【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于交通控制領域，涉及一種智能交通信號燈控制方法，尤其是一種基于改進粒子群優化算法(i-pso)的智能交通信號燈控制方法，用于動態調整信號燈的綠燈時間，以優化交通流量，減少交通擁堵。
技術介紹
1、傳統的交通信號燈控制方法通常是定時固定的，這意味著信號燈的綠燈時間按照預先設定的時間表進行切換。這種方法雖然簡單易行，但在實際應用中存在明顯的局限性。隨著城市化進程的加快，交通流量的波動性越來越大，尤其是早晚高峰時段，車輛的數量和行駛方向會發生顯著變化。固定時間控制的信號燈在這種情況下往往會導致嚴重的交通擁堵，因為它們無法根據實時交通流量的變化靈活調整綠燈時間。
2、例如，在早晚高峰時段，東西方向的車流量可能會大幅增加，而南北方向的車流量則相對較少。如果信號燈依然按照固定的時間間隔切換綠燈，那么就會造成東西方向的車輛排隊等待時間過長，而南北方向的車輛卻可能在綠燈期間沒有足夠的車輛通過，從而浪費了寶貴的通行時間。這種情況不僅增加了駕駛員的等待時間，還可能導致交通流量的進一步惡化。
3、此外，隨著智能交通系統的不斷發展，人們越來越期望交通控制系統能夠更加智能化和高效化，以適應不斷變化的城市交通環境。因此，需要一種能夠動態調整信號燈綠燈時間的方法，以優化交通流量，減少交通擁堵。
技術實現思路
1、為了克服已有技術的不足，本專利技術提供了一種基于改進粒子群優化算法(i-pso)的智能交通信號燈控制方法，通過引入自適應慣性權重和局部搜索增強機制，該方法能夠動態調整
2、本專利技術解決其技術問題所采用的技術方案是：
3、一種基于改進粒子群優化算法的智能交通信號燈控制方法，所述方法包括以下步驟：
4、步驟1、數據采集，過程如下：
5、1.1、實時數據采集；
6、1.2、數據預處理，包括：
7、1.2.1、清洗數據：去除無效數據和異常值；
8、1.2.2格式化數據：將采集到的數據轉換成統一的格式；
9、1.2.3存儲數據：將處理后的數據存儲在數據庫中；
10、步驟2、初始化粒子群，過程如下：
11、2.1、設置粒子數量：初始化粒子數量，每個粒子代表一個可能的綠燈時間分配方案；
12、2.2、初始化粒子位置和速度；
13、2.3、設置參數：初始化算法參數：慣性權重和加速系數；
14、步驟3、評估粒子位置，過程如下：
15、3.1、仿真計算適應度值：使用交通仿真模型，根據每個粒子的位置計算適應度函數；
16、3.2、適應度值計算：通過仿真計算每個粒子位置的適應度值，設定適應度值高的粒子表示等待時間短、通行效率高的綠燈時間分配方案；
17、步驟4、更新粒子速度和位置，過程如下：
18、4.1、更新速度：根據公式vi(t+1)＝w.vi+c1.r1.(pbesti-xi(t)+c2r2(gbest-xi(t))更新每個粒子的速度；
19、其中，vi(t+1)是粒子i在t+1時刻的速度；
20、w是慣性權重，用來平衡粒子的全局搜索和局部搜索能力；
21、vi是i在t時刻的速度；
22、c1是個體學習因子，調節個體經驗對粒子速度的影響；
23、r1是個體隨機數，用于引入隨機性，增加算法的多樣性；
24、c2是社會學習因子，調節群體經驗對粒子速度的影響；
25、r2是社會隨機數，同樣用于引入隨機性；
26、r1和r2是介于0和1之間的隨機數，用來增加算法的隨機性和多樣性；
27、pbesti是粒子i的歷史最佳位置；
28、gbest是所有粒子的歷史最佳位置中的最佳者；
29、xi(t)是粒子i在t時刻的位置；
30、4.2更新位置：使用粒子的新速度vi(t+1)更新粒子的位置xi(t+1)＝xi(t)+vi(t+1)，確保更新后的綠燈時間仍在合理范圍內；
31、步驟5、更新個體最優和全局最優，過程如下：
32、5.1、更新個體最優：對于每一個粒子，如果新位置xi(t+1)的適應度值高于當前的個體最優pbesti，則更新pbesti；
33、5.2、更新全局最優：如果某個粒子的新位置適應度值高于當前全局最優gbest，則更新gbest；
34、步驟6、引入自適應慣性權重。這個步驟涉及到動態調整慣性權重的過程，它依據當前迭代次數來動態調整權重值。具體的調整方法是使用一個公式，根據當前迭代次數t來計算新的慣性權重w，
35、其中，wmax為初始慣性權重，wmin為結束時的慣性權重，t是當前迭代次數，t為總迭代次數；
36、步驟7、增加局部搜索增強機制，過程如下：在每次迭代之后，對適應度值較高的粒子進行局部搜索，進一步優化其位置；
37、步驟8、終止條件：當達到最大迭代次數時，停止迭代；
38、步驟9、輸出最優解：輸出全局最優位置gbest，即最優的綠燈時間分配方案。
39、進一步，所述1.1中，在一個十字路口安裝紅外線傳感器、雷達傳感器設備，實時檢測每個方向的車輛流量；安裝視頻監控設備，實時記錄車輛通過的情況。
40、再進一步，所述2.2中，每個粒子的位置由一個向量表示，其中tdirection表示對應方向的綠燈時間；初始粒子的位置隨機分布在一定范圍內，初始粒子的速度隨機初始化。
41、更進一步，所述3.1中，使用交通仿真模型，根據每個粒子的位置計算適應度函數適應度函數可以定義為其中tw是總的等待時間，ep是通行效率，∈＝0.001。
42、所述步驟7中，局部搜索通過微調粒子的位置來實現，其中，是粒子當前的位置，是調整的方向和幅度，α是一個控制調整幅度的參數，稱為搜索步長。搜索步長決定了粒子位置調整的大小，步長越大，調整的幅度也越大。
43、本專利技術的有益效果主要表現在：
44、1、動態調整綠燈時間：利用實時采集的交通流量數據，動態調整信號燈的綠燈時間，以適應不同的交通流量需求。
45、2、優化交通流量：通過改進的粒子群優化算法(i-pso)，尋找最佳的綠燈時間分配方案，最大限度地減少交通擁堵，提高道路通行效率。
46、3、提高控制智能化水平：通過引入自適應慣性權重和局部搜索增強機制，提高算法的搜索效率和精度，使得信號燈控制更加智能化和高效化。
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1.一種基于改進粒子群優化算法的智能交通信號燈控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：
2.如權利要求1所述的基于改進粒子群優化算法的智能交通信號燈控制方法，其特征在于，所述1.1中，在一個十字路口安裝紅外線傳感器、雷達傳感器設備，實時檢測每個方向的車輛流量；安裝視頻監控設備，實時記錄車輛通過的情況。
3.如權利要求1或2所述的基于改進粒子群優化算法的智能交通信號燈控制方法，其特征在于，所述2.2中，每個粒子的位置由一個向量表示，其中tdirection表示對應方向的綠燈時間；初始粒子的位置隨機分布在一定范圍內，初始粒子的速度隨機初始化。
4.如權利要求1或2所述的基于改進粒子群優化算法的智能交通信號燈控制方法，其特征在于，所述3.1中，使用交通仿真模型，根據每個粒子的位置計算適應度函數適應度函數可以定義為其中Tw是總的等待時間，Ep是通行效率，∈＝0.001。
5.如權利要求1或2所述的基于改進粒子群優化算法的智能交通信號燈控制方法，其特征在于，所述步驟7中，局部搜索通過微調粒子的位置來實現，其中，是粒子當前的位置，是調整的方
...【技術特征摘要】
1.一種基于改進粒子群優化算法的智能交通信號燈控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：
2.如權利要求1所述的基于改進粒子群優化算法的智能交通信號燈控制方法，其特征在于，所述1.1中，在一個十字路口安裝紅外線傳感器、雷達傳感器設備，實時檢測每個方向的車輛流量；安裝視頻監控設備，實時記錄車輛通過的情況。
3.如權利要求1或2所述的基于改進粒子群優化算法的智能交通信號燈控制方法，其特征在于，所述2.2中，每個粒子的位置由一個向量表示，其中tdirection表示對應方向的綠燈時間；初始粒子的位置...
【專利技術屬性】
技術研發人員：楊旭燕，呂鳳軍，張成全，
申請(專利權)人：浙江交通職業技術學院，
類型：發明
國別省市：
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