智能交通信号灯的Petri网建模与优化控制

"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。