本文關鍵詞：基于改進快速非支配排序遺傳算法的交通信號優(yōu)化研究

  更多相關文章： 非支配排序遺傳算法 早熟收斂 去冗余 信號控制 多目標優(yōu)化

【摘要】：城市交叉路口作為交通流調度的重要組成部分,其交通信號配時將直接影響道路通行效率。本文通過閱讀大量參考文獻發(fā)現,在交通信號優(yōu)化領域,多數學者通常只考慮到車輛效益,而忽略掉行人效益。由于在某些時段,如學生上下學或上班族中午休息與吃飯時間,行人數量會急劇增大,此時行人在路口的等待時間越長,其安全隱患就越大,行人因素就不可忽略。本文針對現今交通的擁堵現象,兼顧車輛效益與行人效益建立了單交叉路口交通信號多目標優(yōu)化配時模型。考慮到快速非支配排序遺傳算法(NSGA Ⅱ)求解交通信號多目標優(yōu)化配時模型時,其精英保留策略會使大量冗余的高排序級別個體同時作為精英保留到下一代,極易發(fā)生早熟收斂現象,提出了改進的快速非支配排序遺傳算法(Ⅰ-NSGA Ⅱ)。改進的算法給出了冗余個體標記法,之后的精英保留策略會通過該標記來判斷去除冗余個體并將其并入臨時層級,最后在新生成的種群規(guī)模不足時,會從臨時層級中取出相應規(guī)模的冗余個體,對其進行變異操作后并入新種群,從而達到提高種群多樣性,降低算法發(fā)生早熟收斂現象的目的。本文根據上述設計思想,完成了算法實現,并進行了對比實驗。結果表明：Ⅰ-NSGA Ⅱ隨著種群規(guī)模的增大,冗余個體產生幾率降低為0,減少算法發(fā)生早熟收斂現象；Ⅰ-NSGA Ⅱ在保證停車率和排隊長度基本不變的情況下,明顯減少了車輛及行人延誤,提高了城市交叉路口的綜合交通效益；Ⅰ-NSGA Ⅱ中行人效益的增加對車輛效益產生的影響較小。
【關鍵詞】：非支配排序遺傳算法 早熟收斂 去冗余 信號控制 多目標優(yōu)化
【學位授予單位】：遼寧大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U491.54
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 研究現狀11-14
• 1.3 主要工作14-15
• 1.4 章節(jié)安排15-16
• 第2章 相關工作及理論基礎16-32
• 2.1 基本遺傳算法16-21
• 2.1.1 基本原理16
• 2.1.2 編碼方式及其適應度函數16-17
• 2.1.3 遺傳操作算子17-18
• 2.1.4 基本遺傳算法求解多目標優(yōu)化問題弊端18-19
• 2.1.5 求解多目標優(yōu)化問題的改進遺傳算法19-21
• 2.2 基于非支配排序思想的遺傳算法21-32
• 2.2.1 多目標優(yōu)化問題描述21
• 2.2.2 Pareto基本概念21-22
• 2.2.3 快速非支配排序過程22-25
• 2.2.4 擁擠度描述25-27
• 2.2.5 精英保留策略27-28
• 2.2.6 算法主流程28-32
• 第3章 交通信號優(yōu)化目標的選擇以及本地化32-42
• 3.1 交通信號優(yōu)化目標的選擇32-33
• 3.2 交叉路口與交通信號控制參數33-36
• 3.3 交通信號多目標優(yōu)化配時模型36-37
• 3.4 交通信號優(yōu)化目標函數37-42
• 第4章 Ⅰ-NSGA Ⅱ算法設計42-54
• 4.1 染色體編碼42
• 4.2 快速非支配排序過程42-45
• 4.3 改進的擁擠度計算方法45-47
• 4.4 改進的精英保留策略47-49
• 4.5 遺傳操作49-51
• 4.5.1 選擇操作49-50
• 4.5.2 交叉操作50
• 4.5.3 變異操作50-51
• 4.6 算法主流程51-54
• 第5章 算法實驗分析54-62
• 5.1 算法實驗數據54
• 5.2 不同算法解的重復率對比分析54-55
• 5.3 不同優(yōu)化目標解的關聯度對比分析55-59
• 5.4 不同算法優(yōu)化結果的對比分析59
• 5.5 有無行人效益算法優(yōu)化結果的對比分析59-62
• 第6章 結論和展望62-66
• 6.1 結論62-63
• 6.2 展望63-66
• 致謝66-68
• 參考文獻68-72
• 攻讀學位期間發(fā)表的學術論文及參加科研情況72
• 一、發(fā)表論文、出版專著72
• 二、科研項目72

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