【优化控制】基于遗传算法GA求解城市道路交叉口绿波控制参数优化问题附Matlab代码

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摘要: 城市道路交叉口交通拥堵是困扰现代城市交通系统的一大难题。绿波控制作为一种有效的交通控制策略，能够协调相邻交叉口的信号灯配时，形成绿波带，提高车辆通行效率，减少延误和排放。然而，绿波控制参数的优化是一个复杂的非线性问题，传统的优化方法难以有效解决。本文提出了一种基于遗传算法(Genetic Algorithm, GA)的城市道路交叉口绿波控制参数优化方法。该方法利用遗传算法的全局搜索能力，对交叉口信号灯的循环周期、相位差等参数进行优化，以最小化车辆平均延误时间或最大化道路通行能力为目标函数。通过仿真实验验证了该方法的有效性和优越性，并分析了不同参数设置对优化结果的影响。

关键词: 绿波控制；遗传算法；交叉口信号控制；参数优化；交通仿真

1 引言

随着城市化进程的加速和机动车保有量的持续增长，城市道路交通拥堵问题日益突出，严重影响了城市居民的生活质量和经济发展。有效地管理和控制城市交通流量，提高道路通行效率，已成为城市交通规划与管理的重要课题。绿波控制作为一种先进的交通控制策略，通过协调相邻交叉口的信号灯配时，使车辆在相邻交叉口之间能够连续通行，从而减少停车等待时间，提高车辆通行速度，降低燃料消耗和尾气排放。

然而，绿波控制参数的优化是一个复杂的非线性问题，其目标函数通常是非凸的，包含多个局部极小值。传统的优化方法，例如线性规划、非线性规划等，在处理这类问题时往往效率低下，容易陷入局部最优解。因此，寻求一种高效且鲁棒的优化方法至关重要。

遗传算法(GA)是一种基于生物进化理论的全局优化算法，具有强大的全局搜索能力和并行计算能力，能够有效地解决复杂的非线性优化问题。近年来，遗传算法已成功应用于各种工程优化问题，并在交通控制领域展现出良好的应用前景。本文将利用遗传算法对城市道路交叉口绿波控制参数进行优化，旨在找到最优的信号灯配时方案，以最小化车辆平均延误时间或最大化道路通行能力。

2 问题描述与模型构建

本文研究的城市道路交叉口绿波控制参数优化问题，目标是确定最佳的信号灯循环周期T、相位差Δt以及各方向的绿灯时间等参数，以达到最优的交通控制效果。考虑一个包含n个相邻交叉口的道路网络，每个交叉口有m个行驶方向。需要优化的参数包括：

• 循环周期T: 所有交叉口的信号灯周期。

• 相位差Δt: 相邻交叉口信号灯的相位差，确保车辆能够连续通行。

• 绿灯时间g_i,j: 交叉口i的第j个方向的绿灯时间。

目标函数可以定义为：

• 最小化车辆平均延误时间: min ∑_i=1ⁿ ∑_j=1^m Delay_i,j(T, Δt, g_i,j)

• 最大化道路通行能力: max ∑_i=1ⁿ ∑_j=1^m Throughput_i,j(T, Δt, g_i,j)

其中，Delay_i,j和Throughput_i,j分别表示交叉口i的第j个方向的车辆平均延误时间和通行能力，它们是循环周期T、相位差Δt以及绿灯时间g_i,j的函数。这些函数可以根据交通流理论和仿真模型进行计算。本文采用基于微观交通仿真的方法来计算目标函数值。

3 基于遗传算法的优化方法

遗传算法的核心步骤包括：编码、适应度函数、选择、交叉和变异。

• 编码: 将绿波控制参数(T, Δt, g_i,j)编码成染色体，例如采用实数编码或二进制编码。

• 适应度函数: 根据目标函数（最小化平均延误时间或最大化道路通行能力）设计适应度函数，适应度值越高表示对应的参数组合越优。

• 选择: 采用轮盘赌选择或锦标赛选择等方法选择适应度较高的染色体。

• 交叉: 采用单点交叉、多点交叉或均匀交叉等方法进行交叉操作，产生新的染色体。

• 变异: 采用随机变异或高斯变异等方法进行变异操作，增加种群多样性。

算法流程如下：

1. 初始化种群，随机生成一组绿波控制参数。

2. 计算每个个体的适应度值。

3. 根据适应度值进行选择操作。

4. 进行交叉和变异操作，生成新的种群。

5. 重复步骤2-4，直到满足终止条件（例如达到最大迭代次数或适应度值收敛）。

6. 输出最优解，即最佳的绿波控制参数。

4 仿真实验与结果分析

本文采用SUMO (Simulation of Urban MObility)软件进行仿真实验，验证基于遗传算法的绿波控制参数优化方法的有效性。 仿真实验在模拟的城市道路网络上进行，设置不同的交通流参数和网络拓扑结构，分别采用最小化平均延误时间和最大化道路通行能力作为目标函数进行优化。实验结果表明，与传统的固定时间控制相比，基于遗传算法的绿波控制能够显著降低车辆平均延误时间，提高道路通行能力。 同时，对不同遗传算法参数（如种群大小、交叉概率、变异概率）的影响进行了分析，找到了合适的参数设置，以保证算法的收敛速度和优化效果。

5 结论与展望

本文提出了一种基于遗传算法的城市道路交叉口绿波控制参数优化方法，通过仿真实验验证了该方法的有效性和优越性。该方法能够有效地解决绿波控制参数优化的复杂非线性问题，找到最优的信号灯配时方案，提高道路通行效率，减少交通拥堵。

未来研究可以考虑以下几个方面：

• 将该方法应用于更复杂的城市道路网络，例如包含多条车道、不同类型的车辆以及行人等因素的网络。

• 考虑实时交通流信息，设计自适应的绿波控制策略，以应对交通流的动态变化。

• 结合其他智能优化算法，例如粒子群算法、模拟退火算法等，进一步提高算法的效率和精度。

• 研究不同目标函数之间的权衡，例如在最小化延误时间的同时考虑降低能源消耗。

通过不断改进和完善，相信基于智能优化算法的绿波控制技术将在城市交通管理中发挥越来越重要的作用，为构建高效、便捷、绿色的城市交通系统做出贡献。

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%fid=fopen('resultanalsys.txt','r');

fid=fopen('result_analsys_stop.txt','r');

N=8;        %N---计算结果的数量(有多少组)

NN=100;     %NN--每组计算结果包含多少个数据

for i=1:N

    result(:,i)=fscanf(fid,'%g',NN);

end

    

fclose(fid);

s=zeros(NN,1);

ave=zeros(NN,1);

for i=1:NN

    for j=1:N

        s(i)=s(i)+result(i,j);

    end

    ave(i)=s(i)/N;

end

ave'

figure;

plot(ave);

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