基于遗传算法优化的高速公路匝道PI控制器

计算机工程与应用 ›› 2008, Vol. 44 ›› Issue (4): 216-218.

基于遗传算法优化的高速公路匝道PI控制器

李政¹,梁新荣^1,2

1.五邑大学信息学院，广东江门 529020
2.华南理工大学交通学院，广州 510640

收稿日期:2007-05-28 修回日期:2007-07-24 出版日期:2008-02-01 发布日期:2008-02-01
通讯作者: 李政

Genetic algorithm optimization based PI controller for freeway ramp metering

LI Zheng¹,LIANG Xin-rong^1,2

1.College of Information，Wuyi University，Jiangmen，Guangdong 529020，China
2.College of Traffic and Communications，South China University of Technology，Guangzhou 510640，China

Received:2007-05-28 Revised:2007-07-24 Online:2008-02-01 Published:2008-02-01
Contact: LI Zheng

摘要/Abstract

摘要： 研究遗传算法优化PI控制器的参数，并应用到高速公路匝道控制中。阐述了匝道控制目标，建立了高速公路交通流模型，给出了遗传算法优化的步骤，并对入口匝道PI控制器的参数进行了优化。仿真结果表明，该方法性能优越，用于高速公路入口匝道控制中效果良好。

关键词: 高速公路, 匝道控制, 遗传算法, PI控制, 优化

Abstract: An optimization method of the PI controller parameters with genetic algorithm is developed and applied to freeway ramp metering.The objective of ramp metering is formulated，and the freeway traffic flow model is built.Then the optimization procedures with genetic algorithm are given，and the parameters of an on-ramp PI controller are optimized.Simulation results show that the optimization method is of high performance.It is very effective to freeway ramp metering.

Key words: freeway, ramp metering, genetic algorithm, PI control, optimization

李政¹,梁新荣^1,2. 基于遗传算法优化的高速公路匝道PI控制器[J]. 计算机工程与应用, 2008, 44(4): 216-218.

LI Zheng¹,LIANG Xin-rong^1,2. Genetic algorithm optimization based PI controller for freeway ramp metering[J]. Computer Engineering and Applications, 2008, 44(4): 216-218.

[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]	张朕通，单玉刚，袁杰. 联合多尺度和注意力机制的遥感影像检测[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(9): 212-216.
[3]	兰红，黄敏. 融合KNN优化的密度峰值和FCM聚类算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(9): 81-88.
[4]	高一锴，彭力，徐龙壮. 改进AFSA算法优化TWSVM的火焰识别方法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(8): 204-213.
[5]	高铖铖，陈锡程，张瑞，宋秋月，易东，伍亚舟. 三种新型智能算法在疫情预警模型中的应用——基于百度搜索指数的COVID-19疫情预警[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(8): 256-263.
[6]	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.
[7]	杜垚. 结合局部优化匹配的Android恶意家族检测算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(8): 84-90.
[8]	张水平，王丽娜. 果蝇优化算法的进展研究分析[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(6): 22-29.
[9]	许小媛，李海波，黄黎. 云存储多异构文件联合延迟尾概率凸优化分析[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(5): 88-94.
[10]	沈瑜，刘成，杨倩. 利用子空间稀疏特征的超分辨率图像重建算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(5): 173-182.
[11]	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.
[12]	李昱奇，刘志乾，程凝怡，王莹莹，朱春丽. 多约束条件下无人机航迹规划[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(4): 225-230.
[13]	杨玮，吴莹莹，王婷. 子母式穿梭车仓储系统配置优化问题研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(4): 258-265.
[14]	王芙银，张德生，张晓. 结合鲸鱼优化算法的自适应密度峰值聚类算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(3): 94-102.
[15]	张伟康，刘升，任春慧. 混合策略改进的麻雀搜索算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(24): 74-82.