近年来,随着城市化进程的加快,机动车量数目的激增,传统固定信号配时控制方案已不能适应交通情况频繁变化的需求,因此迫切需要一种高效、灵活且智能的交通信号配时控制方案来保障车流在城市单交叉路口处的顺畅通行。这方面的研究与应用已成为智能交通系统(Intelligent Transportation System,简称ITS)的重要组成部分。本文针对沈阳市某一孤立单交叉路口,提出了相应的交通信号灯控制模型,设计了双模糊协调控制方案,分别经过模糊推理得到最优的相序安排和各通行相位的绿灯延长时间。 但由于经典模糊控制器的参数,例如隶属度函数的形状及其在论域上的分布,论域范围的确定以及模糊规则集往往是预先根据人的经验确定,且一经确定在整个控制过程中就不再改变。因此,模糊控制器的参数设定和优化,就显得越来越重要。 首先分析了模糊控制器参数优化的必要性、方法和对象。利用Matlab软件包中所附带的ANFIS模糊神经网络工具箱,基于历史数据,进行建模,并展示了优化前后隶属度函数的形状和分布的对比。接着提出一种将遗传算法(GA)和模拟退火(SA)有机结合的GASA混合算法,充分发挥了两者的优势。最后借助变论域思想和算法,改进了利用函数模型得到伸缩因子的方法,在此基础上提出模糊推理获取伸缩因子的双层模糊推理机制。分别使用三种优化算法对模糊控制器参数进行优化,仿真结果表明优化后的路口交通信号控制可以一定程度上减小平均车辆延误时间,保障车队在城市交叉路口处的顺畅通行。