基于能量模型的交通信号遗传算法优化：实现实时等待时间减小

"《遗传算法-基于能量模型的交通信号实时优化》一文探讨了一种新颖的交通信号控制策略，通过将交叉路口视为具有能量特性的系统，将车辆等待延时视为对节点能量的影响。作者构建了三种不同区域（单个交叉路口、线状区域和网状区域）的能量模型，分别是节点能量模型、耦合能量模型以及网格能量模型。 在单个交叉路口，研究者首先定义了节点能量，通过优化黄灯时长并使用Poisson仿真数据流，利用遗传算法和模拟退火算法来解决最小化车辆等待时间的问题。结果显示，实时控制方案显著优于固定配时，特别是当车流量不均时，这种模型的优势更为明显。 在处理线状区域的多个交叉路口时，引入了节点耦合能量来衡量相邻路口之间的相互影响，通过遗传算法求解，实时控制方案的平均延误有所下降，平均降低率为14.59%。这种方法有效地避免了局部复杂性，便于模型扩展至更广泛的区域。 在网状区域，通过网格能量模型，引入网格耦合能量来考虑道路间的垂直影响，遗传算法的应用使得延误平均降低率达到24.20%。最终，将所有模型综合成网格能量=节点能量+节点耦合能量+网格耦合能量，形成了一种通用的解决方案。 文章还深入剖析了遗传算法和模拟退火算法在求解这些模型时的时间和空间复杂度，提供了实际应用中的性能评估。通过建立的能量模型，作者旨在提供一种系统性的解决交通信号优化问题的方法，它以物理概念为基础，简化了数学模型，适用于各类交通网络。 本文的主要创新点在于其能量模型的构建，它从系统层面理解和优化了交叉路口的工作原理，同时通过耦合和网格能量的概念，解决了线性及网络结构下的交通优化问题。关键词包括能量模型、耦合、网格和遗传算法。参赛队伍编号和密码信息也有所提及，展示了这篇论文的完整竞赛背景。"