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多策略改进哈里斯鹰算法的交通信号配时优化

         
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传统的交叉口信号配时大多只考虑车辆的通行效率,忽略了尾气排放造成的环境污染等问题。从车辆的通行效益和环保的角度出发,建立以车辆延误、停车率、通行能力和尾气排放为优化指标的多目标非线性模型,提出一种基于改进哈里斯鹰算法(HHOG)的求解方法。针对传统哈里斯鹰算法(HHO)存在收敛精度低、易陷入局部最优的问题,首先,引入混沌映射,提高种群多样性;其次,用柯西函数控制莱维飞行步长,实现平滑过渡;最后,加入随机噪声干扰,提高算法的变异能力和收敛速度。利用9个标准测试函数进行实验,表明改进的哈里斯鹰算法能够提高寻优精度和收敛速度。以典型交叉口为例,采用改进的哈里斯鹰算法求解交叉口信号配时优化问题,结果表明,在高峰时段使用该配时方案可以使车辆平均延误降低48%,尾气排放降低43.7%,通行能力提高34.5%;在低峰时段可以使车辆平均延误降低24.5%,尾气排放降低8.9%,通行能力提高33.1%,通过对比实验验证了算法的有效性。

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