计量学报

作者：吴鹏,叶宝林,吴维敏,陈滨,张一嘉

单位：1. 浙江理工大学 信息科学与工程学院,浙江 杭州 310018; 2. 嘉兴大学 信息科学与工程学院 嘉兴市智慧交通重点实验室,浙江 嘉兴 314001;

关键词：交通信号控制; 粒子群优化; 邻域混沌搜索; 可变周期长度

基金：国家自然科学基金(61603154);浙江省自然科学基金( LTGS23F030002);工业控制技术国家重点实验室开放课题 (ICT2022B52);浙江省尖兵领雁研发攻关计划(2023C01174);嘉兴市应用性基础研究项目(2023AY11034)

由于全局搜索能力有限,基于传统粒子群优化(PSO)算法的交通信号控制(TSC)方法容易陷入局部最优。另外,采用固定信号周期的TSC模型在应对随时间变化的复杂交通流量时缺乏灵活性。针对这些问题,提出了一种基于改进混沌粒子群优化(ICPSO)算法的TSC方法,利用混沌运动增强全局搜索能力以克服局部最优。所提ICPSO算法为种群中适应度较高的精英粒子引入邻域半径参数,实施邻域混沌搜索,保留粒子有利特性的同时可提高其跳出局部最优的能力。此外,设计了一种根据时变车流量动态调整信号周期长度的变周期TSC模型(VTSC),以灵活应对复杂交通状况。为了评估所提方法的性能,在VISSIM仿真环境中进行了仿真实验。实验结果表明,与基线方法相比,所提方法降低了9.34%的平均排队长度和15.28%的最大排队长度,并减少了9.45%的平均延误时间和5%的平均停车次数。

来源：2024年第12期

《计量学报》期刊编辑部

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