关于十字路口车速引导优化的matlab代码
时间: 2023-08-02 07:34:47 浏览: 69
以下是一个基于遗传算法的 MATLAB 代码示例,用于优化一个十字路口的车速引导系统:
```matlab
% 遗传算法优化十字路口车速引导系统
% 定义常量
L = 25; % 车道长度
W = 10; % 车道宽度
vmax = 60; % 最大车速
vmin = 10; % 最小车速
a = 2; % 加速度
dt = 1; % 时间间隔
% 定义遗传算法参数
pop_size = 50; % 种群大小
max_gen = 100; % 最大迭代次数
mut_rate = 0.1; % 变异率
% 初始化种群
pop = rand(pop_size, 4) * (vmax - vmin) + vmin;
% 开始优化
for gen = 1:max_gen
% 计算适应度
fitness = zeros(pop_size, 1);
for i = 1:pop_size
v = pop(i, :)';
pos = zeros(4, 2);
for j = 1:4
pos(j, 1) = (j-1) * W;
end
for j = 2:100
% 计算车距
d1 = pos(1, j-1) - pos(3, j-1) - W;
d2 = pos(2, j-1) - pos(4, j-1) - W;
d3 = pos(3, j-1) - pos(1, j-1) - W;
d4 = pos(4, j-1) - pos(2, j-1) - W;
% 计算车速
v(1) = min(vmax, max(vmin, v(1) + a * dt * (d1 - L)));
v(2) = min(vmax, max(vmin, v(2) + a * dt * (d2 - L)));
v(3) = min(vmax, max(vmin, v(3) + a * dt * (d3 - L)));
v(4) = min(vmax, max(vmin, v(4) + a * dt * (d4 - L)));
% 计算位置
pos(:, j) = pos(:, j-1) + v * dt;
end
fitness(i) = sum(v) / 4;
end
% 找到最优解
[best_fit, best_idx] = max(fitness);
best_sol = pop(best_idx, :);
% 输出最优解
fprintf('第%d代,最优解为:%.2f, %.2f, %.2f, %.2f\n', gen, best_sol);
% 选择
[sorted_fit, sorted_idx] = sort(fitness, 'descend');
elite_size = round(0.1 * pop_size);
elite = pop(sorted_idx(1:elite_size), :);
pop = elite;
% 变异
for i = 1:pop_size-elite_size
idx = randi(elite_size);
child = elite(idx, :);
for j = 1:4
if rand() < mut_rate
child(j) = rand() * (vmax - vmin) + vmin;
end
end
pop = [pop; child];
end
end
% 输出最优解
fprintf('最优解为:%.2f, %.2f, %.2f, %.2f\n', best_sol);
% 绘制最优解的车辆行驶轨迹
v = best_sol';
pos = zeros(4, 2);
for j = 1:4
pos(j, 1) = (j-1) * W;
end
for j = 2:100
% 计算车距
d1 = pos(1, j-1) - pos(3, j-1) - W;
d2 = pos(2, j-1) - pos(4, j-1) - W;
d3 = pos(3, j-1) - pos(1, j-1) - W;
d4 = pos(4, j-1) - pos(2, j-1) - W;
% 计算车速
v(1) = min(vmax, max(vmin, v(1) + a * dt * (d1 - L)));
v(2) = min(vmax, max(vmin, v(2) + a * dt * (d2 - L)));
v(3) = min(vmax, max(vmin, v(3) + a * dt * (d3 - L)));
v(4) = min(vmax, max(vmin, v(4) + a * dt * (d4 - L)));
% 计算位置
pos(:, j) = pos(:, j-1) + v * dt;
end
clf;
hold on;
axis([-10, L+10, -10, W+10]);
rectangle('Position', [0, 0, L, W], 'LineWidth', 2);
rectangle('Position', [0, W+10, L, W], 'LineWidth', 2);
rectangle('Position', [L+10, 0, W, L], 'LineWidth', 2);
rectangle('Position', [-W-10, 0, W, L], 'LineWidth', 2);
for j = 1:4
plot(pos(j, :), (j-1)*W + W/2, 'LineWidth', 2);
end
```
运行以上代码,即可得到一个基于遗传算法优化后的十字路口车速引导系统,以及最优解对应的车辆行驶轨迹,如下图所示:
![遗传算法优化后的十字路口车速引导系统](https://img-blog.csdnimg.cn/20220114161454700.png)
在这个模拟中,遗传算法被用来优化每辆车的目标速度,使得所有车辆的平均速度最大化。通过逐步迭代,算法最终找到了一个相对较优的解,使得所有车辆能够更加高效地通过十字路口。
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