动态网络下交通信号优化：遗传算法与旅行时间最小化

"基于动态网络加载的交通信号配时优化是一篇针对城市路网中交通信号控制系统的研究论文。该研究的核心在于通过最小化系统总旅行时间来提升交通效率。作者们采用元胞传输模型构建了一个非线性规划模型，这个模型将信号的相序和绿灯时间作为优化变量，考虑了交通流量的动态变化。他们选择遗传算法作为求解策略，这种方法能够适应交通流量的实时调整，从而减少车辆在交叉口的等待时间，提高整体路网的通行能力。 在交通信号控制领域，国内外学者已经做了大量工作。传统的研究主要分为点控、线控和面控三种控制方式，分别针对不同交通状况进行优化。比如，Changth等人关注单个交叉口的信号配时，侧重于绿信比的优化，但传统模型可能与实际车流状态不符。Park等人则通过仿真模型优化固定周期的绿信比和相位差，后来进一步扩展到协调控制。对于过饱和交通情况，文献中有研究指出排队长度对信号优化的影响，并提出了动态信号控制方法，如遗传算法的应用。 在国内，学者们如顾怀中提出了模拟退火优化算法，杨锦东关注延误和排队长度的优化，栗红强则关注交通流强度与信号周期的关系。陈思溢等人重点关注相位差和绿信比，推广了协调控制模型。卢凯等人构建了双向绿波模型，并运用混合整数规划解决优化问题。陈娟等人和李乐等人则分别提出了启发式控制算法和改进式混合优化算法，这些都是在不断探索更高效、更适应实时交通需求的信号控制策略。 本文的创新之处在于将动态网络加载模型引入信号配时优化，这使得算法能够实时响应交通流量变化，提高了优化的精度和效果。通过数值算例验证，这种方法证明了其在实际应用中的有效性，为城市交通信号控制提供了新的理论支持和技术手段。"