城市干道信号协调控制相位差优化研究：CTM与免疫遗传算法应用

"基于CTM的干道协调控制相位差优化方法研究 (2013年)" 这篇论文探讨了城市干道双向协调控制信号相位差的优化方法，旨在提高道路交通效率并降低车辆延误。作者利用了元胞传输模型（CTM）作为理论基础，这是一种模拟交通流行为的有效工具，能够考虑车辆的实际运行状态，如速度、密度和流量等。通过CTM，论文构建了城市干道交通流模型，并进一步设计了相应的信号协调控制相位差优化模型。 在优化方法上，论文提出了一种基于免疫遗传算法的解决方案。免疫遗传算法结合了遗传算法的全局搜索能力和免疫算法的自适应学习特性，以最小化城市干道双向信号协调控制系统中的车辆总延误为目标。这种方法旨在寻找最佳的信号相位差设置，使得车辆在通过交叉口时能尽可能地减少等待时间。 论文使用MATLAB 7.0进行了仿真验证，创建了一个实验平台来测试所提出的模型和优化方法。结果显示，采用该优化方法后，车辆的平均延误相比传统的图解法和数解法分别减少了26.2%和17.3%，这表明新方法在降低延误、提升交通效率方面具有显著优势。 关键词涉及了交通工程、相位差优化、元胞传输模型、干道协调控制以及免疫遗传算法，这些是论文的核心研究领域和技术手段。论文的分类号U491.2属于交通运输工程，文献标志码A则表明这是一篇研究型学术论文。 这篇2013年的研究工作为城市交通管理提供了新的理论依据和优化策略，对于改善城市道路的交通状况，尤其是减少交通拥堵和提高通行效率，具有重要的实践意义。通过使用先进的建模方法和优化算法，论文为交通工程领域的研究和实践提供了有价值的参考。