基于遗传算法的交通信号机器学习控制方法_承向军

资 源 简 介

基于遗传算法的交通信号机器学习控制方法_承向军

详 情 说 明

交通信号控制是城市交通管理中的核心问题，传统定时控制方法难以应对动态交通流变化。承向军提出的基于遗传算法的机器学习控制方法，为解决这一难题提供了创新思路。

该方法将交通信号控制问题建模为优化问题，利用遗传算法的全局搜索能力来自适应调整信号配时方案。其核心在于将交叉口各相位绿灯时间、周期长度等参数编码为染色体，通过适应度函数（如车辆平均延误时间）评估方案优劣。

系统通过机器学习不断积累历史交通流数据，优化遗传算法的选择、交叉和变异操作策略。这种结合方式既保留了遗传算法在复杂问题中的优化能力，又通过机器学习提高了算法的收敛速度和解决方案的质量。

相比传统方法，这种智能混合算法能更好地适应早晚高峰等交通流突变场景，显著降低车辆排队长度和通行延误。实验表明，该方法在多种交通流量条件下都能保持稳定的优化效果，为智慧交通系统提供了可靠的技术支撑。