改进粒子群优化的关联交叉口协调控制

doi:10.3778/j.issn.1002-8331.2008.36.062

计算机工程与应用 ›› 2008, Vol. 44 ›› Issue (36): 215-218.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.36.062

改进粒子群优化的关联交叉口协调控制

郭庚麒^1,2,曹成涛^1,2,徐建闽¹

1.华南理工大学，广州 510640
2.广东交通职业技术学院，广州 510650

收稿日期:2008-09-17 修回日期:2008-10-06 出版日期:2008-12-21 发布日期:2008-12-21
通讯作者: 郭庚麒

Coordinate control for relative intersections using improved particle swarm optimization method

GUO Geng-qi^1,2,CAO Cheng-tao^1,2,XU Jian-min¹

1.South China University of Technology，Guangzhou 510640，China
2.Guangdong Communication Polytechnic，Guangzhou 510650，China

Received:2008-09-17 Revised:2008-10-06 Online:2008-12-21 Published:2008-12-21
Contact: GUO Geng-qi

摘要/Abstract

摘要： 提出了基于改进粒子群优化的关联交叉口协调控制方法。建立了关于排队长度的交通流模型和协调控制目标函数，利用改进粒子群算法对各交叉口绿信比和考虑双向绿波的相位差进行求解，实现了关联交叉口的最优控制。以实际采集的几个关联交叉口的交通数据仿真表明，相比单向绿波控制和感应控制，所提方法可有效减少延误和平均排队长度。

关键词: 粒子群, 关联交叉口, 协调控制, 双向绿波

Abstract: This paper proposed a coordinate method for relative intersections based on improved particle swarm optimization.The traffic flow model of queuing length and control object function were built.The signal split and the phase offset were optimized by improved particle swarm optimization.The simulation result shows that the method is an effective and practical method，which can effectively reduce delay time and shorten queuing length.

Key words: particle swarm, relative intersections, coordinate control, bidirectional green wave

郭庚麒^1,2,曹成涛^1,2,徐建闽¹. 改进粒子群优化的关联交叉口协调控制[J]. 计算机工程与应用, 2008, 44(36): 215-218.

GUO Geng-qi^1,2,CAO Cheng-tao^1,2,XU Jian-min¹. Coordinate control for relative intersections using improved particle swarm optimization method[J]. Computer Engineering and Applications, 2008, 44(36): 215-218.

[1]	孙泽宇，徐琛，苏艳超，李传锋，聂雅琳. 雾计算中跨层感知分簇路由协议[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(9): 109-117.
[2]	史春天，曾艳阳，侯守明. 群体智能算法在图像分割中的应用综述[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(8): 36-47.
[3]	朱佳莹，高茂庭. 融合粒子群与改进蚁群算法的AUV路径规划算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(6): 267-273.
[4]	李静星，杨有龙. 针对高维数据的马尔科夫毯特征选择[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(6): 58-66.
[5]	胡晓敏，王明丰，张首荣，李敏. 用于文本聚类的新型差分进化粒子群算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(4): 61-67.
[6]	王嘉月，史立. 考虑电池损耗的电动冷藏车路径及充电策略[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(24): 283-289.
[7]	陈万芬，王宇嘉，林炜星. 异构集成代理辅助多目标粒子群优化算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(23): 71-80.
[8]	杜守信，毋涛. 双种群混合遗传算法的裁剪分床应用研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(22): 182-189.
[9]	林炜星，王宇嘉，陈万芬，梁海娜. 基于多因子粒子群的高维数据特征选择算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(22): 199-207.
[10]	梁田，曹德欣. 基于莱维飞行的改进简化粒子群算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(20): 188-196.
[11]	李雷孝，邓丹，李杰，王永生. 基于粒子群优化的全比较计算数据分发策略[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(15): 109-117.
[12]	于国龙，赵勇，吴恋，崔忠伟. QPSO算法的改进及其在DBN参数优化中应用[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(10): 154-162.
[13]	王琪，闵华松. 双臂机器人的协调控制算法综述[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(1): 1-16.
[14]	廖玮霖，程杉，尚冬冬，魏昭彬. 多策略融合的粒子群优化算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(1): 69-76.
[15]	潘成胜，张斌，吕亚娜，杜秀丽，邱少明. 改进灰狼优化算法的K-Means文本聚类[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(1): 188-193.

改进粒子群优化的关联交叉口协调控制

Coordinate control for relative intersections using improved particle swarm optimization method

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics