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        基于遺傳算法的智能交通系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

        2018-10-21 05:38:49張丹
        大科技·C版 2018年11期

        張丹

        摘 要:隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展,人們的生活水平在不斷提高,城市中的車輛也越來(lái)越多,需要建立高效、安全的智能交通系統(tǒng),保證城市交通順暢,較少交通事故的發(fā)生,提高我國(guó)交通系統(tǒng)的運(yùn)輸效率,同時(shí)也能夠促進(jìn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)水平的增長(zhǎng)。本文主要探討遺傳算法在智能交通系統(tǒng)設(shè)計(jì)中的應(yīng)用。

        關(guān)鍵詞:遺傳算法;智能交通系統(tǒng);安全系統(tǒng)

        中圖分類號(hào):U495 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1004-7344(2018)32-0307-01

        最近幾年,我國(guó)經(jīng)濟(jì)在迅速發(fā)展,人們對(duì)交通的需求也越來(lái)越大。在人們生活水平提高的同時(shí),人們的出行次數(shù)、出行的距離也在日漸增多,在各個(gè)城市中,交通系統(tǒng)的建設(shè)與管理并不是很完善,經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)交通擁堵、交通事故頻發(fā)、馬路環(huán)境不好等現(xiàn)象。發(fā)展智能交通系統(tǒng),提高對(duì)交通系統(tǒng)的管理,使構(gòu)建安全交通環(huán)境的有效途徑,為人們選擇合適的出行路線,能夠有效降低交通擁堵、交通事故發(fā)生的概率。

        1 智能交通系統(tǒng)概述

        智能交通系統(tǒng)(Intelligent Traffic System,簡(jiǎn)稱ITS),這是一個(gè)集先進(jìn)的信息技術(shù)、傳感器技術(shù)、圖像分析技術(shù)、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、人工智能等為一體的系統(tǒng),它能夠?qū)煌ㄏ到y(tǒng)進(jìn)行一個(gè)統(tǒng)一有效的管理,是一個(gè)具有實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性和高效性的系統(tǒng)。智能交通系統(tǒng)能夠提高城市交通運(yùn)輸?shù)男屎桶踩訹1]。

        2 遺傳算法概述

        遺傳算法(Genetic Algorithm)是模擬達(dá)爾文生物進(jìn)化論的自然選擇和遺傳學(xué)機(jī)理的生物進(jìn)化過(guò)程的計(jì)算模型,是一種通過(guò)模擬自然進(jìn)化過(guò)程搜索最優(yōu)解的方法。遺傳算法遵循了一個(gè)生物界的進(jìn)化規(guī)律,即優(yōu)勝劣汰、適者生存。遺傳算法最主要的特點(diǎn)就是能夠?qū)Y(jié)構(gòu)對(duì)象進(jìn)行直接操作,不受到求導(dǎo)和函數(shù)的連續(xù)性的限制;能夠在全局中尋找到最優(yōu)的方式;能夠根據(jù)概率化來(lái)自動(dòng)調(diào)整合適的方向。正是因?yàn)檫z傳算法具有這些特點(diǎn),它被廣泛應(yīng)用于信號(hào)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)以及自適應(yīng)控制等領(lǐng)域[2]。

        遺傳算法在計(jì)算機(jī)科學(xué)中具有重要的作用,換個(gè)方式說(shuō),遺傳算法是計(jì)算機(jī)科學(xué)人工智能領(lǐng)域中解決最優(yōu)化問題的啟蒙算法,這種算法主要用于解決最優(yōu)化問題和搜索問題,進(jìn)化算法也是受到了遺傳算法的影響而發(fā)展起來(lái)的。但是,如果遺傳算法在選擇適應(yīng)度函數(shù)的時(shí)候選擇不正確,有可能會(huì)出現(xiàn)局部最優(yōu)的情況,不能夠達(dá)到全局最優(yōu)[3]。

        遺傳算法的基本運(yùn)算過(guò)程:

        (1)初始化:設(shè)置相關(guān)數(shù)據(jù),最大化代數(shù)為T,系統(tǒng)隨機(jī)生成的M個(gè)個(gè)體稱之為初始群體P(0);

        (2)個(gè)體評(píng)價(jià):計(jì)算群體中個(gè)體的適應(yīng)度;

        (3)選擇運(yùn)算:將選擇運(yùn)算應(yīng)用于群體中(所謂選擇,就是將種群中生命力比較頑強(qiáng)的個(gè)體變成新的種群,適應(yīng)度高的個(gè)體會(huì)在下一代中產(chǎn)生一個(gè)或多個(gè)子孫);

        (4)交叉運(yùn)算:選擇運(yùn)算可以選擇出優(yōu)秀的個(gè)體,但是卻不能創(chuàng)造出新的染色體。交叉運(yùn)算就是模擬生物凈化的繁殖過(guò)程,產(chǎn)生出更優(yōu)秀的品種;

        (5)變異運(yùn)算:模擬生物在生長(zhǎng)繁殖過(guò)程中因?yàn)榄h(huán)境等各種因素發(fā)生基因突變的過(guò)程,這種突變是隨機(jī)的。(若只有選擇和交叉運(yùn)算而沒有編譯運(yùn)算,那就不能在初始群體以外的空間進(jìn)行搜索,具有局限性,達(dá)不到全局搜索的目的,為了能夠在更大的空間進(jìn)行搜索,變異運(yùn)算是十分重要的。

        3 遺傳算法在智能交通系統(tǒng)中的設(shè)計(jì)

        基于遺傳算法的智能交通系統(tǒng)的設(shè)計(jì)終極目標(biāo)是能做到在最大程度上有效利用且整合多種資源(如信息、人員及設(shè)備情況、物資調(diào)動(dòng)情況、工作方式等),讓城市交通的管理決策者可以實(shí)時(shí)調(diào)整、合理調(diào)度交通流,以保證城市交通道路網(wǎng)沒有超飽和交通流的出現(xiàn);并且,還能夠及時(shí)妥善處理突發(fā)事件引起的交通堵塞,使交通情況快速恢復(fù)正常,為救援人員提供實(shí)時(shí)信息以及決策支持。

        例如在智能安全交通系統(tǒng)中[4],用戶的輸入輸出界面為GIS,主要任務(wù)有事故基本信息情況的錄入,應(yīng)急預(yù)案發(fā)布,交通、事故信息的發(fā)布等;通過(guò)與GIS平臺(tái)的交互,還可以做到相關(guān)文件歸檔,以及數(shù)據(jù)庫(kù)的日常更新與維護(hù)。交通事故發(fā)生后,系統(tǒng)被激活,隨后通過(guò)GIS界面輸入本次事故的基本信息(事故類型、時(shí)間、地點(diǎn)、人員傷亡情況、車輛受損情況等)。下一步,系統(tǒng)將會(huì)生成一套最優(yōu)的解決方案,這一過(guò)程由處理方案生成模塊完成,處理方案生成模塊包含有兩個(gè)子模塊,分別為決策支持子模塊和最優(yōu)路徑生成子模塊。依照使用者輸入系統(tǒng)的信息,從專家系統(tǒng)中的知識(shí)庫(kù)判斷交通事故的等級(jí)情況,在查詢當(dāng)時(shí)資源庫(kù)中各部門現(xiàn)有資源情況后,選擇最合適的參與調(diào)度的相關(guān)部門,同時(shí)生成動(dòng)態(tài)的最優(yōu)路徑,對(duì)交通擁堵情況進(jìn)行疏解。

        例如遺傳算法在公交車車輛調(diào)度的智能交通系統(tǒng)中的設(shè)計(jì)[5]。在城市的公共交通運(yùn)輸中,其管理可以分成三個(gè)階段,分別是計(jì)劃階段、調(diào)度階段和控制階段,其中,調(diào)度階段是最重要的環(huán)節(jié),公交車車輛調(diào)度實(shí)際上也是尋找最優(yōu)的問題。使用遺傳算法對(duì)公交車調(diào)度階段的智能交通系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)。第一,選取編碼,全程車(0),快車(1),區(qū)間車(2),種群隨機(jī)產(chǎn)生,其染色體長(zhǎng)度即為發(fā)車的次數(shù)。第二,構(gòu)建目標(biāo)函數(shù),目標(biāo)函數(shù)的構(gòu)建要考慮到車輛的配置、運(yùn)行時(shí)間、運(yùn)行效率以及資源利用等方面,將最小費(fèi)用作為目標(biāo)函數(shù)。

        即:F(M)=f(N)+f(T)

        F(N)=X·N

        (F(M)為最小費(fèi)用;f(N)是與車輛有關(guān)的函數(shù),包括折舊、維修,單車費(fèi)用為X,車輛數(shù)為N;f(T)是與乘客流量有關(guān)的函數(shù))。

        4 結(jié)束語(yǔ)

        本文介紹了遺傳算法以及智能交通系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思路,本系統(tǒng)可以插入到現(xiàn)已成熟的智能交通管理系統(tǒng)平臺(tái)上,和其他子系統(tǒng)同時(shí)使用,可以非常有效的減少交通堵塞,防止再生事故發(fā)生,對(duì)于改善交通環(huán)境,提高交通質(zhì)量有著重大的社會(huì)意義與經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

        參考文獻(xiàn)

        [1]張 偉,肖日東,鄧 晶.基于遺傳算法的動(dòng)態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)城市快速路入口匝道控制[J].公路交通科技,2017,34(2):129~134.

        [2]孫曉娟.基于遺傳算法和模糊控制的智能交通控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[J].西部大開發(fā)旬刊,2011(6):89.

        [3]譚強(qiáng)強(qiáng).基于遺傳算法的區(qū)域交通網(wǎng)絡(luò)最短路徑算法研究[D].廣東工業(yè)大學(xué),2012.

        [4]張 穎.基于遺傳算法的城市交通安全系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[J].電子測(cè)試,2016(7):26~28.

        [5]梁劍波.基于遺傳算法的公交智能排班方法研究[D].蘭州理工大學(xué),2010.

        收稿日期:2018-9-19

        作者簡(jiǎn)介:張 丹(1987-),女,湖南人,講師,碩士研究生,研究方向?yàn)閑da課程,F(xiàn)PGA,Verilog語(yǔ)言。

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