基于蚁群算法的交通信号配时优化

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1、基于蚁群算法的交通信号配时优化摘要随着社会的飞速发展，各大城市机动车数量急剧增加，这导致城市道路交通拥堵问题日趋严重。目前，我国多数城市存在交通拥堵现象，这给城市发展造成很大压力，同时也制约着城市发展，而导致交通拥堵的主要原因是交通信号配时不合理。交通信号配时问题是一个多目标优化问题，存在多个彼此冲突的目标，如何获取问题的最优解，一直以来都是学术界关注的焦点问题。因此，寻找一种适合于求解多目标优化问题的算法显得尤为重要。蚁群算法是90年代初提出的一种新型的全局优化算法，该算法具有信息正反馈、分布式计算、并行性以及强鲁棒性的优点，这为求解优化问题提供了

2、一种新的思路，也给其带来了新的活力。因此，蚁群算法引起了国内外专家学者的高度关注，并广泛应用于交通信号控制领域中。本文在交通信号配时优化理论的基础上，针对信号灯配时不合理的问题，从以下几个方面展开了工作。首先，本文以黄灯变亮时即将到达停车线的车辆为研究对象，在对其分析之后给出了减速停车和加速通过两种决策，并分别讨论了两种决策下黄灯时间最小值的计算公式以及黄灯的合理配时。其次，本文研究了基于蚁群算法的单点信号配时优化问题，在对单点信号控制中的三个重要参数定义之后，建立了单点信号配时优化模型，然后用Webster算法、遗传算法和蚁群算法来分别求解两相位和

3、四相位交叉口的单点信号配时优化问题，并将三种算法所得的数值结果进行了对比分析，从而证明蚁群算法比Webster算法和遗传算法更有优势。最后，本文对主干路信号配时优化问题进行了研究，并分别用遗传算法和蚁群算法来求解两相邻交叉口的主干路信号配时优化问题，通过对比两种算法下的数值结果，证明蚁群算法是有效可行的。关键词：车辆延误，停车次数，通行能力，蚁群算法ⅡTrafficSignalTimingOptimizationBasedonAntColonyAlgorithmABSTRACTWiththerapiddevelopmentofsociety,traf

4、ficcongestionhasbecomeoneofthemostseriousproblemsinmanycitiesatpresent，whichbringsgreatchallengetothedevelopmentofcities．However，theprimaryreasonfortrafficcongestionistheirrationalcycletimeoftrafficlights．Trafficsignaltimingproblemisamulti．objectiveoptimizationproblemandhasmore

5、conflictingobjectives，whichhasbeingobtainedcomprehensiveattentionfromdomesticandalienscholars．Therefore，todesignaneffectivealgorithmisobviouslyimportantformulti—objectiveoptimization．Antcolonyalgorithm(ACA)isanewsimulatedevolutionaryoptimizationalgorithmwiththecharacteristicsof

6、positivefeedback，distributedcomputingandstrongrobustness，whichprovidessomenewideasforsolvingoptimizationproblems．Nowadays，withthedevelopmentofartificialintelligencetechnology,ACAhasbeenappliedtosignaltimingoptimizationproblems．Basedontrafficsignaltimingoptimizationtheory,aiming

7、attheirrationalityoftrafficlighttime，theworkinthispaperisexpandedfromfollowingaspects．Firstly,westudythenormallyrunningvehicleswhentheyellowlightison，andanalyzetwodecisionsofdriverssuchasparkingatareducedspeedandpassingtheintersectionatanacceleratedspeed，thenwecaneasilyobtainth

8、eminimumofyellowlighttime．Secondly,singlesignaltimingo