遗传算法优化城市交叉口信号控制：提升通行能力与减少排放

"基于遗传算法的交叉口信号配时多目标优化 (2010年)：该研究旨在提高城市交通交叉口的通行能力和减少机动车尾气排放，采用遗传算法进行多目标优化，开发了一个结合遗传优化的城市交通微观仿真模型，并通过仿真试验验证了这种方法的效果。仿真结果显示，该优化方法能提升交通信号控制效率，同时有利于环境保护。" 在城市交通管理中，交叉口是交通流量的关键瓶颈，大约50%至80%的交通问题发生在交叉口及其附近。机动车辆在市区内大约有三分之一的时间耗费在等待信号灯上，80%至90%的交通延误源于信号控制的交叉口。因此，优化信号灯控制显得至关重要，它可以提升道路运行效率，减少交通拥堵，降低空气污染。 传统研究通常仅关注交通延误和排队长度等交通学指标，而忽略了环境和经济等因素。本论文则从多目标角度出发，考虑了减少交通延误和降低排放量，通过在城市交通微观仿真模型（如VISSIM、SUMO等）基础上集成IVE机动车排放模型，并运用遗传算法来解决复杂的多目标优化问题。 遗传算法是一种模拟自然选择和遗传原理的全局优化技术，它能有效地搜索庞大的解决方案空间，寻找接近最优的解。在交叉口信号配时的优化中，遗传算法被用来调整信号周期、相位分配等参数，以同时最小化交通延误和排放量。 具体来说，当车辆在交叉口因信号灯停车或减速时，其运行工况会发生变化，导致排放因子增加，进而产生更多的尾气排放。因此，通过遗传算法优化信号配时，可以减少车辆停车次数和延误时间，从而降低尾气排放。研究中可能涉及的遗传算法操作包括选择、交叉和变异等步骤，以不断迭代优化信号控制策略。 仿真试验的结果证实了这种方法的有效性，表明遗传算法驱动的多目标优化能够显著改善交通流量和环境质量。这种优化方法不仅可以作为城市交通规划和管理的工具，还对环境可持续性和交通系统性能的提升具有实际意义。未来的研究可能会进一步扩展到其他交通管理问题，如公共交通优先、实时交通响应等，并可能结合人工智能和大数据技术，实现更智能化的交通信号控制系统。