基于自适应的人工鱼群算法的智能城市十字路口交通信号控制优化方法的研究.
1School of Electronic and Control Engineering, Chang'an University, Xi'an, Shaanxi, 710064, China.
Heliyon
|May 20, 2024
概括
本研究介绍了一种自适应的人工鱼群算法,以优化智能城市交通交叉点 (SCTI) 的交通信号控制. 该方法有效地减少了平均延误和交通拥堵.
科学领域:
- 智能运输系统 智能运输系统
- 优化算法 优化算法
- 城市规划 城市规划
背景情况:
- 智慧城市的交通环境是复杂的,交通流量受到许多因素的影响.
- 优化交通交叉点信号控制对于提高效率和缓解日益增长的城市地区的拥堵至关重要.
研究的目的:
- 开发和评估一种自适应的人工鱼群算法,以优化智能城市交通交叉点 (SCTI) 的交通信号控制.
- 尽量减少平均车辆延误和SCTI的平均停车次数.
主要方法:
- 建立了SCTI的流量状态方程.
- 设计的SCTI信号控制参数使用最小平均延迟和平均停止次数作为目标函数.
- 开发了SCTI信号控制的优化模型.
- 应用了混合方法,结合混乱搜索理论和适应性改进的人工鱼群算法来解决模型.
主要成果:
- 拟议的方法实现了平均7.8 ms的延迟.
- 平均停车次数减少到2个.
- 平均旅行时间为68.4秒.
结论:
- 适应性人工鱼群算法在优化智能城市十字路口的交通信号控制方面表现出显著的有效性.
- 这种方法提高了交通信号控制效率,并大大减少了城市环境中的交通拥堵.


