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评委一评分,签名及备注 队号: 评委三评分,签名及备注
1492
评委二评分,签名及备注 选题: 评委四评分,签名及备注
A
题目:基于多目标优化相邻两交叉口信号配时研究
摘要
现代 ,随着交通拥堵现象的日益严重,交叉口信号配时的优化对减小道
路交通压力有着十分重要的意义。针对相邻两交叉口信号配时优化问题,本文从
等待时间和等待车辆数两个角度分别建立优化模型,对该问题进行了研究。
在模型一中,将相邻两交叉口作为一个系统,建立了以系统中车辆总等待时
间最小为目标函数,以各相位有效绿灯时间、信号周期时长为约束条件的优化函
数模型。运用遗传算法(GA )和模拟退火精英协同算法(SACEA )两种方法,
利用MATLAB 编程,分别对模型进行了求解,得到了两种优化配时方案。
在模型二中,将两交叉路口作为一个系统,对系统的车辆等待数进行 。
将一个系统周期结束时该系统的车辆等待数总和作为主优化函数,将各交叉路口
各自一个周期结束时的等待放行车辆数总和作为次优化函数,将各相位时间作为
约束条件建立多目标优化模型。同样运用GA 算法和SACEA 两种方法对模型进
行求解,得到了两种优化配时方案。
每个模型得到的最优配时方案与现行配时方案对比如下:
相位 相位1 绿 相位2 绿 相位3 绿 相位4 绿 周期 交叉口等
交叉口
差(s) 灯时间(s) 灯时间(s) 灯时间(s) 灯时间(s) (s) 待时间(s)
现行 8 52 19 3 1 22 140 158.1
A 模型一 12 30.86 17.25 15.23 20.14 99.50 96.9
模型二 13 26.86 21.12 15.15 22.24 101.39 90.5
现行 8 43 17 35 18 129 275.4
B 模型一 12 32.5 16.23 15.43 18.12 98.35 100.6
模型二 13 31.12 21.35 16.75 15.11 100.34 85.6
在模型检验部分,采用Synchro 软件对优化配时方案和现行配时方案分别进
行 ,以交叉口的等待时间作为衡量标准,得到了两种模型的配时结果都优于
原有的方案,验证了模型的有效性,并且 SACEA 算法的优化效果明显优于 GA
算法。在收敛性、时间复杂度、空间复杂度方面,SACEA 算法的收敛速度及复杂
度均高于遗传算法。
最后,本文以模型二为基础进行了推广,将两交叉口四相位优化配时推广到
了多交叉口多相位的网状系统,使模型更具有通用性。
关键词:多目标优化;遗传算法;模拟退火精英协同算法;MATLAB ;Synchro
1
目 录
一、问题重述 3
二、问题 3
三、模型 4
四、符号说明 4
五、模型的建立与
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