基于改进快速非支配排序遗传算法的交通信号优化研究

发布时间：2017-09-16 11:24

  本文关键词：基于改进快速非支配排序遗传算法的交通信号优化研究

  更多相关文章： 非支配排序遗传算法 早熟收敛 去冗余 信号控制 多目标优化

【摘要】：城市交叉路口作为交通流调度的重要组成部分,其交通信号配时将直接影响道路通行效率。本文通过阅读大量参考文献发现,在交通信号优化领域,多数学者通常只考虑到车辆效益,而忽略掉行人效益。由于在某些时段,如学生上下学或上班族中午休息与吃饭时间,行人数量会急剧增大,此时行人在路口的等待时间越长,其安全隐患就越大,行人因素就不可忽略。本文针对现今交通的拥堵现象,兼顾车辆效益与行人效益建立了单交叉路口交通信号多目标优化配时模型。考虑到快速非支配排序遗传算法(NSGA Ⅱ)求解交通信号多目标优化配时模型时,其精英保留策略会使大量冗余的高排序级别个体同时作为精英保留到下一代,极易发生早熟收敛现象,提出了改进的快速非支配排序遗传算法(Ⅰ-NSGA Ⅱ)。改进的算法给出了冗余个体标记法,之后的精英保留策略会通过该标记来判断去除冗余个体并将其并入临时层级,最后在新生成的种群规模不足时,会从临时层级中取出相应规模的冗余个体,对其进行变异操作后并入新种群,从而达到提高种群多样性,降低算法发生早熟收敛现象的目的。本文根据上述设计思想,完成了算法实现,并进行了对比实验。结果表明：Ⅰ-NSGA Ⅱ随着种群规模的增大,冗余个体产生几率降低为0,减少算法发生早熟收敛现象；Ⅰ-NSGA Ⅱ在保证停车率和排队长度基本不变的情况下,明显减少了车辆及行人延误,提高了城市交叉路口的综合交通效益；Ⅰ-NSGA Ⅱ中行人效益的增加对车辆效益产生的影响较小。
【关键词】：非支配排序遗传算法 早熟收敛 去冗余 信号控制 多目标优化
【学位授予单位】：辽宁大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U491.54
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 第1章 绪论10-16
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 研究现状11-14
• 1.3 主要工作14-15
• 1.4 章节安排15-16
• 第2章 相关工作及理论基础16-32
• 2.1 基本遗传算法16-21
• 2.1.1 基本原理16
• 2.1.2 编码方式及其适应度函数16-17
• 2.1.3 遗传操作算子17-18
• 2.1.4 基本遗传算法求解多目标优化问题弊端18-19
• 2.1.5 求解多目标优化问题的改进遗传算法19-21
• 2.2 基于非支配排序思想的遗传算法21-32
• 2.2.1 多目标优化问题描述21
• 2.2.2 Pareto基本概念21-22
• 2.2.3 快速非支配排序过程22-25
• 2.2.4 拥挤度描述25-27
• 2.2.5 精英保留策略27-28
• 2.2.6 算法主流程28-32
• 第3章 交通信号优化目标的选择以及本地化32-42
• 3.1 交通信号优化目标的选择32-33
• 3.2 交叉路口与交通信号控制参数33-36
• 3.3 交通信号多目标优化配时模型36-37
• 3.4 交通信号优化目标函数37-42
• 第4章 Ⅰ-NSGA Ⅱ算法设计42-54
• 4.1 染色体编码42
• 4.2 快速非支配排序过程42-45
• 4.3 改进的拥挤度计算方法45-47
• 4.4 改进的精英保留策略47-49
• 4.5 遗传操作49-51
• 4.5.1 选择操作49-50
• 4.5.2 交叉操作50
• 4.5.3 变异操作50-51
• 4.6 算法主流程51-54
• 第5章 算法实验分析54-62
• 5.1 算法实验数据54
• 5.2 不同算法解的重复率对比分析54-55
• 5.3 不同优化目标解的关联度对比分析55-59
• 5.4 不同算法优化结果的对比分析59
• 5.5 有无行人效益算法优化结果的对比分析59-62
• 第6章 结论和展望62-66
• 6.1 结论62-63
• 6.2 展望63-66
• 致谢66-68
• 参考文献68-72
• 攻读学位期间发表的学术论文及参加科研情况72
• 一、发表论文、出版专著72
• 二、科研项目72

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本文编号：862751