基于模擬退火的交叉口自適應信號控制優化研究
摘要：在車聯網環境下,以交叉口車輛的平均延誤時間最小為優化目標,通過神經網絡預測各進口短期時間窗交通流到達情況,進而基于模擬退火算法提出了交通信號控制動態配時方法.選取成都市某一交叉口的實測交通流數據,在VISSIM環境下對COM進行二次開發實現了早高峰、平峰和晚高峰時段下的自適應信號優化控制,對固定信號配時情況和模擬退火優化情況進行仿真,結果表明基于模擬退火算法的自適應信號控制能夠顯著提高交叉口的通行能力.為進一步說明本方法的優越性,將結果與遺傳算法優化結果進行對比,發現模擬退火算法結果更優,三個時段內車輛的平均延誤分別節省了15.61s/veh、0.47s/veh和8.53s/veh,平均停車次數也分別降低了0.59次/veh、0.04次/veh和0.27次/veh,證明了方法的有效性.
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