Журнал основ возобновляемой энергии и приложений
Открытый доступ

Абстрактный

Помогите генетическому алгоритму минимизировать городской трафик на перекрестках

Дадмехр Рахбари

Управление светофорами на перекрестках основных проблем является оптимальным трафиком. Перекрестки для регулирования потока движения транспортных средств и устранения конфликтующих потоков движения используются. Моделирование и имитация трафика широко используются в промышленности. Фактически, моделирование и имитация промышленной системы изучаются перед созданием экономически и когда это доступно. Целью данной статьи является интеллектуальный способ управления трафиком. Первый этап проекта с целью сбора статистических данных (время цикла каждого из перекрестков огней транспортных средств в ожидании красного света) шаги, где сбор данных нашел оптимальные суммы, далее это. Введенный генетический алгоритм выполняет оптимизацию параметров. GA начинает с шага кодирования как двоичной переменной (диапазон, указанный исходным набором данных, получается) начнет с начальной популяции, а затем новое поколение генетических операторов мутации и кроссовера и будет Наконец, члены оптимальных значений пригодности выбираются в качестве набора решений. Оптимальный выход Петри сетей CPN TOOLS моделирования и программного обеспечения были реализованы. Результаты показывают, что проект по улучшению производительности в системах управления движением перекрестков. Известно, что другие собранные данные и пересечения эволюционных методов, таких как генетические алгоритмы, позволяют сократить время ожидания светофора за красным светом и определить подходящий цикл.