基于改进遗传算法的可变信息标志选址优化研究

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基于改进遗传算法的可变信息标志选址优化研究

张荣辉, 马壮林, 党永乐, 徐婷

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张荣辉, 马壮林, 党永乐, 徐婷. 基于改进遗传算法的可变信息标志选址优化研究[J]. 交通信息与安全, 2018, 36(6): 113-122. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.06.015

引用本文:

张荣辉, 马壮林, 党永乐, 徐婷. 基于改进遗传算法的可变信息标志选址优化研究[J]. 交通信息与安全, 2018, 36(6): 113-122. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.06.015

ZHANG Ronghui, MA Zhuanglin, DANG Yongle, XU Ting. Optimization for Location of Variable Message Sign Based on an Improved Genetic Algorithm[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2018, 36(6): 113-122. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.06.015

Citation:

ZHANG Ronghui, MA Zhuanglin, DANG Yongle, XU Ting. Optimization for Location of Variable Message Sign Based on an Improved Genetic Algorithm[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2018, 36(6): 113-122. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.06.015

张荣辉, 马壮林, 党永乐, 徐婷. 基于改进遗传算法的可变信息标志选址优化研究[J]. 交通信息与安全, 2018, 36(6): 113-122. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.06.015

引用本文:

张荣辉, 马壮林, 党永乐, 徐婷. 基于改进遗传算法的可变信息标志选址优化研究[J]. 交通信息与安全, 2018, 36(6): 113-122. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.06.015

ZHANG Ronghui, MA Zhuanglin, DANG Yongle, XU Ting. Optimization for Location of Variable Message Sign Based on an Improved Genetic Algorithm[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2018, 36(6): 113-122. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.06.015

Citation:

ZHANG Ronghui, MA Zhuanglin, DANG Yongle, XU Ting. Optimization for Location of Variable Message Sign Based on an Improved Genetic Algorithm[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2018, 36(6): 113-122. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.06.015

基于改进遗传算法的可变信息标志选址优化研究

doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.06.015

长安大学汽车学院西安 710064
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基金项目:

教育部人文社会科学研究项目

国家重大科技研发计划项目((2018YFC0807505)

国家自然科学基金项目

陕西省自然科学基础研究计划项目

中央高校基本科研业务费专项资金项目

中图分类号: U4-9
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出版历程
- 刊出日期: 2018-12-28

Optimization for Location of Variable Message Sign Based on an Improved Genetic Algorithm

摘要: 随着城市化进程的不断加快,交通拥堵已成为亟待解决的社会问题,实践表明可变信息标志(VMS)布设位置对于诱导拥堵路段上的交通流量、缓解交通拥堵、提高整个交通诱导系统的效率至关重要.在考虑道路交通流量、交通拥堵指数以及可变信息标志发布信息的衰减程度对VMS选址影响的基础上,考虑可替代路径的诱导比率、绕行时间以及布设VMS所需的成本对VMS选址的影响,然后综合VMS的效用和总成本2个因素,采用最大效用与最小成本之比的形式构建了VMS选址优化的双目标规划模型,分别采用传统的遗传算法和改进的遗传算法对构建的模型进行求解,最后以西安市南二环路为例进行实例分析.结果表明,当设置4块VMS时效果最好,最优布设路段为10,13,15,17.与传统的遗传算法相比,改进的遗传算法陷入局部收敛的次数由21次减小到6次,且收敛速度更快;模型的最优解与现状VMS的布设情况相比函数适应度值更大,表明其布设效果更好,验证了模型的有效性.
- 交通工程 /
- 可变信息标志选址 /
- 可替代路径 /
- 绕行时间 /
- 双目标规划模型 /
- 遗传算法 /
- 动态变异概率

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