基于遗传算法的单点交叉口信号配时优化

摘要

以相位的周期时长、绿灯时间作为约束条件,平均停车次数、平均延误最小作为优化目标函数,建立了信号配时优化非线性模型.以上海某一交叉口作为研究对象,将其交叉口的交通数据应用于该模型中,以Matlab为模拟环境,应用实数编码遗传算法对其求解.运行结果显示:交叉口的信号周期由145 s变为118 s,缩短了19％;车辆的平均延误由45 s/veh变为36 s/veh,下降了20％;车辆的平均停车次数由0.828 2变为0.736 1,下降了11％.研究结论表明,该方法得出的信号配时方案可以有效地减少停车延误和停车次数,优于现有控制方案及传统的Webster算法得出的方案,从而证明了此模型的实用性.