交通优化：基于多目标的相邻交叉口信号配时研究

"这篇论文是南昌大学的研究成果，主要探讨了如何通过多目标优化方法解决相邻两交叉口的信号配时问题，以减少交通拥堵和等待时间。作者顾秀秀、高军和刘文锋使用遗传算法（GA）和模拟退火精英协同算法（SACEA）对两个不同的优化模型进行了求解，对比了现行配时方案和优化后的配时方案的效果，并通过Synchro软件进行了仿真验证。" 基于这个摘要，我们可以深入解析以下几个关键知识点： 1. **交叉口信号配时优化**：随着城市交通压力的增加，优化交叉口信号灯的配时成为了缓解交通拥堵的重要手段。这涉及到交通流的管理，旨在提高道路通行效率，减少等待时间和车辆排放。 2. **多目标优化**：文中提出了两个优化模型，分别从等待时间和等待车辆数两个角度进行考虑。多目标优化是指在多个目标之间寻找平衡，通常涉及权衡不同目标之间的冲突。 3. **模型一**：以系统中车辆总等待时间最小为目标，建立了一个以有效绿灯时间、信号周期时长为约束的优化模型。通过遗传算法和SACEA求解，得到两个优化方案。 4. **模型二**：关注车辆等待数，将等待数总和作为主优化目标，等待放行车辆数总和作为次优化目标，相位时间为约束。同样应用GA和SACEA求解，也得出两种优化方案。 5. **算法对比**：SACEA算法在收敛速度、时间复杂度和空间复杂度上优于遗传算法，表明在处理此类问题时，SACEA可能更为高效。 6. **仿真验证**：使用Synchro软件进行仿真，结果显示两个优化模型的配时方案都比现有的方案更优，尤其SACEA算法的优化效果显著。 7. **实际应用**：论文的结果不仅提供了理论上的优化方案，还具有实际操作价值，可以为城市交通管理部门提供改善交通状况的参考依据。 这些知识点反映了交通工程领域的最新研究动态，尤其是如何利用先进算法解决现实世界中的交通优化问题。通过这样的研究，可以期望在未来看到更加智能、高效的交通信号控制系统，从而改善城市交通环境。