基于混合混沌优化的城市交通信号模糊控制

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1、ThefuzzycontrolofurbantrafficsignalsbasedonahybridchaosoptimizationalgorithmDissertationSubmittedtoNanjingUniversityofTechnologyinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterofEngineeringByBingWANGSupervisor：Prof．JinguoLINProf．XuechunLIANGJune2008摘要随着城市化进程的加快和汽车的普及，城市交通拥挤

2、、阻塞现象日趋恶化，由此引发的事故、噪声和环境污染已成为日益严重的社会问题，交通问题己成为困扰世界各国的普遍性难题。实践表明，在进行适当规模的道路基础设施建设的同时，从软件设施入手对城市交通进行合理科学的管理与控制，充分发挥现有交通网络的通行潜力，最大程度上使交通流做到有序流动，发展智能交通是解决城市交通问题的根本出路。自20世纪初期交通信号灯投入使用以来，交通信号控制及其优化技术就成为城市交通控制研究的重要内容，目前仍然是城市交通控制研究的热点问题之一。本文在分析城市交通信号控制研究现状和交叉路口交通信号控制原理、评价方法的基础上，设计了一种面向城市单交叉路

3、口的交通信号两级模糊控制系统。该系统能有效地减少模糊规则数，易于提取模糊规则，适合于交通状况复杂的城市单交叉路口交通信号控制。但它存在隶属度函数人为制定而影响控制性能的不足之处，为此本文采用基于单纯形法的混合混沌优化算法对模糊控制器的隶属度函数进行优化。仿真结果表明：多相位分级模糊控制方法综合考虑各个车道上的排队长度，以此来决定绿灯时间的分配，更接近人的决策过程，能对平面交叉路口进行有效的控制；基于单纯形法的混合混沌优化算法与模糊控制相结合的智能控制技术，能在不同的交通状况下合理选取隶属度函数，从而获得更好的控制效果明。关键词：交通信号两级模糊控制单纯形法混沌

4、优化MATLABABSTRACTWiththerapiddevelopmentoftheurbanizationprocessandthepopularizationofmotorvehicles，theaccidents，noiseandenvironmentalpollutionthatareresultedfromthedeteriorationofurbantrafficcongestionhavebecomeserioussocialproblemsincreasingly．Trafficproblemsthatpuzzlegovernmentsar

5、oundtheworldhavebecometheuniversalproblem．Practiceshowsthatbuildingroadproperlyisneeded，atthesametime，itisfundamentalwaysofsolvingtrafficproblemstoregulateandcontroltrafficthroughsoftwareproperlyandscientifically,toexertthepotentialcapacityoftheexistingtrafficnetworksfully,tomaketra

6、fficflowmoveinanorder,andtodevelopintelligenturbantraffic．Controlandoptimizationoftrafficsignalhasbecometheimportantcontentofurbantrafficcontrolresearchsincetrafficsignallightwasusedintheearly20thcentury,andnowitisstilloneofthehotissuesinthefieldofurbantra衢Ccontr01．Basedontheanalysi

7、softhecurrentresearchlevelofurbantrafficsignalcontrol，thecrossingtrafficsignalcontroltheoryanditsmethodofevaluation，thisdissertationdesignsatrafficsignaltwo-stagefuzz3,controlsystemforurbansingleintersection．Thissystem，whichCanbeeffectiveinreducingthenumberoffuzzyrulesandbeeasytoacq

8、uirefuzzyrules，isve