本發(fā)明屬于交通流控制，具體涉及一種基于粒子群算法的啟發(fā)式交通流優(yōu)化方法。

背景技術(shù)：

1、在快速城市化的大背景下，城市交通系統(tǒng)正面臨著嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。隨著機(jī)動車輛數(shù)量的劇增和城市道路網(wǎng)絡(luò)的日益復(fù)雜化，交通擁堵現(xiàn)象普遍存在，給城市生活帶來了諸多不便，也影響了城市的可持續(xù)發(fā)展。因此，研究有效的交通流優(yōu)化方法，對提高交通系統(tǒng)運行效率、減少擁堵?lián)p失、提升城市居民生活質(zhì)量具有重要意義。

2、盡管現(xiàn)有的交通流控制技術(shù)如信號燈定時控制、交通導(dǎo)航系統(tǒng)等在一定程度上緩解了交通壓力，但這些方法往往基于預(yù)設(shè)的模型或規(guī)則，難以適應(yīng)交通流動態(tài)變化和復(fù)雜多變的實際狀況。此外，由于城市交通系統(tǒng)的非線性、隨機(jī)性和大規(guī)模特性，傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)優(yōu)化方法難以快速響應(yīng)交通環(huán)境的變化，也無法充分滿足實時性和靈活性的要求。

3、為了克服這些挑戰(zhàn)，需要發(fā)展一種能夠?qū)崟r響應(yīng)交通狀況變化、具有自適應(yīng)性與學(xué)習(xí)能力的交通流優(yōu)化方法。在此背景下，本發(fā)明提出了一種基于粒子群算法(particleswarm?optimization,pso)的啟發(fā)式交通流優(yōu)化方法。粒子群算法是一種高效的群體智能優(yōu)化算法，它模擬鳥群捕食行為中的協(xié)作機(jī)制，通過個體間的信息共享和群體的協(xié)同搜索，能夠在復(fù)雜的解空間中尋找到近似最優(yōu)解。將粒子群算法應(yīng)用于交通流優(yōu)化中，可以實現(xiàn)對交通流參數(shù)的智能調(diào)整和優(yōu)化，提高交通系統(tǒng)的運行效率和穩(wěn)定性。

4、通過本發(fā)明的實施，可以實現(xiàn)對交通流的實時預(yù)測和動態(tài)優(yōu)化，有效緩解交通擁堵，提高道路通行能力。同時，該方法還可以根據(jù)交通環(huán)境的變化自適應(yīng)調(diào)整優(yōu)化策略，具有更強的適應(yīng)性和魯棒性。因此，本發(fā)明對于提高城市交通管理水平、促進(jìn)城市可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、(一)要解決的技術(shù)問題

2、本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是：如何提供一種基于粒子群算法的啟發(fā)式交通流優(yōu)化方法。

3、(二)技術(shù)方案

4、為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供一種基于粒子群算法的啟發(fā)式交通流優(yōu)化方法，所述方法包括：

5、步驟1：交通流建模；

6、步驟2：粒子群算法優(yōu)化仿真。

7、其中，所述步驟1中，進(jìn)行交通流建模，具體包括：

8、步驟11：道路建模；

9、步驟12：車輛建模。

10、其中，所述步驟11中，進(jìn)行道路建模，具體如下：

11、針對需進(jìn)行仿真優(yōu)化的道路進(jìn)行建模，包括道路的幾何關(guān)系和道路的拓?fù)潢P(guān)系；若無詳細(xì)數(shù)據(jù)，則依現(xiàn)實規(guī)律隨機(jī)生成。

12、其中，所述步驟11中，所述道路的幾何關(guān)系包括：道路的寬度w、長度l、曲率c、坡度s；

13、所述道路的拓?fù)潢P(guān)系包括：道路的交叉關(guān)系cr、匝道rp、并線pl。

14、其中，所述步驟12中，進(jìn)行車輛建模；

15、針對需進(jìn)行仿真優(yōu)化的道路上的行駛車輛進(jìn)行建模，包括車輛的物理特性和運動規(guī)律；若無詳細(xì)數(shù)據(jù)，可依現(xiàn)實規(guī)律隨機(jī)生成。

16、所述步驟12中，所述車輛的物理特性包括車輛的尺寸size、重量weight、動能momentum；

17、所述車輛的運動規(guī)律包括：跟馳行為following?behavior、換道行為lane-changing?behavior、超車行為overtaking?behavior。

18、其中，所述步驟2進(jìn)行粒子群算法優(yōu)化仿真，包括：

19、步驟21：粒子位置初始化；

20、步驟22：粒子群速度初始化；

21、步驟23：目標(biāo)函數(shù)設(shè)計；

22、步驟24：適應(yīng)度函數(shù)設(shè)計；

23、步驟25：粒子群迭代優(yōu)化；

24、步驟26：輸出最優(yōu)解。

25、所述步驟21中，進(jìn)行粒子位置初始化；

26、每個粒子代表一種可能的交通流分配方案，即交通網(wǎng)中各路段的交通流量分配；以交通信號的總體控制作為交通流分配方案的優(yōu)化目標(biāo)，實現(xiàn)對各個路段中交通流量的精準(zhǔn)分配；在目標(biāo)路網(wǎng)中，每個十字路口的交通信號表示為數(shù)組mi[t1，t2，t3，t4]；其中，t1代表東西方向上車輛直行和右轉(zhuǎn)的綠燈時間，t2代表東西方向上車輛左轉(zhuǎn)的綠燈時間，t3代表南北方向上車輛直行和右轉(zhuǎn)的綠燈時間，t4代表南北方向上車輛左轉(zhuǎn)的綠燈時間；區(qū)間范圍內(nèi)的交通流方案為集合

27、w＝{m1，m2，m3...mn}；

28、所述步驟22中，進(jìn)行粒子群速度初始化；

29、隨機(jī)生成一定數(shù)量的粒子，每個粒子代表一種交通流方案，每個粒子具有初始位置和速度；位置表示為上述交通流分配方案w，速度表示方案調(diào)整的大小，如下所述：

30、

31、所述步驟23中，進(jìn)行目標(biāo)函數(shù)設(shè)計；

32、定義優(yōu)化目標(biāo)，如最小化交通擁堵程度，車輛行駛時間和車輛等待時間；目標(biāo)函數(shù)數(shù)值越高，表示優(yōu)化越好；

33、目標(biāo)函數(shù)

34、r＝(rcongestion+rtravel+rwait)-1，

35、其中，rcongestion為歸一化處理后的目標(biāo)區(qū)域內(nèi)交通擁堵情況，rtravel為歸一化處理后的目標(biāo)區(qū)域內(nèi)車輛行駛時間，rwait為歸一化處理后的目標(biāo)區(qū)域車輛等待時間；

36、所述步驟24中，進(jìn)行適應(yīng)度函數(shù)設(shè)計；

37、基于目標(biāo)函數(shù)設(shè)計適應(yīng)度函數(shù)，用于評估每個粒子的優(yōu)劣；適應(yīng)度值越小，表示粒子代表的交通流分配方案越優(yōu)；

38、適應(yīng)度函數(shù)設(shè)計為

39、

40、所述步驟25中，進(jìn)行粒子群迭代優(yōu)化；

41、根據(jù)每個粒子根據(jù)自身的歷史最優(yōu)位置：

42、whistorical?optimum＝best?in{wi}in?loop

43、和全局最優(yōu)位置

44、wglobal?optimum＝best?in{w1，w2，w3...wn}

45、更新其速度和位置；其中，歷史最優(yōu)位置whistorical?optimum是粒子迄今為止找到的最優(yōu)解，全局最優(yōu)位置wglobal?optimum是當(dāng)前迭代中在所有粒子中找到的最優(yōu)解；

46、單個粒子速度更新公式：

47、

48、其中，表示粒子i在迭代t+1輪次的新速度；

49、ω表示慣性權(quán)重，用于控制粒子前進(jìn)時對當(dāng)前速度的依賴程度；c1，c2表示加速因子，分別表示粒子對歷史最優(yōu)和當(dāng)前最優(yōu)的依賴程度；

50、r1，r2表示在(0，1)之間的隨機(jī)數(shù)，用于增加搜索的隨機(jī)性；

51、表示粒子i在迭代中的歷史最優(yōu)位置；

52、表示當(dāng)前迭代中群體中的個體最優(yōu)位置；

53、表示粒子i在迭代t輪次上的當(dāng)前位置；

54、位置更新公式：

55、

56、其中，表示粒子i在迭代t+1輪次上的新位置；

57、表示粒子i在迭代t輪次上的當(dāng)前位置；

58、表示當(dāng)前粒子的更新速度；

59、重復(fù)更新粒子狀態(tài)的過程，直到滿足停止條件，如達(dá)到最大迭代次數(shù)或適應(yīng)度收斂；

60、所述步驟26中，進(jìn)行輸出最優(yōu)解；

61、根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)選擇最優(yōu)粒子，從粒子群中選擇適應(yīng)度最高的粒子作為最優(yōu)解；

62、解碼最優(yōu)解，將最優(yōu)粒子的位置解碼為交通流分配方案，即各路段的交通流量分配。

63、其中，所述步驟2還包括：

64、步驟27：應(yīng)用與優(yōu)化；

65、實時應(yīng)用，將優(yōu)化后的交通流分配方案應(yīng)用于實時仿真的交通控制系統(tǒng)，指導(dǎo)交通信號燈控制、車道分配，并收集數(shù)據(jù)；

66、持續(xù)優(yōu)化，定期收集新的交通數(shù)據(jù)，并重新運行粒子群算法進(jìn)行交通流優(yōu)化，以適應(yīng)交通狀況的變化。

67、其中，所述方法通過模擬鳥群覓食行為，將交通網(wǎng)絡(luò)中車輛流的優(yōu)化方法抽象為粒子，在多維搜索空間中尋找最優(yōu)的交通流解決分配方案，以實現(xiàn)交通流的動態(tài)優(yōu)化。

68、(三)有益效果

69、與現(xiàn)有技術(shù)相比較，本發(fā)明創(chuàng)新性地使用粒子群算法解決啟發(fā)式交通流優(yōu)化問題，將交通流解決方案抽象為粒子進(jìn)行算法優(yōu)化，并通過適應(yīng)度函數(shù)的設(shè)置，極大簡化了交通流優(yōu)化的方向與步驟，提高了交通流優(yōu)化效率。

70、本發(fā)明在交通流優(yōu)化中將交通流優(yōu)化方法抽象為粒子進(jìn)行粒子群算法優(yōu)化，改進(jìn)粒子群在交通流中的優(yōu)化方案流程，流程圖如圖1與圖2所示。