"南昌大学研究：基于多目标优化的相邻两交叉口信号配时方案"

本文主要研究了相邻两个交叉口信号配时的优化问题，针对交通拥堵现象越来越严重的现代社会，通过减小道路交通压力来改善交通状况的需求。 首先，在模型一中，将相邻两个交叉口作为一个系统来考虑，以系统中车辆总等待时间最小化为目标函数，并以各相位有效绿灯时间和信号周期时长为约束条件进行建模。在优化过程中，采用了遗传算法（Genetic Algorithm，GA）和模拟退火精英协同算法（Simulated Annealing Cooperative Elite Algorithm，SACEA）两种方法，使用MATLAB编程对模型进行求解，得到了两种不同的优化配时方案。 其次，在模型二中，将两个交叉口作为一个系统进行分析，考虑系统的车辆等待数。将系统一个周期结束时的车辆等待数总和作为主要优化函数，将各个交叉口一个周期结束时的等待放行车辆数总和作为次优化函数，并以各相位时间为约束条件建立多目标优化模型。同样，采用了GA算法和SACEA算法对模型进行求解，得到了两种优化配时方案。 综上所述，本研究通过建立两个不同的优化模型，分别从等待时间和等待车辆数两个角度考虑了相邻两个交叉口信号配时问题。通过采用遗传算法和模拟退火精英协同算法对模型进行求解，得到了优化的配时方案。该研究为减小道路交通压力，优化交通信号配时提供了一种有价值的方法和思路。 然而，本文还存在一些不足之处。首先，优化模型中考虑的因素较为简单，适用性可能存在一定限制。其次，算法的求解过程可能存在一定局限性，对于复杂的交通网络可能无法得到最优解。最后，该研究仅仅侧重于相邻两个交叉口信号配时问题，对于更复杂的交通网络中其他交叉口的信号配时优化尚未探讨。 因此，未来的研究可以进一步改进优化模型，考虑更多因素并提高模型的适用性。同时，可以尝试其他优化算法，如禁忌搜索算法、粒子群算法等，以期获得更好的解决方案。此外，还可以扩展研究范围，将更多的交叉口和道路纳入考虑，并进行整体的交通信号配时优化研究，以提升交通系统的整体效率。