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基于人工蜂群的自适应动态调度算法开发交通灯控制器模型

在提起 当前项目, 电气与计算机工程 by 八月4,2020
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基于人工蜂群的自适应动态调度算法开发交通灯控制器模型。

摘要

开发了一种基于人工蜂群(ABC)的自适应动态调度算法(ADSA),用于车辆交通控制。 开发的模型根据交通状况优化调度绿灯时间,以最大程度地减少交叉路口的平均等候时间(AWT)。 开发了基于MATLAB的图形用户界面(GUI)交通控制模拟器。

仿真了三种车辆交通控制方案,结果表明,方案一和方案二展示了在模拟间隔内最大允许绿灯时间的变化,AWT的变化和所开发算法的性能。 在第三种情况下,记录的AWT为38秒,最大允许绿灯持续时间为120秒,在此期间,从十字路口撤离了1382辆车,留下22辆车。

在98.43秒的仿真持续时间内,该算法的性能也达到1800%。 为了证明开发的ADSA的有效性,本研究已通过文献验证。 发达的ADSA的AWT获得的结果具有76.67%的性能。 对于交叉路口通行的车辆队列,发达的ADSA的性能为53.33%。 结果清楚地表明,开发的ADSA方法已成功地最小化了平均等待时间和交叉路口的车辆排队。

目录

标题页……………………………………………………………………………………………………………………i。

声明……………………………………………………………………………………………………………………………………i。

ii。认证………………………………ii

专用……………………………………………………………………………………………………。 iii

致谢…………………………………………………………………………………………。 iv

摘要…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………

图形清单……………………………………………………………………

表格清单…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………。

缩写词清单……………………………………………………

第一章:一般性介绍

  • 背景………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………〜
  • 智能交通系统(ITS)……………………………………………………….. 1
    • 先进的交通信号灯管理系统(ATMS)………………………………………………。 1个
    • 先进的旅行者信息系统(ATIS)……………………………………………………。 2
    • 启用ITS的运输定价系统(ITS-ETPS)………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………2
    • 先进的公共交通系统(APTS)………………………………………….. 2
    • 车辆到基础设施集成(VII)和车辆到车辆(V2V)2
  • 动机…………………………………………………………………………………………3
  • 研究的意义………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………3
  • 问题陈述……………………………………………………..3
  • 目的和目标…………………………………………………………………………………………。 4
  • 方法学……………………………………………………………………………………………………5
  • 大纲...................................................................................... 5

第二章:文学评论

  • 简介………………………………………………………………………………7
  • 基本概念回顾…………………………………………………………………………………….. 7
    • 智能交通系统中使用的术语……………………………………..7
    • 无线传感器网络…………………………………………………………..8
    • 传感技术…………………………………………………….. 9
    • 交叉路口概述13
    • 交通信号灯优化的计算方法………​​………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………
    • 自适应动态调度算法25
    • 交通拥堵26
    • 交通流26
    • 单路口基础模型公式化27
    • 多路口交通控制(TCAMI)29
    • 交通信号灯编程中使用的方法29
  • 相似作品评论31

第三章:材料与方法

  • 39简介
  • 车辆交通控制系统(VTCS)的数学模型……………………………………………………。 39
    • 开发交叉口模型42
  • 交通阶段46
  • 基于人工蜂群(ABC)算法的车辆交通控制系统…........... 51
  • 开发了车辆交通控制算法(VTCA)55
  • 车辆交通控制模拟器60
  • 无线传感器检测器与ABC算法之间的通信模式………………………………..63

第四章:结果与讨论

  • 63简介
  • 模拟63
    • 方案1:恒定平均到达率(AAR)和离港率(ADR)……………………………….. 65
    • 方案2:可变平均到达率(AAR)和离港率(ADR)……………………………………67
    • 场景3……………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………................... 68
  • 验证…………………………………………………………………………………………………………………… 。 74

第五章:结论和建议

  • 结论………………………………………………………………………………………………………………………………。 77
  • 重大贡献……………………………….. 77
  • 局限性………………………………………………………………………………………………………………。 78
  • 关于进一步工作的建议……………………………………………………………………………………。 78

参考文献:……………………………………………………………………………………………………80

引言

智能运输系统(ITS)是一种系统,其中信息和通信技术应用于道路运输(包括基础设施,车辆和用户)以及交通管理和移动性管理,以及与其他运输方式的接口(Kotwal 等。,2013)。

智能运输系统(ITS)利用各种运输系统中的电子,通讯,计算机,控制,感测和检测技术。 ITS系统的主要目标是“提高运输系统的效率和容量,例如:增强机动性,提高安全性,降低能源和环境成本”(Kotwal 等。,2013)。

参考文献:

Alam,J.&Pandey,M.(2014年)。 基于交通拥堵估计的先进交通信号灯系统,采用模糊逻辑。 国际新兴技术与先进工程杂志。 (IJETAE), 5(1),38-43

Aljaafreh,A.和Oudat,N.(2014年)。实时自适应交通信号控制器的优化时序参数。 第十六届国际计算机建模与仿真会议,243-247。

Anokye,M.,Abdul-Aziz,A.,Annin,K.和Oduro,FT(2013)。 排队论在加纳库马西-阿山蒂地区信号交叉口车辆通行中的应用。 美国国际当代研究杂志,3(7)。

Arrobo,G.(2012年),通过将其应用于无线人体局域网来提高无线传感器网络的吞吐量和可靠性(未发表的博士学位论文)。 P2。 从...获得http://scholarcommons.usf.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=5475&context= etd Collotta,M.,Bello,LL,&Pau,G.(2015年)。 一种基于无线传感器网络和多个模糊逻辑控制器的动态交通信号灯管理新方法。 具有应用程序的专家系统,42(13),5403 5415。

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