交通控制诱导一体化的智能模型及算法研究

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论文从交通控制和诱导相结合思想出发,研究了交通控制诱导的智能模型以及其算法。从系统最优的角度提出了一个在线控制和离线优化相结合的控制诱导一体化的智能模型,并根据模型的算法设计了求解方法,同时对于算法的效率进行了研究。该模型分成四个单元:检测单元,离线优化单元,在线控制和诱导单元,评价单元。论文的结构是按照模型,解法和实例论证,分成三章分别进行介绍。在第一章介绍了研究背景和智能交通系统。在第二章详细介绍了本文建立的控制诱导一体化的智能交通模型,第三章针对模型中的离线优化单元建立了数学模型并设计了求解算法。第四章给出了离线优化单元的实证分析,并对算法的效率和满意解关系进行了研究。本文的重点在第三章――离线优化单元,本章充分考虑了路网中信号灯对于车流的影响,利用绿信比对路口延迟时间影响的延迟公式,建立了新的离线优化数学模型,分析了模型的可解性,设计了遗传算法求解该模型。由于在线控制时效性的要求,本文对该模型的遗传算法效率进行了分析研究。在实例验证过程中,根据路网状况,对模型进行特别的实例化处理,并重新设计种群,经过多次实验,证明遗传算法对于该模型有良好的收敛性,能够求出满意解。在要求快速优化的情况下,可以通过种群和进化代数的设计,极大的提高算法效率,缩短算法运行时间,并能够求出可行解。文章的最后对本文的研究做出了总结,提出研究中的不足和未来的研究方向。
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