MATLAB实现基于改进遗传算法的城市交通信号自适应优化系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发，通过改进的遗传算法对城市交叉路口交通信号进行智能优化。系统依据实时流量动态调整信号灯时长，支持多路口协同优化，显著降低车辆等待时间，提升道路通行效率。

详 情 说 明

基于改进遗传算法的城市交通信号自适应优化系统

项目介绍

本项目旨在解决城市道路交通拥堵问题，通过引入一种改进的自适应遗传算法，对交叉路口的交通信号配时进行智能动态优化。系统能够依据实时采集的交通流量数据，自动调整各相位信号灯的绿灯时长，实现多路口协同控制，从而显著降低车辆平均等待时间，提升道路通行效率。该系统特别考虑了早晚高峰的交通流特征变化，并支持紧急车辆优先通行与主动拥堵预警功能。

功能特性

• 多路口信号协同优化：综合考虑区域内多个路口的交通关联性，进行全局优化，避免局部优化导致的次优问题。
• 早晚高峰自适应调节：系统内置交通模式识别，可根据历史与实时数据自动切换优化策略，适应不同时段的交通需求。
• 紧急车辆优先通行支持：当检测到救护车、消防车等紧急车辆时，系统可临时调整信号配时，为其提供绿色通道。
• 拥堵预警与响应机制：基于预测模型，提前识别潜在拥堵点，并主动调整信号方案进行疏导。
• 高性能优化算法：采用改进的自适应遗传算法，融合精英保留策略与动态变异算子，确保快速收敛至高质量解。
• 多目标优化：以最小化车辆等待时间和最大化道路通行效率为核心优化目标。

使用方法

1. 数据准备：按要求格式准备输入数据，包括历史交通流量矩阵、路口拓扑邻接矩阵、信号灯配置参数等。
2. 模型初始化：运行系统，加载数据并初始化遗传算法参数与交通流预测模型。
3. 执行优化：启动优化程序，系统将基于实时数据开始迭代计算，寻找最优信号配时方案。
4. 结果输出与应用：系统生成优化后的绿灯时长分配表及性能报告，用户可审核后将控制指令下发至实际信号控制机。
5. 实时监控与调整：系统持续运行，根据实时交通流变化动态微调信号方案，并可查看预测报告进行决策支持。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本。
• 硬件建议：至少4GB内存，推荐8GB或以上。如需处理大规模路网，需要更高计算资源。
• 数据接口：系统支持从标准数据库或指定格式的文件（如.mat, .csv）读取交通流数据。

文件说明

main.m 文件作为整个系统的总控与调度核心，承担了从初始化参数、载入交通数据、配置算法，到执行改进遗传算法优化流程、调用交通预测模型进行计算、最终输出优化后的信号配时方案与控制指令，并进行结果可视化展示的一系列关键任务。