改进Webster算法在交通信号配时优化中的应用

"一等奖A题基于群智能算法的改进 Webster交通信号配时优化模型" 本文主要探讨了城市交通信号配时优化的问题，特别是针对相邻交叉口的信号控制。研究的核心是通过对Webster模型的改进和结合群智能算法（遗传算法与蚁群算法）来提升交通效率和安全性。 Webster模型是一种经典的交通信号配时优化方法，它基于纯解析模型计算出最佳绿灯时间、绿信比和车辆延误时间等关键参数。然而，在交通流量接近饱和的情况下，Webster模型的准确性会显著降低。为了解决这个问题，研究人员利用Synchro交通仿真系统，基于Webster模型提供的控制参数，对交通流进行仿真，以获取更精确的车均延误时间、车均停车时间和通行能力等指标，同时也考虑了总燃油消耗量，从而弥补了Webster模型在处理高流量情况下的不足。 同时，文章从人工智能的视角出发，引入了遗传算法和蚁群算法。遗传算法是一种全局优化的概率搜索算法，模拟生物的遗传和进化过程。然而，对于复杂的优化问题，遗传算法可能面临早熟收敛和初始种群选择影响效率的问题。蚁群算法则是受到蚂蚁寻找食物过程中信息素积累启发的优化算法，具备信息正反馈、分布式计算、并行性和强鲁棒性等特点。这两种算法被用来优化非线性规划模型中的有效绿灯时间等控制参数，目标是最小化延误时间、最大化通行能力和最小化平均停车次数。通过比较，发现这些优化策略能显著改善Webster模型的结果。 在性能分析部分，文章讨论了所采用算法的时间复杂度、空间复杂度和收敛性，为实际应用提供了理论依据。实证研究表明，当前武汉市某个相邻交叉口的配时方案仍有改进空间，采用Synchro仿真和蚁群算法得到的信号配时方案能有效提高平面交叉口的通行能力，提升服务水平，并减少交通延误，从而对城市交通拥堵状况有积极的改善作用。