基于多目標優(yōu)化相鄰兩交叉口信號配時

1筐評委報一丙評分閃，簽組名及終備注末隊號擁：壓14厲92適評委灰三評美分，蠅簽名刺及備汽注譯評委蚊二評遇分，伐簽名過及備妻注涉選題補：退A彎評委麻四評氧分，喘簽名日及備冤注默題目絡：碗基于辮多目住標優(yōu)割化相云鄰兩株交叉榆口信尋號配仗時研案究逝摘要扶現(xiàn)代啦社會抹，隨損著交挪通擁夠堵現(xiàn)棉象的頓日益序嚴重占，交家叉口域信號陵配時濕的優(yōu)勤化對汽減小燭道路偷交通拆壓力仁有著膜十分傘重要碰的意食義。背針對孩相鄰宴兩交豬叉口別信號息配時筍優(yōu)化枕問題南，本姿文從董等待架時間聞和等薦待車奪輛數(shù)頁兩個注角度科分別斧建立封優(yōu)化厲模型魄，對機該問好題進程行了住研究土。顆在模鎮(zhèn)型一爛中，浮將相耳鄰兩珍交叉激口吼作為泥一個佩系統(tǒng)珠，建哄立了錢以系達統(tǒng)中尚車輛午總話等待蝶時間茄最小促為目徹標函乞數(shù)申，攪以各互相位榴有效學綠燈車時間世、信須號周甩期時坊長為印約束證條件聯(lián)的優(yōu)系化函肝數(shù)模續(xù)型。培運用遮遺傳框算法靠〔任GA字〕和廉模擬匯退火豪精英慧協(xié)同漲算法雨〔惱SA驗CE摟A絮〕兩慧種方票法，豆利用蛛MA宗TL筐AB稈編程泰，分技別對捎模型珠進行欄了求恐解，惱得到叮了兩久種優(yōu)爬化配囑時方準案讓。妻茫在模撫型二墳中，樂將兩切交叉導路口點作為踩一個賢系統(tǒng)焦，對松系統(tǒng)旦的車打輛等蹈待數(shù)跪進行營分析卻。將費一個恥系統(tǒng)藥周期演結束榆時該糧系統(tǒng)過的車僵輛等冶待數(shù)午總和診作為驢主優(yōu)凈化函溉數(shù)，漠將各勇交叉體路口余各自指一個卷周期夏結束鉗時的脖等待綠放行貧車輛憑數(shù)總棒和作淡為次透優(yōu)化嘆函數(shù)扣，將縣各相迫位時雄間作雕為約公束條集件建用立多偷目標浪優(yōu)化臭模型探。同效樣運蜻用杏GA棗算法脫和眠SA史CE夢A肉兩種議方法寺對?？尚瓦M已行求炮解，途得到刪了少兩種檔優(yōu)化孩配時寇方案濤。獨每個簽模型借得到澇的最黑優(yōu)配央時方趟案與未現(xiàn)行忽配時師方案嗎比照伯如下游：交叉口相位差(s)相位1綠燈時間(s)相位2綠燈時間(s)相位3綠燈時間(s)相位4綠燈時間(s)周期(s)交叉口等待時間(s)A現(xiàn)行852193122140158.1模型一1230.8617.2515.2320.1499.5096.9模型二1326.8621.1215.1522.24101.3990.5B現(xiàn)行843173518129275.4模型一1232.516.2315.4318.1298.35100.6模型二1331.1221.3516.7515.11100.3485.6程在模愿型檢鐘驗部弟分，遍采用潑Sy樹nc勵hr仍o府軟件奪對優(yōu)刪化配暑時方被案和謙現(xiàn)行歡配時另方案窩分別欠進行敲仿真的，疾以交歸叉口潔的等兼待時償間作皮為衡雨量標包準，好得到距了兩棍種模姻型的助配時式結果蛇都優(yōu)妻于原鞏有的索方案森，部驗證旬了模剖型的貿有效餡性鏡，分并且任SA狡CE遍A膏算法您的優(yōu)姑化效伶果粱明顯膀優(yōu)脂于溫GA沿算法參。迅在汁收斂沸性、教時間靜復雜碰度、聽空間窩復雜痛度方昆面，介SA刃CE絡A界算法諷的收應斂速栽度及躍復雜販度均戶高于吸遺傳純算法墊。巖最后跪，虛本文錦以模禁型二休為基紛礎進烘行了辛推廣挪，繭將兩概交叉當口四午相位淘優(yōu)化麻配時嶄推廣噴到了寸多交紹叉口好多相抬位的撥網(wǎng)狀分系統(tǒng)兆，獸使模湊型更么具有旁通用野性害。忠關鍵計詞碼：困多目句標優(yōu)驗化情；赴遺傳升算法箭；旗模擬縮退火殃精英候協(xié)同通算法要；旺MA闊TL河AB卻；敏Sy就nc伍hr僅o目錄一、問題重述 3二、問題分析 3三、模型假設 4四、符號說明 4五、模型的建立與求解 55.1模型一—基于車輛總延誤時間最小的多交叉口優(yōu)化配時模型 5思路分析 5模型建立 8模型求解 13結果分析 165.2模型二—基于等待車輛數(shù)最小的多目標優(yōu)化配時模型 205.2.1思路分析 20模型建立 205.2.3模型求解 245.2.4結果分析 29模型擴展 335.3與現(xiàn)有配時方案比照分析 355.3.1現(xiàn)有配時方案仿真及模擬 355.3.2現(xiàn)有配時方案與優(yōu)化后配時方案比照 38六、模型評價 396.1模型優(yōu)點 396.2模型缺點 396.3模型改良 40七、參考文獻 41八、附錄 41一、問題重述隨著城市化水平的提高，機動車數(shù)量急劇增加，城市交通擁堵問題日益嚴重。平面交叉口是道路交通的主要沖突點，不僅機動車數(shù)量多，而且行人和非機動車也在同一平面通過。定時控制這種傳統(tǒng)信號燈控制方法會造成某些方向綠時浪費，而在有些方向上車輛通行又延誤嚴重。因此，智能交通信號控制成為了主要控制手段，優(yōu)化交叉口信號配時是提高交叉口運行效率最有效的方法之一?，F(xiàn)有武漢市某相鄰兩交叉口A、B交通數(shù)據(jù)如表1所示，交叉口A的第一、二、三、四相位時間分別為56s、23s、35s、26s。測得兩個交叉口的相位差為8s，交叉口B的第一、二、三、四相位時間分別為47s、21s、39s、22s。每個相位時間都包括3s黃燈時間、1s紅燈時間。表SEQ表\*ARABIC1交通數(shù)據(jù)承交通壇數(shù)據(jù)乒交通摩流量草/(奇PC沙U罪·都h輛-1顫)罰車均歸延誤壯時間飲/s招左轉榜直行堆右轉堆左轉宇直行曾右轉式武漢輪市鏟A板交叉澡口百東進該口朝36專6聾13皮94蘭98劍7.皆55波6.喝72獲5.落80亞飲西進脅口衡29弓5控16董6想72位南進幟口交52些5家40泰8逆30碎0失8.蘆16虜4.棄89欄5.藥63拍北進網(wǎng)口摸10剝0旨39查4埋57躍6閃武漢灘市裂B暮交叉授口架東進遺口典80摩2窄11辣54認57利6劇5.督26氣11墾.3晌3慢4.束96鏟西進凍口揉45權0扣30抱4瞞32麗9揚南進奔口急16拖9雅42舌0耽84昏5.幫03扒13壘.6窄1住5.薄43轟北進猜口如13萌2冶53炒5燒90為有效指導提高實際平面交叉口的通行能力和效勞水平，減少城市交通網(wǎng)的交通延誤，改善城市交通現(xiàn)狀，要解決的問題有：設計通用模型與算法，對交通信號進行配時優(yōu)化研究；求解出改善后的交通信號配時方案并進行仿真檢驗；從時間復雜度、空間復雜度、收斂性進行比照分析，對模型進行進一步優(yōu)化。二、問題分析這是一個配時優(yōu)化問題，根據(jù)武漢市兩相鄰平面交叉路口A、B的交通數(shù)據(jù)對交通信號配時方案進行優(yōu)化，以提高實際平面交叉口的通行能力和效勞水平，減少城市交通網(wǎng)的交通延誤，改善城市交通現(xiàn)狀。問題的特點在于A、B為兩個相鄰的交叉路口，且交通信號為四種相位。問題的難點在于所建立的模型在充分考慮單交叉口各進口處車輛流向和流量的根底上需要將A、B連接起來加以協(xié)調控制，構成干線交叉口交通信號的協(xié)調控制系統(tǒng)，以減少相交道路車流對干線車流的干擾。在保證相交道路車流行車需求的同時，使干線車流獲得最大的通行權。三、模型假設〔1〕排隊車輛平均分配到該行駛方向的車道上；〔2〕為保證綠信比，各相位的綠燈時長不低于10s；〔3〕黃燈時車輛不允許通過；〔4〕只考慮機動車相位，不考慮行人相位；〔5〕兩相鄰交叉口信號周期時長不等，信號配時方案不同。四、符號說明1古符號陳定義視符號漆定義初綠信超比薪健車輛暈通過絞系統(tǒng)糕的平耽均行尸程時棕間極j吸方向秩序號徹d主i糊為東合西方品向的舅總車壇均等束待時牢間義k植車道避序號掃t央12錢表示竿交叉腫路口換1濱與交循叉路迎口妙2瞞的相袋位差憑i濤恐相位史序號委s待l漂第誠l鵲個性系統(tǒng)燥周期死，整處個系憲統(tǒng)的癢車輛竿等待唐數(shù)堤t辛綠燈蛛時間犁車輛埋在嶄A治、轟B識兩交鉛叉口住之間故行駛疑的平寸均車穗速喜C桃周期教時長灘w賭n滋m僻第炕m定個路騰口周僻期獲，支第宮n月個路鑰口的侄車輛桌等待朗數(shù)鋤n倘交叉扯口序核號拾d益ki夫第童k妖知個交貪叉口額第夫i由相位良的車龍輛平意均等環(huán)待時脂間秩x買交叉寧口飽中和度暴t俗mn疊i漂第打n架個路樸口堪，婆第川m饅個周爐期的閱各相捷位的姐綠燈服時間各C狗n沫第目n聞個路提口的逗周期站d'埋ki廳吹第逢媽k計個交萄叉口刑第妖采i輛相位膊的車裂輛實變際平玉均等悄待時批間諒q亂進道纖口的迎實際平車流帖量腰p連nk稍l渾第刺l霞個網(wǎng)背絡周惠期傅，貌第用n痛個路堵口各板車道掙的車垮輛通臟行率集q孝s呀為進趟道口吩的飽淘和流示量搏v度i踢n,顛n+柜1虹由路雀口販n咬到路非口綠n旬+1衫方向炒、第腫m物個周慘期的假設車流敏速度扎β皂各方偽向各寶車道來的分綢流比搬a猴nk撥l揮第冰l斑個網(wǎng)司絡周蠻期傍第拜n鴉個路啟口第畜k良條車驕道的勉車輛邁到達棟率兆L撈n,打n+刻1勇相鄰句交叉響口嗽援n僅，戚n林+1零的距摟離啟ρ映i腿n姜，針n+輝1伐由路梳口外n已到路輩口樣n作+垂1照方向祝、警第鍵m點個周總期的地平均遍車流跪分布蒼密度1殘五、政模型老的建霞立與勾求解霞5.陳1離挺模型扭一聞—投基于錦車輛懷總延搶誤時改間最泰小的桶多墻交叉收口份優(yōu)化侍配時確模型賓5.沫1.會1那么思路事分析往多交饑叉口爪的優(yōu)誼化實遼質是貸利用兔算法鉤對各白個交疏叉口阻的配懲時進公行協(xié)痕調控論制，菌使車利輛能殊夠以爺最快反的速義度通切過多條個交勒叉口爺[[]王錦錦.改良交叉口性能評價及多目標優(yōu)化配時研究[D].重慶大學,2021.遼]駐。因唯為城蜓市道往路主精干道山是城土市交刮通的觸命脈役，主唱干道受的通君暢與懷否直棒接影三響相滲鄰區(qū)瘡域甚帳至整盟個區(qū)種域的捎交通晨情況劈，因嗎此減損少干澡線車識輛的顛總延免誤，制使得窯車輛火能夠泥以最逼短的雜時間鉤通過割[]王錦錦.改良交叉口性能評價及多目標優(yōu)化配時研究[D].重慶大學,2021.滔由題悔目中胡表祥1僚所給環(huán)出的炸數(shù)據(jù)禽可以摧看出燦A飼、差B朗兩交才叉口沾所形賺成的效區(qū)域權中駝，團東西倡方向踩車流逐量較柔大袖，因鵝此本摧模型鐘以車箱輛通撲過交流叉口絞東西跨方向倆的總站延誤情最小蜘為目霜標，逝考慮勸車輛左通過歌干線級的平舍均行羽車時陪間和蒜車輛響趨于退停車免線處民的平棄均延投誤時廳間來五建立突模型淚。欣利用海MA侵TL貨AB暈軟件粒編寫對程序袖對所斃建模階型進音行求賤解，影最后導將模驚型應沸用于海武漢旬市某瓶相鄰儉兩交三叉口精A押、紡B泛，優(yōu)付化其堂配時問方案者，并伏用布Sy刃nc芝hr瞇o7刑軟件竟進行霜仿真笨驗證曠，用統(tǒng)Si睜mT金ra成ff警ic眾7喜軟件病進行蹄優(yōu)化良模擬恩。匯信號魔控制錦的桌根本蝶參數(shù)軌有三遷個：和周期企時長虎、綠湖信比疼和相刺位差霸。控歐制系掙統(tǒng)的頌功能穩(wěn)就是譯最正確郵地確硬定各旅路口千在各乏車流鹽方向勸上的綱這些反參數(shù)途，并燙付諸豈實施煉。聯(lián)〔瓣1儀〕周認期時辣長勇周期廢時長采即信去號燈篇運行螞一個憶循環(huán)拖所需古的時鹽間，恢等于溫綠燈陵、黃揀燈、顯紅燈部時間運之逃和繭。一柏般信呈號燈括最短晚周期噸不能沒少于孫3店6s暑，否借那么不燒能保桑證幾鬧個方嘉向的具車順秩利通怎過交鄙叉路誕口游[[]姚祖康張樹升，道路與交通工程系統(tǒng)分析，人民交通出版社.1996攻]弄。最壤長周貧期不懼超過翠2肆mi鮮n壽，否講那么引塌起等舉待司個機的向抱怨餐，或汁者誤創(chuàng)以為躲信號禿燈已鑰經(jīng)失跑靈。檢適當?shù)偷闹苣ㄆ陂L南度對者疏散嘩路口培處的喚交通姜流、朗減少貸車輛悼等待將時間債有重駛要意態(tài)義稱[[]姚祖康張樹升，道路與交通工程系統(tǒng)分析，人民交通出版社.1996[]段敬琳.城市交通信號燈動態(tài)配時優(yōu)化算法研究[D].沈陽大學,2021.億正確籮的周封期時造長應肅該牽是：巾一個播方向惠的綠泳燈時陜間剛徐好使魄該方唯向入鳴口處鴨等待好車隊駝放行獵完畢草。例耽如一豐個兩鋤方向清〔東確西向漏和南腔北向腥〕交喬叉口占，設賢兩個伶方向訂的交庸通需渣求〔廁到達俘率〕糧分別浪是寨d紙1芽,d溜2藏，通扒行能低力分徑別是年s墓1皺,s移2妨，蠶周期芝時間前長度遍為肚t滴c食，綠舊燈時泄間分擔別為負G據(jù)1夜,G香2簡,純其中槐損失拋時間極分別蔑為蓋L識1恭,L它2楚〔損占失時掩間是補指不女能被克充分違利用取的時斑間，情原因謀是綠蜜燈出斤現(xiàn)之梳初車耕隊痕反響稀和加廟速過麗程〕腥，黃范燈時琴間不幻計，情那么：濫梅護扶蓬兼錫劉垃哄城抬遵界癥〔醉5妖厲1紫〕執(zhí)假設絞s咽1弦=s往2逼=s及，罪將以陳兩式慶相加跡，并典將矮G進1宋+G熊2滑=t組c鋤代入老得避:妻個省涼鞠毀熊恒蔑奸亂同層謹杠市〔豈5鋼命2備〕震由式族〔喂5-地2熄〕可堪以計你算出擔保證汁路口章不堵縫塞的腫一個圈最小癢周期冷值。擔假設需粒求夏過高葬，堵厭塞現(xiàn)剪象成惠為不罵可避蓄免的輸，信靈號周豐期時初長應嗽取為慰最大央允許鄰值。雞〔搏2攻〕綠削信比岸一個告周期瓦中，喚綠燈碎時間轉與周鳴期時靠長之詞比稱竟為綠詠信比袍[[]楊兆升編，城市交通流誘導系統(tǒng)理論與模型，人民交通出版社，2000蟲]虜。設績綠燈椅時間查為點G襪，周項期時中長為膏C甲，搬那么綠[]楊兆升編，城市交通流誘導系統(tǒng)理論與模型，人民交通出版社，2000思蒸戀術點些敬浩承宿其閑蜘模肚港淋(5巴-3漁)冊綠信筍比的制大小蜘對于搭疏散葬交通員流和姥減少清路口杏總等凍待時腹間有鐵著舉跡足輕只重的歉作用摘。通傲過合世理地滋分配碎各車池流方準向的嗽綠燈所時間懷〔綠起信比然〕，番可使箱各方冠向上靠阻香車次禿數(shù)、旨等待攻時間的減至匠最少磨[[]李年源[]李年源.同時考慮行人和機動車效益的交叉口信號控制優(yōu)化模型[D].北京交通大學,2021.棚〔擁3線〕相寬位奮相位跨是對寫于一務個路西口多提方向綿交通淺流而桐言的籃，一逐個交狼通流恰方向學〔一嗚個綠莖燈信捎號〕顯稱為效一闊相。丸按交趙叉路咬口道算路的虛相交恩方式你來劃甲分，蜜交叉甘口可束以分樸為喉T祖綱型交秀叉口莖、十托字交牙叉口淡、泄Y弄型交代叉口豐、怒X柄型交閥叉口賞等。挽不同妥的交拋叉口紙有不掉同的蚊相位烤設置浮，比在如挎T抖仰型交餅叉口兆一般秤設置陷三相嚼位，吸而十丘字交書叉口戒需要就四相哨位控雅制。精各交垮叉口僻相位路設計俱必須辭遵循謊相同山的原該那么，郊即每叼個交尤叉口璃至少冊設置鉆兩個街相位蚊，使是相位種間綠攏燈間洲隔的峽時間估要盡染量地爺少?？谙嘈蛐率怯蒙蟻砜芈吨葡噘M位間怠變換寫的參恐數(shù)迅[[]段進宇,繆立新,江見鯨.面向中國城市的先進交通控制系統(tǒng)的設計規(guī)劃[J].清華大學學報(自然科學版),2001,06:108-111.烤]渾。單脂交謊叉口磁交通洪[]段進宇,繆立新,江見鯨.面向中國城市的先進交通控制系統(tǒng)的設計規(guī)劃[J].清華大學學報(自然科學版),2001,06:108-111.叉圖脂印5.SEQ圖\*ARABIC巷1輸寫墾單交損叉口賓交通州流分撫布圖膚典型獅交叉丟口一盒般采肌用四疏相位熱控制折，如謀圖莫5.巧刻2篩益所示商，東銀西直六行為煤第一焰相位厭；東攔西左退轉為傍第二捎相位災；南脹北直凡行為嗚第三蹦相位臣；南延北左開轉為誦第四燦相位晝；右膊轉車毯輛隨年直行揮相位牛行駛亦，沒雄有單襪獨相堡位。略圖項俱5.SEQ圖\*ARABIC皮2視憐四相離位控脊制示穩(wěn)意圖矛〔蠢4按〕相析位差蘿相位車差是趨對兩秒個路飯口同撕一信枕號相仍位而滑言的教。如鉤圖南5.嘩3拔所示引，艦一條倍東西資走向剃的大宿街上癥有兩晉個相倒鄰的玉交叉它路口麥，交母通信曬號周槳期相咳等，許它們重同一育相位伙〔雞例如房東西栽直行貢綠燈自〕起陷始時斯間之佩差就蓮是該瞎兩路吸口東省西直慎行信農號的樂相位務差屋[[]邊明遠,陳思忠[]邊明遠,陳思忠,羅漢軍.智能交通系統(tǒng)(ITS)及其開展[J].武漢理工大學學報(信息與管理工程版),2001,01:67-70.

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弱翠科責懸截膀莫費〔肆5-慢19聞〕混會〔鏟2稱〕暖炊目標櫻函數(shù)執(zhí)的建快立港以整贈個網(wǎng)付絡在陷第麗l參諒個你系統(tǒng)適周期高結束溫時總壩的等怖待車疊輛數(shù)堤為系哄統(tǒng)的菊性能陶指標宗。方對于蟲第一透個路皺口稍A自來說丸，流餃入該劈系統(tǒng)拆的車仔道有蜘1,航2,鏡6,囑7,想81嘗2,爛9,蓄10仔,1牽1繩車道雁，對幻于第獲二個棒路口滿B玩來說狀，流簡入該蒙系統(tǒng)鵝的車泳道有巷第鵲7,罵8,看12促,3開,4稍,5業(yè),9伐,1返0,讓11恐車道杰，所碑以，害在一暗個虜系統(tǒng)察周期欣結束縫時流金入芽系統(tǒng)摧的車爹輛數(shù)寧總和厭為：滅訂亮〔外5-薯20聯(lián)〕譜只考甚慮網(wǎng)洗絡周畢期是抽各個悶交叉被路口揚周期慨的整造數(shù)倍思的情興況，賴倍數(shù)大為噴h娘，那么撲對于剩第皮一個廳路口但A紡來說邁，第磨1,徑6峽,7櫻,8肌,射3螺,5賊,4擔,1扯1支,1循0殘車道大都是壺車輛后離開宣該系抄統(tǒng)的郊車道硬。對定于第廣二個繩路口寺B著來說蛇，第部1,按2,播6,燕10廊,9張,3綿,5暮,8恒,1做2貼車道魯為車錦輛離聞開該爹系統(tǒng)不的車選道，橫那么在藏系統(tǒng)營周期律內流拔出系餃統(tǒng)的隨車輛兄數(shù)計緒算如給下：事〔涉5-疤21飲〕宇在一成個網(wǎng)昨絡周言期結止束時斧流出衰網(wǎng)絡旋的車濃輛數(shù)鄉(xiāng)總和樹為：來 向課待順吸瓣割五價牌剝其〔獅5-昆22限〕鎖整個蘆網(wǎng)絡返在第估l浮個網(wǎng)錢絡周臨期結歪束時劍總的避等待和車輛萌數(shù)為墊：態(tài) 筐重邊揚葡纖胳僻塘虹蹈〔幟5-林23墊〕穴3校.速建立塵相鄰豎交叉節(jié)口間止的相聞位差紋模型拋AB敲兩路晝口澤車流娛速度譽和相毀位差膝的關排系為舌：補 圾燒及霧園截旱氧她程支獅(棉5-宵24變)富車流勢速度另的車端流分黨布密安度間朽的關漿系并燒不是曲簡單枕的線散性關林系，露而應裁是：錦當車偷流很個稀少墳時，齊車速霞應該母較高青，而哲且隨掃著車誘流較劑少增滅加，獨車速西不應拜下降熔很大抓；當動車流超增加封到一克定程盜度，接車速誼急劇襖下降崇；車矮流繼執(zhí)續(xù)增磁加，蘇此時絹車速迷已經(jīng)誓很小洋，相怒當于旬發(fā)生具了堵湯車；穿所以鈴，車維流再表增加懇，車弟速也蒙無多陷大變妻化。濁基于鄰以上何考慮巾，車么流速迷度和教車流視分布飯密度問之間哲的關釣系可炸表示領類似舊于正腹切函量數(shù)的湖形式兵[[]周麗.基于動態(tài)時段劃分的交叉口信號控制模型與算法研究[D].山東大學,2021.

情]蒜。因[]周麗.基于動態(tài)時段劃分的交叉口信號控制模型與算法研究[D].山東大學,2021.

轉(已1桑)薦當交制通密欲度堪很鋒小時奇，它討們之臣間的過關系憤一般木采用屈安特掉伍德房的指慰數(shù)模屆型：遠絞狀翼卸守增壽趟跨咱廁緊撓棉(5超-2袖5)粗(2騎)碧當交鋸通密杰度適攀中時剝，它級們之輸間的端關系塘采用初線性招模型帽：搖 榜充蠟腥帆蜜枕儲煉疾左涌旋(5釀-2顆6)不(3牽)米當交摩通密曬度很萬大時啊，它插們之荷間的煌關系猛一般怎采用售Gr非en料be乓rg華對數(shù)鉤模型傅：帝 成窯無撐爪啄尚穗戴捧鍬約莖(5驚-2肚7)引通過各以上籮關系足，即陰可給捎出路乎口間唉的相深位差享。羊4.賣建立茄系統(tǒng)走控制隆方案架根據(jù)佳各路崗口過東去實晃際車都輛到戚達情兄況，場預測德各路夾口未編來車情輛到剪達情俘況，殼根據(jù)連在一磚個網(wǎng)曾絡周違期結練束時共，使脈網(wǎng)絡民等待升車輛瓦數(shù)總讓和最雷少，拜且使構各個閣交叉及路口浴在各博自一裳個路碑口周牙期結沾束時待的等左待放標行車使輛總荷和盡均可能纖小咳的原牽那么，衛(wèi)通過怠優(yōu)化槽確定控各路棵口的制各相巖位時容間界t勵1間,t哈2寧,t料3丟,t相4啦。威5.輪多目作標優(yōu)昆化性距能指醬標昨主優(yōu)泉化函津數(shù)取起在一成個網(wǎng)鵲絡周僵期結駛束時濁整個眾網(wǎng)絡沫等待壞放行絨車輛睬數(shù)總鑄和，豐次優(yōu)次化函圖數(shù)取鋒各交全叉口仆在各步自一呀個周察期結榮束時唱的等瓜待延挑遲數(shù)終之和璃，即基為荒 光屑告父沫責曾稀(騎5-腹28觀)黨在優(yōu)讀化時那，首在先要怕求為S睬盡可陰能地第小，傭在同恨樣的附S蠻下，刻再要瞇求轉W姨n兇盡可飲能地愉小，替其中渠等價炕地可鋸以認捎為求S罵保證干使車迫輛等瘡待放戶行時達間盡輔可能咬短，灘W睬n貨保證與車輛挑放行纏盡可結能地莖多。胡5.究2眼.3謀泉模型蹦求解售1.捕躍基于蓋遺傳雁算法掉的多稍目標蜘優(yōu)化武方法暑(桌1廟)浸多目俊標優(yōu)會化的區(qū)遺傳帶算法廢描述留施單交屠叉路鑄口討上論的籃是單退目標賞尋最刪優(yōu)解粥，城握市系離統(tǒng)信太號控葬制屬而于多興目標認優(yōu)化遼問受題。遇多目絕標優(yōu)虧化問包題的里本質燥在于倆，各污個子飲目標拜有可墻能是乓相互穴沖突析的，印那么順同時行使多捷個子己目標建都一那么起達脂到最川優(yōu)值音是不惕可能健的，已而只畏能是魚在它痰們中你間進事行協(xié)親調處槍理，援使各蟲個子望目標基都盡持可能御到達妹最優(yōu)樸[[]馮樹民,[]馮樹民,裴玉龍.考慮行人過街的兩相位交叉口配時優(yōu)化[J].

交通運輸系統(tǒng)工程與信息,2021,03:146-151.

嗚首先候對多剃目標殲優(yōu)化四問題塊的最喪優(yōu)解暑的概于念進個行定到義。愁設圣是多竭目標叮優(yōu)化鄉(xiāng)模型曲的約彎束集舊，直是向絡量目債標函嘗數(shù)。腐假設頸，并厲且不腰存在富比鉤更優(yōu)蹲越的腹東x掌，那么勾稱滔是多粘目標澡極小親化模矩型的位Pa強re梳t(yī)o戒最優(yōu)第解轟[[]李翔晟.基于遺傳算法的交叉路口信號自適應配時優(yōu)化[J].

中南林業(yè)科技大學學報,2021,07:155-159.八、附錄1.主要算法程序：functionobj=yichuan(lb,ub,px,pm)%lb,ub為自變量的下界與上界，px為雜交概率，pm為變異概率popsize=40;%設定種群大小為40maxgen=500;%設定最大遺傳代數(shù)為500代dim=20;%定義變量的維數(shù)為20bits=20;%設定變量的二進制位數(shù)為20duan=20;trace=zeros(maxgen,2);%遺傳算法性能跟蹤chrom=crt(popsize,dim*bits);%創(chuàng)立初始種群gen=0;%代計數(shù)器x=bs(chrom,lb,ub,dim,bits);obj=fun(x);figure(1)plot(obj,'-xr');grid;title('初始種群中個體的分布圖')xlabel('個體');ylabel('目標函數(shù)值');Nesl=popsize;%輪盤選擇個數(shù)，設定為與種群大小相等gen=0;%遺傳代數(shù)計數(shù)器，設定初始值為0obj=fun(x);fitv=fel[]李翔晟.基于遺傳算法的交叉路口信號自適應配時優(yōu)化[J].

中南林業(yè)科技大學學報,2021,07:155-159.八、附錄1.主要算法程序：functionobj=yichuan(lb,ub,px,pm)%lb,ub為自變量的下界與上界，px為雜交概率，pm為變異概率popsize=40;%設定種群大小為40maxgen=500;%設定最大遺傳代數(shù)為500代dim=20;%定義變量的維數(shù)為20bits=20;%設定變量的二進制位數(shù)為20duan=20;trace=zeros(maxgen,2);%遺傳算法性能跟蹤chrom=crt(popsize,dim*bits);%創(chuàng)立初始種群gen=0;%代計數(shù)器x=bs(chrom,lb,ub,dim,bits);obj=fun(x);figure(1)plot(obj,'-xr');grid;title('初始種群中個體的分布圖')xlabel('個體');ylabel('目標函數(shù)值');Nesl=popsize;%輪盤選擇個數(shù)，設定為與種群大小相等gen=0;%遺傳代數(shù)計數(shù)器，設定初始值為0obj=fun(x);fitv=fel(x);%基于適應度的輪盤選擇chrom=exrws(chrom,fitv,Nesl);whilegen<maxgen%單點交叉后得到大小為popsize子代新種群，與原來的父代種群合并為大小為2*popsize的新種群newchrom=[chrom;exxov(chrom,px)];%最優(yōu)個體保護策略(先提出種群中的最優(yōu)個體，然后用輪盤選擇出Nesl-1個個體%構建成新的種群，再將最優(yōu)個體插入新種群的第一行)x=bs(newchrom,lb,ub,dim,bits);fitv=fel(x);[Y,I]=max(fitv);newchrom=[newchrom(I,:);exrws(newchrom,fitv,Nesl-1)];%變異概率為pm的根本位變異,假設有N個染色體發(fā)生了變異，將這N個染色體插入原來的種群中，得到大小為popsize+N的新種群chrom=[newchrom;exmut(newchrom,pm)];%最優(yōu)個體保護策略(先提出種群中的最優(yōu)個體，然后用輪盤選擇出Nesl-1個個體%構建成新的種群，再將最優(yōu)個體插入新種群的第一行)x=bs(chrom,lb,ub,dim,bits);fitv=fel(x);[Y,I]=max(fitv);chrom=[chrom(I,:);exrws(chrom,fitv,Nesl-1)];%計算新種群的目標函數(shù)值x=bs(chrom,lb,ub,dim,bits);obj=fun(x);fitv=fel(x);ifgen==20figure(2)plot(obj,'-xr');grid;title('經(jīng)過20次遺傳迭代后種群中個體的分布圖')xlabel('個體');ylabel('目標函數(shù)值');endifgen==100figure(3)plot(obj,'-xr');grid;title('經(jīng)過100次遺傳迭代后種群中個體的分布圖')xlabel('個體');ylabel('目標函數(shù)值');endifgen==250figure(4)plot(obj,'-xr');grid;title('經(jīng)過250次遺傳迭代后種群中個體的分布圖')xlabel('個體');ylabel('目標函數(shù)值');endgen=gen+1;trace(gen,1)=min(obj);trace(gen,2)=sum(obj)/length(obj);aver=zeros(length(fitv),1);aver(:,1)=sum(fitv)/length(fitv);aver=(fitv-aver).^2;trace(gen,3)=sum(aver)/length(fitv);%trace(gen,4)=shang(fitv);%trace(gen,5)=cshang(chrom,duan);endfigure(5)plot(obj,'-xr');grid;title('經(jīng)過500次遺傳迭代后種群中個體的分布圖')xlabel('個體');ylabel('目標函數(shù)值');obj=min(obj);figure(5)plot(trace(:,1));title('經(jīng)過500次遺傳迭代后種群最優(yōu)解的變化')xlabel('迭代次數(shù)');ylabel('目標函數(shù)值');figure(7)plot(trace(:,2));title('經(jīng)過500次遺傳迭代后種群平均值的變化')xlabel('迭代次數(shù)');ylabel('目標函數(shù)值');figure(8)plot(trace(:,3));xlabel('迭代次數(shù)');ylabel('種群的方差');title('500次迭代過程中種群方差的變化');%十進制轉換functionphen=bs(chrom,lb,ub,dim,bits)[m,n]=size(chrom);li=[1:bits:n-bits+1];lf=[bits:bits:n];phen=zeros(m,dim);fori=1:dimexchrom=chrom(:,li(i):lf(i));forj=1:bitsphen(:,i)=exchrom(:,j).*2^(bits-j)+phen(:,i);endendphen=lb+phen.*(ub-lb)/(2^bits-1);%創(chuàng)立種群function[chrom]=crt(popsize,bits)chrom=zeros(popsize,bits);fori=1:popsizepop=round(rand(1,bits));chrom(i,:)=pop;endfunctionmutchrom=exmut(chrom,pm)[m,n]=size(chrom);s=rand(m,n)<=pm;domut=find(sum(s')>0);mutchrom=zeros(length(domut),n);j=1:n;mutchrom=(~chrom(domut,j)).*s(domut,j)+chrom(domut,j).*(~s(domut,j));%基于適應度的輪盤選擇functionnewchrom=exrws(chrom,fitv,Nsel);[Nind,ans]=size(fitv);cumfit=cumsum(fitv);decumfit=[0;cumfit(1:Nind-1)];fori=1:Nselch=rand(1)*cumfit(Nind);forj=1:Nindif(ch<=cumfit(j))&(ch>decumfit(j)),newcode(i)=j;endendendnewchrom=chrom(newcode,:);%單點交叉操作functionnewchrom=exxov(chrom,px)[nind,lind]=size(chrom);docross=rand(nind,1)<px;temp=chrom(find(docross),:);[m,n]=size(temp);xops=floor(m/2);odd=1:2:m-1;even=2:2:m;fori=1:xopsdot=ceil(rand(1).*lind);mask=[zeros(1,dot)ones(1,lind-dot)];newtemp(odd(i),:)=(temp(odd(i),:).*mask)+(temp(even(i),:).*(~mask));newtemp(even(i),:)=(temp(even(i),:).*mask)+(temp(odd(i),:).*(~mask));endifrem(m,2),newtemp(m,:)=temp(m,:);endnewchrom(find(docross),:)=newtemp;newchrom(find(~docross),:)=chrom(find(~docross),:);%適應度計算functionfitv=fel(x)ob=512^2*20-fun(x);fitv=ob/sum(ob);%目標函數(shù)functiony=fun(x)[nind,lind]=size(x);y=zeros(nind,1);fori=1:lindy=x(:,i).^2+y;end%根本位變異操作functionnewchrom=mut(chrom,pm)[m,n]=size(chrom);s=rand(m,n)<=pm;i=1:m;j=1:n;newchrom(i,j)=(~chrom(i,j)).*s(i,j)+chrom(i,j).*(~s(i,j));%%%%%基于遺傳算法的多目標最優(yōu)化偽碼描述%%%%%ProdureGAforMulti-objectiveoptimizationbeginwhile(r<最大周期)初始化個體P〔0〕forv:=1to最大代數(shù)dobegin初始化臨時個體P'(0)=P(v-1);forx:=1;to目標函數(shù)個數(shù)(m)do計算P'(x-1)的使用度值Fitness;按fitness計算P'(x-1)的生存概率；通過選擇、交叉、變異算子產生臨時新個體P'(x);end產生自帶P(v)=P'(m);解碼計算并輸出各相位綠燈時間，目標f1,f2;預測第(r+1)個周期車流量；根據(jù)相位確定其它路口的各相位配時;r:=r+1;end仿真參數(shù)：種群：M=100染色體長度：n=84最大代數(shù)：G=450交叉概率：Pc=0.8變異概率：Pm=0.001a=0.2兩個相鄰交叉口之間的距離=375m自有車速=600m/min平均車流密度=50m/veh阻塞密度=100m/veh放行流量=