基于vissim二次開發的城市主干道支路控制方法的研究

曹文斌+劉兵+徐鵬

摘 要：由于現今城市主干道難以拓寬、與主干道相連的支路缺乏合理的交通控制方法，導致出現了主干道擁堵問題。針對此問題，文章通過對城市主干道交通組織的分析，提出一種基于改進ALINEA算法的主干道支路控制模型，以達到緩解主干道交通擁堵的目的。為了驗證模型的正確性，文章利用C#編程語言，對vissim仿真軟件進行了二次開發，利用開發出來的基于改進ALINEA算法主干道支路控制仿真應用外掛程序對所調查的實例數據進行仿真分析。結果表明，該控制模型能有效緩解主干道交通擁堵，驗證了理論模型的正確性。在文章的最后，闡述了該模型在城市交通和未來開放小區建設中的應用前景。

關鍵詞：城市主干道；改進ALINEA算法；支路；vissim二次開發；開放小區

1 概述

隨著我國經濟的增長，機動車數量也迅速增加，城市中現有的主干道無法擴寬以適應巨大的交通需求，并且與主干道相連的支路缺乏合理的車流控制，導致了城市主干道出現嚴重的系統性擁堵問題，其支路也無法發揮應有的集散交通流的作用。為解決此問題，本文提出了一種控制主干道支路車流量的模型算法，以期達到緩解主干道的擁堵和改變人們出行交通方式的目的。通過對由于沒有合理的支路控制方法而造成擁堵的重慶市江北區新溉大道這一案例的調查分析，我們運用本文提出的模型對交通調查數據進行仿真，驗證了模型算法的正確性。

2 控制策略

假設不考慮主干道以及匯入主干道的支路對周圍路網交通的影響，本文只取城市主干道中兩相鄰紅綠燈交叉口之間的路段進行研究，將交叉口視為節點，對主干道支路控制方法建立模型。

2.1 瓶頸的判斷

對匯入主干道的交通量采用何種控制策略，首先必須對主干道下游是否存在瓶頸進行判斷，包括物理瓶頸和虛擬瓶頸[1]。

主干道某一路段示意圖如圖1所示，令該路段的初始流量為Q0，從主干道進入各條支路i的交通量為qi，各支路匯入主干道的車流量記為？駐Qi（i=1，2，3，...，n），路段下游的通行能力為C，路段下游的交通量為Qm，若滿足式：

則認定主干道下游存在瓶頸，否則不存在瓶頸。

2.2 策略具體實施

2.2.1 路段交通行為分析

車輛在兩信號控制的交叉口1、2之間的行駛特性一般包括以下幾種情況，現結合圖1進行說明：

（1）由于匯入交叉口2的車流量較大，導致交叉口2處出現長排隊現象。若在有效綠燈時間內得不到疏散，則會導致路段擁堵，后續上游到達的車流的速度受前面車流的影響，其值較低，會導致整個路段的實際占有率超過其期望占有率oc。

（2）在交叉口2出現綠燈時，雖然接近于交叉口處的排隊車輛的消散，會導致臨近交叉口路段的占有率在瞬間呈現降低的效果，但隨著后續車輛的跟馳匯入，也會導致其下游占有率oout過大，其交通流呈現擁堵的狀況。

（3）在交叉口2的進口道處的車輛存在一定長度的排隊，但隨著交叉口信號的控制，排隊長度呈現消散狀態。如果此時交叉口1流入的交通流量Q0不大，下游占有率oout在相鄰時期有減小的趨勢，則下游仍存有一定的剩余通行能力，可供支路車流的匯入。

（4）從交叉口1流入的交通量Q0可能會在兩交叉口之間進入支路，導致進入交叉口2的車流量較小。若通過支路i離開主干道的車流量較大，這會出現下游占有率oout小于上游占有率o1的情況。

根據以上情況分析可知，對交叉口1、2之間支路i匯入流量進行控制，需要將主干道開口處上下游在檢測周期k內的路段占有率與前幾個時期進行比較，以得出在該路段行駛的車流的變化趨勢，最終得出其具體的控制手段。其控制邏輯如圖2所示。

2.2.2 調節率的計算

為了確定在各個控制邏輯中具體相位控制時長，采用以下算法。

（1）若主干道下游不存在瓶頸，則采用局部控制算法，即運用改進后的ALINEA控制算法，實時計算出綠信比r（k），通過紅綠燈控制匯入主干道的交通量[2]。

式中：r（k）為第k個控制周期計算的開口處的綠信比；r（k-1）為第k-1個控制周期內主干道開口處的綠信比；kr為可調整變量，其值大于零，調整回饋控制中固定的外部擾動；oc為主干道開口處下游的期望占有率；oout（k-1）為第k-1個控制周期內主干道開口處下游的實測占有率。

（2）若主干道下游存在瓶頸，則采用協調控制算法。由于瓶頸的存在，下游實際通行能力小于上游，其差值？駐U由下式決定：

當？駐U>0時，控制算法啟用，路段需要控制的總量U=？駐U；當？駐U<0時，控制算法不啟用。

為了將控制總量U分配到各條支路，需要確定各支路i對下游路段的交通分擔率？琢i（i=1，2，3，...，n），■？琢i=1可根據實際調查的各支路交通需求量獲得。因此分配到支路i的交通控制量Wi（i=1，2，3，...，n）為：

此時支路i允許釋放匯入主線的交通量Ri（i=1，2，3，...，n）的大小為：

為了減輕這種控制策略對支路交通的影響，則其最終調節率？姿i 取通過局部控制與協調控制取得的調節率中的最大值。即：

3 實例仿真分析

為了驗證本文所提出的控制策略的可行性，本研究利用C#編程語言對vissim交通仿真軟件進行二次開發，并做出一套主干道交通控制仿真高級應用軟件。利用軟件對主干道支路控制模型進行了仿真分析，同時建立起城市主干道支路控制模擬系統。

3.1 交通數據調查

本文選定由于沒有對支路進行控制而經常造成系統性擁堵的重慶市江北區新溉大道魯能星城段作為仿真實例，如圖3所示。交通調查時間為早上8點到9點，這一時間段處于上班高峰，數據可靠性較高。調查方式為人工調查，每五分鐘進行一次數據采集，包括主干道車流量，支路匯入車流量和支路流出車流量。

3.2 仿真驗證

運用vissim二次開發后的應用軟件對實例進行仿真，來得到實施本文所提出的控制策略后的城市主干道的交通評價參數。通過與未實施控制策略的情況進行對比，得出驗證結論。（圖4）

圖5為實施控制策略前后主干道行程時間和延誤時間對比圖。可以明顯看到，實施控制策略后的行程時間明顯低于未實施控制時的行程時間，此時總耗時106.53h，相較于未采取控制情況下的170.43h縮短了37.5%。主干道上每輛車平均總延誤時間由原來的111.2s降低到82.1s，降低了26.17%。

如圖6為實施控制前后主干道平均排隊長度對比圖，可以看出實施控制后主干道平均排隊長度由未控制狀態的427m減小到333m，減小了22%。

仿真結果表明，采用本研究所提出的控制策略后，主干道的行程時間和排隊長度將大幅減小，通行能力得到了大幅提升。

4 應用前景

本文在對高速公路匝道控制理論研究的基礎上，結合對城市主干道交通的實地調查，創新性地將ALINEA控制算法運用到主干道的匯入交通流的控制，擴大了ALINEA算法的應用范圍。并且結合城市主干道與高速公路的區別之處，提出了有針對性的控制策略，建立起了完備的理論基礎。最后通過對Vissim軟件的二次開發和對實例的仿真，驗證了理論的正確性。

城市交通擁堵已成為了阻礙社會經濟發展的一大重要因素，同時也給人們的生活帶來了極大的不便。本文針對城市主干道擁堵問題創造性地提出的改進ALINEA算法在未來將會有以下的應用前景：

（1）緩解城市主干道擁堵。本文所提出的控制模型能很好地應用到現今的城市主干道支路交通流控制，最大程度地保證城市主干道通暢，尤其是保證上下班高峰時期主干道的暢通。

（2）改變了人們交通出行方式。采用該控制方法后，在極大限度保證主干道通暢的基礎上，也不可避免地將擁堵“轉移”到了與主干道相連的支路上，這能夠讓人們提前發現交通情況，減少私家車的出行，更多地選擇公共交通出行方式，緩解城市交通壓力，減少空氣污染。

（3）為未來開放式小區建設提供了理論支持。該控制方法不僅僅可以使用在主干道相連的支路上，同樣適用于未來開放式小區的進出口，避免小區內不合理的車流匯入導致主干道的擁堵。

參考文獻

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