智能交通信号灯的Petri网建模与优化控制
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更新于2024-07-03
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"人工智能-机器学习-智能交通信号灯形式化建模.pdf"
本文档主要探讨的是人工智能领域中,机器学习技术在智能交通信号灯控制方面的应用。随着城市化进程的加速,尤其是在中国这样的发展中大国,城市交通问题日益凸显,频繁的交通拥堵给人们生活带来诸多不便。解决这一问题的方法有两个主要方向:提升交通基础设施建设与强化交通管理。由于道路建设速度往往无法匹配车辆数量的快速增长,因此,优化现有道路资源的利用,特别是通过智能交通信号灯的高效控制,成为改善交通状况的关键。
论文的核心研究内容聚焦于城市交通信号控制的建模。首先,针对协调和监控离散控制系统中的交通信号灯问题,进行了形式化的描述。这里的形式化描述采用了Petri网理论,这是一种用于建模和分析复杂系统行为的数学工具,特别适合处理并发性和同步性的问题。论文中,结合具体的交通信号灯控制系统实例,进行了形式化建模和分析,揭示了系统的行为特性。
其次,利用时延Petri网(Delay Petri Net)模型来表示交通信号灯的动态行为。时延Petri网能够捕捉到系统中的时间延迟因素,更准确地模拟交通流的变化。通过C语言实现Petri网的关联矩阵,并利用现有的分析工具对模型进行深入研究。最后,论文提出了一个基于Petri网的交通信号配时优化设计程序的流程,旨在通过算法优化交通信号灯的控制策略,以减少等待时间和提高道路通行效率。
关键词涵盖了信号灯控制、智能控制、交叉口管理、信号相位、Petri网技术、建模方法以及优化算法设计。这些关键词反映了论文的研究焦点和核心贡献,即运用先进的理论和方法解决实际交通管理问题,特别是在智能交通系统中的应用。通过这样的研究,不仅可以提升交通管理的科学性,还能为城市交通拥堵问题提供可能的解决方案。
2022-06-30 上传
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