智能控制应用案例三.pptVIP

智能控制应用案例本实例是采用遗传算法方法对城市交叉路口交通信号灯实施合理优化配时控制，以缓解日趋紧张的交通拥挤问题，提高交通效益。针对交通信号控制的具体情况，对算法本身存在的有不等式约束的基本问题做了一个初步改进，采用基于退火选择算子和自适应适应度的改进遗传算法来解决目前的约束处理方法中存在的问题。把改进的算法用到一个交通交叉路口控制模型中得到较好的结果。而对两个交叉路口建立模型中，因为模型的约束条件中不但含有不等式，还含有等式约束，为此，我们采取先随机生成任意种群，然后让种群慢慢逼近到可行域范围内，再让种群在可行域内迭代。对于迭代到可行域之外的群体降低它的适应度，最后经过数次迭代后找到最优解。计算结果显示该方法的有效性。专家系统具有便于运用结构化、模型化方法和推理模型、充分吸收人类专家经验和实现辅助决策的特点。模糊数学在交通控制的应用。模糊逻辑是一种处理不确定性、非线性等问题的有力工具，特别适用于表示模糊及定性知识，与人类思维的某些特征相一致，故嵌入到推理技术中具有良好效果。基于元胞自动机的城市交通信号自组织控制方法，将城市交通信号控制系统作为交通网络处理，每个路口作为具有自主采集和处理信息功能的智能体，系统依靠网络的自组织实现每个路口交通信号控制的动态决策。智能算法解决交通问题。国内外研究智能交通的几种基本方法遗传算法在其交通应用中存在的问题模型复杂,参数太多难以达到优化目的,优化速度慢且达不到最优解。约束条件不但复杂,而且繁多,算法收敛的时候很难满足约束条件标准遗传算法的流程如下:使用二进制编码对有哪些信誉好的足球投注网站空间进行编码1随机产生包含n个个体的初始群体2适应度评估检测个体适应度(个体适应度反映了个体好坏的情况)3WHILE未满足迭代终止条件DO4用赌轮选择方法选出若干个体进行繁殖，个体可以重复5随机配对，按一定概率(交叉概率)进行一点交叉操作并生成两个子个体6按照一定概率(变异概率)变异二进制个体串中某个(些)位7适应度评估检测个体适应度8ENDDO9交通信号控制系统的主要术语和参数周期：是指信号灯色发生变化，显示一个循环所需的时间，也称周期长，即红、黄、绿灯时间之和。相位：即信号相位，是指在周期时间内按需求人为设定的，同时取得通行权的一个或几个交通流的序列组。相位差：具有相同周期长的相关路口，在同方向上的两个相关相位的启动时间差，称为相位差。绿信比：是指在周期长内的各相位绿灯时间与周期长之比。饱和流量：是衡量路口交通流释放能力的重要参数，通常是指一个绿灯时间内的连续通过路口的最大车流量。流量系数：是实际流量与饱和流量的比值。既是计算信号配时的重要参数，又是衡量路口阻塞程度的一个尺度。绿灯间隔时间：是指从失去通行权的相位的绿灯结束，到下一个得到通行权的相位绿灯开始所用的时间。有效绿灯时间：是指被有效利用的实际车辆通行时间。它等于绿灯时间与黄灯时间之和减去头车启动的损失时间。车辆滞留延误：是指交通冲突或信号控制设施的限制给车辆带来的时间损失。周期时长周期时长即信号灯运行一个循环所需的时间，等于绿灯、黄灯、红灯时间之和。一般信号灯最短周期不能少于36s，否则不能保证几个方向的车顺利通过交叉路口。最长周期不超过2min，否则引起等待司机的抱怨，或者误以为信号灯已经失灵。适当的周期长度对疏散路口处的交通流、减少车辆等待时间有重要意义。从疏散的角度来讲，显然当交通需求越大时，周期应越长，否则一个周期内到达的车辆不能在该周期的绿灯时间内通过交叉口，就会发生堵塞现象。从减少车辆等待时间的角度来讲，太长或者太短的周期都是不利的。若周期太短，则发生上述堵车现象。若周期太长，则某一方向的绿灯时间可能大于实际需要长度，而另外一方向的红灯时间不合理的延长必然导致该方向车流等待时间的延长。信号控制的控制参数绿信比一个周期中，绿灯时间与周期时长之比称为绿信比。设绿灯时间为t，周期时长为T，则绿信比g为：绿信比的大小对于疏散交通流和减少路口总等待时间有着举足轻重的作用。通过合理地分配各车流方向的绿灯时间（绿信比），可使各方向上阻车次数、等待时间减至最少。相位相位是对于一个路口多方向交通流而言的，一个交通流方向（一个绿灯信号）称为一相。例如一个十字路口，根据实际情况可以设计为两相、三相甚至四到八相。两相时（如下图，相位1为东西向直行和左、右转弯，相位2为南北向直行和左、右转弯。）相位越多，交通安全性越好，交叉口的利用率越低。十字路口取两相位交通信号者居多。相位差是对两个路口同一信号相位而言的。当涉及到对一条主干上的交通流或一个网络内的交通流进行控制时，相位差是一个重要的控制参数。通过调整各路口间