基于自适应遗传算法的交通信号配时优化
基于遗传算法的单交叉口信号优化控制
基于遗传算法的单交叉口信号优化控制交通拥堵一直是城市发展面临的主要问题之一。
为了缓解拥堵情况，城市道路交通信号控制被广泛应用在现代交通管理中。
但是，传统的交通信号控制方法一般是静态的，难以适应不同时间段内交通流的变化，从而无法充分利用交叉口的吞吐能力。
因此，如何实现有效的交通信号控制是亟待解决的问题之一。
随着智能交通系统的不断发展和成熟，基于遗传算法的交通信号优化控制方法开始受到广泛关注。
遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，能够通过自适应和选择机制带来更好的优化结果。
因此，将遗传算法应用于交通信号优化控制中，可以通过测量交通流量、延误、等待时间等指标，快速找到最优的交通信号方案，使交叉口车辆通行效率最大化。
基于遗传算法的交通信号优化控制方法具有许多优点。
首先，它能够自动学习交通流量的变化情况，从而根据交通拥堵情况提供最佳的交通信号方案。
其次，它能够充分利用交叉口的吞吐能力，最大化汽车的通行效率。
最后，它不需要大量的人工干预，减少了人工管理的成本和工作量。
基于遗传算法的交通信号优化控制方法的实现过程如下：首先，建立模型，收集数据，并选定优化指标，如等待时间、平均车速、交通流量等。
然后，编写程序，通过遗传算法迭代搜索最优解，即最佳的交通信号方案。
在迭代搜索过程中，选择适当的交叉、变异和选择算法，使群体的基因组合更加优化。
最后，根据实际情况对优化方案进行验证和调整，以实现最佳交通信号控制效果。
总之，基于遗传算法的交通信号优化控制方法具有很大的优势，可以缓解交通拥堵，提高交叉口通行效率，减少交通事故，提高道路交通安全性。
但是，这种方法需要一个完善的模型和数据支持，而且算法的精度和效率需要进一步提高和优化。
因此，在实际应用中还需要不断探索和改进。
智能交通系统中的信号配时优化研究
智能交通系统中的信号配时优化研究随着城市化进程的不断加速，交通问题逐渐成为一个普遍存在的公共补充议题。
为了解决交通问题，提高城市道路的运行效率和安全性，各城市都纷纷开始了智能交通系统的建设。
而在智能交通系统中，信号配时的优化显得非常重要。
一、什么是信号配时优化信号配时优化是指通过对交通信号控制设备的优化，使其合理地控制交通信号的时间、时长、周期等参数，从而达到提高交通效率、减少拥堵、缓解交通压力、减少交通事故发生等目的的过程。
在传统的信号配时工作中，往往是根据交通设施的流量，加上人工经验来确定配时，由于交通流量总是变化的，所以人工经验的准确性很难保证。
而随着人工智能的发展，信号配时优化也可以通过人工智能算法的优化来实现更为准确和高效。
二、信号配时优化的算法和方法在信号配时优化研究中，主要采用的算法和方法有：1. 遗传算法遗传算法是模拟自然进化和遗传原理的一种算法。
通过模拟遗传的基本过程，使优秀个体在不断地繁殖和变异中不断进化，从而获得最优解。
在信号配时优化中，遗传算法可以根据不同的交通状况来调整信号的周期和黄灯时长，从而实现对信号配时的优化。
2. 神经网络神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型，具有自适应性、非线性、并行处理等优点。
在信号配时优化中，可以利用神经网络算法对不同交通状态下的配时参数进行学习和训练，从而获得更为精确的配时参数。
3. 非线性规划非线性规划是一种寻求非线性函数最优解的数学方法。
在信号配时优化中，可以将一个信号控制周期内的交通流量视为一个非线性函数来进行分析和求解，从而得到最优化的配时方案。
三、信号配时优化在智能交通系统中的应用信号配时优化是智能交通系统中的重要应用之一。
通过结合实时交通数据采集和处理技术，对城市道路交通流量进行精准和实时的监测和控制，从而达到城市道路交通拥堵和安全管理的目的。
在智能交通系统中，信号配时优化可以应用于：1. 城市道路的交通流量控制通过实时监测和分析城市道路的交通流量变化，精准掌握交通拥堵状况，及时调整配时，缓解交通压力，同时保证行车安全。
基于优化算法的交通信号配时优化
基于优化算法的交通信号配时优化在城市交通拥堵越来越严重的背景下，如何优化交通信号的配时成为了一个关键的问题。
传统的交通信号配时方法往往是基于经验和规则，缺乏科学性和灵活性。
随着计算机科学和优化算法的发展，基于优化算法的交通信号配时优化成为了一种新的选择。
优化算法的核心思想是通过数学模型和计算方法，找到一组最优解或次优解。
这种算法可以应用于很多领域，如物流、路径规划等。
对于交通信号配时问题，优化算法可以帮助我们找到最优的信号时长和相位差设置，以减少交通阻塞和拥堵。
基于优化算法的交通信号配时优化可以分为两个阶段：建模和求解。
在建模阶段，我们需要确定目标函数和约束条件，并将交通网络抽象成一个数学模型。
常用的目标函数包括车辆延误、交通容量、交通平稳性等。
约束条件包括交叉口的通行能力、排队长度等。
通过建模，我们可以量化交通信号配时问题，将其转化为一个数学优化问题。
在求解阶段，我们需要选择合适的优化算法来求解建立的数学模型。
常用的优化算法包括遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法等。
这些算法可以在大规模的搜索空间中寻找最优解。
通过不断迭代和优化，我们可以逐步改进交通信号配时策略，并得到更优的结果。
基于优化算法的交通信号配时优化还可以结合实时交通数据和车辆控制系统。
通过实时监测道路交通流量和车辆行驶速度，我们可以获取更准确的交通状态信息。
这些信息可以作为优化算法的输入，帮助我们及时对交通信号进行调整和优化。
同时，和车辆控制系统的协同作用，可以实现信号配时的实时调整和控制，进一步提高交通效率。
虽然基于优化算法的交通信号配时优化在理论上具备很大的潜力，但实际应用中仍然存在一些挑战。
首先，交通信号配时优化涉及到大规模的搜索和计算，在实时性和计算复杂度之间需要做出折中。
其次，优化算法本身也存在一些限制和不确定性，需要不断改进和优化。
最后，交通信号配时优化还需要考虑其他因素的影响，如环境保护、交通安全等。
在未来，基于优化算法的交通信号配时优化将继续发展和完善。
城市交通信号配时系统的智能优化算法研究
城市交通信号配时系统的智能优化算法研究随着城市化进程的加快，城市交通拥堵成为一个日益突出的问题。
为了提高城市交通的效率和便利性，城市交通信号配时系统被广泛应用。
然而，传统的配时算法往往是固定化的，无法适应交通流量的变化，导致交通拥堵的问题依然存在。
为了解决这一问题，研究人员致力于开发智能优化算法来改进城市交通信号配时系统。
这些算法基于大数据分析和智能算法优化，能够根据实时交通信息进行动态调整，提高交通信号的配时效率。
一种常见的智能优化算法是遗传算法。
遗传算法是一种模拟生物进化过程的计算方法，它通过模拟遗传基因的变异、交叉和选择等过程，来找到最优解。
在城市交通信号配时系统中，遗传算法能够通过不断地调整交通信号的配时参数，逐步优化交通流量，减少交通拥堵。
另一种常用的智能优化算法是粒子群算法。
粒子群算法模拟了鸟群或鱼群在搜索食物时的行为，通过模拟群体中个体的位置和速度，以及个体之间的相互作用，来寻找最优解。
在城市交通信号配时系统中，粒子群算法可以通过动态调整交通灯的配时周期和相位差，优化交通流量的分配。
此外，人工神经网络也被应用于城市交通信号配时系统的优化。
人工神经网络是一种模仿人脑神经元结构和功能的计算模型，它能够通过训练和学习来适应环境变化。
在城市交通信号配时系统中，人工神经网络可以通过分析历史交通数据和实时交通信息，预测未来交通状况，进而调整交通信号的配时策略，提高交通效率。
除了上述的智能优化算法，还有其他一些算法也在城市交通信号配时系统的研究中得到应用，如模拟退火算法、蚁群算法等。
这些算法都通过调整交通信号的配时参数，实现交通流量的最优分配。
然而，要实现城市交通信号配时系统的智能优化，还需要考虑到一些实际问题。
首先是数据的采集和处理，智能优化算法需要大量的实时交通数据作为输入，而这些数据的采集和处理将面临一定的困难。
此外，算法的可行性和可操作性也需要进一步研究，毕竟在城市交通系统中，不同的地点和条件会导致不同的交通问题，需要针对性的算法才能应对。
交通信号配时优化问题中遗传算法的研究与应用
交通信号配时优化问题中遗传算法的研究与应用摘要：交通信号配时优化问题是一个复杂的组合优化问题，对于提高城市道路交通的效率和交通流的顺畅性至关重要。
本文将介绍遗传算法作为一种智能优化技术的应用，并探讨其在交通信号配时优化问题中的研究与应用。
1. 引言交通拥堵和交通事故一直是城市交通管理的重要挑战。
优化交通信号配时可以降低交通拥堵和提高道路通行效率，从而改善城市居民的出行质量。
传统的交通信号配时优化方法受制于计算能力和模型简化的限制，其效果难以达到最优。
遗传算法通过模拟自然选择和遗传机制的优化过程，能够在复杂的组合优化问题中找到近似最优解，成为交通信号配时优化问题的一种有效的求解方法。
2. 遗传算法的基本原理2.1 遗传算法的基本步骤遗传算法由个体编码、初始种群的生成、适应度函数的设定、选择运算符、交叉运算符、变异运算符等组成。
基本步骤包括初始化、评估、选择、交叉、变异和替换等过程，通过迭代运算找到最优解。
2.2 个体编码个体编码指的是将问题的解空间映射到染色体空间，通常使用二进制编码或整数编码来表示问题的决策变量。
2.3 适应度函数适应度函数用于评价个体的适应程度，通常是目标函数或问题的某个性能指标。
在交通信号配时优化问题中，适应度函数可以是交通流量、行程时间、停车次数等指标。
2.4 选择运算符选择运算符根据个体的适应度，按照一定的概率选择优秀个体，并进行复制和交叉、变异。
2.5 交叉运算符交叉运算符模拟生物进化中的基因交换，将两个个体的染色体段进行交叉，生成新的个体，以增加种群的多样性。
2.6 变异运算符变异运算符在个体的染色体中进行变异操作，引入新的基因，以增加种群的多样性。
3. 交通信号配时优化问题中遗传算法的应用3.1 问题定义与建模交通信号配时优化问题需要考虑多交叉口之间的相互影响和协调，以及不同时间段的交通状况。
通常可以将问题建模为多目标优化问题，如最小化行程时间和最小化停车次数。
3.2 适应度函数的定义适应度函数的选择对于遗传算法的性能至关重要。
自适应遗传算法的Multi-Agent交通信号优化控制
CAO Jie, ZHANG Ling. Multi-Agenptive genetic algorithm. Computer Engineering and Applications, 2016, 52（13）：265-270.
Abstract：The control model of multi-agent distributed road traffic signal is presented based on the analyses of the regional traffic signal control and the characteristics of multi-agent technology. Firstly, in order to conquer the shortcomings of traditional genetic algorithm premature convergence, this paper brings the adaptive genetic algorithm into the intersection subarea agent, which improves the global optimization ability; secondly, according to the change of traffic flow, using the subarea agent substituting traditional intersection agent can optimize green ratio λ , thus shortening the average delay time D of intersection. The experimental results show that subarea agent instead of intersection agent, the control effect is similar, and hardware resources are saved. In the subarea agent, the signal control under the adaptive genetic algorithm is introduced which can quickly find the best timing plan, and make the average delay time shortest. Finally, the simulation experiment shows that the combination of adaptive genetic algorithm and intersection subarea agent has better performance in intersection signal control, and proves the feasibility of subarea agent substituting intersection agent. Key words：multi-agent; adaptive genetic algorithm; intersection subarea agent; average delay time
第28章 基于改进的遗传算法的城市交通信号优化
25 SGA最 佳 适 应 度 改 进 GA最 佳 适 应 度 20
适应度
15
Hale Waihona Puke 10500
10
20
30 进化代数
40
50
60
图28- 6 运行结果
k1 f max f , f f avg pc f max f min k , f f avg 2
k3 f max f , f f avg pm f max f avg k , f f avg 4
第二十八章
MATLAB优化算法案例分析与应用
•28.1.3 遗传算法的特点
遗传算法是模拟生物自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化 概率搜索算法。是一类可用于复杂系统优化计算的鲁棒搜索算法，与其他一些优化 算法相比，它具有很多特点。 传统的优化算法主要有三种：枚举法、启发式算法和搜索算法： 1．枚举法 枚举法在可行解集合内枚举所有可行解，以求出精确最优解。对于连续函数，该 方法要求先对其进行离散化处理，这样就可能因离散处理而永远达不到最优解。此 外，当枚举空间比较大时，该算法的求解效率非常低，极其耗时。 2．启发式算法 启发式算法寻求一种能产生可行解的启发式规则，以找到一个最优解或近似最优 解。启发式算法的求解效率比较高，但对每一个需求解的问题必须找出其特有的启 发式规则，这个启发式规则一般无通用性，不适合于其他问题。 3．搜索算法 搜索算法在可行解集合的一个子集内进行搜索操作，以找到问题的最优解或者近似 最优解。搜索算法虽然保证不了一定能够得到问题的最优解，但若适当的利用一些 启发知识，就可在近似解的质量和效率上达到一种较好的平衡。
若目标函数为最大化问题，则
f x cmin , f x cmin Fit f x 0, others
基于自适应学习的智能交通信号优化控制系统设计
基于自适应学习的智能交通信号优化控制系统设计智能交通信号优化控制系统是现代城市交通管理中的重要组成部分，其目的是通过合理地调整交通信号灯的时序，提高交通流的效率和安全性。
为了有效应对城市交通流量的变化和交通拥堵现象，自适应学习成为一种有效的优化控制方法。
本文将围绕基于自适应学习的智能交通信号优化控制系统的设计展开讨论。
首先，为了实现智能交通信号优化控制系统的设计，我们需要进行交通流量的数据采集和处理。
在实际应用中，我们可以使用传感器、摄像头等设备收集交通流量数据，并通过数据处理算法进行相位和路口流量的计算和分析。
通过对交通流量的实时监测和分析，可以为优化控制系统提供可靠的数据基础。
其次，基于自适应学习的智能交通信号优化控制系统需要建立一个适合于交通信号灯时序优化的动态模型。
这个模型可以基于交通流量数据和交通信号灯的状态进行建模，通过分析不同时刻的交通状况和车辆需求，自动调整信号灯的时序，以提高交通流的效率和避免交通拥堵。
为了建立这个动态模型，我们可以采用神经网络、遗传算法等自适应学习方法，通过对历史数据的学习和模拟进行信号灯优化控制。
第三，基于自适应学习的智能交通信号优化控制系统需要考虑多个交叉口之间的协调控制。
在城市交通管理中，往往存在多个交叉口之间的协调控制问题，即通过调整信号灯时序，实现交通流的平衡和优化。
为了实现这一目标，我们可以将多个交叉口的交通流量数据进行实时传输和交互，通过协调调整信号灯的时序，使整个交通流系统得到优化。
最后，基于自适应学习的智能交通信号优化控制系统的实施需要考虑实时性要求和数据安全性。
交通流量的实时监测和信号灯的实时调整对系统的响应速度有较高的要求。
同时，对于交通流量数据的采集和传输，我们需要采取相应的加密和安全措施，以确保数据的安全性和隐私性。
基于自适应学习的智能交通信号优化控制系统的设计有重要的意义，它可以提高城市交通流的效率、减少交通拥堵，改善出行体验，减少能源消耗和环境污染。
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第２７卷第６期 计算机仿真 ２０１０年６月 文章编号：１００６—９３４８（２０１０）０６—０３０５—０４
基于自适应遗传算法的交通信号配时优化
田丰，边婷婷 （沈阳航空工业学院计算机学院，辽宁沈阳１１０１３６） 摘要：研究城市交通信号设置问题中对单交叉口多相位交通流建立了动态信号配时模型，以交叉口车辆平均延误最小为控 制目标，以相位绿灯时间和周期时长为控制变量，并运用自适应遗传算法对控制变量进行优化。根据实时交通流数据，通过 ＭＡＴＬＡＢ平台进行仿真。结果表明，自适应遗传算法能够有效降低车辆平均延误，在优化过程中比简单遗传算法具有更好 的搜索能力和解质量，其良好的优化性能有助于优良配时方案的产生，同时也提高了交通分配模型的实用价值。 关键词：交通控制；自适应遗传算法；信号配时优化 中图分类号：Ｕ４９１．５１ 文献标识码：Ａ
Ｔｒａｆｆｉｃ Ｓｉｇｎａｌ Ｔｉｍｉｎｇ Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｇｅｎｅｔｉｃ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ
ＴＩＡＮ Ｆｅｎｇ，ＢＩＡＮ Ｔｉｎｇ—ｔｉｎｇ （Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ，Ｓｈｅｎｙａｎｇ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ａｅｒｏｎａｕｔｉｃａｌ Ｅｎ￣ｎｅｅｒｉｎｇ，Ｓｈｅｎｙａｎｇ Ｌｉａｏｎｉｎｇ １１０１３６，Ｃｈｉｎａ） ＡＢＳＴＲＡＣＴ：Ａ ｄｙｎａｍｉｃ ｔｒａｆｆｉｃ ｓｉｇｎａｌ ｔｉｍｉｎｇ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｍｕｈｉｐｈａｓｅ ｔｒａｆｆｉｃ ｆｌｏｗ ｉｓ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ ｆｏｒ ｓｉｎｇｌｅ ｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎ，ｉｎ ｗｈｉｃｈ ｔｈｅ ａｖｅｒａｇｅ ｖｅｈｉｃｌｅ ｄｅｌａｙ ｉｓ ａｄｏｐｔｅｄ ａｓ ｔｈｅ ｃｏｎｔｒｏｌ ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ，ｔｈｅ ｐｈａｓｅ ｇｒｅｅｎ ｔｉｍｅｓ ａｎｄ ｃｙｃｌｅ ｔｉｍｅ ａｓ ｔｈｅ ｃｏｎ— ｔｒｏｌ ｖａｒｉａｂｌｅｓ．Ａｄａｐｔｉｖｅ ｇｅｎｅｔｉｃ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｉｓ ｕｓｅｄ ｆｏｒ ｏｐｔｉｍｉｚｉｎｇ ｔｈｅ ｃｏｎｔｒｏｌ ｖａｒｉａｂｌｅｓ．Ｌａｒｇｅ ａｍｏｕｎｔｓ ｏｆ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ＭＡＴＬＡＢ ａｒｅ ｅｘｅｃｕｔｅｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｒｅａｌ—·ｔｉｍｅ ｔｒａｆｆｉｃ ｆｌｏｗ ｄａｔａ ｏｆ ａ ｐｒａｃｔｉｃａｌ ｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎ．Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ａｄａｐｔｉｖｅ ｇｅｎｅｔｉｃ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｃａｎ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ ｒｅｄｕｃｅ ｔｈｅ ａｖｅｒａｇｅ ｖｅｈｉｃｌｅ ｄｅｌａｙ，ａｎｄ ｃｏｍｐａｒｅｄ ｗｉｔｈ ｓｉｍｐｌｅ ｇｅｎｅｔｉｃ ａｌｇｏ－ ｒｉｔｈｍ，ｉｔ ｈａｓ ｂｅｔｔｅｒ ｓｅａｒｃｈ ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ ａｎｄ ｓｏｌｕｔｉｏｎ ｑｕａｌｉｔｙ．Ｔｈｅ ｇｏｏｄ ｏｐｔｉｍｉｚｅｄ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｉｓ ｈｅｌｐｆｕｌ ｔｏ ｓｕｐｅｒｉｏｒ ｔｉｍ— ｉｎｇ ｐｌａｎ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ，ａｎｄ ａｌｓｏ ｉｍｐｒｏｖｅｓ ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｔｒａｆｆｉｃ ｓｉｇｎａｌ ｔｉｍｉｎｇ ｍｏｄｅ１． ＫＥＹＷＯＲＤＳ：Ｔｒａｆｆｉｃ ｃｏｎｔｒｏｌ；Ａｄａｐｔｉｖｅ ｇｅｎｅｔｉｃ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ；Ｓｉｇｎａｌ ｔｉｍｉｎｇ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ
１ 引言 随着经济的发展和城市化水平的提高，城市交通问题日 益突出。对城市交叉路口交通实施合理优化控制，有利于缓 解日趋紧张的交通拥挤问题，提高交通效益。城市交通信号 控制的核心在于各相位绿信比的分配，而信号设置合理与否 直接影响运行效率，乃至整个路网功能的发挥。对于如何快 速、合理地获得最优控制方案，众多学者对此进行了广泛研 究，如黄金分割法、爬山法、网格搜索法等，同时也有不少学 者将人工智能理论用于配时优化研究中，如蚁群算法、遗传 算法、免疫算法…等。 遗传算法是一种基于自然选择和进化的搜索技术，广泛 应用于优化领域 。诸多实例证明遗传算法是一种高效的 全局寻优算法，但同时也暴露出一些不足，容易造成未成熟 收稿日期：２００９—０４—２０修回日期：２００９—０５—０４ 收敛，且收敛速度易受参数的影响 。因此，为了提高遗传 算法在交通配时优化中的搜索能力，实现信号配时优化更加 合理化，本文将自适应遗传算法应用于交叉１３信号配时优化 中进行研究。
２动态交通信号配时模型 交通信号控制的目的在于最大限度地提高交叉１３的使 用效率，满足路１３的交通需求。由于路况延误时问越长，路 段运行时间也越长，如需缩短路段运行时间，就必须缩短路 口的延误时间 ］。因此本文以实时采集的路上交通流数据 为基础，以交叉１３各相位各进１３道上的车辆平均延误最小为 优化目标，优化参数为信号周期时长及各个相位绿灯的时 间，通过确定信号周期最优化相位绿灯时间，使得控制周期 内路口的车辆平均延误最小。 每辆车在交叉口的平均延误ｄ，根据Ｗｅｂｓｔｅｒ延误公 式 为： ３０５．．．—— ｄ＝特 ＋ ㈩ 。一 一至 ｃ （１－Ａ ｉ） ２： ％２ —— —一
ｅ≤ｔ ≤ｃ—ｌ一１０×。 ４ ∑ｔ ＝ｃ—ｌ
ｌ＝ｌ ｃ ｉ ≤ｃ≤ｃ
（４）
ｅ为每相位的最小绿灯时间（这里取最小绿时为１０ｓ），１ 为交叉口总损失时间／ｓ；ｃ ； 和ｃ一分别为最小周期和最大 周期。
３遗传算法的交通配时优化 采用自适应的遗传算法，对信号配时参数进行优化。在 遗传操作中的采用（ ＋Ａ）选择算子，增加种群的多样性；同 时引入自适应的交叉和变异概率。克服了传统遗传算法早 熟收敛的弊端，并提高了全局寻优能力。具体操作步骤 如下。 ３．１染色体编码 为了提高算法的运行速度，本文算法采用实数的表示方 式。以每个相位绿灯时间为决策变量，染色体形式为ｔ：＜ ｔｌ，ｔ２ｔ３，ｔ ＞，其中，ｔ‘（ｉ＝１，２，３，４）表示相位ｉ的绿灯时间， 范围在［ｔ ， ～］。染色体采用实数编码，由于路口周期一 般不超过１５０ｓ，因此每个基因座设定为３位，基因长度为３× ４＝１２位。如：ｔ：＜０３００２８０２２０２０＞，则第１—４相位的绿灯 时间依次为：３０ｓ，２８ｓ，２２ｓ，２０ｓ。为了避免产生无效基因，本 文在交叉和变异中，以基因座为单位进行操作。 ３．２适应度函数 三为目标函数，选择适应度函数为： ，＇：』ｍ—Ｌ ｍ≥Ｌ （５） ｔＯ ｍ＜Ｌ ｍ为一个足够大的正整数。 ３．３遗传算子 选择算子，交叉算子和变异算子是遗传算法的三大基本 ３０６．．．—— 遗传算子，这些参数的选择将直接影响算法的性能和搜索速 度，所以选择合适的遗传算子是算法能高效收敛到全局最优 解的关键所在。 ３．３．１选择策略 针对传统简单遗传算法中使用赌轮选择容易造成超级 个体的影响，产生非成熟收敛 ，在自适应遗传算法中选择 了（ ＋Ａ）选择算子进行运算，增强种群的多样性。先复制 父代，将父代备份进行交叉和变异，然后在父代和得到的新 种群中选择适应度最好的个体组成新的父代。 ３．３．２自适应交叉算子 交叉算子采用单点交叉。在遗传算法中，交叉概率过 大，新个体产生的速度就越快，然而遗传模式被破坏的可能 性越大，使得具有高适应度的个体结构很快就会被破坏；如 果过小，会使搜索过程缓慢，以至停滞不前。为此，交叉概率 选用自适应交叉概率 ，在保持群体多样性的同时，保证了 遗传算法的收敛能力，有效提高遗传算法的优化能力。 交叉概率公式如下： 一 ：ｊｐｒｌ一——７＝＝ 一 （６） 【Ｐ。。 ≥丘 Ｐ。 ＝０．９，Ｐ ：０．６。ｆ 是交叉的两个个体中适应度较大的 值．√ｎ删 分别为当前种群的平均适应度和个体的最大适应 度。由公式可以看出，当， 较大时，Ｐ 较小，当， 较小时，Ｐ 较大，有利于保留种群中较好的个体。 ３．３．３自适应变异算子 为防止非成熟收敛，在变异概率上选用自适应变异 概率 Ｊ： ｒ （ｐ ｌ 一 二 ！： 二 ｌ一一ｌ ｇ ≥ （７） ＜ｌ ｇ Ｐ ｌ＝０．１，ｐｍ２：０．００１。 变异算子采用非均匀变异，假设有一个体为Ｘ＝ 。， ：… 若钆为变异点，取其值范围为［ｆ ，￡ ］，在该点对 个体 进行均匀变异操作后，可得到一个新的个体Ｘ＝ 。， 其中变异点的新基因座的值是： △（ｇ， 一ｋ ）ｉｆｒａｎｄｏｍ（０，１）～（８） Ｌ＝《 ６ Ｊ
Ｌ ＾一△（ｇ， 一＃ ｉ ）ｉｆ ｒａｎｄｏｍ（０，１）＝１
／ｔ（ｇ，Ｙ）中Ｙ代表 一 和机一￡： ａ（ｇ，Ｙ）定义为： △（ｇ，Ｙ）＝Ｙ·（１一ｒ‘ 。 ） （９） 式中，ｒ为Ｅｏ，１］范围内符合均匀概率分布的一个随机数，Ｇ 是最大进化代数。 非均匀变异实现了在其初始运行阶段（最初ｇ较小时） 进行均匀搜索，而在其后期运行阶段（ｇ较接近于Ｇ时）搜索 范围逐渐减小，满足了初期大范围、后期小范围搜索的要求， 有利于收敛于全局最优值和提高搜索精度。 ３．４停止条件 以ｓｔｏｐ＝Ｅ（ｆ）为终止条件，Ｅ（ｆ）为种群的平均适应度， 即如果ｓｔｏｐ的值连续超过阀值次数不发生变化，则停止进 化。阀值一般为种群大小的１／３。为了防止迭代永无休止， 规定最大迭代次数。 ３．５算法实现 １）在可行域内随机产生初始父代种群Ｐ（ｔ），并将种群 中的个体采用实数编码。 ２）计算个体的适应度，并判断是否符合终止条件，若符 合，输出最佳个体及其代表的最优解，用作实际路口绿灯控 制，并结束计算；否则转向第３）步。 ３）复制父代。 ４）以自适应交叉率进行单点交叉，生成新种群ＰＣ（ｔ） 种群。 ５）对ＰＣ（ｔ）种群进行非均匀变异，采用自适应变异率， 生成种群ＰＭ（ｔ）。 ６）运用选择运算从Ｐ（ｔ）、ＰＭ（ｔ）中选择出新种群作为下 次遗传的父代Ｐ（ｔ＋１）。 ４仿真实验 本文以４相位为例，各相位车流如图１。 第一相位 第二相位 ｊｉ Ｌ Ｉ Ｌ ］ｆ ］１厂 第三相位 第四相位 图１相位车流图 实测了沈阳市某繁华交叉路口晚高峰时段各进Ｅｌ道的 车辆相关数据。见表１。 表１车辆相关数据 采用Ｍａｔｌａｂ平台中的语言分别对自适应遗传算法和简 单遗传算法编写程序，对目标函数进行仿真计算。仿真过程 中的一些具体参数设置为：最大进化代数和初始种群大小为 分别为１００和５０，简单遗传算法的交叉率和变异率分别取为 ０．９和０．Ｏ１，最大周期设为１５０ｓ，周期损失时间为ｌＯｓ。分别 利用简单遗传算法和自适应遗传算法对目标函数进行１００ 次优化计算，取１００次优化计算中的最优解进行比较，优化 结果见表２。 表２算法优化结果对比
定时控制 遗传算法 自适应遗传算法 各相位绿时／ｓ ５Ｏ，２０，４５，２Ｏ ３Ｏ，２２，３Ｏ，３Ｏ 进化代数—— ６９ 平均延误／（ｓ·ｖｅｈ ）４９．５４８９ １８．７９１５ 由表２可知，就控制效果而言，简单遗传算法和自适应 遗传算法在交叉路口信号配时优化控制效果明显优于传统 的定时控制效果。而基于自适应遗传算法优化效果又优于 简单遗传算法。简单遗传算法最优解为１８．７９１５，需进化代 数为６９，而自适应遗传算法最优解为１７．６４５１，进化代数为 ４７。进化过程如图２。