基于自适应遗传算法的交叉口信号配时多目标优化

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基于自适应遗传算法的交叉口信号配时多目标优化

作者:刘春旭王剑锋

来源:《中国科技纵横》2017年第22期

摘要:本文以交叉口的平均延误、平均停车次数、通行能力为控制目标,建立了多目标

信号控制模型,并利用自适应遗传优化算法求解,最后在matlab中进行实例仿真,仿真结果

表明,本文所提信号控制模型比传统的Webster法好,同时自适应遗传算法比普通遗传算法求解更快、更准。

关键词:交叉口;信号配时;多目标;自适应遗传算法

中图分类号:U491 文献标识码:A 文章编号:1671-2064(2017)22-0012-02

交通规划是城市整体规划的重要组成部分,而交叉口控制则是交通规划应予以重视和考虑的问题。传统信号控制采取定时信号控制,而路网的交通状况是实时变化的,则定时信号控制方案难以对路口进行最优控制。并且,国内外学者研究最多的则是单目标信号控制模型,评价延误、排队长度、停车次数、通行能力等单一评价指标则是近年来的研究重点,然而,人们在进行城市路口信号控制时,追求的是多种控制目标,因此本文以平均延误、通行能力、平均停车次数作为平均指标,对各优化目标采取建立多目标优化模型,并利用自适应遗传算法求解。

1 多目标函数的建立

1.1 常用的单目标函数

(1)车辆的平均延误:

通常情况由于车道的增量

信号相位阶段数;损失时间;控制评价函数的权重系数;C实际信号配时中的周期;最大周期;最小周期;、-、分别表示相位的最大平均延误、最大通行能力、最大平均停车次数;、-、分别表示相位的最小平均延误、最小通行能力、最小平均停车次数。

2 目标函数的优化

3 自适应遗传算法求解多目标函数

3.1 自适应遗传算法

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