Simulation data shows that signal timing optimization to urban traffic based on catastrophe-particle swarm optimization algorithm could separately reduce 25.2%,41% and 11.5% of the average delay per vehicle in area based on PSO,fix cycle means and genetic algorithm approach.
在粒子群优化算法中引入灾变策略和模型,开发了灾变粒子群优化算法,解决了基本粒子群算法易陷入局部极小点的缺陷.并将其应用于城市区域交通协调控制信号配时优化.仿真结果表明:与基本粒子群算法(在陷入局部极小点时)、固定周期法和遗传算法等配时方法相比.采用所开发的灾变粒子群优化算法对区域交通协调控制信号进行智能优化配时.被控区域的车辆平均延误可以分别平均减少25.2%、41%和11.5%,并可以大大提高路口的通行效率。
参考来源 - 期刊学术社区·2,447,543篇论文数据,部分数据来源于NoteExpress
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