基于能量模型的交通信号实时优化（Final—Final）1

【基于能量模型的交通信号实时优化】是一种创新的交通管理策略，它将交通信号控制问题转化为能量优化问题。在这个模型中，交叉路口被视为一个能量系统，而车辆的等待时间被视为车辆流对系统能量的贡献。这种观点使得车辆等待时间最短的问题转化为寻求单位时间内系统能量消耗最小的方案，从而实现交通信号灯的最优控制。 对于单个交叉路口，模型通过建立节点能量来衡量车辆等待时间。黄灯时长的优化是关键步骤之一，通过Poisson过程生成仿真车流量数据。遗传算法和模拟退火算法被用来解决模型，结果显示，在固定周期和不固定周期情况下，实时控制都能显著减少车辆等待时间，尤其在高车流量和非均匀分布的情况下，效果更为显著。 当扩展到线状区域的多个交叉路口，模型引入了耦合能量的概念，这反映了相邻交叉路口之间的相互影响。利用遗传算法，实时控制方案的延误平均下降14.59%，显示了耦合能量模型的有效性。此外，模型能适应不同规模的线状区域，提高了模型的实用性。 进一步扩展到网状区域，网格能量模型被构建，通过三角形划分平面，引入网格耦合能量来量化垂直道路之间的相互作用。遗传算法的应用使得延误平均降低了24.20%，证明了网格能量模型在复杂网络中的优势。最终，总结出网格能量等于节点能量、节点耦合能量和网格耦合能量之和，这为更复杂的交通网络优化提供了理论基础。 模型的特色在于其系统层面的深度刻画，借鉴物理概念解决数学问题，同时通过耦合能量简化了计算复杂性，使得模型能够灵活扩展。遗传算法和模拟退火算法在解决这些问题时展现出良好的计算效率和空间复杂度，为实时信号控制提供了实用的解决方案建议。 关键词涉及的能量模型、耦合、网格、遗传算法等都是这一领域的核心技术。通过这些技术的应用，不仅可以提高交通系统的效率，减少拥堵，还能为未来的智能交通系统设计提供理论支持。