城市相邻交叉口协调控制：遗传算法优化与性能评估

本文主要探讨了合理设计城市相邻两交叉口信号配时优化方案的问题，通过将复杂问题分解为算法设计与模型构建两个方面。作者采用了协调控制系统作为基础，结合理论分析、对比分析和综合分析方法，构建了一个以遗传算法为核心的模型。遗传算法在此过程中被选为优化工具，因为其具有高效的时间复杂度、较低的空间复杂度和良好的全局搜索能力，能够有效地降低车辆在接近停车线时的平均延误时间以及提高有效绿灯时间，从而提升实际交叉口的通行能力和服务水平。 研究的重点在于两个关键问题：一是对比分析了单点定时信号灯控制算法与遗传算法在时间复杂度、空间复杂度和收敛性上的差异，突显遗传算法的优势；二是针对交通信号配时优化，通过协调控制系统理论，构建目标函数，以总延误时间为优化目标，利用遗传算法设计出协调控制模型。该模型的创新之处在于其不仅考虑了主线进口道的流率模式，还通过VISSIM软件进行仿真验证，确保理论研究的实用性和有效性。 模型建立后，作者进行了误差分析，以评估模型预测结果的准确性，并进行了灵敏度分析，探究了总延误时间和周期时长变化对模型性能的影响。模型的评价部分强调了其优点，如提高了交通效率，降低了延误，同时也指出了一些潜在的不足，可能需要进一步改进。 这篇论文通过对城市相邻交叉口信号配时问题的深入研究，提出了一种基于遗传算法的协调控制策略，为实际交通管理提供了实用的优化方案，并通过严谨的分析和实验验证，为交通工程领域的理论与实践相结合提供了有价值的研究成果。