆数数据，由此获得进口道各转向流量交通参数；

2)计算各转向饱和度；

其中q_i—第i转向车流的单车道车流量，当量交通量/小时；CAP_i—i转向车流的通过能力，当量交通量/小时；

3)根据步骤2)计算的饱和度，执行不同信号配时方案；

若流量较低，处于非饱和状态，改变可变导向车道转向功能后，各转向饱和度x_i≤x₀时，其中x₀为临界饱和度，则执行步骤4)；随着进口道流量的增加，当某一转向饱和度x_i＞x₀时，则执行步骤5)；当进口道趋于拥堵，目标进口道的各转向流量比均明显大于对向进口道各转向流量比时，以常规四相位配时方案为基础，则执行步骤6)；

4)当各转向的饱和度x_i≤x₀，其中x₀为临界饱和度，根据流量变化调整信号配时：

4.1)确定相位流量比变化值；

假设原有左转车道数为a条，直行车道数为b条，当可变车道功能发生变化后，左转车道数变为a'条，直行车道数变为b'；则各相位流量比变为：

左转相位流量比变为：

${y_L}^{\&prime;}=\frac{a}{a^{\&prime;}}{y}_L---\left(1\right)$

式中：y_L——左转相位原来的流量比；

y_L'——可变导向车道功能变换后左转相位的流量比；

直行相位相应流量比变为：

${y_T}^{\&prime;}=\frac{b}{b^{\&prime;}}{y}_T---\left(2\right)$

式中：y_T——直行相位原来的流量比；

y_T'——可变导向车道功能变换后直行相位的流量比；

进口道总交通流量比变为：

$Y^{\&prime;}=Y+\frac{a^{\&prime;}-a}{a^{\&prime;}}{y}_L+\frac{b^{\&prime;}-b}{b^{\&prime;}}{y}_T---\left(3\right)$

4.2)确定信号周期和有效绿灯时间；

根据Webster最佳周期时长公式，信号周期应当变为：

其中L为损失时间，(4)

可变导向车道功能变换后，左转相位有效绿灯时间变为：

${g_L}^{\&prime;}=(C^{\&prime;}-L)\frac{{y_L}^{\&prime;}}{Y^{\&prime;}}---\left(5\right)$

可变导向车道功能变换后，直行相位有效绿灯时间变为：

${g_T}^{\&prime;}=(C^{\&prime;}-L)\frac{{y_T}^{\&prime;}}{Y^{\&prime;}}---\left(6\right);$

5)当可变导向车道功能属性发生变化后，表现在某一转向相位过饱和，即x_i＞x₀时，其信号配时优化方法为：

5.1)计算初始配时方案；

以满足车辆延误最小为目标，以经典Webster方法得到初始配时方案，信号周期和有效绿灯时间如式(4)、(5)、(6)所示；

5.2)计算车道车均延误；

采用Akcelik延误计算公式：

$d=\frac{C{(1-g/C)}^2}{2(1-q/S)}+\frac{Q_{0}x}{q}---\left(7\right)$

式中：d——车辆平均延误，单位为：秒/当量交通量；C——信号周期，单位为：秒；g——有效绿灯时间，单位为：秒；q——车流量，单位为：当量交通量/小时；Q₀——平均饱和排队车辆滞留数；x——饱和度；S——饱和流率，单位为：当量交通量/小时，其计算公式为：

$Q_0=\left\{\begin{array}{cc}\frac{1.5(x-x_0)}{1-x}& x>x_0\\ 0& x\&le;x_0\end{array}\right.---\left(8\right)$

式中：x₀——临界饱和度，对应车道的达到饱和流量时的饱和度；当饱和度大于x₀时，出现平均饱和排队车辆数，根据Akcelik的延误公式，x₀可表达为：

$x_0=0.67+\frac{Sg}{600}---\left(9\right)$

5.3)采用爬山法优化周期时长和相位绿信比；

5.4)建立优化模型；

以交叉口目标进口道总延误作为目标函数，总延误为目标进口道每转向车流的车均延误与该转向车流到达交通量的乘积之和：

${\mathrm{minD}}^{\&prime;}=\underset{i}{\&Sigma;}{d}_i{q}_i---\left(10\right)$

$s.t.\left\{\begin{array}{c}20K\&le;C\&le;60K\\ \underset{k=1}{\overset{K}{\&Sigma;}}{g}_{ek}+L=C\end{array}\right.$

式中：D'——目标进口道总延误；

d_i——第i转向车流的车均延误，秒；

q_i——第i转向车流的车流量，当量交通量/小时；

K——交叉口相位数；

g_ek——相位k的有效绿灯时间，秒；

约束条件包括：①周期时长的约束，即大于各相位最小绿灯的时长之和，小于各相位最大绿灯时长之和，取最小绿灯时长为20s，最大绿灯时长为60s，因此给出公式：20K≤C≤60K；②各相位有效绿灯时长之和与损失时间相加应等于周期时长，即：

6)当改变可变导向车道功能属性后，若目标进口道的各转向流量比均明显大于对向进口道各转向流量比，则以常规四相位配时方案为基础，确定信号配时，步骤为：

6.1)划分相位组；

常规四相位基础上增加一个相位：目标进口道的直行和左转，这里考虑目标进口道为由南向北方向，相位增加到5个，并重新划分为3个组合相位组：

组合相位组1：东西向直行ET、WT；

组合相位组2：东西向左转EL、WL；

组合相位组3：南北向直行NT、ST；南向北直行ST和左转SL；南北向左转NL、SL；

6.2)寻找各组合相位组的关键相位链；

相位组1中相位链为ET或WT，相位组2中为EL或WL，相位组3中为NT和SL，或NL和ST，各相位组关键相位链的流量比：

y₁＝max(y_ET,y_WT)(11)

y₂＝max(y_EL,y_WL)(12)

y₃＝max(y_NT+y_SL,y_NL+y_ST)(13)

6.3)根据韦伯斯特公式计算最佳周期时长；

进口道总交通流量比： $Y=\underset{m=1}{\overset{3}{\&Sigma;}}{y}_m---\left(14\right)$

信号周期： $C=\frac{1.5L+5}{1-Y}---\left(15\right)$

6.4)按等饱和度原则分配绿灯时间；

设总有效绿灯时间为G，各相位组有效绿灯时间为g_m，则：

$g_m=G\frac{y_m}{Y}=(C-L)\frac{y_m}{Y},m=1,2,3---\left(16\right)$

其中相位组3中包含3个阶段，需要对各阶段的时间继续进行分配，假设y_NT+y_SL＞y_NL+y_ST，则NT和SL为关键组合相位链，其中y_SL＞y_NL，且y_ST＞y_NT，设相位组3中各转向车流有效绿灯时间为g_3j，其中j＝1,2,3,4，各转向的有效绿灯时间分别为：

北向南直行： $g_{31}=\frac{y_{NT}}{y_{NT}+y_{SL}}{g}_3---\left(17\right)$

南向北直行： $g_{32}=\frac{y_{ST}}{y_{NT}+y_{SL}}{g}_3---\left(18\right)$

南向北左转： $g_{33}=\frac{y_{SL}}{y_{NT}+y_{SL}}{g}_3---\left(19\right)$

北向南左转： $g_{34}=\frac{y_{NT}+y_{SL}-y_{ST}}{y_{NT}+y_{SL}}{g}_3---\left(20\right).$

2.根据权利要求1所述的基于可变导向车道的信号配时优化方法，其特征在于，步骤5.3)所述的爬山法为：

2.1)首先对周期进行调整，把周期向正方向以一定步长进行一次调整后，计算此时的延误d；

2.2)不改变周期，定步长调整绿信比，分为正向与反向调整，当向正向调整计算得到每辆车的平均延误d’较延误d减少时，说明该方向调整绿信比有效，继续调整直至最小延误值；若绿信比调整中计算值较延误值d大，说明绿信比调整方向不正确，继续反向调整，直至获得最小延误，调整过程中要对每个方案的主要进口道饱和度进行检验，当饱和度<0.9，该方案有效；

2.3)该周期获得的最小延误值与调整周期前的延误值进行对比，若延误值降低，说明周期调整方向正确，循环上述步骤2.1)、2.2)继续调整；若延误值未降低，则减小一定步长周期时间进行调整，绿信比的调整同步骤2.2)；

2.4)当无论周期增加或减少、绿信比如何调整，延误值都不再变小时，优化完毕。