智能控制應(yīng)用案例三-資料下載頁(yè)
2025-05-12 19:14本頁(yè)面
【正文】 綠波的權(quán)利。 3）由于采用模糊控制最難把握的是隸屬函數(shù)的選取，因此先采取改進(jìn)的方法建立模型再采用上節(jié)的遺傳算法計(jì)算具體值，從而避免的選取模糊控制的缺點(diǎn)。 交通網(wǎng)絡(luò)模型及算法實(shí)現(xiàn) 現(xiàn)代城市道路錯(cuò)綜復(fù)雜，各條道路交錯(cuò)相連。如何分配各道路流量使得交通系統(tǒng)中的流量最大是智能交通的一個(gè)重要環(huán)節(jié)。從若干條互相關(guān)聯(lián)的道路出發(fā)，把它們看成一個(gè)整體，通過(guò)建立優(yōu)化模型來(lái)計(jì)算出各條道路的最大平均流量。因?yàn)橄到y(tǒng)龐大，且求解模型中有多個(gè)等式約束，對(duì)其轉(zhuǎn)化為多目標(biāo)優(yōu)化模型來(lái)解決，把自適應(yīng)的適應(yīng)度函數(shù)加入基于小生境的混合遺傳算法中求解。 模型的建立 ? 我們希望在這個(gè)交通系統(tǒng)中總的平均流量能盡量大（即需要系統(tǒng)的最大通行量），同時(shí)又不能讓系統(tǒng)中的任意一個(gè)交叉點(diǎn)被車(chē)輛堵塞。因?yàn)槲覀冇?jì)算的是平均流量，只要在平均一個(gè)周期內(nèi)，交叉路口無(wú)法疏通所有滯留的車(chē)輛，經(jīng)過(guò)一段時(shí)間后車(chē)輛會(huì)越積越多，從而其它相鄰路口的車(chē)輛也會(huì)被堵，最后這個(gè)交通系統(tǒng)就會(huì)完全癱瘓。所以我們希望流量最大即 ? 還有在平均周期內(nèi)每個(gè)交叉口的滯留量必須等于 0，即 Sij =容量 和 交叉路口橫、縱向放行的平均 時(shí)間也應(yīng)該在一個(gè)范圍內(nèi)，即 d1 ≤teij ,trij ≤d2 。 所以總的模型應(yīng)為： 總結(jié) ? 本文先從遺傳算法開(kāi)始，在介紹了遺傳算法的一般知識(shí)后，接著對(duì)有不等式約束條件的優(yōu)化模型進(jìn)行改進(jìn)，改進(jìn)后使其在解決有不等式約束條件的模型達(dá)到滿意效果。然后把改進(jìn)的算法用到一個(gè)交叉路口的交通模型上。 ? 接著在一個(gè)交叉口的交通模型基礎(chǔ)上建立了兩個(gè)交叉口的協(xié)調(diào)優(yōu)化模型。發(fā)覺(jué)模型不但復(fù)雜了，約束條件也不再是簡(jiǎn)單的不等式約束了。先用之前改進(jìn)的算法解決，得出的結(jié)果差強(qiáng)人意，而且很費(fèi)時(shí)。再次改進(jìn)該算法，改進(jìn)后求解。 ? 再接著研究整個(gè)交通網(wǎng)絡(luò)流量。由于單從設(shè)計(jì)交通信號(hào)配時(shí)的基礎(chǔ)上并不能從根本解決交通堵塞問(wèn)題，所以必然要求我們探求其根本原因。于是就研究了整個(gè)交通網(wǎng)絡(luò)的最大流量控制問(wèn)題，建立了交通網(wǎng)絡(luò)模型。 謝謝大家！
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