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        基于遺傳算法的單交叉口信號(hào)控制

        2009-07-16 09:33:54楊鳳英
        新媒體研究 2009年8期

        宋 華 楊鳳英

        [摘要]在交通控制中,交叉口各方向的交通流在不同時(shí)刻是不同的。針對這一特點(diǎn),介紹一種基于遺傳算法的模糊控制系統(tǒng),對單交叉口多相位信號(hào)進(jìn)行動(dòng)態(tài)控制。此系統(tǒng)是在模糊控制的基礎(chǔ)上采用遺傳算法,不斷改進(jìn)模糊控制規(guī)則,對綠燈延長時(shí)間進(jìn)行細(xì)微調(diào)整,實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)控制。

        [關(guān)鍵詞]多相位 實(shí)時(shí)控制 模糊控制 遺傳算法

        中圖分類號(hào):TP3文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):1671-7597(2009)0420054-01

        一、引言

        城市交通系統(tǒng)是隨機(jī)性大、影響因素多的復(fù)雜系統(tǒng),采用模型控制或分時(shí)段定時(shí)控制的方案難以令人滿意。模糊控制是無模型控制方法,近年來在城市交通系統(tǒng)中得到了廣泛關(guān)注[1,2]。模糊控制規(guī)則是人們對被控對象模糊信息的歸納和操作經(jīng)驗(yàn)的總結(jié),帶有一定的主觀性,對于復(fù)雜的交通流不一定是最優(yōu)。本文利用遺傳算法對模糊控制規(guī)則進(jìn)行尋優(yōu),以各相位排隊(duì)長度為輸入,以當(dāng)前有通行權(quán)的車道的綠燈延時(shí)為輸出,控制目標(biāo)是減少整個(gè)交叉口車輛的平均延誤。

        二、問題描述

        圖1為一個(gè)典型的單交叉路口交通流分布示意圖,圖中東、南、西、北4個(gè)方向,每個(gè)方向均有右行、直行和左行3個(gè)車道車流[3,4]。在每條車道入口處的路面下埋設(shè)兩個(gè)信號(hào)檢測器,構(gòu)成一個(gè)檢測區(qū),一個(gè)設(shè)在停車線處,用于檢測該道的車輛離開數(shù);另一個(gè)設(shè)在距停車線一定距離處,用于檢測車輛到達(dá)數(shù)。檢測器對路口各個(gè)車道車流進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測,獲取車流量信息,為控制系統(tǒng)提供必要的數(shù)據(jù)。設(shè)置方式如圖1所示。

        三、模糊控制器的設(shè)計(jì)

        (一)設(shè)計(jì)思想

        模糊控制器首先采用人工初始設(shè)置的控制規(guī)則進(jìn)行模糊控制,同時(shí)歷史數(shù)據(jù)庫記錄各時(shí)間段的交通流數(shù)據(jù)。每經(jīng)過一定的時(shí)間間隔,采用遺傳算法利用歷史數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)對模糊控制規(guī)則進(jìn)行尋優(yōu),找出適合于當(dāng)前交通流的模糊控制規(guī)則,并且將調(diào)整后的控制規(guī)則送入模糊控制器加以更新。采用遺傳算法優(yōu)化控制規(guī)則的模糊控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖2所示。

        (二)控制系統(tǒng)的構(gòu)成

        當(dāng)最近的連續(xù)三個(gè)信號(hào)周期內(nèi)到達(dá)交叉口的車輛總數(shù)與上次啟動(dòng)遺傳算法得到模糊控制規(guī)則時(shí)所對應(yīng)的交叉口的車輛總數(shù)改變量超過某一閾值(本文取0.2)或某一相位車流量改變量超過某一閾值(本文取0.3)時(shí),則啟動(dòng)遺傳算法對相應(yīng)的模糊規(guī)則進(jìn)行調(diào)整,其結(jié)構(gòu)圖如圖3所示。

        (三)模糊控制器的設(shè)計(jì)

        在用遺傳算法優(yōu)化策略對模糊控制規(guī)則進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整時(shí),一般采用十進(jìn)制編碼,因?yàn)樗目刹僮餍詮?qiáng),易于譯碼及編程實(shí)現(xiàn),且對于變異操作的種群穩(wěn)定性比二進(jìn)制編碼好,這里我們選用十進(jìn)制編碼。對于模糊規(guī)則的編碼,約定運(yùn)用語言變量的7種編碼:VS(很短)、S(短)、SP(較短)、C(中)、LP(較長)、L(長)、VL(很長),分別以十進(jìn)制數(shù)1,2,3,4,5,6,7為代表。這樣得到的規(guī)則如表所示的二維實(shí)數(shù)數(shù)組。

        在交通控制中,一般來說,當(dāng)隊(duì)長較短時(shí),信號(hào)周期則應(yīng)短一些,但一般不能小于P×15秒(P為相位數(shù))以免某一方向的綠燈時(shí)間小于15秒時(shí)車輛來不及通過路口影響交通安全;當(dāng)隊(duì)長較長時(shí),信號(hào)周期則應(yīng)長一些,但一般不能超過200秒,否則某一相位的紅燈時(shí)間太長,駕駛員心理上不能承受。

        四、仿真

        采用MATLAB7.0對同一路口不同交通流量情況,分別采用定時(shí)控制、經(jīng)典模糊控制和遺傳算法優(yōu)化后的模糊控制進(jìn)行仿真。參數(shù)如下:設(shè)交叉口環(huán)境為:六相位分別為東西直行、左轉(zhuǎn)和右轉(zhuǎn),南北直行、左轉(zhuǎn)和右轉(zhuǎn)。左轉(zhuǎn)車流占車流的20%,綠燈期間路口通過率off_c為0.4pcu/s(輛/秒,以標(biāo)準(zhǔn)小汽車為單位),其仿真時(shí)間100分鐘,初始種群數(shù)m=40,被選取進(jìn)行遺傳操作的個(gè)體數(shù)n=20,復(fù)制概率Pr=0.2,交叉概率Pe=0.6,變異概率Pm=0.15,迭代次數(shù)count=30。黃燈時(shí)間設(shè)置為3秒,隊(duì)長是用相隔一定距離的檢測器測量的,路口車輛通過率為12輛/秒,綠燈方向的排隊(duì)車輛數(shù)x論域的量化因子=0.15,紅燈方向的排隊(duì)車輛數(shù)y論域的量化因子

        =1.1,綠燈的延長時(shí)間T論域的量化因子 =45/12=3.75。仿真結(jié)果見表2。

        從表2可以看出在交叉口車輛到達(dá)情況相同的情況下,采用單純的模糊控制優(yōu)于定時(shí)控制,而采用遺傳算法優(yōu)化的模糊控制比單純的模糊控制有明顯的改善。

        當(dāng)車流密度較小時(shí),單純的模糊控制和基于遺傳算法的優(yōu)化控制與定時(shí)控制相比,略顯優(yōu)勢,隨著車流密度的增加,新的方法明顯優(yōu)于定時(shí)控制,車輛平均延誤減少了6.5%-25.3%,與單純的模糊控制相比,改善效果為車輛平均延誤減少了2.1%-8.5%。仿真結(jié)果表明該方法有效的減少了車輛的延誤時(shí)間,控制效果有明顯的改善。

        五、結(jié)束語

        本文表明運(yùn)用遺傳算法對模糊控制規(guī)則進(jìn)行優(yōu)化是可行有效的。同時(shí)可以看出,對于多輸入單輸出的控制對象,人工設(shè)定模糊控制規(guī)則顯然是十分困難的,研究模糊控制規(guī)則的優(yōu)化有著重要的研究和應(yīng)用價(jià)值。

        參考文獻(xiàn):

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        [2]陳淑燕、陳森發(fā)、黃毅,單路口多相位交通信號(hào)模糊控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào),2002,14(7):961-963.

        [3]溫惠英、尹宏賓、徐建閩,一種信號(hào)交叉口模糊交通控制方法,華南理工大學(xué)學(xué)報(bào),vol.29,no.12,pp.22-25,2001.

        [4]劉智勇,智能交通控制理論及其應(yīng)用[M].北京:科學(xué)出版社,2003.

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