基于遗传算法的动态交通分配研究

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1、公路交通技术2009年6月第3期TechnologyofHighwayandTransportJun.2009No.3基于遗传算法的动态交通分配研究1,21,21,2段新,褚健,施一明(1.浙江大学工业控制技术国家重点实验室,杭州310027;2.浙江大学智能系统与控制研究所,杭州310027)摘要:主要研究动态系统最优(DSO)模型。以总的花费时间最小为目标函数,对模型的节点集、路段集分别进行研究。通过模拟路段的流入量、流出量和路段上的交通量来建模。用传统的迭代算法解决动态交通分配问题非常复杂,而对传统迭代算法进行改进或用遗传算法

2、等新的智能算法求解则会很简洁和方便。关键词:动态交通分配;动态系统最优;遗传算法文章编号:1009-6477(2009)03-0141-04中图分类号:U491文献标识码:AStudyonDynamicTrafficDistributionBasedonGeneticAlgorithm1,21,21,2DUANXin,CHUJian,SHIYimingAbstract:Thispapermainlystudiesthedynamicsystemoptimum(DSO)model.Specificallythenodesetandse

3、ctionsetofthemodelarestudiedrespectivelybasedontheminimumoftotalspenttimeastheobjectivefunction.Themodelisbuiltviathesimulationofinflowandoutflowofthesectionandtrafficonthesection.Solvingthedynamictrafficdistributionproblembymeansofconventionaliterativealgorithmisveryc

4、omplicated,ontheotherhand,itissimpleandconvenienttosettlesuchproblemsbyimprovingtheconventionaliterativealgorithmorvianewintelligentalgorithmssuchasthegeneticalgorithm,etc.Keywords:dynamictrafficdistribution;DSO;geneticalgorithm[5]随着经济和社会的迅猛发展,交通问题已成为交通分配最优控制模型的基础上,采用遗

5、传思想世界各国城市,特别是大城市的主要问题之一。随设计模拟优化算法,大大加快了模型的运算速度,提着我国国民经济的高速发展和城市化进程的加快,高了模型的实用价值。物质与人员流动的日益频繁,私人小汽车数量的急剧增加,城市交通更加繁忙“,交通拥挤”已成为随处1国内外发展状况[1]可闻的话题。随着科技的发展,发达国家运用计算机、通迅及面对由于经济和社会发展带来的种种交通问控制技术(称为3C技术)来改善交通,到上世纪80题,国内外学者一齐将目光投向了智能交通系统年代,这些技术已在许多城市得到应用,对改善城市[2][6](Intelligent

6、TransportSystems,ITS)。智能交通系统交通具有良好作用,如英国的SCOOT系统、澳大以完善的基础设施为基础,将交通工程学理论与高利亚的SCAT系统、美国的UTCS系统、日本的CACS等数学、通信技术、控制技术、系统工程方法及人工系统等。在交通信号控制系统的基础上,国外学者智能技术等先进的技术和方法有效结合,使道路交又进一步研究了交通路线引导系统(称为主动交通通系统达到高度智能化程度。ITS体现了人、车、路管理系统)。交通工程领域的研究方向转向运用高的高度统一,极大地提高了系统的工作效率、交通的科技手段和智能交通来改

7、善交通困境,这已是当前安全性、环境质量和能量的利用率,有利于城市的可国际性的发展趋势。[3]持续发展。我国的交通政策、结构、环境、运行特性等都有20世纪60年代中期,美、德等国的科学家研究自己的特点,特别是现有交通设施同发达国家相比了模仿生物进化过程求解复杂优化问题的全局寻优有较大差距。所以必须根据我国的实际情况谨慎考方法,统称为模拟进化优化算法,也称为遗传算虑道路交通管理技术研究的目标,除尽可能建设更[4]法,且已在许多领域得到应用。本文在特定动态多的道路交通设施外,还需应用高科技成果来提高收稿日期:2008-12-15作者简介:

8、段新(1985-),男,河北省承德市人,在读研究生.©1994-2009ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreserved.http://www.cnki.n

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