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基于双向并行灾变粒子群算法的区域交通控制
被引量：
5
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作者
王春雷
钱勇生
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007年第34期229-232,共4页
针对基本粒子群优化算法易陷入局部极值点、搜索精度低等缺点,引入灾变模型,采用双向并行策略,提出一种双向并行灾变粒子群优化算法(BPC-PSO),并将其成功应用于城市区域交通控制信号参数配时优化。仿真结果表明:双向并行灾变粒子群算法...
针对基本粒子群优化算法易陷入局部极值点、搜索精度低等缺点,引入灾变模型,采用双向并行策略,提出一种双向并行灾变粒子群优化算法(BPC-PSO),并将其成功应用于城市区域交通控制信号参数配时优化。仿真结果表明:双向并行灾变粒子群算法相对于基本粒子群算法大大提高了寻找全局最优解的能力,使车辆平均延误和平均停车率都比基本粒子群算法有明显地降低。
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关键词
双向并行灾变粒子群优化算法
城市区域交通控制
尖点灾变模型
信号优化配时
PI值
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职称材料
题名
基于双向并行灾变粒子群算法的区域交通控制
被引量：
5
1
作者
王春雷
钱勇生
机构
兰州交通大学交通运输学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007年第34期229-232,共4页
基金
教育部博士学科科研基金(No.20050732002)
甘肃省2006年科技攻关计划项目(No.2GS064-A52-037)。
文摘
针对基本粒子群优化算法易陷入局部极值点、搜索精度低等缺点,引入灾变模型,采用双向并行策略,提出一种双向并行灾变粒子群优化算法(BPC-PSO),并将其成功应用于城市区域交通控制信号参数配时优化。仿真结果表明:双向并行灾变粒子群算法相对于基本粒子群算法大大提高了寻找全局最优解的能力,使车辆平均延误和平均停车率都比基本粒子群算法有明显地降低。
关键词
双向并行灾变粒子群优化算法
城市区域交通控制
尖点灾变模型
信号优化配时
PI值
Keywords
bidirectional parallel catastrophic-particle swarm optimization （bpc-pso）
urban traffic signal control
cusp catastrophic model
signal tinting
optimization
Pl value
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
U491.5 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于双向并行灾变粒子群算法的区域交通控制
王春雷
钱勇生
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007
5
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