交通流量优化数学建模模拟退火法代码
时间: 2024-09-07 11:05:02 浏览: 19
交通流量优化数学建模通常涉及运用运筹学和计算机科学的方法来解决复杂的交通网络问题。模拟退火算法(Simulated Annealing, SA)是一种全局优化技术,它源于物质的冷却过程,用于寻找最优化解时避免陷入局部最优。在交通流量优化中,可以将交通信号灯控制、路线分配等作为决策变量,目标函数可能是减少拥堵时间或总行驶距离。
以下是一个简单的模拟退火算法应用于交通流量优化的Python代码示例,这个例子是简化版的,并假设我们有一个简单的交通网络模型:
```python
import random
import numpy as np
# 假设我们有交通路口和信号状态矩阵
traffic_network = ... # 这里需要填充实际的数据结构
initial_state = np.random.choice([0, 1], traffic_network.shape) # 初始信号灯状态
def energy_function(state): # 目标函数,比如计算拥堵程度
return calculate_congestion(traffic_network, state)
def calculate_congestion(network, state):
# 根据当前信号状态计算总的拥堵度
return ...
# 模拟退火参数设置
T = initial_temperature = 1000 # 初始温度
alpha = 0.95 # 冷却因子
max_iterations = 1000 # 最大迭代次数
for _ in range(max_iterations):
current_energy = energy_function(initial_state)
# 随机选择邻居状态
neighbor = np.copy(initial_state)
swap_idx = (random.random(), random.random()) # 交换两个路口的状态
neighbor[swap_idx] = 1 - neighbor[swap_idx]
new_energy = energy_function(neighbor)
if new_energy < current_energy or random.random() < np.exp(-(new_energy - current_energy) / T):
initial_state = neighbor # 接受新状态
if new_energy < current_energy:
print(f"Iteration {_:>4}: Energy improved from {current_energy:.2f} to {new_energy:.2f}")
T *= alpha # 降低温度