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城市道路交通信号实时优化控制的遗传算法应用

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简介:
本研究探讨了在城市道路交通中运用遗传算法进行信号实时优化控制的方法,旨在提高交通流畅度和减少拥堵现象。通过模拟实验验证其有效性及适应性。 城市道路交通信号实时遗传算法优化控制的研究涵盖了多个关键知识点: 1. 城市交通信号控制系统的重要性:在城市管理的背景下,有效的交通信号控制系统能够显著提升道路通行能力和减少交通事故的发生率,这对于改善城市的整体交通状况至关重要。 2. 传统定时控制系统的局限性:过去的交通管理主要依赖于固定的定时系统来调节红绿灯的时间。然而,在实际应用中这种方法无法灵活应对实时变化的车流量情况,从而导致了不必要的拥堵和安全问题。因此,开发能够根据当前路况动态调整信号配时的新一代控制系统显得尤为迫切。 3. 交通延误的影响:车辆在通过交叉路口时经常遇到由红绿灯控制引起的延迟现象。这些等待时间占据了整个行程中相当大的比例,并且大部分是由于不合理的信号设置造成的。 4. 交通事故与交叉口的关联性分析:据统计,大约有59%的道路事故发生在十字路口区域之内,显示出优化该地段交通管理措施的重要性以降低事故发生率。 5. 实时控制系统的需求:鉴于车流量随时间不断变化的特点以及现有定时系统的不足之处,迫切需要建立一种能够实时响应并调整信号灯设置的新型控制方案。这将有助于减少车辆等待时间、缓解拥堵状况,并提高道路通行效率。 6. 交通流模型的重要性:为了克服传统方法中的缺陷,在解决复杂的城市道路交通问题时必须构建基于理论基础的数据模型来实现最优化的交叉口流量管理目标。该模型需具备实时监控各车道车速及数量变化的能力,从而对整体交通情况进行综合优化处理。 7. 遗传算法的应用于信号控制:遗传算法因其强大的全局搜索能力而被广泛应用于解决多目标最优化问题之中。本研究提出了一种基于此技术的交叉口控制系统模型,并以最小化所有车辆总的等待时间为首要任务,通过实时调整多个路口处红绿灯切换时间来达到最佳交通流量分配效果。 8. 四相位信号控制策略:文中介绍了一种四阶段对称式放行方案,即按照左转、直行、右转以及非机动车和行人四种模式分别进行管理以确保交叉口内的行车安全与顺畅流动。 9. 编程技术的应用实例:借助MATLAB软件生成符合泊松分布特性的交通流量序列,并结合VB可视化界面编程工具开发了一个简易的道路信号实时遗传算法演示平台。这充分展示了现代信息技术在智能交通系统设计中的重要作用和广阔前景。 10. 实验验证与效果评估:通过模型的动态优化、计算模拟以及实际测试,证明了采用遗传算法进行道路信号控制可以显著改进参数设置情况,并最终实现更高的通行效率及更短的车辆等待时间目标。 这些知识点共同构成了城市道路交通信号实时遗传算法优化控制研究的核心内容。这项跨学科的研究成果对于改善交通管理和缓解拥堵状况具有重要的理论和实践价值,同时也为未来相关领域的进一步探索提供了宝贵的经验参考和支持。

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    本研究探讨了在城市道路交通中运用遗传算法进行信号实时优化控制的方法,旨在提高交通流畅度和减少拥堵现象。通过模拟实验验证其有效性及适应性。 城市道路交通信号实时遗传算法优化控制的研究涵盖了多个关键知识点: 1. 城市交通信号控制系统的重要性:在城市管理的背景下,有效的交通信号控制系统能够显著提升道路通行能力和减少交通事故的发生率,这对于改善城市的整体交通状况至关重要。 2. 传统定时控制系统的局限性:过去的交通管理主要依赖于固定的定时系统来调节红绿灯的时间。然而,在实际应用中这种方法无法灵活应对实时变化的车流量情况,从而导致了不必要的拥堵和安全问题。因此,开发能够根据当前路况动态调整信号配时的新一代控制系统显得尤为迫切。 3. 交通延误的影响:车辆在通过交叉路口时经常遇到由红绿灯控制引起的延迟现象。这些等待时间占据了整个行程中相当大的比例,并且大部分是由于不合理的信号设置造成的。 4. 交通事故与交叉口的关联性分析:据统计,大约有59%的道路事故发生在十字路口区域之内,显示出优化该地段交通管理措施的重要性以降低事故发生率。 5. 实时控制系统的需求:鉴于车流量随时间不断变化的特点以及现有定时系统的不足之处,迫切需要建立一种能够实时响应并调整信号灯设置的新型控制方案。这将有助于减少车辆等待时间、缓解拥堵状况,并提高道路通行效率。 6. 交通流模型的重要性:为了克服传统方法中的缺陷,在解决复杂的城市道路交通问题时必须构建基于理论基础的数据模型来实现最优化的交叉口流量管理目标。该模型需具备实时监控各车道车速及数量变化的能力,从而对整体交通情况进行综合优化处理。 7. 遗传算法的应用于信号控制:遗传算法因其强大的全局搜索能力而被广泛应用于解决多目标最优化问题之中。本研究提出了一种基于此技术的交叉口控制系统模型,并以最小化所有车辆总的等待时间为首要任务,通过实时调整多个路口处红绿灯切换时间来达到最佳交通流量分配效果。 8. 四相位信号控制策略:文中介绍了一种四阶段对称式放行方案,即按照左转、直行、右转以及非机动车和行人四种模式分别进行管理以确保交叉口内的行车安全与顺畅流动。 9. 编程技术的应用实例:借助MATLAB软件生成符合泊松分布特性的交通流量序列,并结合VB可视化界面编程工具开发了一个简易的道路信号实时遗传算法演示平台。这充分展示了现代信息技术在智能交通系统设计中的重要作用和广阔前景。 10. 实验验证与效果评估:通过模型的动态优化、计算模拟以及实际测试,证明了采用遗传算法进行道路信号控制可以显著改进参数设置情况,并最终实现更高的通行效率及更短的车辆等待时间目标。 这些知识点共同构成了城市道路交通信号实时遗传算法优化控制研究的核心内容。这项跨学科的研究成果对于改善交通管理和缓解拥堵状况具有重要的理论和实践价值,同时也为未来相关领域的进一步探索提供了宝贵的经验参考和支持。
  • 排队论.pdf
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    本文探讨了在城市道路交通信号控制系统中应用排队论算法的方法与效果,通过优化交通信号以减少车辆等待时间及缓解拥堵现象。 排队论算法在城市道路交通信号实时控制问题中的应用至关重要。本段落通过分析实际交通状况,并基于合理假设建立了数学模型,涵盖了孤立十字路口、丁字形交叉口、线状区域(包含三个交叉点)以及网络状区域(包括六个交叉点)。使用Matlab软件生成符合泊松分布的车流量序列后,依据优化目标设计并编程了算法。通过实验所得的数据结果进行了详细讨论。 对于单个交叉口车辆总平均等待时间的问题,我们建立了数学模型,并以最小化总体延误时间为优化目标提出了实时控制方案。与韦伯斯特传统方法相比,我们的新算法显示出了显著的优势。此外,针对多路口的线状和网络区域设计了多个交叉点交通信号配时模型,并采用二次优化法进行计算。相较于传统的配时策略,在引入泊松分布生成车流量序列的情况下,我们开发出的新控制方案分别减少了9.5%和11.3%的平均等待时间。 排队论算法在城市道路交通信号实时控制系统中主要涉及三个层面:点控、线控以及面控。其中,“点”指的是单一交叉口的交通管理;“线”则涵盖多个连续路口的协调控制;而“面”的概念扩展到整个交通网络上的同步调控策略设计与实施。 对于单个节点,优化目标为最小化车辆总平均等待时间。通过建立模型并使用Matlab软件中的泊松分布生成车流数据序列来实现这一目的,并采用相应算法计算出最佳的实时信号配时方案。 在多路口协调控制中,同样以减少整体延误时间为出发点,利用二次优化技术设计了相应的数学框架和计算方法,进一步提高了交通效率。使用Matlab软件中的泊松分布生成车流数据序列后进行测试验证。 对于整个网络层面而言,则需要考虑更复杂的交互影响因素,在此基础上建立模型并应用优化算法来最小化整体平均等待时间。同样地,利用Matlab软件结合泊松过程仿真技术产生实时交通流量,并通过计算获得最优的信号配时方案。 综上所述,排队论算法在城市道路交通信号实时控制系统中的作用体现在点控、线控及面控三个维度的应用中,每个层面均需构建数学模型并采用优化策略来实现最小化平均等待时间的目标。
  • 基于改良.zip
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    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。
  • 分析:采改良
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    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。
  • ——数学建模方.zip
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    本研究探讨了运用数学建模方法对城市道路交通信号进行实时优化控制的技术方案,旨在提升道路通行效率和安全性。通过分析交通流量数据,建立预测模型并调整信号配时策略,有效缓解拥堵问题。 数学建模-城市道路交通信号实时控制问题.zip
  • 基于Extendsim与FPGA
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    本研究结合Extendsim仿真平台、遗传算法及FPGA技术,致力于改善城市交通信号控制系统,通过优化信号时序提高道路通行效率和交通安全。 艾哈迈德·阿齐兹·埃扎特、朱莉娅·埃尔·佐格比、穆罕默德·艾哈迈尔、内尔米·哈尼、阿兹米·梅赫尔巴和埃兹·阿布·埃米拉在2013年7月使用ExtendSim开发了一个智能交通控制系统的仿真模型,以评估其相对于当前情况的性能。他们采用遗传算法进行优化,并研究了利用FPGA(现场可编程门阵列)来控制系统中交通信号时序的可能性,旨在实现最佳的交通灯计时。
  • 】利改良(GA+IGA)进行并附带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。
  • 关于叉口周期模型研究
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    本研究聚焦于通过数学建模来优化城市道路交通信号交叉口的周期设置,旨在提高交通流畅度和减少车辆等待时间。 城市道路信号控制交叉口周期优化模型研究指出,林瑜和杨晓光认为周期是交通信号配时中的关键参数之一,因此在信号配时模型中,周期优化模型起着至关重要的作用。传统的周期优化方法主要侧重于数学上的单纯优化角度。
  • 线MATLAB
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    本研究运用MATLAB平台,结合遗传算法,对城市公交线路进行优化设计,旨在提升公共交通效率与乘客满意度。 我完成了一个使用遗传算法解决公交车路线规划问题的研究项目,如果有兴趣的朋友可以私信交流。