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基于改良萤火虫算法的区域交通信号配时优化

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简介:
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。

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    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。
  • 多目标函数
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    本研究旨在改进萤火虫算法以解决复杂问题中的多目标优化难题,通过调整关键参数和引入新颖策略,提升算法在处理实际案例时的表现与效率。 将遗传算法与萤火虫算法结合,形成一种新的多目标优化算法,并包含详细的中文注释。代码已经通过验证。
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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。
  • 主动电网络调度
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    本研究提出了一种利用萤火虫算法进行主动配电网络优化调度的方法,旨在提高电力系统的运行效率和可靠性。通过模拟自然界中萤火虫的行为模式,该方法能够有效解决复杂环境下的配电网络优化问题,为智能电网的发展提供新的技术手段。 主动配电网为高渗透率分布式可再生能源接入提供了有效途径。针对风能等可再生能源所固有的间歇性、波动性和随机性的功率波动问题,在配电网中引入储能系统作为可控负荷,建立包含风能与储能系统的调度模型。该模型以储能系统的出力为变量,并分别采用平滑混合毛功率和净功率为目标函数,有效避免了可再生能源接入对配电网的冲击。此外,提出了一种改进萤火虫算法来求解主动配电网优化调度问题。仿真算例验证了所提模型与算法的有效性。
  • 遗传(含Python代码).zip
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    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。
  • 加权K-means方
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    本研究提出了一种结合萤火虫算法优化技术的加权K-means聚类方法,旨在提高数据分类准确性与效率。通过引入权重机制和优化参数选择过程,有效解决了传统K-means算法中的初始中心选取难题及对异常值敏感的问题。这种方法在多个实验数据集上展现出优越性能,并具有广泛的应用前景。 基于萤火虫优化的加权K-means算法是一种改进的数据聚类方法,它通过引入萤火虫优化机制来增强传统K-means算法的性能,并利用加权技术赋予不同数据点不同的重要性,从而提高聚类结果的质量和准确性。
  • 二维Otsu图像分割(FA-2-Otsu)_分割_进_
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    本文提出了一种基于改进萤火虫算法优化的二维Otsu图像分割方法(FA-2-Otsu),以提升分割精度和速度,适用于复杂背景下的目标提取。 一种基于改进的萤火虫算法(FA)优化二维Otsu图像分割算法(FA-2-Otsu)。
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