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交通流优化膨胀控制遗传规划算法
1
作者
胡晓敏
段宇晖
+3 位作者
欧炜标
黄佳玟
林晓漫
李敏
《计算机应用研究》
北大核心
2025年第1期171-176,共6页
针对遗传规划(GP)算法在大规模动态交通流分配中训练超启发式策略时,算法迭代次数的增加而个体平均大小不断膨胀的问题,提出应用不同GP控制膨胀方法来限制种群中大尺寸个体的遗传,让算法能够在训练过程中找到更小且性能更优的超启发式...
针对遗传规划(GP)算法在大规模动态交通流分配中训练超启发式策略时,算法迭代次数的增加而个体平均大小不断膨胀的问题,提出应用不同GP控制膨胀方法来限制种群中大尺寸个体的遗传,让算法能够在训练过程中找到更小且性能更优的超启发式策略。考虑到超启发式策略在如网格式、环形放射式、自由式的不同结构路网上可能存在性能差异,会影响算法在训练过程中对个体的选择,采用不同结构的路网训练出超启发式策略以进行分析比较。训练后的超启发式策略在不同规模和车流量的大城市路网上进行模拟测试。结论是基于双锦标赛的膨胀控制方法对不同结构路网的效果最优,得到的GP算法对比现有调度方法能获得路网整体更短的平均旅行时间,更精简有效的超启发式策略,提高决策效率。
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关键词
遗传规划
动态交通流优化
控制膨胀
超启发式策略
双锦标赛法
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职称材料
题名
交通流优化膨胀控制遗传规划算法
1
作者
胡晓敏
段宇晖
欧炜标
黄佳玟
林晓漫
李敏
机构
广东工业大学计算机学院
出处
《计算机应用研究》
北大核心
2025年第1期171-176,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(62272108)。
文摘
针对遗传规划(GP)算法在大规模动态交通流分配中训练超启发式策略时,算法迭代次数的增加而个体平均大小不断膨胀的问题,提出应用不同GP控制膨胀方法来限制种群中大尺寸个体的遗传,让算法能够在训练过程中找到更小且性能更优的超启发式策略。考虑到超启发式策略在如网格式、环形放射式、自由式的不同结构路网上可能存在性能差异,会影响算法在训练过程中对个体的选择,采用不同结构的路网训练出超启发式策略以进行分析比较。训练后的超启发式策略在不同规模和车流量的大城市路网上进行模拟测试。结论是基于双锦标赛的膨胀控制方法对不同结构路网的效果最优,得到的GP算法对比现有调度方法能获得路网整体更短的平均旅行时间,更精简有效的超启发式策略,提高决策效率。
关键词
遗传规划
动态交通流优化
控制膨胀
超启发式策略
双锦标赛法
Keywords
genetic programming(GP)
dynamic traffic flow optimization
bloat control
hyper-heuristic strategies
double tournament
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
交通流优化膨胀控制遗传规划算法
胡晓敏
段宇晖
欧炜标
黄佳玟
林晓漫
李敏
《计算机应用研究》
北大核心
2025
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