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汇报人: 王超 PB0013
导师： 周学海教授
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遗传算法在智能交通系统中的应用专家讲座
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主要内容
智能交通系统背景介绍
遗传算法介绍
遗传算法在本文中应用
测试数据
总结&展望
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遗传算法在智能交 通系统中应用
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智能交通系统介绍
智能交通系统
ITS —Intelligent Transportation System
最先进电子信息技术
实现人员（包含驾驶员和管理者）、公路和车辆三者亲密结合和友好统一新公路交通系统。
优点：
降低交通拥挤，
加强对车辆 集中管理和调度，
为驾驶员提供足够交通、公安、娱乐等信息
提升交通运输效率
保障交通安全
增强行车舒适性
改进环境保护质量
提升能源利用率。
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遗传算法在智能交 通系统中应用
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智能交通系统分类
先进交通管理系统 (ATMS)
道路、车辆和驾驶员之间建立通讯联络
信息检测系统 -信息传输系统 -信息处理系统 -信息公布系统
先进车辆控制系统（AVCS）
辅助在以至替换驾驶员实施控制
先进驾驶员信息系统（ADIS）
向驾驶员提供路况信息，导航
营运车辆调度管理系统（CVO）
企业用车辆调度
先进大众运输系统（APTS）
向公众提供信息，公交车调度
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系统工作
目标：降低一段时间内每辆抵达车辆平均等候时间
伎俩：参考历史信息和当前路口上下游路口拥塞来动态地调整路口交通灯延长时间
实现方法：
调度算法
含糊控制
遗传编程
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遗传算法在智能交 通系统中应用
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遗传算法基本理论
遗传算法(Genetic Algorithms)是基于自然选择和自然遗传机制搜索算法，它是一个有效处理最优化问题方法
染色体编码方法。
二进制编码，其等位基因是由二进值符号集{0,1}所组成。如：
X＝100111001000101101
就可表示一个个体，该个体染色体长度是n＝18。
十进制编码
没有“Hamming Cliffs”
01111->10000需要改变全部位
适合范围变异，直观
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遗传算法基本理论
个体适应度评价。
作用：决定当前群体中每个个体遗传到下一代群体中机会多少。为正确计算这个概率，这里要求全部个体适应度必须为正数或零。
关键点：依据不一样种类问题，必须预先确定好由目标函数值到个体适应度之间转换规则，尤其是要预先确定好当目标函数值为负数时处理方法。
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遗传算法基本理论
遗传算子。基本遗传算法使用下述三种遗传算子
选择(selection)：依据各个个体适应度，按照一定规则或方法，从当代群体选择出一些优良个体遗传到下一代群体中。惯用是下面轮盘赌选择方法。
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遗传算法基本理论
交叉(crossover)：将群体P(t)内各个个体随机搭配成对，对每一对个体,以某个概率(称为交叉概率，crossover rate)交换它们之间部分染色体。
均匀交叉
点交叉
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遗传算法基本理论
变异(mutation)：对群体中每一个个体，以某一概率(称为变异概率，mutation rate)改变某一个或某一些基因座上基因值为其它等位基因。
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