文档介绍：第28卷第8期增刊 2007年8月仪器仪表学报 Chinese Journal ofScientificInstrument VoL 数字荷尔蒙模型下的交通流诱导优化算法* 郑俊耀,余春艳(福州大学数学与计算机学院福建福州350002) 摘要:利用不定计算的自组织、白适应原理,将交通流系统视为一个自组织系统,设计实现全分布的单层路网组织结构。通过修改DHM(数字荷尔蒙模型)模型,使其适应交通路网的实际环境,以整合路网各组成部分的不确定的个体行为,自组织地实现交通流的全局实时诱导优化。关键词:交通流诱导;不定计算DHM;吸引因子A;抑制因子I Optimization algorithm of traffic flow guidance based on digital hormones model Zheng Junyao,Yu Chunyan (Collegeof Mathematics puter Science,Fuzhou University,Fuzhou 350002,China) Abstract:According tOtheprinciple puting,traffic flow guidance system can beregarded as a anizing system,and work can bedesigned tobe amonolayer distributed changing digital hormones model toadapt it work environment,it can beused forintegrating the uncer— tainindividual acts ponents work,and achieving theoverall optimization oftrafficflow guid— ance anizing. Key words:traffic flowguidance;puting;DHM;ctivator A;inhibitor I 1 引言交通流诱导是智能交通系统研究的重要领域之一。它通过适时地引导交通流量的合理分布,减少交通堵塞的发生,以缩短行程时间,提高整个交通系统的通行能力;使一段时间内,路网中的所有车辆在到达目的地后通行代价总和尽量小。这里的代价可以是通行时间、通行路程、费用等。目前,已有的交通流诱导系统主要是采用集中管理,分布控制的方式[1引,即将整个路网分割成不同层次,各层的结点集中收集管理下层结点的信息,并接受上层结点的统一调度。这种方式虽然有效地降低了信息收集和管理的难度,节约了成本,但仍难以满足交通流诱导需要实时地采集、管理和发送大量交通信息的要求,实时性能不够理想。要提高交通流诱导系统的实时性能,降低成本,减少硬件依赖,就需要改变原本的层次型管理结构。考虑到在实际中,路网各部分间的影响相对较不敏感,路网信息在很大程度上具有局部性的特点,可以利用不定计算的自组织、自适应的组织方式,采用全分布的单层结构来组织路网。路网的各组成部分拥有独立的数据空间,独立地完成各自的职能,仅通过局部通信来交换少量数据;通过大量的不确定的个体行为,最终实现整个路网的交通流优化。由于通信的局部性及控