城市过饱和路网的偏好多目标相容优化控制

针对城市过饱和路网的交通信号控制问题,提出将总延误分为主线路段延误和次线路段延误的划分方法,将控制问题描述为冲突的多目标控制。针对冲突多目标控制问题中最优解不唯一,而传统优化方法中一次运行只能得到一个最优解的问题,提出了一种基于偏好的相容优化控制算法：利用偏好信息动态指引寻优的方向,在偏好区域内获得更多有价值的解;提出基于偏好的目标选择函数,保证控制解在偏好区域内的稳定性。在仿真环境中对一个11个交叉口的城市过饱和路网进行实时控制,结果表明,提出的偏好相容控制算法的效果优于定时控制方案。     

多目标相容控制在过饱和相邻交叉口控制中的应用

提出一种基于IPNSGA-Ⅱ（Iterative Predictive Nondominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ）的多目标 相容控制方法,用于处理过饱和状态下相邻交叉口的信号控制问题．引入主线延误和次线延误的概念,采用反 向传播神经网络BPNN（Back Propagation Neural Network）方法,利用从交通流仿真中获得的数据,建立了一个 多输入多输出的延误模型;将控制问题表示为一个有冲突的多目标控制问题,提出一种新的基于IPNSGA-Ⅱ 的多目标相容控制算法来实现在线控制．提出的相容控制算法具有鲁棒性、实时性、动态性的特点,能够很 好地处理有冲突的多目标控制问题．在一个由11 个交叉口组成的路网仿真环境下对本文所提出算法进行了 测试,并将计算结果与单点控制策略进行了比较．结果表明,本文方法比单点控制策略能够更有效地缓解网 络中的过饱和状态,并减小延误．