本文選題：智能交通 + 微觀交通仿真�。� 參考：《交通運輸系統(tǒng)工程與信息》2017年03期

【摘要】：微觀交通仿真模型是對交通系統(tǒng)進(jìn)行管理、控制和優(yōu)化的重要試驗手段和工具,而微觀交通模型的參數(shù)標(biāo)定是確保微觀交通仿真模型能真實、直觀地反映交通流運行情況的必要前提.針對遺傳算法(GA)的不足,提出了基于自適應(yīng)正交遺傳算法(SOGA)的微觀交通仿真模型參數(shù)標(biāo)定方法.選取應(yīng)用較為廣泛的VISSIM仿真模型作為基礎(chǔ)平臺,給出了該優(yōu)化方法中染色體的編碼解碼、適應(yīng)度函數(shù)和自適應(yīng)正交交叉算子的詳細(xì)設(shè)計.最后將算法應(yīng)用到北京市榮華中路與榮京西街交叉口模型參數(shù)標(biāo)定中,通過與GA算法、正交試驗法對比,SOGA算法得到的適應(yīng)度函數(shù)值為19.43,優(yōu)于其他標(biāo)定算法的適應(yīng)度函數(shù)值;同時,SOGA算法迭代時間比GA算法少了40.5%,驗證了SOGA算法在VISSIM參數(shù)標(biāo)定上的優(yōu)越性.
[Abstract]:Microscopic traffic simulation model is the management of traffic system, control and optimization of test instruments and tools, and the parameters of microscopic traffic model calibration is to ensure that the microscopic traffic simulation model can truly reflect the necessary premise, traffic flow. According to genetic algorithm (GA) problems, proposed an adaptive orthogonal genetic algorithm (SOGA) calibration method based on microscopic traffic simulation model parameters. Select the VISSIM simulation model is widely used as a basic platform, gives the optimization of chromosome encoding and decoding method, adaptive function and detailed design of adaptive orthogonal crossover operator. Finally, the algorithm is applied to Ronghua Road in Beijing city and Rongjing street intersection model calibration, by comparison with the GA algorithm, the orthogonal test method, SOGA algorithm to get the fitness function value is 19.43, better than the other calibration algorithms of fitness At the same time, the iterative time of the SOGA algorithm is 40.5% less than that of the GA algorithm, which validates the superiority of the SOGA algorithm in the calibration of VISSIM parameters.

【作者單位】： 北京交通大學(xué)交通運輸學(xué)院;北京交通大學(xué)軌道交通控制與安全國家重點實驗室;北京交通大學(xué)城市交通信息智能感知與服務(wù)工程技術(shù)研究中心;
【基金】：國家科技支撐計劃課題(2014BAG01B02)~~
【分類號】：U491.1

【參考文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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7 丁U，

本文編號：1759237