CN107705591B - 一种有轨电车与社会车流的协同控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种有轨电车与社会车流的协同控制方法，包括如下步骤：(1)道路交通基础数据采集及信号公共周期的确定，(2)检测器的设置和激活，(3)到达检测器检测到有轨电车后，信号控制机生成有轨电车优先通行申请，按照有轨电车与社会车流的协同控制方法进行信号配时方案调整，(4)有轨电车到达检测器的关闭与开启。该技术方案将预测、信号优先、协调控制的技术合而为一，以保证有轨电车在交叉口间连续优先通行，同时使得社会车辆在交叉口的延误尽可能小。
Description
技术领域
本发明属于公交信号控制技术领域，用于有轨电车系统，涉及一种考虑现代有轨电车停站时间的有轨电车与社会车流的协同控制方法。
背景技术
从上世纪90年代的法国开始，现代有轨电车作为一种高效清洁的公共交通方式，逐渐风靡，但有轨电车需要足够的时空路权来保证其行驶效率和服务水平。近年来，不管是在科研研究领域还是专利应用领域，很少有涉及到有轨电车信号优先的方法，其中极少数涉及到的方法策略还主要属于主动式信号优先，给予有轨电车的优先幅度有限，且缺乏与其他交通方式间的协调，会对社会车辆的通行带来负面影响，这种现象在饱和度较高的时候更为明显。本发明便是在这样的背景下产生的。
发明内容
本发明正是为解决地耦合天线测厚存在较大误差的不足，提供一种基于电磁波叠加原理的有轨电车与社会车流的协同控制方法，该方案为公路无损检测提供重要依据。
为了实现上述发明目的，本发明采用如下技术方案：一种有轨电车与社会车流的协同控制方法，其特征在于，所述控制方法包括如下步骤：
(1)道路交通基础数据采集及信号公共周期的确定，
(2)检测器的设置和激活，
(3)到达检测器检测到有轨电车后，信号控制机生成有轨电车优先通行申请，按照有轨电车与社会车流的协同控制方法进行信号配时方案调整，
(4)有轨电车到达检测器的关闭与开启；协调路段实行优化后的信号控制方案，会暂时关闭有轨电车到达检测器，等到检测器检测到有轨电车离开协调路段后，结束本辆有轨电车的信号优先协同控制流程，恢复到原有的控制方案，此时有轨电车到达检测器重新启动，等待进入下一辆有轨电车的信号优先协同控制，若再次检测到有轨电车的到达，会重新进入步骤(3)。
作为本发明的一种改进，所述步骤(1)具体如下，该步骤采用韦伯斯特公式计算信号周期，并取各交叉口中最大周期作为协调控制的公共周期；
L＝∑I(l+I-A)；
C-韦伯斯特公式计算的周期时长(s)；
L-周期损失时间(s)；
Y-交叉口总流量比；
A-黄灯时间(s)；
I-绿灯间隔时间(s)；
l-启动损失时间(s)，查表得；
yi＝maxj(qij/Sij),第i相位的流量比；
qij–第i相位第j车道的小时流量；
Sij-第i相位第j车道的通行能力，由基本通行能力得；
通过相关分析，该方案所需的道路交通基础数据包括如下所示：各个交叉口车道数Nij和规定的车道方向即包括直行、左转、右转、直左、直右、左直右、左右转、相邻交叉口的间距lij等静态数据、交叉口的流量流向数据(各进口道的饱和度yi)、信号配时现状(黄灯时间A、一个周期内的相位数i、绿灯间隔时间I)等动态数据以及车辆停靠时间序列y，有轨电车到站实际时刻x1、上车人数x2、下车人数x3、与上一辆进站电车的车头时距x4，有轨电车长度Ltr，交叉口清空距离Ld，有轨电车速度Vtr等数据。
作为本发明的一种改进，步骤(2)中检测器的设置和激活具体如下，在协调控制区段上游入口处布置有轨电车到达检测器，在协调控制区段下游出口处布置有轨电车离开检测器，第一辆有轨电车通过离开检测器时，有轨电车到达检测器被激活，处于能够接收后续有轨电车优先申请的状态。
作为本发明的一种改进，所述步骤(3)中，到达检测器检测到有轨电车后，信号控制机生成有轨电车优先通行申请，按照有轨电车与社会车流的协同控制方法进行信号配时方案调整，待检测器检测到有轨电车时，信号控制机生成有轨电车优先通行申请，具体如下；
31)有轨电车站点停靠时间预测：本次发明中的“有轨电车站点停靠时间”是基于SVM(支持向量机)进行预测的，可通过C++等软件进行操作；
32)信号协调优化方案：通过31)的有轨电车站点停靠时间预测，可在此基础上得到电车到达交叉口停车线的时刻，然后结合社会车辆的到达率基于嵌套算法得到交叉口的绿灯时间与相位差等参数，并根据“绿灯时间与相位差”指标确定信号协调优化方案。
作为本发明的一种改进，步骤(31)中有轨电车站点停靠时间预测具体如下，将有轨电车到达停车线时间的预测过程简化，主要预测电车在站台的停靠时间，即因停靠产生的非正常行驶持续时间，考虑到有轨电车的停靠时间与电车系统本身特点、有轨电车与乘客相互作用是呈现非线性关系，基于SVM模型设计算法进行非线性回归，该方案采用多项式核函数算法，基于此算法实现停站时间的预测；并以此为依据，预测有轨电车到达交叉口的时间；
算法如下：
其中，f(x)为非线性回归函数，
和
为拉格朗日待定系数，可由公式(3)求得，SVs代表支持向量机集合，ε是不敏感系数；
其中，y为样本序列，是采集到的车辆停靠时间原始序列，l为支持向量数目，x＝(x1，x2，x3，x4)为属性变量，与有轨电车停靠时间紧密相关，分别为电车到站实际时刻、上车人数、下车人数、与上一辆进站电车的车头时距，这些都可通过跟车调查获取。
作为本发明的一种改进，所述步骤(32)中采用嵌套算法确定绿灯时长和相位差，模块一以有轨电车在协调区段停车最小为目标，并将此目标作为新约束带入模块二，即控制区段总延误最小为优化目标，保证有轨电车在交叉口间连续优先通行的同时使得社会车辆在交叉口的延误尽可能小；
模块一：有轨电车绿波通行；
要实现有轨电车的协调控制，最理想的状态就是有轨电车可以不停车通过目标区段，因此，模块一以申请优先的有轨电车在目标区段的累计停车次数Sall最小为目标函数，对应的算法如下：
其中，
为第j个交叉口有轨电车通行相位绿灯启亮时间，oj为第j个交叉口的绝对相位差，a为正整数，C为协调控制的公共周期时长；
temp＝(Ltr+Ld)/vtr为有轨电车穿越交叉口的清空时间；
为第j个交叉口第i相位的绿灯时间，
为第j个交叉口第i相位的最短绿灯时间，qij为第j个交叉口第i相位单周期车流量，Sij为第j个交叉口第i相位的车道饱和流率；
通过整数空间粒子群算法求解式(5)和式(6)，将求解结果作为新的约束条件带入模块二；
模块二：基于期望延误的配时优化；
有轨电车的信号优先会给占用其他相位社会车辆的通行时间，为了在保障电车通行权的前提下，信号配时应当尽量降低其他相位社会车辆的通行延误，其算法如下：
其中，
为第i个交叉口第j相位的车辆头车到达停车线的时间；uij为第i个交叉口第j相位考虑上游交叉口影响后的到达率；
利用整数空间的粒子群算法就可以求得满足目标函数的各交叉口的信号相位配时和相位差。
相对于现有技术，本发明的有益效果如下，(1)本发明是在有轨电车信号控制领域的一次新的尝试，将预测、信号优先、协调控制的技术合而为一，保证有轨电车在交叉口间连续优先通行的同时，使社会车辆在交叉口的延误尽可能小，兼顾多方面的利益，意图使系统获得最优实施效果；(2)本发明方法不需要额外的道路改造与基础设施投入，因而其资金投入少，对城市的财政要求不高，发明的操作性非常强。
附图说明
图1为本发明方法的流程图；
图2为道路信息与动态数据图；
图3为求解目标示意图。
具体实施方式
为了加深对本发明的认识和理解，下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步说明。
参见图1-图3，如附图1所示为一种有轨电车与社会车流的协同控制方法流程图，下面结合实例进一步说明。
(1)道路交通基础数据采集及信号公用周期的确定；
本发明首先采用韦伯斯特公式计算信号周期，并取各交叉口中最大周期作为协调控制的共用周期。
C-韦伯斯特公式计算的周期时长(s)
L-周期损失时间(s)
Y-交叉口总流量比
A-黄灯时间(s)
I-绿灯间隔时间(s)
l-启动损失时间(s)，查表得
yi＝maxj(qij/Sij),第i相位的流量比
qij–第i相位第j车道的小时流量
Sij-第i相位第j车道的通行能力，由基本通行能力得。
通过相关分析，本次发明所需的道路交通基础数据包括如下所示：各个交叉口车道数Nij和规定的车道方向(直行、左转、右转、直左、直右、左直右、左右转)、相邻交叉口的间距lij等静态数据、交叉口的流量流向数据(各进口道的饱和度yi)、信号配时现状(黄灯时间A、一个周期内的相位数i、绿灯间隔时间I)等动态数据以及车辆停靠时间序列y，有轨电车到站实际时刻x1、上车人数x2、下车人数x3、与上一辆进站电车的车头时距x4，有轨电车长度Ltr，交叉口清空距离Ld，有轨电车速度Vtr等数据。
在本实例中，各个交叉口车道数Nij和规定的车道方向(直行、左转、右转、直左、直右、左直右、左右转)、相邻交叉口的间距lij、交叉口的流量流向数据(各进口道的饱和度yi)、信号配时现状(黄灯时间A、一个周期内的相位数i、绿灯间隔时间I)、有轨电车长度Ltr可以采取实地调查方法获得；车辆停靠时间序列y、有轨电车到站实际时刻x1、上车人数x2、下车人数x3、与上一辆进站电车的车头时距x4、有轨电车速度Vtr等可采用摄像法采集，即通过摄像机采集相关的视频，并通过专门的视频处理软件(例如，Adobe公司的PremierePro 2.0)对视频信息进行处理以获取所需数据。
(2)检测器的设置和激活：
在协调控制区段上游入口处布置有轨电车到达检测器，在协调控制区段下游出口处布置有轨电车离开检测器，第一辆有轨电车通过离开检测器时，有轨电车到达检测器被激活，处于能够接收后续有轨电车优先申请的状态，检测器的位置如附图2所示。
注意有轨电车到达检测器的布置应与停靠站点和交叉口保持一定距离，避免有轨电车排队溢出的影响。
(3)到达检测器检测到有轨电车后，信号控制机生成有轨电车优先通行申请，按照有轨电车与社会车流的协同控制方法进行信号配时方案调整，
待检测器检测到有轨电车时，信号控制机生成有轨电车优先通行申请，具体如下，
31)有轨电车站点停靠时间预测：本次发明中的“有轨电车站点停靠时间”是基于SVM(支持向量机)进行预测的，可通过C++等软件进行操作；
32)信号协调优化方案：通过1)的有轨电车站点停靠时间预测，可在此基础上得到电车到达交叉口停车线的时刻，然后结合社会车辆的到达率基于嵌套算法得到交叉口的绿灯时间与相位差等参数，并根据“绿灯时间与相位差”指标确定信号协调优化方案。
(4)有轨电车到达检测器的关闭与开启；
协调路段实行优化后的信号控制方案，会暂时关闭有轨电车到达检测器，等到检测器检测到有轨电车离开协调路段后，结束本辆有轨电车的信号优先协同控制流程，有轨电车到达检测器重新启动，等待进入下一辆有轨电车的信号优先协同控制，若再次检测到有轨电车的到达，会重新进入步骤(3)。
依照上述方法调整交叉口信号配时，可得到一种有轨电车与社会车流的协同控制方法，实现有轨电车优先通行的同时，社会车辆在交叉口的延误尽可能小。
应用实例：为了验证本发明的有效性，下面结合某市有轨电车实际调查数据及VISSIM，对本发明作进一步的说明。
设某条主干道依次具有5个交叉口，依次编号为1、2、3、4、5。这个区域包含信号优先协调控制交叉口：通江—太湖路交叉口(2)，通江—龙锦路交叉口(3)以及通江—龙城路交叉口(4)，而1和5交叉口作为协调控制的过渡交叉口，各项指标并不计入统计，以抵消上游交叉口对于控制效果的影响。如附图2所示：
(1)通过基础数据的采集，所得结果如下：
协同优先控制区域内主要交叉口的信号周期、相位方案、交叉口渠化、交叉口间距、公交站点具体位置、各交叉口的流量流向等信息如附图2所示；
(2)效果分析；
为了验证本发明的效果，将有轨电车优先条件下的协调控制方法与原始信号配时和只考虑社会车辆的静态双向绿波控制方法进行对比，也就是说，每一种信号配时方法在效果分析中对应着一类信号配时策略，分别是实际信号配时控制，配时数据见附图2，传统静态双向绿波，即通过韦伯斯特公式确定公共信号周期，然后按各相位流量比分配绿灯时间，最后用数解法求解满足社会车辆绿波带宽最大的交叉口间的相位差，以及本发明提出的一种有轨电车与社会车流的协同控制方法。
实际工程中经常会遇到交通需求波动的情况，所以发明不局限于优化现状流量下的通行效率，为了进一步测试本发明方法在不同交通量下的信号控制效果的稳定性，在上述三种信号配时策略下均设置5个流量级别，分别是原始流量的80％，90％，100％，110％和120％。即本效果分析共构建3种信号控制策略，每种策略均测试5个流量条件，效果分析的具体设置如表1。
表1信号配时策略设计
车辆的行驶速度是预估车辆达到停车线时间，从而通过嵌套算法实现信号控制的重要参数，VISSIM中对车速的输入采用的形式定义。在城市道路中，由于信号控制的影响，车流前往下游交叉口的到达率并不是均匀的，因此，在效果分析中，信号协调区段的上游均设置有过渡的信号灯，以保证车队的出现，从而更贴近交通运行的实际情况，且这些交叉口并不会列入最终的指标统计，如附图2中的交叉口1和5。
有轨电车在站台的停靠时间对信号优先的效果有重要影响。效果分析通过在不同的时间间隔内设置不同的乘客到达率，以保证有轨电车载运的乘客数与表1中的观测数据一致，从而推测出有轨电车在站台的停靠过程。影响有轨电车停靠时间和到达交叉口时间的另一个重要因素是车辆进入信号协调区段的时刻。调查通过视频采集有轨电车进入信号协调区段时间，并将这些时间以时刻表的方式录入效果分析系统，即每一辆车对应一个进入效果分析系统时间。
整个效果分析时长为3600s，与之对应的现实时间段是研究区域的晚高峰17:15～18:15。表1中的每个情景的每一个流量条件进行10次效果分析，每次效果分析取不同的随机种子。
(3)效果分析结果；
(31)有轨电车站台停靠时间预测结果分析；
协调控制区段内影响有轨电车到达停车线时间预测的站点共有4个，已经在附图2中标出。由于有轨电车的停靠时间预测与自身特性有关，因此本发明利用南京市河西区有轨电车元通站的相关数据来标定基于SVM模型算法中的惩罚因子E、不敏感系数ε以及核函数参数γ，再将研究区段的4个站点的属性向量，带入回归函数，从而预测有轨电车的停靠时间。有轨电车在元通站的停靠时间y和相关属性向量x＝(x1,x2,x3,x4)，样本量为115。其中，x1～x4为属性变量，与有轨电车停靠时间紧密相关，这里分别为电车到站实际时刻、上车人数、下车人数、与上一辆进站电车的车头时距。参数标定结果为：E＝24.619，ε＝0.4972，γ＝0.9997。算法的平均相对百分误差(MAPE)和均方误差(MSE)两项指标分别为8.12％和37.58s2，均相对较小，这证明了基于SVM模型算法的预测效果较为可靠，也为预测有轨电车到达交叉口时间和设置信号优先协调控制方案提供了充分的依据。
(32)对有轨电车的影响；
尽量减少有轨电车在路段上的非必要停留时间和停车次数是提升其运行效益的主要目标，因此延误和停车率是有轨电车协调信号优先控制的主要评价指标，也是本次发明的有轨电车信号优先控制策略最有力、最有效的论据之一。根据VISSIM输出的评价指标，三种控制策略的流量敏感度结果如表2所示。
总体来看，在现状流量条件下，静态的双向绿波控制由于没有考虑到有轨电车与社会车辆在行驶特性上的差异，反而造成了有轨电车在研究区段更大的行程延误，而有轨电车的停车率相对于原始情况仅有轻微提升。而在实行有轨电车与社会车流的协同控制方法后，电车的行程延误和停车率大幅度降低76.46％和95.05％。
更值得注意的是，通过流量敏感度很容易发现，由于实际信号配时控制和传统静态双向绿波属于静态配时方法，所以有轨电车的行驶指标不因为道路流量的变化而变化，始终处于较低水平。本发明的信号控制策略不论在何种饱和度下均能够显著降低有轨电车的行程延误达77％以上，对应地，停车率较现状信号控制方案也骤减超90％。这充分证明了模块一的严格目标，即提出优先申请的有轨电车在目标区段内尽量少停车通过，对于提升有轨电车通行效益的重要意义，也间接验证了有轨电车停靠时间预测的准确性以及对于此控制算法的突出贡献。
表2不同信号控制策略下有轨电车的各项指标
(33)对社会车流的影响
给予有轨电车信号优先的初衷并不是牺牲社会车辆的通行权，因此有必要对社会车辆的行驶指标进行统计以评估信号优先算法对社会车辆的影响。发明在统计社会车辆在和各节点的延误的同时，考虑到交叉口道路几何条件的约束，也对各节点的平均排队长度进行了分析。结果如表3所示。
表3不同信号控制策略下社会车辆的各项指标
注：1表示车辆在协调控制的目标区段，即从附图2中的交叉口2行驶至交叉口4间产生的延误均值。
**表示指标相对于现状下降50％以上，说明控制方法能够十分显著提升车辆的行驶效益。
*表示指标相对于现状下降幅度在20％～50％，说明控制方法在提升车辆通行效益上有一定效果。
从延误和停车率指标来看，现状流量条件下，传统的静态双向绿波仅降低了20％左右的车辆延误和停车率，而有轨电车与社会车流的协同控制方法不仅大幅度降低了南北方向有轨电车的延误，此方向上的社会车辆的行驶效益也大幅提升，其延误和停车率比静态双向绿波还进一步降低了74.49％和73.06％。
一般情况下，非绿波期间通行的车辆易受到协调控制的干扰，现状流量下，静态双向绿波策略不仅没能明显提升社会车辆的通行效益，反而增加了其在部分交叉口的延误和停车率。相比之下，有轨电车与社会车流的协同控制方法虽然不能保证所有相位的车辆均能够像绿波期间内通行的车辆那样高效行驶，但依然能够使各交叉口的延误和停车率均值相对于现状明显下降。
对不同饱和度下的交通流进行高效控制是信号控制算法的优越性和健壮性的体现。对比不同流量比下的车辆运行指标，很容易发现，随着流量的增加，南北方向通行的车辆因静态双向绿波获得的延误降低值呈现逐渐下降的趋势，区段内各交叉口延误和排队长度也大部分受到了负面影响。虽然流量的上升也让有轨电车与社会车流的协同控制方法控制下的南北方向车辆的延误降低力度受到了一定的影响，但在各种饱和度下，有轨电车与社会车流的协同控制方法还是能比静态双向绿波提供高的多的通行效率。
上述大量的评价指标很好的证明了有轨电车与社会车流的协同控制方法方法在给予有轨电车强势信号优先同时减少对其他社会车辆干扰方面的巨大优势，多流量敏感度测试也表明了该方法应对不同交通流饱和度的稳定性与健壮性。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干可以预期的改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (3)
1.一种有轨电车与社会车流的协同控制方法，其特征在于，所述控制方法包括如下步骤：
(1)道路交通基础数据采集及信号公共周期的确定，
(2)检测器的设置和激活，
(3)到达检测器检测到有轨电车后，信号控制机生成有轨电车优先通行申请，按照有轨电车与社会车流的协同控制方法进行信号配时方案调整，
(4)有轨电车到达检测器的关闭与开启；协调路段实行优化后的信号控制方案，会暂时关闭有轨电车到达检测器，等到检测器检测到有轨电车离开协调路段后，结束本辆有轨电车的信号优先协同控制流程，恢复到原有的控制方案，此时有轨电车到达检测器重新启动，等待进入下一辆有轨电车的信号优先协同控制，若再次检测到有轨电车的到达，会重新进入步骤(3)；
步骤(1)具体如下，该步骤采用韦伯斯特公式计算信号周期，并取各交叉口中最大周期作为协调控制的公共周期；
L＝ΣI(l+I-A)；
C-韦伯斯特公式计算的周期时长(s)；
L-周期损失时间(s)；
Y-交叉口总流量比；
A-黄灯时间(s)；
I-绿灯间隔时间(s)；
l-启动损失时间(s)，查表得；
yi＝maxj(qij/Sij),第i相位的流量比；
qij–第i相位第j车道的小时流量；
Sij-第i相位第j车道的通行能力，由基本通行能力得；
通过相关分析，该方案所需的道路交通基础数据包括如下所示：各个交叉口车道数Nij和规定的车道方向即包括直行、左转、右转、直左、直右、左直右、左右转、相邻交叉口的间距lij等静态数据、交叉口的流量流向数据即各进口道的饱和度yi、信号配时现状即黄灯时间A、一个周期内的相位数i、绿灯间隔时间I，动态数据以及车辆停靠时间序列y，有轨电车到站实际时刻x1、上车人数x2、下车人数x3、与上一辆进站电车的车头时距x4，有轨电车长度Ltr，交叉口清空距离Ld，有轨电车速度Vtr数据；
步骤(2)中检测器的设置和激活具体如下，在协调控制区段上游入口处布置有轨电车到达检测器，在协调控制区段下游出口处布置有轨电车离开检测器，第一辆有轨电车通过离开检测器时，有轨电车到达检测器被激活，处于能够接收后续有轨电车优先申请的状态；
所述步骤(3)中，到达检测器检测到有轨电车后，信号控制机生成有轨电车优先通行申请，按照有轨电车与社会车流的协同控制方法进行信号配时方案调整，
待检测器检测到有轨电车时，信号控制机生成有轨电车优先通行申请，具体如下，
31)有轨电车站点停靠时间预测：
32)信号协调优化方案：通过31)的有轨电车站点停靠时间预测，可在此基础上得到电车到达交叉口停车线的时刻，然后结合社会车辆的到达率基于嵌套算法得到交叉口的绿灯时间与相位差参数，并根据“绿灯时间与相位差”指标确定信号协调优化方案。
2.根据权利要求1所述的一种有轨电车与社会车流的协同控制方法，其特征在于，步骤31)中有轨电车站点停靠时间预测具体如下，将有轨电车到达停车线时间的预测过程简化，预测电车在站台的停靠时间，即因停靠产生的非正常行驶持续时间，该方案采用多项式核函数算法，基于此算法实现停站时间的预测；并以此为依据，预测有轨电车到达交叉口的时间；
算法如下：
其中，f(x)为非线性回归函数，
和
为拉格朗日待定系数，可由公式(3)求得，SVs代表支持向量机集合，ε是不敏感系数；
其中，y为样本序列，是采集到的车辆停靠时间原始序列，l为支持向量数目，x＝(x1，x2，x3，x4)为属性变量，与有轨电车停靠时间紧密相关，分别为电车到站实际时刻、上车人数、下车人数、与上一辆进站电车的车头时距，这些都可通过跟车调查获取。
3.根据权利要求2所述的一种有轨电车与社会车流的协同控制方法，其特征在于，所述步骤32)中采用嵌套算法确定绿灯时长和相位差，模块一以有轨电车在协调区段停车最小为目标，并将此目标作为新约束带入模块二，即控制区段总延误最小为优化目标，保证有轨电车在交叉口间连续优先通行的同时使得社会车辆在交叉口的延误尽可能小；
模块一：有轨电车绿波通行；
模块一以申请优先的有轨电车在目标区段的累计停车次数Sall最小为目标函数，对应的算法如下：
其中，
为第j个交叉口有轨电车通行相位绿灯启亮时间，oj为第j个交叉口的绝对相位差，a为正整数，C为协调控制的公共周期时长；
temp＝(Ltr+Ld)/vtr为有轨电车穿越交叉口的清空时间；
为第j个交叉口第i相位的绿灯时间，
为第j个交叉口第i相位的最短绿灯时间，qij为第j个交叉口第i相位单周期车流量，Sij为第j个交叉口第i相位的车道饱和流率；
通过整数空间粒子群算法求解式(5)和式(6)，将求解结果作为新的约束条件带入模块二；
模块二：基于期望延误的配时优化；
有轨电车的信号优先会给占用其他相位社会车辆的通行时间，为了在保障电车通行权的前提下，信号配时应当尽量降低其他相位社会车辆的通行延误，其算法如下：
其中，
为第i个交叉口第j相位的车辆头车到达停车线的时间；uij为第i个交叉口第j相位考虑上游交叉口影响后的到达率；
利用整数空间的粒子群算法就可以求得满足目标函数的各交叉口的信号相位配时和相位差。
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