城市交通优化：模糊多目标规划与智能算法的应用

"一等奖A题_山东理工大学_胡展_尹金风_曹婷婷1" 本文探讨了城市交通管理中的一个重要问题——城市相邻两交叉口信号配时优化。作者运用了多种先进的算法来解决这个问题，包括模糊折中的多目标规划模型、Webster算法、遗传算法和蚁群算法。优化目标主要是减少车辆延误时间、降低平均停车次数以及提升交叉口的通行能力。 首先，针对单个交叉口的相位时间配时，文章以典型的四相位系统为例，确定了黄灯的最佳配时。接着，构建了基于车辆延误时间、平均停车次数和通行能力的优化模型，利用模糊折中规划将多目标转化为单目标函数。在确定了各个因素的权重后，通过Webster算法、遗传算法和蚁群算法分别进行优化求解。比较了这三种算法在时间复杂度、空间复杂度和收敛性上的表现，最终为A交叉路口和B交叉口确定了最佳的相位时间配时方案，如A交叉路口的各相位配时为54秒、16秒、24秒和25秒，B交叉口的配时分别为44秒、22秒、34秒和14秒。 其次，对于相邻交叉口的相位差优化，文章修改了原有的影响因素模型，构建了车辆延误模型、平均停车次数模型和通行能力模型。通过遗传算法，找到了在假设车流速度为36 km/h，两交叉口间距离为500m的情况下，最佳的相位差为9秒。优化后的方案经过仿真验证，发现车均延误时间无明显规律变化，波动性较大。 整篇文章通过模糊折中的多目标规划模型将复杂问题简化，结合Webster、遗传和蚁群算法进行求解，利用Matlab和Vissim软件进行仿真分析。论文最后对模型的应用范围进行了讨论，强调了其在实际交通管理中的实用价值。 关键词：多目标规划、Webster算法、遗传算法、蚁群算法、典型四相位 目录： 1. 问题重述 1.1 问题背景 1.2 问题复述 2. ... 3. ... 4. ... ... (n. ...) ...