【正文】 le fuzzy IFTHEN rules, a fuzzybased controller can control the system with efficiency and ease. The main goal of traffic signal control is to ensure safety at signalized intersections by keeping conflict traffic flows apart. The optimal performance of the signalized intersections is the bination of time value, environmental effects and traffic safety. Our goal is the optimal system, but we need to decide what attributes and weights will be used to judge optimality. The entire knowledge of the system designer about the process, traffic signal control in this case, to be controlled is stored as rules in the knowledge base. Thus the rules have a basic influence on the closedloop behaviour of the system and should therefore be acquired thoroughly. The development of rules is time consuming, and designers often have to translate process knowledge into appropriate rules. Sugeno and Nishida mentioned four ways to derive fuzzy control rules: 1. operators experience 2. control engineer39。 the relation between these rules and any known manyvalued logic is plicated and artificial. Moreover, the performance of an expert system should be equivalent to that of human expert: it should give the same results that the expert gives, but warn when the control situation is so vague that an expert is not sure about the right action. The existing fuzzy expert systems very seldom fulfil this latter condition. Many researches observe, however, that fuzzy inference is based on similarity. Kosko, for example, writes 39。 ? provide better and safer facilities for pedestrians, cyclists and other vulnerable road users。第一個(gè)例子將公共交通優(yōu)先考慮的問(wèn)題。 根據(jù)這些結(jié)果 ,我們可以說(shuō) ,模糊信號(hào)控制可以多目標(biāo)和更有效率 ,比常規(guī)自適應(yīng)信號(hào)控制現(xiàn)在。比較結(jié)果的PappisMamdani 控制、模糊孤立的人行過(guò)街和模糊兩階段的控制是很不錯(cuò)的。要解決問(wèn)題 ,類(lèi)似的仿真 Mamdani nonfuzzy和古典風(fēng)格的模糊推理系統(tǒng) ,也是。 在特定情況下病理交通擁堵或 很少有車(chē)輛在循環(huán) 。 3． FUSICO： FUSICOproject 塑造出的經(jīng)驗(yàn)的警察。 vehicleactuated控制的策略 ,如 SOS,MOVA和 LHOVRA是控制算法 ,對(duì)第一代。往往在線改編的規(guī)則。規(guī)則的發(fā)展是很耗時(shí) ,設(shè)計(jì)師經(jīng)常需要為他翻譯過(guò)程知識(shí)轉(zhuǎn)化為合適的規(guī)則。最優(yōu)性能的十字路口相結(jié)合的系統(tǒng)工程 ,環(huán)境影響時(shí)間價(jià)值和交通安全。他們的 IFTHEN 邏輯推理規(guī)則不需要很多的計(jì)算時(shí)間。這些都是典型特征的模糊控制。交通信號(hào)控制的輸入是不準(zhǔn)確的 ,而且這也意味著我們無(wú)法處理的交通方式的確切位置。它們能操控的優(yōu)勢(shì)或者劣勢(shì)的車(chē)輛和行人的 。基于多值邏輯 Lukasiewicz welldefined,我們展示如何使用該方法可以正式實(shí)施。我們基本的觀察是 ,任何的模糊集的生成一個(gè)模糊相似度 ,這些相似之處可以結(jié)合到一個(gè)模糊關(guān)系 ,變成了一個(gè)模 糊相似度 ,太。 Kosko,舉個(gè)例子 ,寫(xiě)的模糊隸屬??代表的相似性定義對(duì)象特性的 imprecisely。例如 ,如果 然后模糊規(guī)則 ,它們?cè)诤诵牡哪：评硐到y(tǒng) ,經(jīng)常報(bào)道的工作方式 ,是 Ponens概括規(guī)則推理機(jī)制的經(jīng)典 ,但隨便起來(lái)就不是這樣的 ,這之間的關(guān)系 ,這些規(guī)則和多值邏輯是任何已知的復(fù)雜和人工。一般而言 ,模糊控制是發(fā)現(xiàn)在復(fù)雜問(wèn)題都 優(yōu)于多目標(biāo)決策。最大的好處模糊邏輯是有機(jī)會(huì)模型與不確定的模糊決策。在交通信號(hào)控制多種交通流競(jìng)爭(zhēng)來(lái)自同一時(shí)間和空間 ,而且不同的優(yōu)先選擇往往不同交通流或車(chē)輛組。因此 ,交通信號(hào)控制是一種適合于任務(wù)特別為模糊控制。因此 ,在實(shí)踐中是交通信號(hào)控制的針對(duì)性的解決方案和調(diào)整的基礎(chǔ)上由交通規(guī)劃者。 在自適應(yīng)交通信號(hào)控制的彈性增強(qiáng)的增加的數(shù)量在 周期層疊的綠色階段 ,從而使數(shù)學(xué)優(yōu)化非常復(fù)雜和困難。貫徹“三個(gè)代表”重要思想 ,提高公共汽車(chē) ?有軌電車(chē)和其他公共服務(wù)車(chē)輛 。優(yōu)化是通過(guò)改變時(shí)間和周期長(zhǎng)度的綠色的信號(hào)。 智能交通信號(hào)燈 Intelligent traffic lights 摘要：信號(hào)控制是一種必要的措施以確保的質(zhì)量和安全 ,交通循環(huán)。目前的自適應(yīng)控制方法 ,像英國(guó)、瑞典 MOVA SOS)和英國(guó) (孤立的信號(hào) (areawide 又控制 ),采用數(shù)學(xué)優(yōu)化與仿真技術(shù)來(lái)調(diào)整信號(hào)波動(dòng)的時(shí)間觀察到的交通流實(shí)時(shí)的。 1． 引文： 由于越來(lái)越多的公眾意識(shí)的環(huán)境影響道路交通許多當(dāng)局現(xiàn)在所追求的政策來(lái) :，管理供求 ?擁擠，影響模式和路徑選擇 ?。為所有道路改善安全 ?用戶群。這一規(guī)定的限制的周期時(shí)間和相位的安排。模糊控制已經(jīng)被證明是成功的 ,在這些問(wèn)題中 ,精確的數(shù)學(xué)建模是困難的或不可能的 ,但一名有經(jīng)驗(yàn)的 人可以控制的工藝操作。一般而言 ,模糊控制是發(fā)現(xiàn)在復(fù)雜問(wèn)題都優(yōu)于用多目標(biāo)決策。 2．模糊邏輯：介紹了模糊邏輯 ,并成功地應(yīng)用于大范圍的自動(dòng)控制任務(wù)。的確 ,模糊控制已經(jīng)被證明是成功的 ,在這些問(wèn)題中 ,精確的數(shù)學(xué)建模是困難的或不可能的 ,但一名有經(jīng)驗(yàn)的操作員可以控制的過(guò)程。即使它們大都是古典數(shù)學(xué)方法表現(xiàn)更好 ,他們還帶有黑色的盒子 ,如德模糊化 ,這是很難證明數(shù)學(xué)或邏輯的。 １ 然而 ,很多研究觀察 ,模糊推理的方法是基于相似。所以 ,我們不需要任何人造的解模糊化方法確定 (如重心 )決定最后輸出的推斷。如果它并非是獨(dú)一無(wú)二的 ,使用一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)賦予了一位專(zhuān)家來(lái)進(jìn)行。通過(guò)提供時(shí)間分離的權(quán)利的方式接近流動(dòng) ,交通信號(hào)產(chǎn)生深刻影 響了效率的交通流。 在交通信號(hào)控制的 ,我們都能找到某種中不確定性的許多層面。 causeconsequence 關(guān)系的解釋也不可能在交通信號(hào)控制。有一個(gè)簡(jiǎn)單的運(yùn)算的控制器結(jié)構(gòu) ,因?yàn)樗鼈儾恍枰芏嗟臄?shù)值計(jì)算。的主要目標(biāo)是確保交通信號(hào)控制交叉 口安全系統(tǒng)通過(guò)保持沖突交通流分開(kāi)。有一個(gè)基本的規(guī)則從而影響系統(tǒng)的閉環(huán)的行為 ,因此它們應(yīng)該是獲得了徹底。髓啟發(fā)式的設(shè)計(jì)規(guī)則 7。 項(xiàng)目的主要目標(biāo)是 FUSICOresearch理論分析的