[发明专利]基于遗传算法的单交叉口信号配时优化方法

权利要求书

1.一种基于遗传算法的单交叉口信号配时优化方法，其特征在于，所述方法包括：

S1、输入摄像头采集的交通数据流；

S2、建立初始种群，初始化第一代个体；

S3、计算种群的适应度值；

S4、判断是否达到种群迭代的最大值，若是，执行步骤S8，若否，执行步骤S5~S7；

S5、采用轮盘赌选择方法，并施以最优保留策略；

S6、采用算术交叉，产生出两个子代个体；

S7、采用均匀变异，以变异概率来替换染色体中各个基因座上的基因值，并返回执行步骤S3；

S8、停止运算，输出当前最优个体。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：

设置最大进化代数、种群规模数量、交叉概率、变异概率、有效绿灯时间最小值、有效绿灯时间最大值、周期长度最小值、以及周期长度最大值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S5包括：

判断当前代的最好适应度值是否比上一代的差，若是，用上一代的最好适应度值替代当前代的最差值，若否，当前代的适应度值保持不变；

判断当前代种群中的最优个体是否比上一代的最优个体好，若是，则最优解取当前代的最优个体，若否，用上一代最优个体取代当前代的最差个体。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤步骤S6具体为：

算术交叉产生一个0到1区间上服从均匀分布的一个随机数，以设定的交叉概率对两个父代个体进行线性组合产生两个新的个体。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤S7具体为：

均匀变异产生一个0到1区间上服从均匀分布的随机数，以设定的变异概率替换个体编码串中各基因座上的原有基因值。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1前还包括：

选取交叉口每个相位的绿灯时间为变量，寻找满足C_min≤C≤C_max、g_min≤g_i≤g_max的适应度函数的最小值，其中C为周期长度，i为相位，g_i为绿灯时间，l_i为第i个相位的损失时间，C_min为最小周期长度，C_max为最大周期长度，g_min为相位i的最小相位绿灯时间，g_max为相位i的最大相位绿灯时间。