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摘要随着道路搠堵状况益加深:交通信号控制研究作为缓解城市交通的重要手段,受到各方面的关注;本文分别以排队车辆数最少、平均停车延误、停车率等性能指标建立了单交叉口信号配时优化模型,同时对于多交叉控制,建立了多交叉口的交通控制模型,并采用改进量子粒子群算法对模型进行求解,具体如下:ㄖ芷谙拢⒘艘灾芷谀谂哦映盗臼P阅苤副甑牡ソ徊婵诳刂颇P停用量子粒子群算法的高效收敛性和稳定性,进行模型求解,通过与固定配时比较,该控制方法具有较大的控制优势。岢隽艘恢只谄骄3笛游笾副甑牡ソ徊婵谛藕排涫庇呕侍獾腡模型,并采用基于选择的量子粒子群算法进行对比仿真实验。结果表明基于选择的量子粒子群算法应用于单交叉口信号配时可以提高交叉路口通行能力,减少车辆延误,达到交通信号实时优化控制的目的。⒁灾芷谀谂哦映盗臼⒊盗酒骄3笛游蟆⑼3德饰P阅苤副甑亩嗄勘优化模型,采用柯西变异一进行模型求解,很好的克服了搜索的早熟问题,仿真结果表明算法是有效的攵远嘟徊婵诘目刂莆侍猓ü芯康缆方煌魈卣鳎月吠诘呐哦映盗数最少为优化目标,建立了交叉口的交通控制模型,利用混沌的随机和不重复遍历特性,对量子粒子群算法进行改进,提高算法的全局搜索能力,克服早熟收敛。‘通过仿真分析,模型和求解算法都是有效的。关键词:交通;多交叉口;信号控制;量子粒子群算法
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目录摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯.⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯.⋯..⋯⋯..⋯⋯⋯.......⋯..⋯⋯⋯⋯...第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯......⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯第二章单交叉口车辆排队数量指标下的信号优化配时的量子粒子群算法⋯⋯⋯.单交叉口信号配时优化问题数学模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.基于选择操作的算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.算例分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第三章单交叉口停车延误指标下的信号优化配时的选择操作量子粒子群算法⋯⋯算法在单交叉路口信号控制的结果分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.ソ徊婵谛藕排涫庇呕侍獾腡模型描述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.ソ徊婵谛藕排涫庇呕勘旰研究背景及意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.困内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.城市交通信号控制基本理论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一弓⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯单目标信号配时模型及方法研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.单目标信号配时模型及方法研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。.ソ徊婵谛藕排涫蹦勘旰量子粒子群算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..ú街琛广东工业大学硕士学位论文
参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第五章多交叉口信号优化配时模型及方法研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.总结与展望.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.攻读学位期间发表的论文⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.单交叉口多目标信号配时优化模型⋯..藕排涫钡幕究刂撇问***⋯⋯..挛鞅湟焖阕印多交叉口区域信号协同控制研究简介⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯多交叉口交通信号优化控制模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.ú街琛仿真结果分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。.⒛⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.ú街琛璤⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯模型仿真与结果分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯目录.
读学位期间参加的课题⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.位论文版权使用授权声明⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯