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(duì)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(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì)，不僅有效地解決了控制規(guī)則庫(kù)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(jì)在保證系統(tǒng)實(shí)際控制要求基礎(chǔ)上基本能使高速公路交通流達(dá)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(jì)

    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(shí)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(shí)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(shí)際復(fù)雜、時(shí)變的交通系統(tǒng)，而使控制效果差強(qiáng)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(shí)和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)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(duì)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(kù)比較困難[2]。為此，參考文獻(xiàn)[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(dá)式對(duì)控制規(guī)則進(jìn)行描述，不僅有效地解決了控制器控制規(guī)則庫(kù)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(shí)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(jì)的多維模糊控制器更能適應(yīng)實(shí)際的高速公路交通需求。但正如參考文獻(xiàn)[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(yàn)或?qū)嶒?yàn)調(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(jì)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(shí)現(xiàn)系數(shù)因子尋優(yōu)，以保證所設(shè)計(jì)的高速公路入口匝道控制系統(tǒng)更能滿足實(shí)際控制要求，能夠根據(jù)高速公路交通情況實(shí)施優(yōu)化控制，使高速公路交通流達(dá)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(xiàn)[4]給出的n維模糊控制器的通用算法公式，針對(duì)高速公路交通系統(tǒng)，參考文獻(xiàn)[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(jì)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(dá)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(shí)，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(shí)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(jì)及實(shí)現(xiàn)
2.1 遺傳算法尋優(yōu)系數(shù)因子的設(shè)計(jì)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(cè)量周期為T，在此周期內(nèi)，根據(jù)測(cè)得的輸入量值運(yùn)用GA尋優(yōu)系數(shù)因子實(shí)現(xiàn)最優(yōu)控制；當(dāng)最近一個(gè)測(cè)量周期所測(cè)得的系統(tǒng)輸入量值與上次運(yùn)用GA尋優(yōu)對(duì)應(yīng)的輸入量值相比改變超過某一閾值（其中一個(gè)輸入量值變化20%）時(shí)，調(diào)用GA調(diào)整系數(shù)因子值，實(shí)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(píng)價(jià)高速公路入口匝道控制系統(tǒng)性能的一個(gè)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(dá)到最大。
    本設(shè)計(jì)中，考慮到入口匝道排隊(duì)長(zhǎng)度L，上、下游時(shí)間占有率差(Otu-Otd)，上、下游車速差值(Vu-Vd)的不同也會(huì)引起總服務(wù)流量值的波動(dòng)，所以，定義總服務(wù)流量由匝道上游進(jìn)入下游的交通流量，入口匝道調(diào)節(jié)進(jìn)入下游的交通流量，入口匝道排隊(duì)長(zhǎng)度L所引起的交通流量變化，匝道上、下游時(shí)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(duì)于實(shí)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(jì)中取Pc=0.85，配對(duì)個(gè)體交叉點(diǎn)位置隨機(jī)產(chǎn)生，在交叉點(diǎn)處兩個(gè)體實(shí)施交叉操作產(chǎn)生兩個(gè)新個(gè)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(jì)中取Pm=0.006，變異點(diǎn)位置隨機(jī)產(chǎn)生，對(duì)該位置的遺傳因子取反實(shí)現(xiàn)變異操作。初始種群大小一般為個(gè)體編碼長(zhǎng)度的2倍，本設(shè)計(jì)中，隨機(jī)產(chǎn)生m=2×66=132個(gè)個(gè)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(shí)際控制要求。在上、下游車速，上、下游時(shí)間占有率都處于中間值時(shí)，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(shí)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(shí)間占有率變大、車速減慢時(shí)，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(dá)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(jì)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(shí)，能夠通過GA尋優(yōu)調(diào)整系數(shù)因子值，使模糊控制器實(shí)現(xiàn)最優(yōu)自適應(yīng)。仿真結(jié)果顯示，該設(shè)計(jì)方法能夠取得較好的控制和優(yōu)化效果。
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