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基于人工魚群算法的交通信號燈控制方法研究

發(fā)布時間:2024-05-21 18:35
  中國自進(jìn)入改革開放以后,各項(xiàng)事業(yè)建設(shè)進(jìn)程極速加快。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,我國交通尤其是城市交通發(fā)生了前所未有的變化。汽車保有量增速過快給城市發(fā)展造成很大的壓力,對我國經(jīng)濟(jì)的持續(xù)、快速、健康發(fā)展構(gòu)成了嚴(yán)重威脅,導(dǎo)致交通擁堵的主要原因之一是道路交叉口交通信號燈配時方案不合理。道路交叉口交通信號配時問題存在多個彼此沖突的目標(biāo),且影響因素也是多維的。人工魚群算法是一種新型智能仿生優(yōu)化算法。算法可以用于解決有實(shí)時性要求的問題,其不需要問題的嚴(yán)格機(jī)理模型,在求解多維動態(tài)組合優(yōu)化問題時具有較快的收斂速度。本文在交通信號配時優(yōu)化理論的基礎(chǔ)上,將人工魚群算法引入到交通信號控制領(lǐng)域中,以車輛延誤及停車次數(shù)的加權(quán)值作為優(yōu)化目標(biāo),針對Webster算法不適用于過飽和路口的局限性以及信號燈配時不合理的問題,通過優(yōu)化算法改進(jìn)目標(biāo)路口配時方案,有效地提高了目標(biāo)交叉口的通行能力,為人工魚群算法在交通信號控制領(lǐng)域的應(yīng)用提供了一個可行的方法,本文主要做了以下幾方面的工作:1)首先研究了目前交通信號燈控制的思路和方法,對影響交通擁堵的因素及優(yōu)化目標(biāo)做了分析,根據(jù)交叉口道路數(shù)據(jù)的特點(diǎn)選擇合適的算法進(jìn)行針對性改進(jìn)并應(yīng)用到交通信號控制...

【文章頁數(shù)】:49 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要工作
    1.4 本文結(jié)構(gòu)安排
第2章 交通信號控制基本概念與方法
    2.1 交通信號控制的類型
        2.1.1 按控制方法分類
        2.1.2 按控制范圍分類
    2.2 交通信號控制的基本參數(shù)
        2.2.1 信號周期
        2.2.2 綠信比
        2.2.3 信號相位
        2.2.4 綠燈間隔時間
        2.2.5 其他參數(shù)
    2.3 Webser算法
        2.3.1 飽和流量計算
        2.3.2 配時參數(shù)計算
    2.4 本章小結(jié)
第3章 信號配時優(yōu)化算法
    3.1 相關(guān)參數(shù)說明
        3.1.1 車輛延誤
        3.1.2 停車次數(shù)
    3.2 人工魚群算法
        3.2.1 人工魚群算法概述
        3.2.2 人工魚的結(jié)構(gòu)模型
    3.3 混沌搜索
    3.4 反饋策略
    3.5 本章小結(jié)
第4章 實(shí)例分析及建模仿真
    4.1 VISSIM簡介
        4.1.1 VISSIM仿真流程
        4.1.2 VISSIM系統(tǒng)模塊構(gòu)成
    4.2 交叉口交通條件
        4.2.1 交叉口道路交通基礎(chǔ)數(shù)據(jù)
        4.2.2 交叉口信號相位及固定配時方案
        4.2.3 沖突處理
    4.3 實(shí)例建模與仿真
        4.3.1 繪制路網(wǎng)
        4.3.2 交叉口信號設(shè)置及信息采集點(diǎn)添加
    4.4 本章小結(jié)
第5章 基于人工魚群算法的交通信號配時優(yōu)化
    5.1 優(yōu)化模型
        5.1.1 優(yōu)化理論
        5.1.2 模型建立
        5.1.3 編程實(shí)現(xiàn)
    5.2 數(shù)值實(shí)驗(yàn)
    5.3 本章小結(jié)
第6章 結(jié)論與展望
    6.1 課題工作總結(jié)
    6.2 下一步研究展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果
致謝



本文編號:3979762

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