文献类型：期刊文章

作　　者：陈小静[1] 李茂军[1] 张辉[2]

CHEN Xiao-jing;LI Mao-jun;ZHANG Hui(College of Electrical and Information Engineering,Changsha University of Science and Technology,Changsha,Hunan 410114,China;College of Robotics,Hunan University,Changsha,Hunan 410114,China)

机构地区：[1]长沙理工大学电气与信息工程学院,湖南长沙410114 [2]湖南大学机器人学院,湖南长沙410114

出　　处：《计算技术与自动化》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61971071);国家重点研发计划项目(2018YFB1308200);湖南省自然科学基金资助项目(2018JJ3079)。

年　　份：2021

卷　　号：40

期　　号：1

起止页码：90-95

语　　种：中文

收录情况：ZGKJHX、普通刊

摘　　要：为了最大限度地挖掘现有道路的承载能力,提出了一种基于差分进化算法和状态空间模型遗传算法的两阶段混合优化算法,建立以车辆平均等待时间最小为目标的数学模型进行优化。为了解决差分进化算法在后期收敛速度变慢,容易陷入局部最优的缺点,引入改进后的状态空间模型遗传算法形成一种混合算法。然后,用所提出的混合算法对5个经典测试函数进行寻优测试,并与定时控制、差分进化算法以及状态空间模型遗传算法进行对比,实验结果表明该混合算法不仅提高了收敛速度,并且在保证了算法收敛精度的前提下缩短了迭代次数。最后,以单交叉路口为例,验证该混合算法在求解信号灯配时问题时的优化效果。

关 键 词：差分进化算法 状态空间模型遗传算法  信号配时 混合算法 平均等待时间

分 类 号：TP13]