基于约束粒子群算法的交叉口定周期信号配时.pdf

【摘要】中提到的是一种基于约束粒子群算法的交叉口定周期信号配时方法，该方法旨在优化城市道路交叉口的交通效率。定周期信号控制是交通管理中常见的一种方式，它设定固定的信号周期时间，使得交通流可以按照预设的时间表流动。然而，传统的信号配时方法可能存在收敛速度慢和易受约束条件限制的问题。 粒子群优化算法（PSO）是一种启发式优化算法，源自模拟鸟群飞行的行为。在解决复杂优化问题时，PSO能够通过粒子之间的交互和学习来寻找全局最优解。在本研究中，该算法被用于解决交通信号配时问题，目标是最小化机动车延误、行人延误和停车率，以提高交通流畅性和安全性。 为了适应交叉口的约束条件，研究者在非可行解上添加了惩罚函数，这有助于排除那些违反规则（如信号配时不合法）的解决方案对最优解搜索的干扰。同时，针对粒子群算法容易陷入局部最优的缺陷，研究中引入了改进的杂交算子，以增加解空间的多样性，从而加速算法的收敛速度。 通过仿真分析，研究者考察了信号周期时长对优化目标的敏感性，这有助于理解不同周期设置如何影响交通流量和延误。仿真结果显示，提出的算法能够有效地解决交通信号配时问题，并且验证了其在实际应用中的有效性。 关键词中的“约束条件”指的是交通信号配时必须满足的法规和安全要求，如信号周期的最小和最大值、绿灯时间比例等。“粒子群算法”是本文采用的优化工具，用于在满足约束条件下找到最佳信号配时策略。“周期时长”是信号控制的关键参数，直接影响交通流的效率。“信号配时”是指根据交通需求调整信号灯的绿灯、红灯和黄灯时间，以优化交通流。 这项研究主要贡献在于提出了一种结合了约束处理和改进杂交操作的粒子群优化算法，用于解决城市交叉口的定周期信号配时问题，以提高交通效率和减少延误。这种方法考虑了多种交通参与者的利益，通过模拟和仿真证明了其在实际交通场景中的适用性和优势。对于城市交通规划和管理，以及相关领域的研究人员来说，这种算法提供了一个新的优化工具。