Advertisement

基于改良遗传算法的交通信号优化（含Python代码）.zip

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资料包提供了一个利用改进遗传算法进行城市交通信号优化的设计方案及其实现代码。通过Python编程语言，我们能够有效地模拟和优化复杂的交通流模式，减少拥堵现象，提高道路通行效率。文档详细介绍了算法的原理、实现步骤以及参数调整方法，并附有详细的实验结果分析与讨论，为交通工程领域的研究者提供了一个有价值的工具集。 基于改进遗传算法的交通信号优化（Python代码实现）.zip包含了使用改进后的遗传算法来优化交通信号控制的Python代码。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于改良遗传算法的交通信号优化（含Python代码）.zip
    优质
    本资料包提供了一个利用改进遗传算法进行城市交通信号优化的设计方案及其实现代码。通过Python编程语言，我们能够有效地模拟和优化复杂的交通流模式，减少拥堵现象，提高道路通行效率。文档详细介绍了算法的原理、实现步骤以及参数调整方法，并附有详细的实验结果分析与讨论，为交通工程领域的研究者提供了一个有价值的工具集。 基于改进遗传算法的交通信号优化（Python代码实现）.zip包含了使用改进后的遗传算法来优化交通信号控制的Python代码。
     
  • 基于改良遗传算法的城市交通信号优化.zip
    优质
    本研究提出了一种基于改良遗传算法的模型，旨在有效优化城市交通信号控制，改善道路通行效率和缓解交通拥堵问题。 基于改进的遗传算法的城市交通信号优化.zip包含了利用改进后的遗传算法来提高城市交通信号系统的效率的研究内容。该研究旨在通过优化算法提升城市道路交叉口处的车辆通行能力，减少拥堵现象，并改善整体交通安全状况。此压缩文件内含相关代码、实验数据及分析报告等资料。
     
  • 利用遗传算法进行交通信号优化（含Python代码）.zip
    优质
    本资源包含一个使用Python编写的遗传算法程序，旨在优化城市交叉路口的交通信号控制。通过模拟和进化过程改善交通流量，减少拥堵现象，并提高道路通行效率。适合对智能交通系统及遗传算法感兴趣的读者研究与实践应用。 基于遗传算法的交通信号优化（Python代码实现）.zip包含了使用遗传算法来改进交通信号控制系统的相关Python代码。此文件旨在帮助研究者或工程师通过编程方式探索如何利用智能算法提高城市道路网络效率与安全性。
     
  • 【遗传算法】利用改良遗传算法(GA+IGA)进行城市交通信号优化并附带MATLAB代码.zip
    优质
    本资源提供了一种结合改进遗传算法（GA+IGA）的城市交通信号优化方案及配套的MATLAB实现代码，适用于智能交通系统的研究与应用。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理以及路径规划和无人机等多种领域的Matlab仿真。
     
  • 城市交通信号优化分析：采用改良遗传算法的方法
    优质
    本研究探讨了利用改良遗传算法优化城市交通信号控制的问题。通过模拟与实验验证，提出了一种有效减少道路拥堵和提高通行效率的新方法。 遗传算法基于“适者生存”的生物学原理，将优化问题的求解过程比喻为染色体之间的竞争与演化。通过模拟自然界中的复制、交叉及变异机制，算法能够使一系列候选解决方案（即“染色体”）经历多代进化，最终筛选出最适应环境的个体，从而找到最优解或满意解。这种算法具有高度并行性、随机性和自适应性的特点，并且是一种通用优化方法。
     
  • 基于改良遗传算法的车辆路径优化
    优质
    本研究提出了一种改进的遗传算法应用于解决复杂的车辆路径问题，旨在通过优化配送路线减少运输成本和提高效率。 自车辆路径问题（VRP）被证实为NP难题以来，众多学者致力于研究各种求解算法。本段落采用遗传算法来解决VRP问题，并对初始种群的确定进行了改进以提高算法效率与性能。
     
  • 基于改良萤火虫算法的区域交通信号配时优化
    优质
    本文提出了一种利用改良萤火虫算法来优化区域交通信号配时的方法，旨在提高道路通行效率和减少车辆拥堵。通过模拟萤火虫吸引机制，该算法能够有效寻找到最优或近似最优的信号灯切换方案，适应不同交通流量变化，为智能交通系统提供新的解决方案。 城市快速机动化导致道路资源供需失衡问题日益严重。目前采用的交通信号定时控制方式无法根据实时交通流变化调整信号配时，从而降低了路网运行效率。为解决区域内多路口交通信号配时优化的问题，本段落提出了一种基于改进萤火虫算法的方法。该方法以各相位绿灯时间作为控制变量，并建立一个旨在最小化区域总延误的规划模型进行优化。 针对标准萤火虫算法存在的精度不高以及容易陷入局部最优解等问题，本研究引入了驱散机制并结合变异操作对种群进化过程进行了改进。通过使用五个标准测试函数验证该方法的有效性，实验结果表明，改进后的萤火虫算法在提高求解精度和稳定性方面具有明显优势。 最后，本段落以一个典型的多路口区域为例，将改进的萤火虫算法应用于实际交通信号配时优化问题中，并通过对比实验证明了其有效性。
     
  • 基于改良遗传算法的生产线平衡优化
    优质
    本研究提出了一种改良遗传算法，旨在有效解决生产线上设备和人力配置问题，实现生产线平衡优化，提高整体生产效率与灵活性。 生产线各工位工序的所有子工序。
     
  • 改良版遗传算法的MATLAB代码.zip
    优质
    本资源提供了一种改进的遗传算法的MATLAB实现代码，适用于优化问题求解。通过引入新机制提升原算法性能，适合科研与学习参考。 改进遗传算法的MATLAB代码涉及多个步骤和技术细节。首先需要理解基本的遗传算法原理，并在此基础上进行优化或调整以适应特定问题的需求。这可能包括改变选择方法、交叉操作、变异概率等参数，或者引入自适应策略来动态调整这些参数。 在具体实现时，可以参考相关的文献和资料来寻找灵感或是获取理论支持。如果需要改进代码性能或效率，则考虑利用MATLAB的内置函数以及向量化编程技巧也很重要。 测试优化后的算法通常包括使用基准问题集进行实验，并与现有方法的结果对比以评估其有效性。此外，在实际应用中，还需根据具体应用场景和需求调整参数设置及算法结构来达到最佳效果。
     
  • 基于MATLAB的遗传算法优化程序_改进遗传算法_优化算法_源码
    优质
    本项目提供了一个基于MATLAB开发的遗传算法优化工具，重点在于实现和评估改进型遗传算法在各类问题上的应用效果。包含详细注释与示例代码。 改进型的GA寻优速度快，适用于电力系统潮流计算等方面。