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申请/专利权人：淮阴工学院

摘要：本发明公开了一种公交干线多交叉口条件信号优先控制方法，首先，确定优化目标，即改善BRT系统的准点表现和最小化对私家车的不利影响；其次，建立条件TSP模型，对车辆的延误约束、交通优先时间约束以及饱和度和排队长度约束，确保车辆按时到达，平衡公交车准点性和私家车延误的关系；再次，收集查站点与站点段交叉口的机动车流量需求、交叉口的信号配时、上游公交站离站时间和下游公交站到站时间数据；最后，采用混合整数非线性规划方法对模型求解。本发明解决了公交车辆在连续交叉口停车线的非预期到达时间影响快速公交系统运行可靠性的问题，提高了快速公交的准点表现，同时最小化对私家车的不利影响，提高了整体交通系统的运行效率。

主权项：1.一种公交干线多交叉口条件信号优先控制方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：数据获取，获取交叉口的信号配时、公交车的时刻表、交叉口之间的相位差、停靠站到交叉口的间距、停靠站到交叉口的车辆运行速度、交叉口与交叉口之间的距离、交叉口与交叉口之间的速度；步骤2：在步骤1所述交叉口设置车辆检测器，所述车辆检测器与所述交叉口之间的距离大于最大排队长度，通过所述车辆检测器获取公交车的到达时间；步骤3：确定目标函数，过程为：步骤3.1，确定第一优先级目标：减少下游公交车站公交车辆对时间表的延误；步骤3.2，确定第二优先级目标：减少分配给十字路口的总交通优先时间；步骤3.3，给出目标函数，公式如下： 其中，P1为区分两个控制目标优先级的权重系数，P2为区分两个控制目标优先级的权重系数，P1＞＞P2；ΔT为下游公交站时刻表偏差；Gib为决策变量，代表交叉口i处早期绿灯产生的公交优先时间；Gie为决策变量，代表交叉口i处绿灯延伸策略产生的公交优先时间；N为停靠点路段的交叉口数量；步骤4：建立条件TSP模型，过程为：步骤4.1，设定相对公交时刻表的延误约束条件：当公交车的实际到达时间晚于下游站点计划表中的预定到达时间时，相对于公交时刻表的延误时间等于公交车在下游站点的实际到达时间与计划到达时间之间的差异；当公交车的实际到达时间早于下游站点的计划时间时，相对于公交时刻表的延误等于0；所述的相对公交时刻表的延误约束，公式如下： 其中，tf表示公交车在下游站点的实际到达时间，表示公交车在下游站点的计划到达时间；步骤4.2，设定交通到达时间约束条件；步骤4.3，设定公交出发时间约束条件，公式如下： 其中，tip是公交车通过交叉口i的时间；步骤4.4，设定公交相位开始或结束时间条件；步骤4.5，确定公交优先时间，并避免各方向的排队溢出到相邻的下游交叉口；根据非优先交通流恢复到初始状态所需的时间队列长度和第i个交叉口第j个相位的最大排队车辆数，计算队列溢出约束下的公交优先时间上限；第i个交叉口第j个相位的最大排队车辆数计算公式如下： 其中，Nijmax是交叉口i处相位j的最大排队车辆数；是在第一个信号周期中被困车辆的数量；Δtij是在公交信号优先情况下，交叉口i处相位j的绿灯损失时间；是非公交信号优先情况下，交叉口i处相位j的红灯持续时间；最大排队长度小于两个路口之间的最小距离，约束公式如下： 其中，ls是每辆标准车辆的排队长度；是交叉口i处相位j上游路段的空间排队长度限制；步骤4.6，设定公交优先时间约束条件，公式如下： 其中，是交叉口i处饱和度约束下的公交优先时间上限；是交叉口i处队列溢出约束下的公交优先时间上限；步骤4.7，根据饱和度定义，计算在最大饱和度下，交叉口i处相位j的最小所需绿灯持续时间，公式如下： 其中，是交叉口i处相位j在最大接受饱和度下所需的最小绿灯持续时间；qij是交叉口i处相位j的交通流量；sij是交叉口i处相位j的饱和流率；ci是交叉口i的信号周期长度；Xi是交叉口i的最大接受饱和度；步骤5：引入二元变量，将TSP模型中的非线性约束线性化，过程为：步骤5.1，引入二元变量：δ表示公交车在下游站点相对于计划表晚点到达状况1-是，0-否；βi表示公交车在交叉口i的绿灯期间到达状况1-是，0-否；γi表示当前饱和度是否低于预设的最大饱和度1-是，0-否；步骤5.2，将非线性约束线性化：将TSP模型中的相对于时刻表的延误约束、公交到达时间约束、公交出发时间约束和饱和度约束线性化；步骤6：对条件TSP模型求解。

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