-
题名基于改进混沌粒子群算法的交通信号控制
被引量：3
- 1
-
-
作者
吴鹏
叶宝林
吴维敏
陈滨
张一嘉
-
机构
浙江理工大学信息科学与工程学院
嘉兴大学信息科学与工程学院
浙江大学工业控制技术全国重点实验室
-
出处
《计量学报》
CSCD
北大核心
2024年第12期1876-1884,共9页
-
基金
国家自然科学基金(61603154)
浙江省自然科学基金(LTGS23F030002)
+2 种基金
工业控制技术国家重点实验室开放课题(ICT2022B52)
浙江省尖兵领雁研发攻关计划(2023C01174)
嘉兴市应用性基础研究项目(2023AY11034)。
-
文摘
由于全局搜索能力有限,基于传统粒子群优化(PSO)算法的交通信号控制(TSC)方法容易陷入局部最优。另外,采用固定信号周期的TSC模型在应对随时间变化的复杂交通流量时缺乏灵活性。针对这些问题,提出了一种基于改进混沌粒子群优化(ICPSO)算法的TSC方法,利用混沌运动增强全局搜索能力以克服局部最优。所提ICPSO算法为种群中适应度较高的精英粒子引入邻域半径参数,实施邻域混沌搜索,保留粒子有利特性的同时可提高其跳出局部最优的能力。此外,设计了一种根据时变车流量动态调整信号周期长度的变周期TSC模型(VTSC),以灵活应对复杂交通状况。为了评估所提方法的性能,在VISSIM仿真环境中进行了仿真实验。实验结果表明,与基线方法相比,所提方法降低了9.34%的平均排队长度和15.28%的最大排队长度,并减少了9.45%的平均延误时间和5%的平均停车次数。
-
关键词
交通信号控制
粒子群优化
邻域混沌搜索
可变周期长度
-
Keywords
traffic signal control
particle swarm optimization
neighborhood chaotic mapping
variable cycle time length
-
分类号
TB973
[机械工程—测试计量技术及仪器]
-
