基于模糊逻辑的交通信号控制与仿真研究

提出了一种基于模糊逻辑的交叉口信号控制算法,并通过对相位顺序进行优化,获得了更好的控制效果。与传统的信号模糊控制算法相比,该算法具有相位组合灵活、延误时间小等优点,能够有效解决交通流不平衡的问题,更适应城市交叉口实时变化的交通状况。仿真研究表明:该控制算法能够大大减少车辆延误时间,是进行城市智能交通控制的一种实用且行之有效的方法。

单路口信号灯F-GA-F控制策略研究

论文提出了单路口信号灯F-GA-F控制策略,该策略利用预估车流模糊推算下一个周期的值,采用遗传算法优化目标函数,得到各个相位的绿灯时间,然后,对各个相位的绿灯时间采用模糊控制实时地进行调整,使单路口在一个周期时间里的交通流量最大。计算机仿真结果表明,控制策略性能优良。

基于模糊逻辑交通信号优化控制算法

提出了基于模糊逻辑单交叉口信号变相位控制算法,并实现了仿真.传统的信号控制方法,仅考虑了相位时间的优化,而忽略了对相位组合的优化,以现实中常用的4相位信号控制为例,通过研究发现,在不改变原来4相位相序的前提下,通过灵活的相位组合,可以获得更好的控制效果.与传统交叉路口信号模糊控制的方法相比,交通信号变相位控制的相位组合、相位时间更加灵活,更适应城市交叉口实时变化的交通状况.以典型的十字路口为对象,选用不同时段的交通流状况进行仿真实验,研究结果表明,对于交通流量不平衡的交叉口来说,信号变相位模糊控制的效果要优于传统的模糊控制,能够减少车辆延误时间,是进行城市交叉口信号控制的一种实用和有效的算法.

基于改进GA的城市交通模糊控制研究

提出了基于相序优化的城市交通信号模糊控制算法,并用改进的遗传算法(GA)对模糊控制规则进行优化.以现实中常用的四相位交通信号控制为例,通过研究发现,在不改变原来四相位相序的前提下,通过灵活的相位优化,可以获得更好的控制效果,采用改进的GA对模糊规则进行优化,可以减少因专家经验的主观性而导致的模糊规则的不完备性.以典型的十字路口为对象,选择不同时段的交通流状况进行仿真实验,仿真结果表明,与传统交叉路口信号模糊控制的方法相比,文中提出的控制算法能有效避免交通流不平衡引起的拥挤堵塞,提高系统的实时性和控制精度,从而减少了车辆平均延误时间,是进行城市交通信号自适应控制的一种实用且有效的算法.