針對(duì)城市道路交叉口的智能交通信號(hào)控制，提出了一種主從式模糊邏輯自適應(yīng)控制
算法，該算法綜合考慮了本相位最小綠燈時(shí)間結(jié)束時(shí)刻的路段車輛數(shù)和相鄰相位的車輛排隊(duì)長(zhǎng)度，以及本相位非關(guān)鍵車流對(duì)關(guān)鍵車流的影響，采用兩個(gè)規(guī)則前件進(jìn)行主模糊控制器的模糊推理，設(shè)計(jì)了具有更多控制信息的兩級(jí)模糊控制器。結(jié)合已有類似研究成果進(jìn)行了仿真比較研究，結(jié)果表明：該控制算法在減少車輛延誤方面有明顯改進(jìn)。
模糊控制不依賴于被控對(duì)象的精確模型，能夠充分利用學(xué)科領(lǐng)域的知識(shí)，并以較少的規(guī)
則數(shù)表達(dá)知識(shí)，擅長(zhǎng)技能處理，因此國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者將模糊控制等技術(shù)用于交通控制系
統(tǒng)中。Pappis等[1]于1977年首先提出了城市孤立交叉口的模糊控制方法，即所謂的Pappis法。陳森發(fā)等[2]在其基礎(chǔ)上進(jìn)行了進(jìn)一步的研究，考慮了非關(guān)鍵車流的影響，且對(duì)算法作了改進(jìn)，其仿真結(jié)果較Pappis等提高15％。朱茵等將模糊控制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與多智能體技術(shù)應(yīng)用在孤立交叉口的交通控制中，豐富了城市交通控制的研究成果。本文根據(jù)城市交通實(shí)際狀況，同時(shí)考慮了綠燈相的關(guān)鍵車流車輛數(shù)和相鄰相位的車輛排隊(duì)長(zhǎng)度（以下簡(jiǎn)稱隊(duì)長(zhǎng)）信息，以及交叉口關(guān)鍵車流與非關(guān)鍵車流之間的相互影響，提出了一種主從式模糊邏輯自適應(yīng)控制的設(shè)計(jì)思想，仿真結(jié)果表明，這種控制方法較好地適用了孤立交叉口信號(hào)控制中具有多車流的特點(diǎn)，能有效減少車輛通過(guò)交叉口的平均延誤。