【优化红绿灯】基于遗传算法优化绿灯时间实现单个十字路口的交通拥堵情况疏通附matlab代码

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❤️ 内容介绍

在现代城市交通中，交通拥堵问题一直是一个令人头痛的难题。特别是在繁忙的十字路口，由于车辆流量大、道路容量有限，常常会出现交通堵塞的情况。为了解决这个问题，许多研究人员和交通管理部门一直在寻找有效的方法来优化交通信号灯的控制，以提高交通流量和减少拥堵。

在本文中，我们将介绍一种基于遗传算法的方法，用于优化绿灯时间，以实现单个十字路口的交通拥堵情况疏通。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，可以用于解决复杂的优化问题。

首先，让我们了解一下遗传算法的基本原理。遗传算法的核心思想是通过模拟进化过程来搜索最优解。它使用一组候选解（称为个体）来构建一个种群，每个个体都有一组基因表示其特征。在每一代中，通过遗传操作（交叉和变异）对个体进行操作，以生成新的个体。然后，使用适应度函数评估每个个体的适应度，适应度越高，个体越有可能被选择为下一代的父代。通过多代的进化，遗传算法可以找到最优解或接近最优解的解。

在我们的研究中，我们将十字路口的交通流量和拥堵情况建模为一个优化问题。我们的目标是找到最佳的绿灯时间分配方案，以最大程度地减少交通拥堵。我们将绿灯时间分配方案表示为一个基因组，其中每个基因表示一个红绿灯的绿灯时间。通过遗传算法的进化过程，我们可以找到最佳的绿灯时间分配方案。

在实际应用中，我们需要收集十字路口的交通流量数据，并进行适当的预处理和分析。然后，我们可以将这些数据作为适应度函数的输入，用于评估每个个体的适应度。适应度函数可以根据交通流量和拥堵情况的指标来定义，例如平均车辆延误时间、车辆通过率等。通过不断迭代和优化，我们可以找到最佳的绿灯时间分配方案，以最大程度地减少交通拥堵。

然而，需要注意的是，优化红绿灯时间只是解决交通拥堵问题的一部分。在实际应用中，还需要考虑其他因素，例如行人安全、公交车优先等。因此，在实际应用中，我们需要综合考虑各种因素，以找到一个平衡的解决方案。

总之，基于遗传算法的优化方法可以有效地优化绿灯时间，以实现单个十字路口的交通拥堵情况疏通。然而，需要注意的是，交通拥堵问题是一个复杂的问题，需要综合考虑各种因素。因此，在实际应用中，我们需要综合运用各种优化方法和技术，以找到一个最佳的解决方案。通过持续的研究和创新，我们相信可以进一步改善城市交通的效率和便利性。

🔥核心代码

%% Starting point, clear everything in matlabtic;clear all;close all;clc;​%% Problem Formulation​FitnessFunction=@(C,g,x,c) TDi(C,g,x,c);     % FitnessFunction​nLights=4;                                   % Number of Traffic LightsnIntersections=1;                            % Number of Intersections (static as 1 intersection)​VarSize=[1 nIntersections*nLights];          % Decision Chromosome genes based on number of Intersections​greenMin= 10;                                % Lower bound of GREEN LIGHTgreenMax= 60;                                % Upper bound of GREEN LIGHTCyclemin=60;                                 % Lower bound of CYCLECyclemax=180 ;RoadcapacityNSWE=[20,20,20,20];              % Road Capacity for NSWE respectivellyCarsNSWE=[20,20,11,17];RoadCongestion1NSWE=RoadcapacityNSWE-CarsNSWE;              % congestion according to free road spacesRoadCongestionNSWE=RoadCongestion1NSWE./RoadcapacityNSWE;   %  Volume/Capacity RATIOcarpass=5;%% Genetic Algorithm Parameters​MaxIt=25;                                  % Maximum Number of Iterations​nPop=400;                                     % Population Size​pc=0.5;                                      % Crossover Percentagenc=2*round(pc*nPop/2);                       % Number of Offsprings (parents)​pm=0.02;                                      % Mutation Percentagenm=round(pm*nPop);                           % Number of Mutantsmu=0.1;                                      % Mutation Rate pinv=0.2;ninv=round(pinv*nPop);​beta=8;                                      % Selection Pressure   %% Initialization​% Individual Structureempty_individual.GreenNSWE=[];empty_individual.TotalDelay=[];​% Population Structurepop=repmat(empty_individual,nPop,1);​% Initialize Populationi=1;current_cycle=160-12; %estw kiklos 160 seconds - 12 seconds gia kitrino​while i<=nPop          % Initialize Individual    pop(i).GreenNSWE=randi([greenMin greenMax],VarSize);        % Cycle time rules%     if(sum(CarsNSWE)<10)%         current_cycle(i)=randi([Cyclemin 80]);%     elseif(sum(CarsNSWE)<15)%         current_cycle(i)=randi([80 100]);%     elseif(sum(CarsNSWE)<20)%         current_cycle(i)=randi([100 120]);%     elseif(sum(CarsNSWE)<25)%         current_cycle(i)=randi([120 140]);%     elseif(sum(CarsNSWE)<30)%         current_cycle(i)=randi([140 160]);%     else%         current_cycle=180;%      end%     current_cycle=current_cycle(:);​    if(sum(pop(i).GreenNSWE)>current_cycle)          continue;    end        % Individual Evaluation from Fitness Function    for j=1:nLights        % Measure Delay for each traffic light with current congestion        pop(i).TotalDelay(j)=FitnessFunction(current_cycle,pop(i).GreenNSWE(j),RoadCongestionNSWE(j),RoadcapacityNSWE(j));    end       % Summation of Total Delays quotients    pop(i).TotalDelay= real(sum(pop(i).TotalDelay));    i=i+1;end​% Sort PopulationTotalDelay=[pop.TotalDelay];[TotalDelay, SortOrder]=sort(TotalDelay);pop=pop(SortOrder);​% Store Best SolutionBestSol=pop(1);​% Store Best FitnessBestDelay=pop(1).TotalDelay;​% Worst FitnessWorstDelay=pop(end).TotalDelay;​disp(['FIRST Population..........Best TotalDelay = ' num2str(BestDelay)]);    fprintf('\n')    disp('Green Timings in seconds:');    disp(['  North Green time = ' num2str(BestSol.GreenNSWE(1))]);    fprintf('\n')    disp(['  South Green time = ' num2str(BestSol.GreenNSWE(2))]);    fprintf('\n')    disp(['  West Green time = ' num2str(BestSol.GreenNSWE(3))]);    fprintf('\n')    disp(['  East Green time = ' num2str(BestSol.GreenNSWE(4))]);    fprintf('\n')​%% Loop For Number of Iterationscount=0;for it=1:MaxIt       % TERMINATION CRITERIA IF NEEDED%     if(it>2)%         if(BestDelay(it-1)==BestDelay(it-2))%             count=count+1;%         else%         count=0;%         end%     end%     if(count>5)%         disp('5 Generations without evolution. Process Stopped !');%         break;%     end​    % Calculate Selection Probabilities    P=exp(-beta*TotalDelay/WorstDelay);    P=P/sum(P);​    %% Crossover    popc=repmat(empty_individual,nc/2,2);    k=1;    while k<=nc/2                % Select Parents Indices from roulette wheel        i1=RouletteWheelSelection(P);        i2=RouletteWheelSelection(P);                      % Select Parents        p1=pop(i1);        p2=pop(i2);         popc(k,1).GreenNSWE=p1.GreenNSWE;        popc(k,2).GreenNSWE=p2.GreenNSWE;        popc(k,1).TotalDelay=p1.TotalDelay;        popc(k,2).TotalDelay=p2.TotalDelay;        % Select random crossover point        i=randi([1 3]);                % crossover randomness         if(i==1)                              popc1=popc(k,1).GreenNSWE(2);                popc(k,1).GreenNSWE(2)= popc(k,2).GreenNSWE(2);                popc(k,2).GreenNSWE(2)=popc1;                            popc1=popc(k,1).GreenNSWE(3);                popc(k,1).GreenNSWE(3)= popc(k,2).GreenNSWE(3);                popc(k,2).GreenNSWE(3)=popc1;                        popc1=popc(k,1).GreenNSWE(4);                popc(k,1).GreenNSWE(4)= popc(k,2).GreenNSWE(4);                popc(k,2).GreenNSWE(4)=popc1;          elseif(i==2)                    popc1=popc(k,1).GreenNSWE(3);                popc(k,1).GreenNSWE(3)= popc(k,2).GreenNSWE(3);                popc(k,2).GreenNSWE(3)=popc1;                        popc1=popc(k,1).GreenNSWE(4);                popc(k,1).GreenNSWE(4)= popc(k,2).GreenNSWE(4);                popc(k,2).GreenNSWE(4)=popc1;           else                             popc1=popc(k,1).GreenNSWE(4);                popc(k,1).GreenNSWE(4)= popc(k,2).GreenNSWE(4);                popc(k,2).GreenNSWE(4)=popc1;        end                % check if new green times are out constraints 10-60s. If it is        % get it to closer min or max        popc(k,1).GreenNSWE=max(popc(k,1).GreenNSWE,greenMin);        popc(k,1).GreenNSWE=min(popc(k,1).GreenNSWE,greenMax);        popc(k,2).GreenNSWE=max(popc(k,2).GreenNSWE,greenMin);        popc(k,2).GreenNSWE=min(popc(k,2).GreenNSWE,greenMax);                if(sum(popc(k,1).GreenNSWE)>current_cycle || sum(popc(k,2).GreenNSWE)>current_cycle)            continue;        end                % Evaluate Generated Offsprings for each traffic light according to        % the corresponding traffic congestion        for j=1:nLights            popc(k,1).TotalDelay(j)=FitnessFunction(current_cycle, popc(k,1).GreenNSWE(j), RoadCongestionNSWE(j),RoadcapacityNSWE(j));            popc(k,2).TotalDelay(j)=FitnessFunction(current_cycle, popc(k,2).GreenNSWE(j), RoadCongestionNSWE(j),RoadcapacityNSWE(j));        end                % TOTAL DELAY which correspongs to the summation of of 4 lights quotients        popc(k,1).TotalDelay= real(sum(popc(k,1).TotalDelay));        popc(k,2).TotalDelay= real(sum(popc(k,2).TotalDelay));     ​        k=k+1; %step    end        % Make 2 rows 1    popc=popc(:);    % Sort popc matrix according to TotalDelay    TotalDelay=[popc.TotalDelay];    [TotalDelay, SortOrder]=sort(TotalDelay);    popc=popc(SortOrder);        %% Mutation    % Create empty Matrix with length the number of mutants     popm=repmat(empty_individual,nm,1);    k=1;    while k<=nm​        % Select Parent population        i=randi([1 nPop]); %nPop value 100        p=pop(i);                % Apply Mutation           nVar=4;        nmu=ceil(mu*nVar);​        j=randi([1 nVar]);        prosimo=randi([-1 1]);        sigma=prosimo*0.02*(greenMax-greenMin);                mutated=p.GreenNSWE(j)+sigma;                popm(k).GreenNSWE = p.GreenNSWE;        popm(k).GreenNSWE(j)=mutated;                popm(k).GreenNSWE=max(popm(k).GreenNSWE,greenMin);        popm(k).GreenNSWE=min(popm(k).GreenNSWE,greenMax);                if(sum(popm(k).GreenNSWE)>current_cycle)            continue;        end                 for j=1:nLights            % Evaluate Mutant             popm(k).TotalDelay(j)=FitnessFunction(current_cycle, popm(k).GreenNSWE(j), RoadCongestionNSWE(j),RoadcapacityNSWE(j));        end        % Summation of delay quotients        popm(k).TotalDelay=real(sum(popm(k).TotalDelay));               k=k+1; %step    end            %% INVERSION    % Create empty Matrix     popinv=repmat(empty_individual,nm,1);    k=1;    while k<=ninv                % Select Parent population        i=randi([1 nPop]);        p=pop(i);                % Apply Inversion                nVar=numel(p.GreenNSWE);        randomgene1=randi([1 4]);        randomgene2=randi([1 4]);​        y=p.GreenNSWE;​        popinv(k).GreenNSWE=y;        x=popinv(k).GreenNSWE(randomgene1);        popinv(k).GreenNSWE(randomgene1)=popinv(k).GreenNSWE(randomgene2);              popinv(k).GreenNSWE(randomgene2)=x;        popinv(k).GreenNSWE=max(popinv(k).GreenNSWE,greenMin);        popinv(k).GreenNSWE=min(popinv(k).GreenNSWE,greenMax);​        if(sum(popinv(k).GreenNSWE)>current_cycle)            continue;        end                for j=1:nLights            % Evaluate Mutant             popinv(k).TotalDelay(j)=FitnessFunction(current_cycle, popinv(k).GreenNSWE(j), RoadCongestionNSWE(j),RoadcapacityNSWE(j));        end        % Summation of delay quotients        popinv(k).TotalDelay=real(sum(popinv(k).TotalDelay));                      k=k+1;    end    % Make 2 rows 1    popinv=popinv(:);    %% Merge Population​    pop=[pop        popc        popm        popinv]; %#ok         % Sort New Population according to TotalDelay    TotalDelay=[pop.TotalDelay];    [TotalDelay, SortOrder]=sort(TotalDelay);    pop=pop(SortOrder);        % Update Worst Cost    WorstDelay=max(WorstDelay,pop(end).TotalDelay);        % Keep the Best Population from the given number    pop=pop(1:nPop);    TotalDelay=TotalDelay(1:nPop);        % Store Best Solution Ever Found    BestSol=pop(1);        % Store Best Cost Ever Found    BestDelay(it)=BestSol.TotalDelay;            % Show Iteration Information    disp(['                   Iteration ' num2str(it) ': Best TotalDelay = ' num2str(BestDelay(it))]);    fprintf('\n')    disp('Green Timings:');    fprintf('\n')    disp(['  North Green time = ' num2str(BestSol.GreenNSWE(1))'' ' seconds']);    fprintf('\n')    disp(['  South Green time = ' num2str(BestSol.GreenNSWE(2))'' ' seconds']);    fprintf('\n')    disp(['  West Green time = ' num2str(BestSol.GreenNSWE(3))'' ' seconds']);    fprintf('\n')    disp(['  East Green time = ' num2str(BestSol.GreenNSWE(4))'' ' seconds']);    fprintf('\n')    %end of generation    end    disp(' ****************************************************************' );    disp('  CASE: Every 5 seconds 2 vehicles leaves the corresponding road ' );    disp('  Expected vehicles left through North road' );    disp(round(2*BestSol.GreenNSWE(1)/carpass));    disp('  Expected vehicles left through South road' );    disp(round(2*BestSol.GreenNSWE(2)/carpass));    disp('  Expected vehicles left through West road' );    disp(round(2*BestSol.GreenNSWE(3)/carpass));    disp('  Expected vehicles left through East road' );    disp(round(2*BestSol.GreenNSWE(4)/carpass));    fprintf('\n')    disp(' ****************************************************************' );​disp(['Cycle Time = ' num2str(current_cycle)'' ' seconds']);%% Results / Plotsfigure(1);semilogy(BestDelay,'LineWidth',2);% plot(BestCost,'LineWidth',2);xlabel('Iteration');ylabel('Total Delay');grid on;toc​

❤️ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]林云.基于遗传算法的十字路口交通信号灯配时优化[J].技术与市场, 2011, 18(2):2.DOI:10.3969/j.issn.1006-8554.2011.02.001.

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🍅 仿真咨询

1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配

、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 火灾扩散

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、状态估计