道路优化

资 源 简 介

道路优化

详 情 说 明

交通流优化是城市规划和智能交通系统中的核心挑战，其中OD对（起点-终点对）的流量分配直接影响路网效率。传统基于图论的静态分配方法难以应对动态需求，而遗传算法为这类组合优化问题提供了新思路。

其核心思路是将每个可能的路径分配方案编码为染色体，通过三个关键阶段实现进化：1）初始化阶段随机生成包含转弯概率、路径选择等参数的种群；2）适应度函数评估环节采用行程时间、拥堵程度等指标筛选优质方案；3）交叉变异操作通过交换路径片段和调整概率参数来探索解空间。这种仿生学方法能有效跳出局部最优解，特别适合处理具有多峰值特征的交通网络。

实际应用时需注意路网拓扑的矩阵化表示，将交叉口作为节点、路段作为边，同时建立流量-速度的BPR函数关系。算法收敛后输出的帕累托前沿可提供多种权衡方案，如最小化总行程时间与均衡路网负载的不同策略，为决策者提供弹性选择空间。该方法的进化特性使其具备持续学习能力，能适配早晚高峰等时变交通模式。