一种道路交通控制的通用随机优化框架
日益增长的城市交通拥堵及其影响需要更有效的道路交通控制及管理.虽然在优化控制方案的过程中,控制参数的有效性很大程度上取决于交通模型的精确性,但优化技术在交通规划和管理应用中起着核心作用.目前,对于优化交通控制和运营,以及促进实际规划和管理应用的科学计算框架仍然缺乏研究.为此,本文提出了一种基于交通仿真模型的通用优化框架,该框架整合了交通控制问题的基本组件.其中,由于交通仿真模型的使用,在工程应用中,该优化过程需要大量迭代和计算.因此,该框架采用一种先进的遗传算法,该算法用一个外部存档存储精英基因并通过一种新型抽样方法构建初始种群,以及采用自适应交叉和变异方法增强遗传算法的执行效率.这个方法比普通遗传算法的优越性体现在其减少了得到优化结果所需的仿真次数.为了评估所提出的优化算法和软件框架性能,本文详细阐述其在优化交通信号控制系统中的应用.
交通信号 控制系统 仿真模型 遗传算法
金峻臣 Xiaoliang Ma 郭海锋
银江研究院,杭州310000 瑞典皇家理工学院,斯德哥尔摩11428,瑞典
国内会议
天津
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896-905
2018-11-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）