基于数字荷尔蒙模型的信号灯控制算法

针对智能交通系统中信号灯控制问题,提出了一种基于数字荷尔蒙模型(DHM)的控制算法。数字荷尔蒙模型是自组织系统根据生物界中的细胞修复和重组的功能发展而来的。在数字荷尔蒙模型中,每个自治的计算粒子被模拟成细胞,计算粒子间传播一种称为荷尔蒙的信息。信号灯控制就是通过荷尔蒙信息中的吸引因子和抑制因子的变化和传播来获得交通系统全局最优;此外,信号灯的控制单位细化到车道上,不再只是对相位的优化,而且进一步提高了交通系统的行驶效率。

基于数字荷尔蒙模型的信号灯配时优化的研究

文中针对智能交通系统中信号灯配时问题,在已有模糊控制理论的基础上,结合了数字荷尔蒙模型(DHM),并提出了一种新的信号灯控制机制——基于DHM的模糊控制算法(FDHM)。模糊理论利用模糊规则来表示具有不确定性的数据;数字荷尔蒙模型通过它的吸引因子和抑制因子的变化和传播来获得系统全局最优的方案。文中的系统实现了运用FDHM控制信号灯的优化配时。

基于数字荷尔蒙模型的分布式交通信号控制

在基于荷尔蒙信息的基础上,结合数字荷尔蒙模型,建立了分布式道路交通信号协调控制,并对一个由8个路口组成的交通网进行实验,实验结果表明这种新控制方法的控制效果明显优于定时控制、感应控制和实时控制。

用于多无人机广域目标搜索的扩展搜索图方法

多无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)广域目标搜索是协同控制的重要研究内容。针对传统搜索图在多平台协调控制上的不足,提出了基于数字荷尔蒙机制的扩展搜索图方法。将荷尔蒙的扩散传播机制引入到搜索图的更新中,建立了基于数字荷尔蒙和目标确定度的混合信息结构,在此基础上,研究了基于滚动优化策略的实时路径规划方法。仿真结果表明,扩展搜索图比传统搜索图具有更好的多平台协调能力,是一种有效的多UAV广域目标搜索方法。