基于粒子群优化的关联交叉口群信号控制策略研究!

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基于混沌云粒子群算法的交叉口信号智能配时优化

基于混沌云粒子群算法的交叉口信号智能配时优化
李明伟;康海贵;周鹏飞
【期刊名称】《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》
【年(卷),期】2013(037)001
【摘要】为了提高交叉口的通行效率,基于相位饱和度对交叉口状态进行划分,根据划分状态对车辆延误和停车次数分别进行计算,以车辆延误、停车次数和通行能力为优化函数,提出了新的交叉口交通信号配时方法.同时基于猫映射和云模型对标准粒子群算法进行改进,提出了混沌云粒子群算法(CCPSO),建立了基于CCPSO进行优化的交叉口信号配时模型,结合具体交叉口流量统计数据进行数值实验,结果表明:新模型能够根据不同的交通流状态实时进行交通智能控制,减小了车辆延误和停车次数,提高了交叉口通行能力,验证了该模型处理交通配时优化问题的有效性和先进性.
【总页数】5页(P82-86)
【作者】李明伟;康海贵;周鹏飞
【作者单位】大连理工大学建设工程学部大连 116024;大连理工大学建设工程学部大连 116024;大连理工大学建设工程学部大连 116024
【正文语种】中文
【中图分类】U491.51
【相关文献】
1.基于约束粒子群算法的交叉口定周期信号配时 [J], 段鹏飞
2.基于粒子群算法的道路交叉口信号配时优化模型--以昆明市为例 [J], 成卫;袁满荣;姬利娜
3.基于改进粒子群算法的单交叉口信号配时仿真 [J], 邢广成;石磊
4.基于粒子群算法的多效益交叉口信号配时模型 [J], 雒冰;魏丽英
5.基于粒子群算法下的交叉口信号配时优化 [J], 徐明杰; 韩印
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基于粒子群算法的道路交叉口信号配时优化模型

摘要：在现有交通资源下，利用交通信号的动态调控缓解交通拥堵是一种行之有效的方式。

首先探讨了道路交叉口信号控制的空间和时间优化思路，在时间优化方面提出基于粒子群算法的信号配时优化模型。

以昆明市学府路为例，在分析大量交通流数据的基础上，根据三相交通流理论，对交通状态进行划分并提出有针对性的控制策略。

将信号配时优化模型应用于学府路3个相邻的关键交叉口。

交通仿真和方案试运行结果显示，优化前后同步流状态下交叉口延误平均降低21.0%，车辆排队长度平均降低12.4%；堵塞状态下交叉口延误平均降低32.0%，车辆排队长度平均降低24.9%。

这一结果表明该模型在道路交叉口信号配时优化中具有合理性和有效性。

Abstract ：Dynamic signal control is an effective method to relief traf-fic congestion,which does not re-quire additional resources.By dis-cussing the signal control improve-ment in space and time,this paper first develops a signal timing mod-el based on Particle Swarm Optimi-zation (PSO).Taking Xuefu Road in Kunming City as an example,the paper classifies different traffic performance and proposes corre-sponding traffic control strategies based on the massive data of traffic flow and three-phase signal timing theory.The traffic simulation re-sults on three adjacent intersections on Xuefu Road show an average 21.0%reduction in intersection de-lay and a 12.4%decrease in queue length under the same flow condi-tion before and after signal timing improvement.Under the traffic con-gestion,the reduction in average de-lay is 32.0%and in average queue length is 24.9%.The results demon-strate the efficiency of the model in improving signal timing.关键词：交通控制；道路交叉口；信号配时；粒子群；优化模型；控制策略；仿真评价Keywords ：traffic control;intersec-tions;signaltiming;particleswarm;optimization models;con-trol strategies;simulation evaluation 中图分类号：U491.5+4文献标识码：A 收稿日期：2012–11–22基金项目：云南省科技厅建设创新型云南行动计划——州市党政“一把手”科技工程基金项目“面向复杂交通的昆明市主城区智能交通综合管理系统研究及示范应用”(2008QA022)作者简介：成卫(1972—)，男，云南宣威人，博士，教授，主要研究方向：交通信息工程及控制。

基于改进粒子群算法的多目标单交叉口信号优化控制

延误分析］采用ｗｂｔｒ：ｅｓ延误时间计算公式，ｅ总延误时间计算公式为：
Ｄ．
耋一２ｃ南
Ｈ＝糍
Ｉ．ｊＬｌ．￣＿ＪＬＬｉＩＬＬＪ
－－ｔ，
其中：Ｃ为信号周期（）ｇ为相位ｉＳ；。的有效绿灯时间；，，
曹娟娟，维邵
（沙理工大学交通运输工程学院，长湖南长沙４００）１０４摘要：交叉口信号配时优化，对缓解城市的交通拥堵，高城市道路通行能力具有非常重要的意义．提以各相位进道口上
的停车次数、总延误和通行能力作为目标进行优化，并依据实时交通量数据来调节对应的权重系数，实现信号控制的自适应
长沙大学学报
２１０２年３月
ｍｆ，＝∑ ｉ（ｃｎｇ）Ｄ＋日＋群Ｑ
ｒｇｉｇ ≤ｇ， ≤ ｉ一１≤ ｉ， ≤ ｌ；
基于克隆选择的ＰＯ算法的原理：Ｓ将克隆选择机制融人
粒子群算法中，最开始随机产生一些粒子；然后算出各个粒子的适应度值，并且比较得到的适应度值，根据优劣甄选出
建立相应的目标优化函数如下：
总的通行能力分析：信号交叉Ｉ的通行能力是指在一定＝ｌ的道路条件和交通管制条件下，某一入口车道单位时间内所
收稿日期：０１１ — ８２１－１０
作者简介：曹娟娟（９７一）女，庆人，１８，重长沙理工大学交通运输工程学院硕士生．研究方向：交通运输规划与管理

改进粒子群优化的关联交叉口协调控制

摘
要：出了基于改进粒子群优化的关联交叉口协调控制方法。建立了关于排队长度的交通流模型和协调控制目标函数，提利用
改进粒子群算法对各交叉口绿信比和考虑双向绿波的相位差进行求解，实现了关联交叉口的最优控制。实际采集的几个关联交以
叉口的交通数据仿真表明，比单向绿波控制和感应控制，相所提方法可有效减少延误和平均排队长度。
ＣｍｕｒＥｇｅｒｇａｄＡｐｉｔｎ计算机工程与应用ｏｐｔｎｉｅｉｎｐｌａｏｓｅｎｎｃｉ
改进粒子群优化的关联交叉口协调控制
郭庚麒・，一曹成涛２徐建闽，
ＧＵＯＧｅｇｑ－ＣＡＯＣｅｇｔｏ，ＸＵＪａ－ｎｎ－ｉ，．ｈｎ－ａ１ｉｎｍｉ２
ｏｔｚｔｎｍｅｈｄＣｍｐｔｒＥｇｎｅｉｇａｄＡｐｉａｉｎ，０８４（６：１－１．ｐｍｉａｉｔｏ．ｏｕｅｎｉｅｒｎｐｌｔｓ２０，４３）２５２８ｉｏｎｃｏ
ＡｂｔａｔＴｉａｅｒｐｓｄａｃｏｄｎｔｍｅｈｄｆｒｒｌｔｅｎｅｓｃｉｎａｅｎｍｐｏｅａｔｌｗａｍｐｉｚｔｎＴｅｓｒｃ：ｈｓｐｐｒｐｏｏｅｏｒｉａｅｔｏｏｅａｉｉｔｒｅｔｓｂｓｄｏｉｒｖｄｐｒｃｅｓｒｏｔｖｏｉｍｉａｉ．ｈｏ
想信号的最大挪移量最小的相位差来获得最优控制方案。由于交通系统的模糊性、随机性和不确定性，一些先进的人工智能

一种基于粒子群的交通信号离线配时优化方法

１中国石油大学（．华东）地球资源与信息学院，山东东营２７６５０１２中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室，．北京１０００１１
１ＣｏｌｇｆＧｅ— ｅｏｒｅｎｎｏｍａｉｎ，ｉｅｓｙｏｅｒｌｕＥａｔＣｉａ，ｏｇｉｇＳａｄｎ５０１Ｃｈｎ．ｌｅｏｏｒｓｕｃｓａｄＩｆｒｔＵｎｖｒｉｆＰｔｅｍ（ｓｈｎ）Ｄｎｙｎ，ｈｎｏｇ２７６，ｉａｅｏｔｏ
ｔｅｐｒｃｅｗｉｎｍａｅａｉｓｔｅｐｉｌｉｎｌｎＣｍｐｒｄｗｔｏｈｒｅｉｔｇｓｇａｏ — ｉｅｔｎｔｏｓｔｉｈａｉｌｔｍｉｉｌｄｌｙｔｔｈｍｅｉｈｏｔｍａｍｉｇｐａ．ｏａｅｉｔｈｔｅｘｓｎｉｎｌｆｌｉｇｍｅｈｄ，ｈｓｉｎｍｉｐｐｒｐｏｉｅｎｉｔｌｇｎｐｉｚｎｔｏｔｉｌｒｃｄｎ，ｓａａｔｒｎｒａｔｃｃｌｔｇｓｅｄａｅｒｖｄｓａｎｅｌｅｔｏｔｉｍｉｉｇｍｅｈｄｗｉｓｍｐｅｏｉｇｌｓｐｒｍｅｅａｄｍｏｅｆｓａｕａｉｐｅ．ｈｅｓｌｎＫｅｒｓｒｆｉｓｇａｆｌｅｔｍｉｇｐｒｃｅｓａｐｉｚｔｎ；ｃｏｃｐｃｔａｆｉｌｔｎｙｗｏｄ：ｔａｆｉｎｏ－ｉｉｎ；ａｉｌｗｒｏｔｃｌｎｔｍｍｉｉｍｉｒｓｏｉｒｆｃｓｍｕａｉａｏｉｏ

基于粒子群优化算法的多交叉口信号配时

基于粒子群优化算法的多交叉口信号配时
张兰;雷秀娟;马千知
【期刊名称】《计算机应用研究》
【年(卷),期】2010(027)004
【摘要】以城市道路多个单点信号控制交叉口组成的绿波系统为研究对象,对绿波系统的交叉口信号配时优化进行研究.通过对路段和干线机动车流进行协调控制设计,以西安市某两相邻交叉口晚高峰时段各进口道的交通量、通行能力、饱和流量以及各交叉口进口道的实际车均延误时间为约束,确定各交叉口的信号周期及各相位有效绿灯时长,使得干线延误量最小.设计了PSO算法的编码方式,分别采用PSO 算法、灾变PSO算法和二阶振荡PSO算法对多交叉口交通信号配时进行优化计算.仿真实验表明,二阶振荡PSO算法在该实例中表现最优.
【总页数】4页(P1252-1254,1292)
【作者】张兰;雷秀娟;马千知
【作者单位】陕西师范大学,计算机科学学院,西安,710062;陕西师范大学,计算机科学学院,西安,710062;陕西师范大学,计算机科学学院,西安,710062
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于 Synchro 进行多交叉口信号配时优化的应用 [J], 白龙;白芳舒;杨凯
2.城市多交叉口信号配时优化 [J], 林荔娜
3.基于VISSIM的交叉口信号配时方案优化设计——以益阳市康富南路-海棠路交叉口为例 [J], 刘红业;曹佳宝;程泊静
4.基于量子粒子群算法的实时多交叉口信号控制 [J], 严丽平;张默可;郭成源;朱炉龙
5.基于种群小生境粒子群优化算法的交叉路口多相位信号配时优化 [J], 黄美灵;陆百川
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智能交通中的信号控制优化策略研究综述

智能交通中的信号控制优化策略研究综述摘要：随着智能交通系统的发展，信号控制优化策略成为提升道路交通效率和减少交通拥堵的关键措施。

本文对智能交通中的信号控制优化策略进行了综述，包括传统的固定周期信号控制、感应控制、自适应控制以及最新的基于人工智能的信号控制优化策略，从而为今后智能交通系统的发展提供理论参考与技术支持。

1.引言随着城市化进程的不断加速和车辆数量的快速增加，交通拥堵问题给人们的出行带来了极大的困扰。

因此，在城市交通管理中采用合理有效的信号控制优化策略具有重要意义。

本文对智能交通中的信号控制优化策略进行了系统的综述，以期为交通管理者提供参考和指导。

2.传统的信号控制优化策略2.1 固定周期信号控制策略固定周期信号控制是最早应用于交通信号系统中的一种方法，它基于对交通流量的估计和预测来决定信号灯的时长，但由于没有实时的交通数据和反馈，使得固定周期信号控制策略在应对交通拥堵和流量变化方面效果不佳。

2.2 感应控制策略感应控制策略通过在交叉口安装感应器，根据感应器捕捉到的交通流量信息来调整信号灯时长，以达到优化交通流动的效果。

该策略能够根据交通流量的实时变化进行灵活调整，但仍存在数据采集和感应器故障的问题。

2.3 自适应控制策略自适应控制策略是利用交通流状态的实时测量或估计信息来调整信号控制策略的方法。

它具有灵活性和适应性，能够根据实时交通状况进行动态调整，但需要大量的交通数据和处理算法支持。

3.智能交通中基于人工智能的信号控制优化策略随着人工智能技术的迅速发展，越来越多的研究关注将人工智能技术应用于信号控制优化中，以实现更高效的交通流动和减少拥堵。

主要的研究方法包括遗传算法、粒子群算法、强化学习等。

3.1 遗传算法遗传算法是一种通过模拟自然选择机制进行搜索和优化的计算方法。

在信号控制优化中，遗传算法可以根据道路网络效益函数和交通数据，通过指定变异和交叉操作来求解最佳的信号控制策略。

3.2 粒子群算法粒子群算法是通过模拟鸟群或鱼群的行为，采用群体智能方法来解决优化问题的一种算法。

基于粒子群优化PID的D-STATCOM控制研究

ＺＨＣｈｎ
（．Ｓｐｎｏｅｕｐｏｐｎ，ｉｉｇ１６０，ｈａ１ｉｇＰｗｒｐｌＣｍａｙＳｐ３００Ｃｉ；ｉＳｙｎｎ
２ｉｕＢａｃｆｉｉｇｏｅｕｐｙＣｍａｙＬｓｕ１６０，ｈｎ）．Ｌｓｒｎｈｏｐｎｗｒｐｌｏｐｎ，ｉ３５０ＣｉｈＳＰＳｈａ
ｔｓ，ＡＴ）ｅｎｒＦＣＳ中的一种重要装置，由于它在运行范围、波抑制和响应速度等方面比现有的静止无功谐
参数整定和设计都比较困难。同时常规的Ｄ— ＳＡＣＭ控制器的设计都是基于其局部线性化模ＴＴＯ
型，由于Ｄ—ＳＡＣＭ模型的非线性特征，果系ＴＴＯ如
Ｏ引言
配电静止同步补偿器（ｉｒｕｉｔｔｙ— ＤｓｉｔｎＳａｉＳｎｔｂｏｃｃｒｎｕｏｐｎａｒＤ— ＴＴＯ是柔性交流输ｈｏｏｓＣｍｅｓｔＳＡＣＭ）ｏ
电系统（ｅｉｌａｅｎｔｇｃｒｎｒｎｍｓｉｙ— ｌｆｘｂｌｒａｎｕｒｔａｓｉｏｓｓｅｔｉｅｔｓｎ
ｂｓｄｏａｔｌＳａ／ｏｔｉｔｎＰＤｆＳＡＣＭｖｌｇｏｔ１Ｔｉｍｅｏｃｕｒｓｏｔｅｃｍｎｇａｔｒｕｉａｅｎｐｒｃｗ／１ｐｍｚｉＩｒｉｅ／＇ｉａｏｏＤ— ＴＴＯｏｔｅｃｎｒ．ｈｔｄａｑｉｌｏｍａｄｓｎｏ￣ｎａｏｓｈｅｖａｇｉｌｈ —
ｐｖｄｓｔｅｒｂｓｎｓｆｍａｎｐｒｍｅｅ￣ｐｒｒａｉｎｉｌｔｎｐｖｓｔｅｆａｉｉｔｆｔｉｍｅｈｄｏｒｉｅｈｏｕｔｅｓｏｉａａｔｒｅｔｂｔ．Ｓｍｕａｉｒｅｈｅｂｌｙｏｓｔｏ．ｕｏｏｏｓｉｈＫｅｒｓ：Ｄ－ＴＴｙｗｏｄＳＡＣＯＭ；ｄｒｃｏｔｇｏｔｌａｔｌｗａ＇ｏｔｚｔｎｉｅｔｖｌｅｃｎｒ；ｐｒｉｅｓｎｐｉａｉ；ＰＤｏｔｏｌｒａｏｃｎｍｉｏＩｃｎｒｌｅ

基于粒子群优化算法的城市交通信号优化方案研究

基于粒子群优化算法的城市交通信号优化方案研究一、简介城市交通拥堵一直是造成城市生产生活成本的因素之一。

交通信号优化方案是化解城市交通拥堵的重要手段之一，通过科学的优化方案可使城市交通顺畅，缓解道路拥堵状况。

近年来，基于粒子群优化算法的城市交通信号优化方案研究得到了广泛的关注。

本文将深入分析粒子群优化算法及其在城市交通信号优化方案中的应用。

二、粒子群优化算法简介粒子群优化算法是一种基于群体智能思维的随机搜索算法，由于其具有简单、高效和易于实现等优点，该算法已被广泛应用于生物医学、水资源管理、机器人控制、信号处理等领域。

粒子群优化算法的核心思想是通过模拟群体行为来寻找最优解，将个体看作粒子，每个粒子的速度和位置在搜索过程中不断变化，以求得全局最优解。

粒子群优化算法实现简单，容易收敛到全局最优解。

三、粒子群优化算法在城市交通信号优化方案中的应用城市交通信号灯的优化方案旨在降低城市道路通行的延误和消耗，提高道路通行效率。

根据城市交通信号优化方案的实际应用，研究人员将粒子群优化算法引入到城市交通信号灯优化方案中，并取得了显著的优化效果。

（一）粒子群优化算法在城市交通信号控制中的应用城市交通信号控制是优化城市交通的重要手段之一。

传统的城市交通信号控制方式局限性较大，无法满足城市交通需求。

因此，研究人员将粒子群优化算法应用于城市交通信号控制，以增加交通信号控制的灵活性和效率。

粒子群优化算法将城市交通信号灯周期设置为一个离散值，并根据不同周期下的道路网络交通状况确定最优的控制方案。

实验结果表明，基于粒子群优化算法的城市交通信号控制方案在减少延误和提高交通效率方面优于传统方法。

（二）粒子群优化算法在城市交通信号协调中的应用城市交通信号协调是指对不同车辆流量交叉并存的节点信号控制进行优化，以实现交叉口流畅、车辆通行的快速和安全。

传统的城市交通信号协调方式存在着时间安排的误差和复杂性。

研究人员将粒子群优化算法应用于城市交通信号协调中，根据不同车流量下的道路网络交通状况确定最优的协调方案。

基于粒子群优化算法的交通信号配时优化研究

基于粒子群优化算法的交通信号配时优化研究一、引言随着城市化进程的加速，交通拥堵问题日益突出，交通信号配时优化成为缓解交通拥堵、提高交通效率的重要手段。

然而，传统的交通信号配时方法存在效率低、无法适应实时交通状况等问题。

为了解决这些问题，本文对基于粒子群优化算法的交通信号配时优化进行研究。

二、粒子群优化算法概述粒子群优化算法是一种模拟自然界鸟群觅食行为的随机优化算法，通过模拟群体中个体之间信息的传递和交换，寻找最优解。

该算法适用于连续优化问题，并且具有全局搜索能力和较快的收敛速度。

三、基于粒子群优化算法的交通信号配时模型为了将粒子群优化算法应用于交通信号配时优化中，需要设计合适的优化目标函数和约束条件，并建立交通信号配时模型。

1. 优化目标函数交通信号配时优化的目标是使得交叉口通过交通信号的车辆数最大化，同时减少交通拥堵。

因此，可以将优化目标函数定义为交叉口通过车辆数与交通拥堵程度的综合评价指标。

2. 约束条件交通信号配时优化的约束条件包括交通流量限制、安全性要求等。

这些约束条件可以通过设置适当的变量范围和限制条件来确保交通信号配时的可行性和安全性。

3. 交通信号配时模型将上述优化目标函数和约束条件结合起来，建立交通信号配时模型。

在该模型中，交通信号相位时长、绿灯时长等作为决策变量，通过粒子群优化算法寻找最优的配时方案。

四、实验与结果分析本文选择某城市的若干个交叉口作为实验对象，将基于粒子群优化算法的交通信号配时模型应用于实际交通环境。

通过实际数据的采集和模拟实验，得到了优化后的交通信号配时方案。

实验结果表明，与传统的固定配时方案相比，基于粒子群优化算法的交通信号配时优化方案能够显著提高交通效率和减少交通拥堵。

同时，该模型具有较快的计算速度和较好的稳定性，适用于实时交通状况下的信号配时优化。

五、总结与展望本文基于粒子群优化算法的交通信号配时优化研究，对交通拥堵问题进行了探讨。

实验结果表明，该方法能够显著提高交通效率和减少交通拥堵，具有很高的应用潜力。

基于量子粒子群算法的单交叉口信号控制

基于量子粒子群算法的单交叉口信号控制
夏学成;蔡延光;温金保
【期刊名称】《工业控制计算机》
【年(卷),期】2011(24)3
【摘要】城市道路道路各交叉口交通信号的实时管理和控制直接影响了整个城市的交通,以单交叉口多相位固定周期的交通信号控制问题为背景,构造了以交叉口滞留车辆最少为优化模型,在目标函数后加上罚因子实现有约束极值问题向无约束问题的转化,用量子粒子群算法对其进行仿真数据求解,得到了交通实时控制的配时方案,并与定时控制进行比较,结果表明该模型和算法对交通信号的实时控制是非常有效的.
【总页数】2页(P66-67)
【作者】夏学成;蔡延光;温金保
【作者单位】广东工业大学自动化学院,广东广州,510006;广东工业大学自动化学院,广东广州,510006;广东工业大学自动化学院,广东广州,510006
【正文语种】中文
【相关文献】
1.一种基于模糊逻辑的单交叉口信号控制方法 [J], 邓琼华;孙琦
2.基于模糊逻辑的单交叉口交通信号控制方法设计及实现 [J], 赵建玉;郭仲林;郑显臣
3.基于混沌量子进化算法的单交叉口信号控制 [J], 徐山峰;蔡延光
4.基于改进深度强化学习方法的单交叉口信号控制 [J], 刘志;曹诗鹏;沈阳;杨曦
5.基于量子粒子群算法的实时多交叉口信号控制 [J], 严丽平;张默可;郭成源;朱炉龙
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于粒子群算法下的交叉口信号配时优化

Optimization of Intersection Singal Timing Based on Particle Swarm Optimization
作者：徐明杰[1];韩印[1]
作者机构： [1]上海理工大学管理学院,上海200093
出版物刊名：物流科技
页码： 106-110页
年卷期： 2020年第1期
主题词：交通控制;交叉口;信号配时;非线性规划;粒子群算法
摘要：为了合理地优化交叉口信号配时,通过分析交叉口的评价指标,建立了以车辆的平均延误、停车次数最小、交叉口整体通行能力最大、各相位有效绿灯时间和交叉口周期时长作为约束条件的数学模型。

并通过改进前人研究基础上的动态加权系数,将多目标的非线性优化问题转化为单一目标的非线性规划问题,为了得出更科学稳定的解,提出了改善粒子群算法系统稳定性的2种方法,并将其与粒子群算法结合起来。

然后以Matlab为求解工具,结合临邑市某一交叉口实例进行求解分析。

最后的结果表明,在使用改进后的粒子群算法进行优化后交叉口通行能力较之现状提升了9%,延误下降了28%,停车次数下降了9%,且各项优化结果均优于Webster,改进后的算法在程序中运行300代,到216代才开始收敛,而未改进的算法稳定性较差,优化结果和收敛曲线则随着实验次数的变化而变化,最后的结论证明了该算法和模型的可靠性。

基于混沌云粒子群算法的交叉口信号智能配时优化

延误和停车次数分别进行计算，以车辆延误、停车次数和通行能力为优化函数，提出了新的交叉口交通信号配时方法．同时基于猫映射和云模型对标准粒子群算法进行改进，提出了混沌云粒子群
算法（ＣＣＰＳＯ），建立了基于ＣＣＰＳＯ进行优化的交叉Ｖｔ信号配时模型，结合具体交叉口流量统计数据进行数值实验，结果表明：新模型能够根据不同的交通流状态实时进行交通智能控制，减小了车辆
化目标的配时模型，但上述方法控制优化函数在
一
１交通信号配时模型
１．１交叉口交通信号控制问题的描述
１）交叉口第ｉ相位车辆平均延误
天内保持不变，并不能反映变化的交通流对控
第３７卷第１期
２０１３年２月
武汉理工大学学报（交通科学与工程版）
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＷｕｈａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
（ＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ）
Ｖｏ１．３７Ｎｏ．１
Ｆｅｂ．２Ｏ１３
基于混沌云粒子群算法的交叉口信号智能配时优化＊
李明伟康海贵周鹏飞

单交叉口车流量检测及基于粒子群优化的信号控制

单交叉口车流量检测及基于粒子群优化的信号控制在这个快节奏的生活中，交通问题真是让人烦恼。

想象一下，早上匆匆忙忙出门，结果在路口被红灯拦住，那心情可想而知。

车流量一多，信号灯就像个“交通警察”一样，既要保持秩序，又得让大家尽快通行。

可你知道吗？其实这背后有很多的科技含量呢，像是车流量检测和信号控制这些小细节，听起来可能有点复杂，其实也没那么高深莫测。

说到车流量检测，咱们可以把它想象成一个“大侦探”，负责观察路上的每一辆车。

这个“大侦探”通过各种传感器和摄像头，实时捕捉车辆的动向。

要是车多得像过年一样，这“大侦探”就会及时发出警报，告诉信号灯该怎么调整。

有时候你会发现，红灯变得特别耐心，绿灯也适时延长，简直就是为我们减轻压力的小帮手。

这样一来，大家就能顺畅通行，不用再在红灯下发呆，心里想着“今天又迟到了”。

然后呢，咱们再聊聊信号控制，这可是个大活。

它就像是一个灵活的指挥家，负责协调各种交通流。

有没有觉得，交通信号灯就像是演奏一首交响乐？每个信号灯的变化都是乐章的一部分。

如果信号灯的调整不合适，那可真是“乱七八糟”，让人心烦意乱。

基于粒子群优化的信号控制，就是这个指挥家手里的妙招。

它通过模拟鸟群飞行的方式，调整信号灯的变化，使得车流在路口更流畅。

嘿，听起来是不是有点科幻？其实这就是现代科技带给我们的便利。

你知道吗，粒子群优化其实就像一群小鸟在空中飞舞，它们会根据周围的环境不断调整自己的方向，最终找到最佳的飞行路径。

这个方法不仅高效，还能实时适应变化的交通状况。

比如，某个时间段车流量大，信号灯就会迅速适应，确保车流尽可能不受阻碍。

像是遇到“车流高峰期”，信号灯一看，立马变得“活跃”起来，仿佛在说：“别担心，我来帮你们疏导！”在这样的背景下，车流量检测和信号控制的结合真是让人眼前一亮。

想象一下，早上你出门，信号灯就像个“好朋友”，知道你要去哪儿，顺畅的车流让你一路无阻。

这种科技的进步，不仅能减少拥堵，还能提高道路安全，真是让人欢喜不已。

基于Pareto粒子群算法的路口多目标信号控制模型

1077
在城市交通网络中，路口不仅影响着路网的通行能力，同时也是造成车辆延误、排队以及交通拥堵的瓶颈节点。传统路口的交通信号控制方法主要是建立流量、延误、停车次数、排队长度等评价指标与周期、绿信比、相序等交通信号控制参数之间的联系，通过适当的算法寻找能够使单个或多个评价指标最优化的信号配时方案，以满足交通流的实时需求。经典的信号控制系统 TRANSYT、HCM 法、自适应交通信号控制模型都遵循着该原则。国内外学者提出了许多该原则下优化信号控制模型及算法优化路口的评价指标。为全面地反映交通流的实际状态，大部分学者致力于多目标信号控制模型研究。Schmöcker 等[1]提出一种基于模糊逻辑控制的多目标信号控制方法，模型根据模糊决策的 Bellman-Zadeh principle 来优化各个子目标函数，最终得到信号配时的多目标最优解，但该模型未考虑各子目标之间原有的关系；Shou 等[2]基于模糊逻辑控制理论，提出以车辆平均延误、平均次数以及排队长度最小为目标的多目标信号控制模型，该模型仅在饱和条件下比传统的固定配时更为高效、实用。刘金明等[3−5]大都将延误、停车次数、通行能力评价指标组合在一起，把多目标模型转化为单目标最优求解，不是真正意义上的多目标最优模型。交叉口多目标信号控制模型需要群智能算法搜寻全局最优解。在众多求解多目标非劣解问题的算法中，粒子群算法是一种具有全局性、随机性及群智能性的优化算法，该算法由 Kennedy 等[6]首次提出。国内外大量研究者从优化速度更新[7]、收敛机制[8]、粒子组织和群结构优化[9−10]等方面对基本粒子群算
LI Qiaoru, LI Xin, CHEN Liang
(1. College of Civil Engineering, Hebei University of Technology, Tianjin 300401, China; 2. Civil Engineering Technology Resea Tianjin 300401, China)

交通道路交叉口信号配时优化研究

交通道路交叉口信号配时优化研究摘要：交通道路交叉口是城市中交通流量较大的地方，合理优化信号配时对交通流的控制起着至关重要的作用。

本文结合现有交通流量数据和交通信号控制理论，通过对交通流量的分析和信号配时策略的制定，提出了一种优化交通道路交叉口信号配时的方法。

实验结果表明，该方法可以有效地提高道路交叉口的通行能力，减少交通拥堵，提高交通效率。

1.引言随着城市化进程的不断推进，交通道路交叉口的数量和交通流量呈现出快速增长的趋势。

交通拥堵、交通事故等问题也随之出现，给城市交通带来了很大的压力。

因此，如何优化交通道路交叉口的信号配时，提高交通效率，减少交通拥堵，成为了交通研究领域的一个重要课题。

2.文献综述在过去的研究中，有很多学者提出了不同的信号配时优化方法。

例如，基于遗传算法的方法、基于模拟退火算法的方法、基于粒子群优化算法的方法等。

这些方法都可以有效地优化道路交叉口的信号配时，但是在实际应用过程中，仍然存在一定的问题和局限性。

3.数据采集和分析为了进行信号配时优化，首先需要对交通流量进行数据采集和分析。

可以利用现有的交通监控系统、交通流量检测器等设备，获取交通流量的实时数据。

通过对这些数据的处理和分析，可以得到交通流量的一些统计特征，如峰值流量、平均流量等。

4.信号配时优化方法在信号配时优化方法方面，本文提出了一种基于动态交通流量的优化方法。

具体步骤如下：1)收集交通流量实时数据；2)对交通流量数据进行统计分析，得到交通流量的特征；3)制定信号配时策略，根据交通流量特征和道路交叉口的结构，确定每个方向的信号配时；4)通过交通仿真模型进行模拟实验，比较不同方案的效果，并选择最优方案。

5.实验结果分析通过对实际交通道路交叉口进行实验和仿真分析，得到了以下结果：1)优化后的信号配时能够提高道路交叉口的通行能力，减少交通拥堵；2)不同交通流量特征和道路交叉口结构，需要采用不同的信号配时策略；3)通过与其他优化方法的比较，证明了本方法的有效性和可行性。

基于粒子群优化算法的多交叉口信号配时(精)

在生物进化过程中，“ 灾变” ［１１，１２］就是外部环境的巨大变化，如冰河期、森林大火、大地震和瘟疫等，是对绝大多数生物的灭顶之灾，造成了大量物种或者个体的灭绝，只有个别适应能力特别强的物种或者个体得以生存，在“ 灾变” 过后重新繁衍后代。显然，“ 灾变”后幸存的物种或个体的生存能力更强。这对ＰＳＯ算法有很大的启发：在获得某个最优解后，除了最优解留下来，其他个体重新随机产生，进入下一阶段的操作，使得在较小的群落规模下获得较大的多样性，易于摆脱原先的局部最优解，因为现在的候选解往往不再局限于以前的某个角落。
ｔｉｄ
＋ｃ１
ｒ１
［
ｐ
ｔｉｄ
－ｘ
ｔｉｄ［
ｐ
ｔｇｄ
－ｘ
ｔｉｄ
］
ｘｉｔｄ＋１
＝ｘ
ｔｉｄ
＋ｖ
ｔ＋１ｉｄ
（８）（９）
式中：１≤ｉ≤ｎ；１≤ｄ≤Ｄ；ｃ１，ｃ２为正常数，称为加速因子；ｒ１，ｒ２为［０，１］间的随机数；ｗ称为惯性因子，ｗ较大适于对解空间进
行大范围探查（ｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎ），ｗ较小适于进行小范围开挖（ｅｘ唱
每个粒子在ｎ维搜索空间中以一定的速度飞行，通过适应度函
数来衡量粒子的优劣，粒子根据自己的飞行经验以及其他粒子
的飞行经验动态地调整飞行速度，以期向群体中最好粒子位置
飞行，从而使所优化问题得到最优解［８］。
ＰＳＯ算法数学表示如下［９］：设搜索空间为Ｄ维，总粒子数
为ｎ。第ｉ个粒子位置表示为向量Ｘｉ＝（ｘｉｌ，ｘｉ２，…，ｘｉＤ）；第ｉ个粒子“飞行”历史中的过去最优位置（即该位置对应解最优）为
２）路段平均行程时间

粒子群算法研究及其工程应用案例

粒子群算法研究及其工程应用案例一、概述随着现代制造业对高精度生产能力和自主研发能力需求的提升，优化指导技术在精确生产制造领域中的应用日益广泛。

粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）作为一种基于群体智能的优化算法，因其结构简单、参数较少、对优化目标问题的数学属性要求较低等优点，被广泛应用于各种工程实际问题中。

粒子群算法起源于对鸟群捕食行为的研究，通过模拟鸟群或鱼群等群体行为，利用群体中的个体对信息的共享，使整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序到有序的演化过程，从而找到最优解。

自1995年由Eberhart博士和kennedy博士提出以来，粒子群算法已成为一种重要的进化计算技术，并在工程应用中展现出强大的优势。

在工程应用中，粒子群算法可用于工艺参数优化设计、部件结构轻量化设计、工业工程最优工作路径设计等多个方面。

通过将粒子群算法与常规算法融合，可以形成更为强大的策略设计。

例如，在物流路径优化、机器人路径规划、神经网络训练、能源调度优化以及图像分割等领域，粒子群算法都取得了显著的应用成果。

本文旨在深入研究粒子群算法的改进及其工程应用。

对优化理论及算法进行分析及分类，梳理粒子群算法的产生背景和发展历程，包括标准粒子群算法、离散粒子群算法（Discrete Particle Swarm Optimization, DPSO）和多目标粒子群算法（Multi Objective Particle Swarm Optimization Algorithm, MOPSO）等。

在此基础上，分析粒子群算法的流程设计思路、参数设置方式以及针对不同需求得到的改进模式。

结合具体工程案例，探讨粒子群算法在工程实际中的应用。

通过构建基于堆栈和指针概念的离散粒子群改进方法，分析焊接顺序和方向对高速铁路客车转向架构架侧梁的焊接残余应力和变形的影响。

同时，将粒子群算法应用于点云数据处理优化设计，提高曲面重建和粮食体积计算的精度和效率。

基于粒子群优化的交叉口公交优先控制研究

摘要：以四相位单交叉口为研究对象，算推导交叉口的延误计算模型，计包括公交优先相位减少
的延误以及非公交优先相位增加的延误。模型以减少人总延误最大为控制目标，用பைடு நூலகம்粒子采
群算法优化求解，而得到最优的绿信比，通过仿真算例验证算法的有效性。从并
—
＼、
Ｉ２Ａｔ △Ｔ＝ｌ
与该相位有效绿灯时间内的最大通过车辆数的比值
基于粒子群优化的交叉口公交优先控制研究 ★
叶嫣，吕智林，李培国。
（．南师范大学增城学院计算机系，州５１６；．西大学电气Ｔ程学院，宁５００；１华广１３３２广南３０４３暨南大学信息学院数学系．州５０３）．广１６２
各相位延长及压缩的绿灯时问的关系：
建立交叉１公交优先感应信号配时模型。假设第一相５
★基金项目：校科研基金资助项目（．７１３高ＮｏＸ０１４）
收稿日期：００１１２１ —１ —１修稿日期：００２１２１ —１ —１
辆到达交叉口．即有公交优先请求：假设通过优化算
法，出延长的绿灯时间为，固定周期情况下，得在就
需要压缩其余三个相位的绿灯时问，假设分别为 △ 、

基于粒子群优化的关联交叉口 群信号控制策略研究!

基于混沌云粒子群算法的交叉口信号智能配时优化

基于粒子群算法的道路交叉口信号配时优化模型

基于改进粒子群算法的多目标单交叉口信号优化控制

改进粒子群优化的关联交叉口协调控制

一种基于粒子群的交通信号离线配时优化方法

基于粒子群优化算法的多交叉口信号配时

智能交通中的信号控制优化策略研究综述

基于粒子群优化PID的D-STATCOM控制研究

基于粒子群优化算法的城市交通信号优化方案研究

基于粒子群优化算法的交通信号配时优化研究

基于量子粒子群算法的单交叉口信号控制

基于粒子群算法下的交叉口信号配时优化

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单交叉口车流量检测及基于粒子群优化的信号控制

基于Pareto粒子群算法的路口多目标信号控制模型

交通道路交叉口信号配时优化研究

基于粒子群优化算法的多交叉口信号配时(精)

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基于粒子群优化的交叉口公交优先控制研究

基于粒子群优化的关联交叉口群信号控制策略研究!