城市过饱和路网交通控制：偏好相容优化算法

"这篇论文研究了城市过饱和路网的交通信号控制问题，提出了一种基于文化量子粒子群的模糊神经网络参数优化方法，旨在解决多目标控制问题，特别是优化交通延误并提高道路资源利用率。" 城市交通拥堵是全球面临的一大挑战，特别是在高峰期，过饱和的交叉口往往导致严重的延误和经济损失。传统的交通控制方法，如单交叉口控制、交通干线控制和交通路网控制，以及基于最优控制和优化方法的策略，尽管有所贡献，但面对复杂的城市交通环境，它们的效果仍有局限。 论文作者创新性地将总延误分为主线路段延误和次线路段延误，以更准确地描述交通流冲突的多目标控制问题。这种细分方法有助于更细致地分析和解决交通瓶颈，确保不同路段的交通流量得到有效管理。 为了解决多目标控制中的最优解不唯一性问题，论文引入了偏好相容优化控制算法。该算法借助于偏好信息来动态引导优化过程，能够在偏好区域内找到更多有价值的解决方案，同时提出的目标选择函数确保了控制解在偏好区域内的稳定性和有效性。这与传统的单目标转化方法不同，后者可能无法直观地反映所有目标的实现情况。 论文中提到的文化量子粒子群优化算法结合了模糊神经网络，这是一种智能计算技术，能够模拟量子行为和群体智慧，适应复杂的非线性优化问题。通过训练模糊神经网络的参数，算法能更好地适应动态变化的交通环境，优化信号控制策略。 实证研究表明，所提出的偏好相容控制算法在11个交叉口的城市过饱和路网中表现优越，相比于定时控制方案，它能显著降低延误，提高道路资源的利用效率。这一成果对于提升城市交通管理的效率和满意度具有重要价值，也为未来交通控制系统的设计提供了新的理论依据和技术支持。 总结而言，这篇论文探讨的是如何利用先进优化算法改进城市过饱和路网的交通信号控制，以实现多目标冲突的协调优化。通过文化量子粒子群和模糊神经网络的结合，论文提供了一种创新的解决方案，有效提升了交通控制的性能，对于改善城市交通状况具有深远的影响。