基于遗传算法的交叉口信号控制多目标优化

• 作者: 朱明浩 李振龙 董文会 韩建龙
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 交通运输
• 关键词: 交通控制 车辆延误 排队长度 车辆排放 遗传算法
• 年，卷（期）: 2016,（z2）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 82-84,88
• 页数: 4页
• 分类号: U491
• 字数: 3991字
• 语种: 中文

摘要

从城市交叉口的通行效益、环境保护两方面出发,综合考虑车辆延误、排队长度、尾气排放量三个性能指标,以配时参数为优化变量建立了平面交叉口信号控制多目标优化模型,其权重系数与环境污染程度有关;然后采用遗传算法求解该模型,得到最优信号配时方案;最后通过实例分析模型的有效性.实例结果表明,当空气质量良好时,最优配时方案下的车辆延误、排队长度、尾气排放总量比原始信号配时的对应三个指标值分别降低了9.51％、1.21％、6.24％;当环境严重污染时,最优配时方案下的车辆延误、排队长度、尾气排放总量分别降低了7.21％、1.01％、10.24％.可以看出该多目标优化模型不仅提高了交叉口的通行效率,同时降低了车辆的尾气排放.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李振龙	北京工业大学城市交通学院	62	557	14.0	20.0
2	朱明浩	北京工业大学城市交通学院	4	19	3.0	4.0
3	董文会	北京工业大学城市交通学院	4	19	3.0	4.0
4	韩建龙	北京工业大学城市交通学院	3	14	2.0	3.0