智能控制應用案例三-文庫吧在線文庫
【正文】 制的動態(tài)決策。 流量系數：是實際流量與飽和流量的比值。最長周期不超過 2min，否則引起等待司機的抱怨，或者誤以為信號燈已經失靈。通過合理地分配各車流方向的綠燈時間（綠信比），可使各方向上阻車次數、等待時間減至最少。通過調整各路口間相位差，可以使一串路口的信號燈形成一條綠波帶，車隊通過這些路口時暢通無阻。 因為要考慮行人過馬路，所以每個相位的有最短時間，也有最長時間的 約束。 2 ）為了讓主干道形成綠波帶，讓路口 之間相位起始時間存在一定差距。 3）由于采用模糊控制最難把握的是隸屬函數的選取，因此先采取改進的方法建立模型再采用上節(jié)的遺傳算法計算具體值，從而避免的選取模糊控制的缺點。 所以總的模型應為： 總結 ? 本文先從遺傳算法開始，在介紹了遺傳算法的一般知識后，接著對有不等式約束條件的優(yōu)化模型進行改進，改進后使其在解決有不等式約束條件的模型達到滿意效果。于是就研究了整個交通網絡的最大流量控制問題，建立了交通網絡模型。先用之前改進的算法解決，得出的結果差強人意，而且很費時。因為系統龐大，且求解模型中有多個等式約束，對其轉化為多目標優(yōu)化模型來解決，把自適應的適應度函數加入基于小生境的混合遺傳算法中求解。 還有盡管使用遺傳算法計算出信號燈的具體配時，但是我們知道隨著交叉 路口的增加，模型會逐漸復雜，只采用傳統的遺傳算法很難得出的優(yōu)秀的 解。 ?模型中還存在的問題 在處理主干道一系列交叉路口時，都是采用基于模糊控制的。設 表 示第 g 個路口的第 h1 個周期時，第 k 個車道第 i 個相位 j 方向（為了方 便， j 具體用 e， s， w， n 表示，分別指東南西北四個方向）上滯留的車 輛數，可用儀器鄰時測出來。）相位越多，交通安全性越好，交叉口的利用率越低。若周期太短，則發(fā)生上述堵車現象。它等于綠燈時間與黃燈時間之和減去頭車啟動的損失時間。 相位：即信號相位，是指在周期時間內按需求人為設定的，同時取得通行權的一個或幾個
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