模糊逻辑在路口交通灯控制中的应用与优化研究

"这篇硕士论文主要探讨了基于模糊逻辑的路口交通灯控制算法，通过设计两级模糊控制方案，结合Matlab仿真验证了方法的有效性，并使用遗传算法优化模糊控制器的隶属度函数，以提高控制效果。研究还涉及了干线协调控制，减少车辆平均延误，并表明该方法可适用于不同相位的交通灯控制。关键词包括交叉口控制、模糊控制、遗传算法、优化和Matlab仿真。" 在当前的城市交通环境中，交通拥堵、交通事故和环境污染等问题日益突出，这主要源于经济和汽车行业的快速发展。传统的交通控制策略，基于模型的方法，由于交通流的动态性、随机性和不可预测性，往往难以取得理想的控制效果。因此，智能控制理论如模糊控制和神经网络等逐渐成为解决这一问题的重要手段。 本文的研究重点是基于模糊逻辑的交通灯控制算法。模糊逻辑是一种非精确推理方法，能够在不确定信息下进行决策，非常适合处理复杂的交通流问题。作者首先针对单个交叉口设计了两级模糊控制策略。第一级控制决策可能的交通流量变化，第二级则调整交通灯的信号周期和绿灯时间，以适应实时的交通需求。通过Matlab仿真，该方法与感应控制进行对比，证明了其在缓解交通拥堵方面的有效性。 同时，论文还考虑了主干道上多个交叉口的协调控制，提出了干线协调模糊控制方法。这种方法旨在减少车辆在多个交叉口间的等待时间，从而降低平均延误。仿真结果显示，这种协调控制能显著改善交通流的效率。 然而，模糊控制中的模糊隶属度函数定义是个挑战，因为需要人为设定，可能不够精确。为解决这个问题，论文运用了遗传算法来优化模糊控制器的隶属度函数。遗传算法是一种基于生物进化原理的全局搜索方法，无需预先了解系统机制，仅依据适应度函数进行优化。经过遗传算法的优化，模糊控制性能得到提升，控制效果更佳。 尽管本研究的仿真集中在四相位交通灯控制上，但作者指出，所提出的框架和方法可以扩展到更多相位的交通灯控制系统。这为未来研究更复杂的城市交通控制问题提供了理论基础和实践指导。 这篇论文为改进城市交通信号控制提供了新的视角和方法，通过模糊逻辑和遗传算法的结合，有望实现更智能、更高效的交通灯控制，从而减轻交通压力，提升城市交通流动性。