PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG ĐÈN TÍN HIỆU GIAO THÔNG ỨNG DỤNG LÝ THUYẾT ĐẠI SỐ GIA TỬ

ThS. HOÀNG VĂN THÔNG Bộ môn Khoa học Máy tính Khoa Công nghệ Thông tin Trường Đại học Giao thông Vận tải

Tóm tắt: Bài báo trình bầy các phương pháp điều khiển đèn tín hiệu giao thông và đề

xuất một phương pháp điều khiển cải tiến để đạt được hiệu quả cao hơn. Phương pháp điều khiển mới sử dụng Đại số gia tử để định lượng các thông tin ngôn ngữ. Bài báo trình bầy phương pháp xây dựng quy trình điều khiển tại một nút giao giao thông cụ thể.

Summary: The article presents methods of controlling traffic signals and proposes an advanced method to obtain better performance. This advanced method uses the hedge algebras to quantify linguistic information. The article also proposes a method to make a controlling process at a specific traffic intersection.

I. ĐẶT VẤN ĐỀ

Chúng ta biết rằng, vấn đề ùn tắc giao thông tại các điểm nút giao thông, giao cắt đồng mức trong các thành phố lớn của nước ta và trên thế giới ngày càng nghiêm trọng. Để giải quyết vấn đề này các nhà khoa học và các nhà quản lý đã nghiên cứu và áp dụng nhiều biện pháp điều khiển nhằm làm giảm thiểu sự ùn tắc tại các nút giao thông. Hiện tại, tại các điểm nút giao cắt đồng cấp được điều khiển bằng đèn tín hiệu hoặc cảnh sát giao thông. Điều khiển bởi cảnh sát mang lại hiệu quả cao, bởi nó có tính mềm dẻo và linh hoạt, thời gian của các pha được người cảnh sát xác định phụ thuộc vào mật độ phương tiện hiện có tại nút. Tuy nhiên với phương pháp này tốn nhiều nhân lực và chi phí cao. Điều khiển các nút giao thông bằng đèn tín hiệu cũng đã mang lại hiệu quả với những nút có mật độ phương tiện tham gia vừa phải. Các phương pháp điều khiển bằng đèn tín hiệu hiện tại còn nhiều nhược điểm. Phương pháp điều khiển đèn với chu kỳ cố định rất cứng nhắc, có nhiều thời gian chết. Đèn xanh vẫn được bật ngay cả khi trên pha đó không có phương tiện, trong khi pha khác có thể có nhiều phương tiện thì vẫn phải chờ. Một số nhà khoa học nghiên cứu và ứng dụng công nghệ thông tin vào việc điều khiển, thực hiện điều khiển chu kỳ đèn động dựa vào mật độ phương tiện hiện tại xung quanh nút. Giải pháp này đã đem lại hiệu quả cao hơn giải pháp điều khiển đèn theo chu kỳ cố định. Tuy nhiên giải pháp này mới chỉ sử dụng các thông tin mang tính cục bộ về mật độ các phương tiện hiện tại xung quanh nút, thông tin này chỉ có tác dụng đối với trạng thái điều khiển hiện tại. Trong thực tế mật độ tại các nút phụ thuộc nhiều vào lưu lượng các phương tiện sẽ đi tới nút, đây là một yếu tố ảnh hướng tới mật độ phương tiện tại nút trong các trạng thái tiếp theo. Trong bài báo này đề xuất phương pháp điều khiển động đèn tín hiệu bằng cách kết hợp các thông tin về

CT 2

mật độ phương tiện hiện tại của nút và thông tin (dạng ngôn ngữ) dự báo lưu lương phương tiện sẽ tới nút để đưa ra quyết định điều khiển. Thực hiện tính toán điều khiển bài báo sử dụng lý thuyết Đại số gia tử trong việc tính toán thông tin dự báo và áp dụng giải thuật di truyền xác định các tham số của đại số gia tử.

II. TỔNG QUAN VỀ ĐẠI SỐ GIA TỬ (ĐSGT) [1, 5, 6]

2.1. Đại số gia tử của biến ngôn ngữ

Giả sử X là một biến ngôn ngữ và miền giá trị của X là Dom(X). Một đại số gia tử AX tương ứng của X là một bộ 4 thành phần AX = (Dom(X), C, H, ≤) trong đó C là tập các phần tử sinh, H là tập các gia tử (hedges) và quan hệ “≤” là quan hệ thứ tự ngữ nghĩa giữa các hạng từ. Ví dụ như X là một biến chỉ lưu lượng các phương tiện giao thông của một làn đường thì Dom(X) = {very crowred, little crowded, crowded, possible crowded, very uncrowded, more crowded, ...}∪{0, 1, average}, C = {uncrowded, crowded}, trong đó 0 là phần tử nhỏ nhất, 1 là phần tử lớn nhất, average là phần tử trung hòa, H = {very, more, possible, little}.

Trong đại số gia tử AX = (Dom(X), C, H, ≤) nếu Dom(X) và C là tập sắp thứ tự tuyến tính với quan hệ ≤ là quan hệ thứ tự ngữ nghĩa giữa các hạng từ thì AX được gọi là đại số gia tử tuyến tính.

Hai phần tử sinh của biến ngôn ngữ có khuynh hướng ngữ nghĩa trái ngược nhau: crowded có khuynh hướng “đi lên” còn gọi là hướng dương ký hiệu c+, uncrowded có khuynh hướng “đi xuống” còn gọi là hướng âm, ký hiệu c-. Theo quan hệ thứ tự ngữ nghĩa ta có: c+>c−.

CT 2

Về trực giác, mỗi gia tử có khuynh hướng làm tăng hoặc giảm ngữ nghĩa của phần tử sinh nguyên thủy. Chẳng hạn như very crowed > crowded và very uncrowded < uncrowded điều này có nghĩa gia tử very làm mạnh thêm ngữ nghĩa của cả hai phần tử sinh crowded, uncrowded. Nhưng little crowded < crowded, little uncrowded > uncrowded vì thế little có khuynh hướng làm yếu đi ngữ nghĩa của phần tử sinh. Ta nói very là gia tử dương và little là gia tử âm. Ta ký hiệu H− là tập các gia tử âm, H+ là tập các gia tử dương và H = H-∪H+. Nếu cả hai gia tử h và k cùng thuộc H+ hoặc H−, thì ta nói h, k sánh được với nhau. Dễ thấy little và possible là sánh được với nhau và little > posible, vì little uncrowded > possible uncrowded > uncrowded. Ngược lại, nếu h và k không đồng thời thuộc H+ hoặc H-, khi đó ta nói h, k ngược nhau.

Hơn nữa, chúng ta nhận thấy mỗi gia tử đều có sự ảnh hưởng (làm tăng hoặc làm giảm) đến ngữ nghĩa của các gia tử khác. Vì vậy, nếu k làm tăng ngữ nghĩa của h, ta nói k là dương đối với h. Ngược lại, nếu k làm giảm ngữ nghĩa của h, ta nói k là âm đối với h. Chẳng hạn xét các gia tử ngôn ngữ very, more, little, possible, của biến ngôn ngữ TRUTH. Vì little true < true và very little true < little true < possible little true, nên very là dương đối với little còn possible là âm đối với little. Tính âm, dương của các gia tử đối với các gia tử khác không phụ thuộc vào phần tử ngôn ngữ mà nó tác động.

Một tính chất ngữ nghĩa quan trọng của các gia tử được gọi là tính kế thừa. Tính chất này thể hiện ở chỗ khi tác động gia tử vào một giá trị ngôn ngữ thì ngữ nghĩa của giá trị này bị thay đổi nhưng vẫn giữ được ngữ nghĩa gốc của nó. Điều này có nghĩa là với mọi gia tử h, giá trị hx

thừa kế ngữ nghĩa của x. Tính chất này góp phần bảo tồn quan hệ thứ tự ngữ nghĩa: nếu hx ≤ kx thì h’hx ≤ k’kx, hay h’ và k’ bảo tồn quan hệ ngữ nghĩa của hx và kx một cách tương ứng. Chẳng hạn như theo trực giác ta có little true ≤ possible true, khi đó: possible little true ≤ little possible true.

2.2. Các hàm đo trong đại số gia tử tuyến tính [5]

Trong phần này ta sử dụng đại số gia tử AX = (Dom(X), C, H, ≤), là đại số gia tử tuyến tính với C = {c-, c+}∪{0, 1, W}. H = H-∪H+, H- = {h-1, h-2, ... , h-q} thỏa h-1< h-2<...< h-q và H+={h1, h2, ... , hp} thỏa h1<h2< ... < hp.

Gọi H(x) là tập các phần tử của X sinh ra từ x bởi các gia tử. Nghĩa là H(x) bao gồm các khái niệm mờ mà nó phản ánh ý nghĩa nào đó của khái niệm x. Vì vậy, kích thước của tập H(x) có thể biểu diễn tính mờ của x. Từ đó, ta có thể định nghĩa độ đo tính mờ như sau: Độ đo tính mờ của x, ta ký hiệu là fm(x), là độ dài đoạn chứa các khoảng tính mờ của tập f(H(x)) = {f(u): u ∈ H(x)} trên đoạn [0,1].

Định nghĩa 2.1. Cho đại số gia tử AX = (Dom(X), C, H, ≤). Hàm fm: Dom(X) → [0,1] được gọi là hàm độ đo tính mờ của các phần tử trong Dom(X) nếu:

i) fm(c−) + fm(c+) = 1 và , với ∀u∈Dom(h ÎH

fm(hu) =fm(u)∑ X);

ii) fm(x) = 0, với mọi x sao cho H(x) = {x}. Đặc biệt, fm(0) = fm(W) = fm(1) = 0;

iii) ∀x, y ∈ Dom(X), ∀h ∈ H, fm(hx) fm(hy)=fm(x) fm(y)

, tỷ lệ này không phụ thuộc vào x, y và được

gọi là độ đo tính mờ của gia tử h, ký hiệu là μ(h). CT 2

Điều kiện i) có nghĩa là các phần tử sinh và các gia tử là đủ để biểu diễn ngữ nghĩa của miền giá trị thực của các biến có giá trị trong đoạn [0, 1]. Tập gia tử H và hai phần tử sinh nguyên thủy đủ để phủ toàn bộ miền giá trị thực của biến ngôn ngữ. Về trực giác, ta có điều kiện ii), iii) thể hiện sự tác động của gia tử h nào đó vào các khái niệm mờ là giống nhau (không phụ thuộc vào khái niệm mờ).

Mệnh đề 2.1. Cho fm là hàm độ đo tính mờ trên Dom(X). Ta có: i) fm(hx) = μ(h)fm(x), x∀ ∈X;

iii) , viq i p,i 0fm(h c) fm(c)

− ≤ ≤ ≠=∑ ới c ∈{c− , c+};

ii) fm(c−) + fm(c+) = 1; iv) iq i p,i 0

fm(h x) fm(x)− ≤ ≤ ≠

=∑ ;

v) và , trong đó α, β > 0 và α + β = 1. i-q i -1μ(h ) = α

≤ ≤∑ i1 i pμ(h ) = β

≤ ≤∑Định nghĩa 2.2. Hàm dấu sign : X → {-1, 0, 1} được định nghĩa đệ quy như sau:

i) sign(c-) = -1, sign(c+) = +1;

ii) sign(h'hx) = -sign(hx) nếu h' âm đối với h và h'hx ≠ hx;

iii) sign(h'hx) = sign(hx) nếu h' dương đối với h và h'hx ≠ hx;

iv) sign(h'hx) = 0 nếu h'hx = hx.

Mệnh đề 2.2. Với mọi gia tử h và phần tử x∈Dom(X) nếu sign(hx) = +1 thì hx > x và nếu

sign(hx) = -1 thì hx<x.

Định nghĩa 2.3. Cho fm là hàm độ đo tính mờ trên Dom(X). Một hàm định lượng ngữ nghĩa v: X → [0,1] (kết hợp với fm) được định nghĩa như sau:

i) v(w) = θ = fm(c−), v(c−) = θ - αfm(c−) , v(c+) = θ +αfm(c+), với 0 <θ < 1;

ii) . j

j j i j ji=Sign(j)v(h x) = v(x) + sign(h x)( fm(h x) -ω(h x)fm(h x)), j [-q ^ p]∈∑

Trong đó: jω(h x) j p j1= [1+ sign(h x)sign(h h x)(β -α)] {α,β}2

∈ , [-q^p]={j: −q≤j≤p & j≠0}.

Trong đó w là phần tử trung hòa, θ là giá trị định lượng ngữ nghĩa của w đã được xác định trước. Điều kiện i) xác định giá trị định lượng ngữ nghĩa của phần tử trung hòa, phần tử sinh c-, c+. Điều kiện ii) xác định ngữ nghĩa của từ hjx (hj ∈H) thông qua giá trị ngữ nghĩa của từ x và hàm độ đo tính mờ fm.

Mệnh đề 2.3. Với mọi phần tử x∈Dom(X) ta có 0 ≤ v(x) ≤ 1.

Các thông tin dự báo về lưu lượng phương tiện giao thông thường ở dạng ngôn ngữ tự nhiên phi số (như là “crowded”, “very crowded”, “uncrowded”, ... ), vì việc xác định lưu lượng tham gia giao thông chính xác là rất khó, do các phương tiện tham gia giao thông rất phức tạp. Để các hệ thống tính toán có thể sử dụng các thông tin này chúng ta cần phải chuyển nó về dạng số. Đại số gia tử là một công cụ hữu hiệu để thực hiện việc này. Phương pháp điều khiển này sử dụng Đại số gia tử để định lượng thông tin ngôn ngữ, đó là những lời dự báo về mật độ phương tiện đến nút, nó là một thành phần tác động đến quyết định điều khiển.

CT 2

III. TỔNG QUAN VỀ GIẢI THUẬT DI TRUYỀN [9, 10]

Giải thuật di truyền (Genetic Algorithm - GA) lần đầu tiên được Holland giới thiệu vào năm 1962. GA mô phỏng quá trình tồn tại của các cá thể trong quần thể. Các cá thể tốt sẽ tồn tại thông qua quá trình chọn lọc của tự nhiên, và quần thể tồn tại sẽ tiến hóa dần về lời giải tối ưu. GA luôn duy trì một quần thể các lời giải có thể của bài toán tối ưu. Thông thường các lời giải được mã hóa bằng các chuỗi gen. Giá trị của các gen có trong chuỗi được lấy từ bảng các ký tự được định nghĩa trước. Mỗi cá thể của quần thể được liên kết với một giá trị được gọi là độ thích nghi của nó trong quần thể. Độ thích nghi được sử dụng trong quá trình chọn lọc. Cơ chế chọn lọc đảm bảo những cá thể có độ thích nghi cao hơn sẽ có xác suất lựa chọn cao hơn cho thế hệ kế tiếp.

Các vấn đề cần phải giải quyết khi áp dụng GA để giải bài toán cụ thể:

- Mã hóa lời giải bài toán tương ứng với các cá thể dạng chuỗi;

- Hàm xác định độ thích nghi của các cá thể;

- Sơ đồ chọn lọc các cá thể bố mẹ;

- Toán tử lai ghép;

- Toán tử đột biến;

- Tái tạo quần thể.

Sơ đồ tổng quát của thuật giải GA:

Bước 1. Khởi tạo quần thể

- k = 0 (thứ tự của quần thể)

- Tạo quần thể ban đầu P0 ngẫu nhiên

- Tính giá trị hàm mục tiêu theo từng cá thể

- xbest = Chọn cá thể tốt nhất từ quần thể Pk theo hàm thích nghi

Bước 2. Thực hiện tiến hóa

- Chuyển đổi giá trị hàm mục tiêu thành giá trị thích nghi ứng với từng cá thể;

- Chọn lọc quần thể bố mẹ Pparents = Select(Pk);

- Tiến hành lai ghép và đột biến Pchild = mutation(crossover(Pparents)), trong đó crossover là hàm lai ghép các các thể và mutation là hàm thực hiện đột biết trên từng cá thể;

- Thay thế quần thể hiện tại bằng quần thể con

- k = k+1

- Pk = Pchild

- Tính hàm mục tiêu obj, nếu giá trị của hàm mục tiêu tốt nhất ứng với cá thể xmost trong quần thể Pk lớn hơn giá trị hàm mục tiêu xủa xbest thì thay thế lời giải x = xmost.

CT 2

- If (obj(x)>obj(xbest)) then xbest = x.

Bước 3. Lặp lại Bước 2 cho đến khi k lớn hơn một giá trị xác định trước nào đó thì dừng lại.

Trong bài báo này chúng ta sử dụng giải thuật di truyền để xác định các tham số (độ đo tính mờ của các gia tử).

IV. BÀI TOÁN ĐIỀU KHIỂN ĐÈN TÍN HIỆU GIAO THÔNG [8]

Cho một nút giao thông được điều khiển bằng đèn tín hiệu, nút được thiết kế với n pha (n≥2), Mi (i =1..n) là lưu lượng xe thiết kế của pha i (trong pha i có nhiều làn được chạy xe, thì Mi chính là lưu lượng của làn nhiều xe nhất). Si là mức dòng bão hoà của pha i (mức dòng xe bão hoà chính là số lượng xe lớn nhất có thể vượt qua vạch dừng trong 1 giờ thời gian đèn xanh. Si được nhiều nước nghiên cứu và nó được xác định tuỳ thuộc vào đặc điểm giao thông ở nước đó). Thực hiện điều khiển các đèn tín hiệu sao cho nút giao thông đạt hiệu quả cao nhất, đảm bảo:

- Một pha đèn có thời gian đèn đỏ nhỏ hơn thời gian Tđmax nào đó, Tđmax được xác định phụ thuộc vào từng nút;

- Một pha đèn có thời gian đèn xanh không nhỏ hơn thời gian Txmin nào đó, Tđmax được xác

định phụ thuộc vào từng nút;

- Không xảy ra tắc đường;

- Thời gian chờ trung bình của các phương tiện là nhỏ nhất.

Trong đó: Tđmax là thời gian đèn đỏ tối đa khi một pha đèn được bật đèn đỏ, để đảm bảo các phương tiện tham gia không phải chờ quá lâu (thông thường thời gian đèn đỏ của pha đèn nhỏ hơn Tđmax); Txmin là thời gian đèn xanh tối thiểu mà một pha đèn phải được bật đèn xanh để đảm bảo cho phương tiện vượt qua nút (thông thường thời gian đèn xanh vượt quá Txmin).

Ví dụ: nút giao thông được thiết kế với 3 pha [8]

Bố trí các pha như hình vẽ sau: CT 2

Hình 4.1. Thiết kế pha của một nút giao thông

V. PHƯƠNG PHÁP TÍNH TOÁN CHU KỲ ĐÈN CỐ ĐỊNH [8]

1. Khái niệm chu kỳ đèn

Chu kỳ đèn (ký hiệu là Tp) là khoảng thời gian bắt đầu đèn xanh của pha này đến lúc bắt đầu đèn xanh pha đó ở quá trình tiếp theo. Quá trình điều khiển theo quy luật sau: Xanh - Vàng - Đỏ.

Thời gian một chu kỳ đèn được xác định như sau:

Tp = Tx + Tv + Tđ (3.1)

Tp: thời gian một chu kỳ đèn (đơn vị giây: s); Tx: thời gian đèn xanh; Tv: thời gian đèn vàng; Tđ: thời gian đèn đỏ

2. Tính thời gian chu kỳ đèn

Hiện nay, người ta thường sử dụng phương pháp xác định chu kỳ đèn tối ưu của WEBTER

như sau:

V

op1,5*T +5T = (s)

1- Y (3.2)

Trong đó: n

Vi=1

T = TZi∑ là tổng thời gian chuyển pha, n là số pha đèn.

n ni

i1 1 i

MY = y =S∑ ∑

(3.3)

Với: TZi là thời gian chuyển pha của pha I; TXi là thời gian đèn xanh của pha i.

Ta thấy rằng thời gian chu kỳ đèn cũng bằng tổng thời gian xanh và thời gian chuyển pha:

p Xi ZiT = T + T∑ ∑

(3.4)

Bên cạnh đó việc tính phải căn cứ vào yếu tố hình học của nút, vận tốc dòng vào nút,

ra nút như đã được nêu ở trên.

ZiT∑

Sau đó ta sẽ tính được tổng thời gian đèn xanh của các pha:

Xi p ZiT = T - T∑ ∑

(3.5)

CT 2

Thời gian đèn xanh cho từng pha được phân bố theo lưu lượng thiết kế của pha đó theo tỉ lệ như sau:

TX1 : TX2 : TX3 = M1 : M2 : M3 (3.6)

Giải hệ phương trình gồm các phương trình (3.5) và (3.6), ta sẽ được thời gian xanh của các pha.

Phương pháp điều khiển như trên có chu kỳ cố định, như vậy trong khi có pha có rất nhiều phương tiện thì đèn đỏ vẫn được bật lên còn pha không có hoặc có rất ít phương tiện thì đèn xanh lại được bật. Vì vậy hiệu quả điều khiển sẽ thấp và thời gian chờ trung bình của các xe là rất cao.

Một phương pháp cải tiến đã được đề xuất đó là điều khiển đèn dựa vào mật độ phương tiện hiện có tại nút. Chi tiết của phương pháp được trình bầy trong phần dưới đây.

VI. PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG ĐÈN TÍN HIỆU DỰA VÀO THÔNG TIN MẬT ĐỘ HIỆN TẠI CỦA NÚT

Đề điều khiển đèn tín hiệu giao thông, các tác giả đã thực hiện mô phỏng hệ thống đèn tín hiệu hoạt động như một người cảnh sát giao thông, tuy nhiên tầm nhìn của hệ thống hạn chế trong một khoảng cố định so với tâm của nút giao cắt. Tại mỗi pha đèn có lắp đặt các hệ thống

camera quan sát, hệ thống camera có chức năng thu nhận hình ảnh về phương tiện hiện có trên các làn đường và gửi các thông tin hình ảnh về hệ thống tính toán trung tâm. Hệ thống tính toán trung tâm thực hiện tính toán và đưa ra quyết định điều khiển theo thuật toán sau.

- Tại các mỗi pha đèn đặt các camera quan sát để xác định mật độ phương tiện tại pha đó, gọi mật độ phương tiện tiện tại pha là Fi . Fi được xác định thông qua tỉ lệ diện tích chiếm dụng mặt đường của các phương tiện với diện tích mặt đường của pha đó.

- Gọi thời gian đèn đỏ tối đa cho một pha là Tđmax(s) (theo thiết kế của nút);

- Gọi thời gian đèn xanh tối thiểu cho một pha là Txmin(s) (theo thiết kế của nút).

- Mỗi một pha đèn sau khi bật đèn xanh Tmin (s) thì sau đó cứ sau khoảng thời gian λ giây thì lại tính toán và xác định lại pha đèn nào sẽ được bật đèn xanh theo thuật toán sau:

Bước 1. Kiểm tra xem pha nào có thời gian đèn đỏ vượt quá thời gian Tđmax thì ưu tiên pha đó sẽ được bật đèn xanh. Nếu không có pha đèn nào có thời gian đèn đỏ vượt quá Tđmax thì thực hiện tính toán mật độ phương tiện tương ứng cho mỗi pha

Fi với i = 1... n Bước 2. Thực hiện so sánh các Fi đề tìm ra giá trị lớn nhất, giả sử Fi có giá trị lớn nhất thì

pha k sẽ được bật đèn xanh trong khoảng thời gian là Tmin sau đó quay lại bước 1. Với phương pháp điều khiển này luôn đảm bảo rằng các phương tiện sẽ không phải đợi quá

lâu (không lớn hơn Tđmax) và có thời gian đèn xanh không nhỏ hơn Txmin để đảm rằng các phương tiện có thể vượt qua nút. Đặc biệt hệ thống luôn ưu tiên pha có mật độ phương tiện tham gia giao thông lớn nhất, trong trường hợp các pha có ít phương tiện thì thời gian đèn xanh được bật là tối thiểu, trực quan nhận thấy hiệu quả điều khiển tăng lên đang kể so với phương pháp điều khiển với chu kỳ cố định.

CT 2

VII. PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG ĐÈN TÍN HIỆU DỰA VÀO THÔNG TIN MẬT ĐỘ HIỆN TẠI CỦA NÚT VÀ THÔNG TIN DỰ BÁO LƯU LƯỢNG PHƯƠNG TIỆN TỚI NÚT

- Tại các mỗi pha đèn đặt các camera quan sát để xác định mật độ phương tiện tại pha đó, gọi mật độ phương tiện tiện tại pha là Fi.

- Với mỗi pha đèn sẽ nhận được một lời dự báo về mật độ phương tiện sẽ đến pha đèn đó (hiện nay thông tin này có thể được lấy từ kênh VOV của Đài tiếng nói Việt Nam), thông tin này ở dạng ngôn ngữ. Từ thông tin dự báo dạng ngôn ngữ chúng ta áp dụng đại số gia tử để tính toán ra một giá trị định lượng tương ứng gọi là Vi.

- Gọi thời gian đèn đỏ tối đa cho một pha là Tđmax(s) (theo thiết kế của nút).

- Gọi thời gian đèn xanh tối thiểu cho một pha là Txmin(s) (theo thiết kế của nút).

- Mỗi một pha đèn sau khi bật đèn xanh Tmin giây thì sau đó cứ sau khoảng thời gian λ giây thì lại tính toán và xác định lại pha đèn nào sẽ được bật đèn xanh theo thuật toán sau:

Bước 1. Kiểm tra xem pha nào có thời gian đèn đỏ vượt qúa thời gian Tđmax, và có giá trị lớn nhất thì ưu tiên pha đó sẽ được bật đèn xanh. Nếu không có pha đèn nào có thời gian đèn đỏ vượt quá Tđmax thì thực hiện tính toán các giá trị sau tương ứng cho mỗi pha:

Pi = ∝*Fi + (1-∝)*Vi i = 1..n , ∝∈[0, 1]

Trong đó: ∝ là hệ số ảnh hưởng của yếu tố mật độ phương tiện hiện tại của pha đến khả năng ưu tiên bật đèn xanh của pha đó. Nếu ∝ càng lớn thì mức độ ảnh hưởng của mật độ phương tiện hiện tại của pha càng lớn đến khả năng được bật đèn xanh của pha đó; Pi là giá trị thể hiện mức độ ưu tiên được bật đèn xanh của các pha, Pi càng lớn thì mức độ ưu tiên càng cao.

Bước 2. Thực hiện so sánh các Pi để tìm ra giá trị lớn nhất, giả sử pha k có Pk có giá trị lớn nhất thì pha k sẽ được bật đèn xanh trong khoảng thời gian là Txmin sau đó quay lại bước 1.

VIII. TÍNH TOÁN ĐIỀU KHIỂN TẠI MỘT NÚT GIAO THÔNG CỤ THỂ

Tính toán điều khiển đèn tín hiệu của nút giao thông với số liệu về lưu lượng ở các đầu vào của nút cho trong bảng sau:

Bảng 8.1. Thống kê lưu lượng tại một nút giao thông

Hướng vào Lưu lượng xe tổng cộng(xe/h)

Lưu lượng xe rẽ phải (xe/h)

Lưu lượng xe đi thẳng (xe/h)

Lưu lượng xe rẽ trái (xe/h)

Nam 520 70 340 110 Bắc 500 180 220 100 Đông 620 110 280 230 Tây 700 80 200 420

Thời gian chuyển mỗi pha được cho là bằng nhau tz = 6s, dòng bão hòa của các làn bằng nhau Si = 1700 (xe/h). Mỗi đầu vào có 2 làn xe, 1 làn cho xe rẽ trái, 1 làn cho xe đi thẳng và rẽ phải.

Nút được thiết kế 3 pha như hình 4.1. CT 2

Thực hiện tính toán điều khiển

Xét ĐSGT AX = <X, H, C , ≤ >

Trong đó H (-) = {little, poss}, little<poss, H (+) = {more, very}, more <very, H= H(-) ∪ H(+); C ={uncrowded, average, crowded} (c-=uncrowded, w= average, c+=crowded).

- Thực hiện xác định các tham số của hàm định lượng ngữ nghĩa.

- Lấy 50 mẫu dự báo mật phương tiện đến các pha của các chuyên gia, kết quả thống kê trong bảng dưới đây.

Bảng 8.2. Thống kê đánh giá của các chuyên gia về mật độ tham gia giao thông

Pha 1 Định tính Định lượng Pha 2 Định tính Định

lượng Pha 3 Định tính Định lượng

1 more crowded 0.88 1 very

crowded 0.91 1 more crowded 0.86

2 more crowded 0.87 2 little

crowded 0.64 2 little crowded 0.65

... ... ... ... ... ... .. ... ...

49 more crowded 0.86 49 poss

crowded 0.77 49 little crowded 0.66

50 very crowded 0.92 50 Crowded 0.81 50 poss

uncrowded 0.34

Với các mẫu trên, chúng ta thực hiện xác định các tham số μ1, μ2, μ3, μ4 (độ đo tính mờ tương ứng của các gia tử: μ1 = fm(little), μ2 = fm(poss), μ3 = fm(more), μ4 = fm(very) theo mệnh đề 2.1) từ đó xác định hàm độ đo tính mờ fm và hàm định lượng ngữ nghĩa ν. Bằng việc áp dụng thuật toán di truyền với hàm mục tiêu ứng với mỗi pha là:

502

i i 1 2 3 4i=1

k 1 2 3 4

val v x μ μ μ μf μ μ μ μ min k = 1..3a50

( - ( , , , , ))( , , , ) = →

∑

Trong đó: xi là giá trị định tính của mẫu thứ i của pha thứ k; vali là giá trị định lượng tương ứng với giá trị định tính xi của mẫu thứ i của pha thứ k.

Sau khi thực hiện chạy chương trình ta thu được kết quả các tham số trong bảng dưới đây. Bảng 8.3. Giá trị độ đo tính mờ của các gia tử ứng với các pha của nút

Pha μ1 μ2 μ3 μ4 W Fmin 1 0.12 0.39 0.18 0.28 0.52 0.13 2 0.12 0.39 0.18 0.30 0.51 0.09 3 0.30 0.18 0.36 0.14 0.49 0.09

Khi đó Vi được tính theo công thức trong định nghĩa 2.3.

- Tham số α thường được lấy là 0.85, tham số này thường được lấy gần với 1 vì mật độ hiện tại xung quanh nút có ảnh hướng lớn tới thời gian đèn xanh tại pha đèn. Chúng ta có thể xác định tham số α tối ưu nhưng trong bài bào báo này chúng ta chưa xét tới.

- Tham số λ = 5 giây; CT 2

- Tham số Tđmax = 120 giây;

- Tham số Txmin = 20 giây.

Khi đó ta có: Pi = 0.85*Fi + (1-0.85)*Vi i = 1..3

Kết quả mô phỏng quá trình điều khiển nút bằng một phần mềm được mô tả trong biểu đồ dưới đây:

Biểu đồ mô tả thay đổi thời gian đèn xanh của các pha đèn

0102030405060708090

100

1 2 3 4 5 6Thứ tự đèn xanh của mỗi pha

Thờ

i gia

n đè

n xa

nh (s

)

Pha 1Pha 2Pha 3

Từ biểu đồ cho thấy thời gian đèn xanh của các pha trong các lần khác nhau là khác nhau, nó phụ thuộc vào mật độ phương tiện hiện có trên pha đó và thông tin dự báo. Ví dụ như lần đèn xanh thứ nhất, pha 1 có thời gian là 40s trong khi đó 30s và 35s lần lượt cho pha 2 và 3; lần đèn xanh thứ hai, pha một có thời gian đèn xanh là 30s trong khi đó pha 2 là 60s và pha 3 là 65s, … Như vậy khoảng thời gian đèn xanh của các pha thay đổi phụ thuộc vào mật độ phương tiện hiện có trên pha đó và dự báo phương tiện sẽ đến pha đó. Qua đó cho thấy hệ thống điều khiển có tính mềm dẻo và linh hoạt cao.

IX. KẾT LUẬN

Điều khiển đèn tín hiệu giao thông là một vấn đề phức tạp cần được nghiên cứu và đưa ra các giải pháp điều khiển hiệu quả hơn. Bài báo đã đề xuất một phương pháp điều khiển cải tiến, trực quan cho thây hiệu quả điều khiển tốt hơn các phương pháp hiện có. Tuy nhiên phương pháp điều khiển vẫn còn hạn chế đó là tham số α chưa được xác định tối ưu, phương pháp điều khiển chỉ thực hiện trên một nút đơn trong khi đó việc điều khiển cần phải tính đến hiệu quả điều khiển của các nút có liên quan tới nó. Đây là một hướng mở để các nhà nghiên cứu phát triển và cải tiến để đề xuất các phương pháp mới.

Tài liệu tham khảo CT 2

[1]. Nguyen Cat Ho, Fuzziness in structure of linguistic truth values: A foundation for development of fuzzy reasoning, Proc. of ISMVL' 87, Boston, USA, IEEE Computer Society Press, New York, 1987, 326 - 335. [2]. Nguyen Cat Ho and W. Wechler, Extended hedge algebras and their application to fuzzy logic, Fuzzy Sets and Systems 52, 1992, 259 - 281. [3]. Nguyen Cat Ho, H. Văn Nam, Ordered Structure-Based Semantics of Linguistic Terms of Linguistic Variables and Approximate Reasoning, AIP conference proceedings on Computing Anticipatory Systems, CASYS’99 Third International Conference, 98-116. [4]. Nguyen Cat Ho, T. Đình Khang, L.Xuân. Việt, Fuzziness Measure, Quantified Semantic Mapping And Interpolative Method of Approximate Reasoning in Medical Expert Systems, Tạp chí tin học và điều khiển, T.18(3)(2002), 237-252. [5]. Nguyen Cat Ho, Nguyen Văn Long, Làm đầy đủ đại số gia tử mở rộng trên cơ sở bổ sung các phần tử giới hạn (Nhận đăng trong Tạp chí Tin học và Điều Khiển). [6]. Nguyen Cat Ho, Nguyen Văn Long, Đại số gia tử đầy đủ tuyến tính, Tạp chí Tin học và Điều khiển học, T.19(3) 274-280. [7]. Nguyễn Cát Hồ và Trần Thái Sơn, Logic mờ và quyết định mờ dựa trên cấu trúc thứ tự của các giá trị ngôn ngữ, Tạp chí Tin học và Điều khiển học 9, 4, 1993, 1 - 9. [8]. Bùi Xuân Cậy, Đường đô thị và tổ chức giao thông, Bài giảng năm 2006. [9]. Hoàng Kiếm, Lê Hoàng Thái (2000), Giải thuật di truyền - Cách giải tự nhiên các bài toán trên máy tính, Nhà Xuất bản giáo dục.

[10]. Nguyễn Đình Thúc, Lập trình tiến hóa, NXB Giáo dục, năm 1998♦

CT 2