城市交通信号实时遗传算法优化：缓解拥堵，提升安全

"城市道路交通信号实时遗传算法的优化控制" 城市道路交通信号的实时优化控制是解决交通拥堵、提高交通效率的关键技术。遗传算法在此领域中被应用于构建数学模型，以求得最佳信号配时策略。文章作者陆志猛、张伟强和阮日升通过深入研究交通控制理论，提出了一个针对多交叉口的四相位对称式放行方案。他们考虑了信号灯的转换时间以及车辆启动时的损失时间，以最小化车辆在道口的总等待时间为优化目标。 为了实现这一目标，作者利用MATLAB生成基于泊松分布的交通流序列，模拟实际交通情况。同时，通过VB可视化编程软件创建了一个实时遗传算法演示平台，提高了模型的实用性和效率。在这个平台上，模型的实时优化、算法计算和仿真得以进行，从而得出在遗传算法优化控制下最优的信号控制参数。 文章指出，传统的定时控制系统往往不能有效应对实时交通变化，导致交通堵塞和事故风险增加。据统计，信号控制问题是导致车辆延误的主要原因之一。因此，开发实时控制系统的紧迫性不言而喻。模型假设中，作者忽略了非机动车和行人的复杂行为，简化了交通流的分类，以简化模型并提高计算效率。 在模型构建过程中，每个相位的绿灯损失时间被假定为固定且相等，而交通流量则按照泊松分布进行模拟。这种假设使得在一定时间段内，信号控制参数可以保持恒定，从而实现区域协调控制。 通过运用遗传算法，文章成功地建立了一个多目标优化模型，该模型不仅考虑了交通流量的实时变化，还兼顾了信号控制的实时响应。这样的模型对于城市交通管理和应急决策具有重要的指导意义，有助于减少交通延误，降低交通事故率，提升城市交通的流畅度和安全性。