Báo cáo khoa học: "PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG ĐÈN TÍN HIỆU GIAO THÔNG ỨNG DỤNG LÝ THUYẾT ĐẠI SỐ GIA TỬ" ppt

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

ThS. HỒNG VĂN THƠNG
Bộ mơn Khoa học Máy tính
Khoa Cơng nghệ Thơng tin
Trường Đại học Giao thơng Vận tải
Tóm tắt: Bài báo trình bầy các phương pháp điều khiển đèn tín hiệu giao thơng 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 thơng tin ngơn 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
CT 2

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 thơng. 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 thơng 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 cịn 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 khơng 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 thơng 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 thơng tin về


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 tốn điều khiển bài báo sử dụng lý
thuyết Đại số gia tử trong việc tính tốn thơng 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 ngơn ngữ có khuynh hướng ngữ nghĩa trái ngược nhau: crowded
có khuynh hướng “đi lên” cịn 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−.
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 ngơn 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 ngơn 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

CT 2


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

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

∑

h ỴH

fm(hu) =fm(u) , với ∀u∈Dom(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) , tỷ lệ này không phụ thuộc vào x, y và được
fm(x) fm(y)
CT 2

gọi là độ đo tính mờ của gia tử h, ký hiệu là μ(h).
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:
ii) fm(c−) + fm(c+) = 1;
i) fm(hx) = μ(h)fm(x), ∀x ∈ X;
−

+
iii) ∑ − q ≤i ≤ p,i ≠ 0 fm(h i c) = fm(c) , v ới c ∈{c , c };
iv) ∑ − q ≤i≤ p,i ≠ 0 fm(h i x) = fm(x) ;

v)

∑

-q ≤ i ≤ -1

μ(h i ) = α và

∑

1≤i ≤ p

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

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 hxĐịnh 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) v(h j x) = v(x) + sign(h j x)(

∑

j
i=Sign(j)

fm(h i x) - ω(h j x)fm(h j x)), j ∈ [-q ^ p] .

1
Trong đó: ω(h j x) = [1+ sign(h j x)sign(h p h j x)(β - α)] ∈{α,β} , [-q^p]={j: −q≤j≤p & j≠0}.
2
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 thơng chính xác là rất khó, do các phương tiện tham gia giao thơng rất phức tạp.
Để các hệ thống tính tốn 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 thơng tin ngơn 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.
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 mơ phỏng q trình tồn tại của các cá thể trong quần thể. Các cá thể tốt sẽ tồn tại
thơng qua q trình chọn lọc của tự nhiên, và quần thể tồn tại sẽ tiến hóa dần về lời giải tối ưu.
GA ln duy trì một quần thể các lời giải có thể của bài tốn tối ưu. Thơng 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 tốn 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;

CT 2


- 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
CT 2

- 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.
- 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 TỐN ĐIỀU KHIỂN ĐÈN TÍN HIỆU GIAO THƠNG [8]

Cho một nút giao thơng 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 dịng bão hồ của pha i (mức dịng xe
bão hồ 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 thơng 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 thơng 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 thơng

V. PHƯƠNG PHÁP TÍNH TỐN 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 q trình tiếp theo. Q 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:

Top =

1,5*TV + 5
(s)
1- Y

(3.2)

n

Trong đó: TV =

∑T

Zi

là tổng thời gian chuyển pha, n là số pha đèn.

i=1

n

n

1

1

Y = ∑ yi = ∑

Mi
Si

(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:

Tp = ∑ TXi +∑ TZi
Bên cạnh đó việc tính

∑T

Zi

(3.4)

phải căn cứ vào yếu tố hình học của nút, vận tốc dòng vào nút,

ra nút như đã được nêu ở trên.
Sau đó ta sẽ tính được tổng thời gian đèn xanh của các pha:

∑T

Xi

= Tp -∑ TZi

CT 2

(3.5)

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 cịn pha khơng 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 thơng, các tác giả đã thực hiện mơ phỏng hệ thống đèn tín
hiệu hoạt động như một người cảnh sát giao thơng, 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 thơng tin hình ảnh về hệ thống tính tốn trung tâm. Hệ thống tính tốn
trung tâm thực hiện tính tốn 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 tốn 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 khơng có pha đèn nào có thời gian đèn đỏ vượt q Tđmax thì thực
hiện tính tốn 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 khơng 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 thơng 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.
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 thơng tin này có thể được lấy từ kênh VOV của Đài tiếng nói Việt Nam), thơng tin
này ở dạng ngơn ngữ. Từ thông tin dự báo dạng ngôn ngữ chúng ta áp dụng đại số gia tử để tính

tốn 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 tốn 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 khơng có pha đèn nào có thời gian đèn đỏ
vượt q Tđmax thì thực hiện tính tốn các giá trị sau tương ứng cho mỗi pha:

CT 2


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 TỐN ĐIỀU KHIỂN TẠI MỘT NÚT GIAO THƠNG CỤ THỂ

Tính tốn điều khiển đèn tín hiệu của nút giao thơng 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
Bắc
Đông
Tây

520
500
620
700

70
180
110
80

340
220
280

200

110
100
230
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.
CT 2

Nút được thiết kế 3 pha như hình 4.1.
Thực hiện tính tốn điều khiển

Xét ĐSGT AX = <X, H, C , ≤ >
Trong đó H (-) = {little, poss}, littleC ={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 thơng

Pha 1
1
2
...
49
50

Định tính

more
crowded
more
crowded
...
more
crowded
very
crowded

Định
lượng

Pha 2

0.88

1

0.87

2

...

...

0.86

49

0.92

50

Định tính
very
crowded
little
crowded
...
poss
crowded
Crowded

Định
lượng

Pha 3

0.91

1

0.64

2

...

..

0.77

49

0.81

50

Định tính
more
crowded
little
crowded
...
little
crowded
poss
uncrowded

Định
lượng
0.86
0.65
...
0.66
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:
50

f k (μ1 , μ 2 , μ 3 , μ 4 ) =

∑ (val - v(x , μ , μ
i=1

i

i

1

2

, μ 3 , μ 4 )) 2

50

→ min k = 1..3a

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
2
3

0.12
0.12
0.30

0.39
0.39
0.18

0.18
0.18
0.36

0.28
0.30
0.14

0.52
0.51
0.49

0.13
0.09
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 mơ phỏng q trình điều khiển nút bằng một phần mềm được mô tả trong biểu đồ
dưới đây:

Thời gian đèn xanh (s)

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

100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0

Pha 1
Pha 2
Pha 3

1

2

3

4

5

Thứ tự đèn xanh của mỗi pha

6

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 thơng 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 thơng 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 cịn 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.

CT 2

Tài liệu tham khảo
[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 thơng, Bài giảng năm 2006.
[9]. Hồng Kiếm, Lê Hoàng Thái (2000), Giải thuật di truyền - Cách giải tự nhiên các bài tốn trên máy
tính, Nhà Xuất bản giáo dục.
[10]. Nguyễn Đình Thúc, Lập trình tiến hóa, NXB Giáo dục, năm 1998♦


CT 2