信息技术与软件工程杂志
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抽象的

帮助遗传算法最大限度地减少城市十字路口的交通

达梅尔·拉赫巴里

交叉口交通灯控制的主要问题是最优交通。使用交叉口来调节车辆的交通流量并消除冲突的交通流量。交通建模和仿真在工业中得到广泛应用。事实上，工业系统的建模和仿真是在经济地创建之前并且在可负担的情况下进行研究的。本文的目的是一种控制流量的智能方法。该项目的第一阶段的目标是收集统计数据（每个路口车辆等待红灯的周期时间），然后数据收集找到最佳数量。通过遗传算法引入参数进行优化。GA以二元变量的编码步骤开始（获得初始数据集指定的范围），会从一个初始种群开始，然后进行新一代遗传算子的变异和交叉，最后得到成员的最优适应度值为选为解集。Petri网CPN TOOLS建模和软件的最优输出已经实现。结果表明，交叉口交通控制系统的性能改进项目。众所周知，收集的其他数据和强制进化方法（例如遗传算法）的交叉点可以减少红灯后面交通灯的等待时间并确定适当的周期。选择最优适应度值的成员作为解集。Petri网CPN TOOLS建模和软件的最优输出已经实现。结果表明，交叉口交通控制系统的性能改进项目。众所周知，收集的其他数据和强制进化方法（例如遗传算法）的交叉点可以减少红灯后面交通灯的等待时间并确定适当的周期。选择最优适应度值的成员作为解集。Petri网CPN TOOLS建模和软件的最优输出已经实现。结果表明，交叉口交通控制系统的性能改进项目。众所周知，收集的其他数据和强制进化方法（例如遗传算法）的交叉点可以减少红灯后面交通灯的等待时间并确定适当的周期。