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基于强化学习的交通信号控制优化策略研究在现代城市的发展中，交通拥堵已成为一个日益严重的问题。
交通信号控制作为管理道路交通流量的重要手段，其优化策略的研究具有重要的现实意义。
强化学习作为一种新兴的机器学习方法，为交通信号控制的优化提供了新的思路和方法。
交通信号控制的目标是在保障交通安全的前提下，最大限度地提高道路的通行能力，减少车辆的延误和排队长度。
传统的交通信号控制方法，如定时控制和感应控制，虽然在一定程度上能够满足交通管理的需求，但它们往往无法适应复杂多变的交通状况。
强化学习是一种通过智能体与环境不断交互，从而学习最优策略的方法。
在交通信号控制中，智能体可以是交通信号控制器，环境则是道路交通系统。
智能体通过观察交通流量、车速等状态信息，采取不同的信号控制策略，如延长绿灯时间、缩短红灯时间等，并根据环境的反馈，即交通系统的运行效果，如车辆的延误、排队长度等，来调整策略，以实现优化控制的目标。
基于强化学习的交通信号控制模型通常包括状态空间、动作空间和奖励函数。
状态空间用于描述交通系统的当前状态，例如各个路口的车辆数量、排队长度、车速等。
动作空间则定义了智能体可以采取的控制策略，如改变信号灯的相位和时长。
奖励函数用于衡量智能体所采取的动作对交通系统的影响，是优化控制的关键。
一个合理的奖励函数应该能够准确反映交通信号控制的目标，例如最小化车辆的总延误时间、减少拥堵程度等。
在实际应用中，基于强化学习的交通信号控制面临着许多挑战。
首先，交通系统是一个复杂的动态系统，具有高度的不确定性和随机性。
例如，交通事故、突发的交通流量变化等都可能导致交通状态的突然改变，这给智能体的学习和决策带来了困难。
其次，强化学习算法需要大量的训练数据来学习有效的控制策略。
然而，获取真实的交通数据往往存在困难，并且数据的质量和准确性也可能受到影响。
此外，强化学习算法的计算复杂度较高，在实时控制中可能难以满足快速响应的要求。
为了应对这些挑战，研究人员提出了许多改进的方法和技术。
基于改进非支配遗传算法的DNA编码序列优化方法王延峰;申永鹏;张勋才;崔光照【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2009(029)011【摘要】Concerning DNA codewords design, the authors set up the mathematical model by analyzing the objectives and the restrictions that should be satisfied. A new codewords design method named the Improved Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (INSGA- Ⅱ) was proposed by introducing the constraints to the non-dominated sorting process. The experiments demonstrate that INSGA- Ⅱ has higher convergence speed and better population diversity than those of NSGA, and can provide reliable and effective codewords for the controllable DNA computing.%针对DNA计算中的编码序列设计问题,分析了DNA编码序列设计的目标和需要满足的约束条件,并建立了相应的数学模型.通过将约束条件引入非支配排序过程,提出了一种改进的NSGA-Ⅱ算法.实验结果表明,该算法具有良好的收敛特性和种群多样性,能为可控的DNA计算提供可靠的编码序列.【总页数】4页(P3056-3059)【作者】王延峰;申永鹏;张勋才;崔光照【作者单位】郑州轻工业学院,电气信息工程学院,郑州,450002;河南省信息化电器重点实验室,郑州,450002;郑州轻工业学院,电气信息工程学院,郑州,450002;郑州轻工业学院,电气信息工程学院,郑州,450002;河南省信息化电器重点实验室,郑州,450002;郑州轻工业学院,电气信息工程学院,郑州,450002;河南省信息化电器重点实验室,郑州,450002【正文语种】中文【中图分类】TP18;TP301.5【相关文献】1.基于非支配排序遗传算法的振动主动控制优化方法 [J], 孟祥众;石秀华;杜向党2.基于改进的粒子群遗传算法的DNA编码序列优化 [J], 崔光照;李小广;张勋才;王延峰;李翠玲3.基于非支配排序遗传算法的多学科鲁棒协同优化方法 [J], 李海燕;马明旭;井元伟4.基于改进的遗传算法的DNA编码序列设计 [J], 胡娟;李冬;张丽丽5.基于改进非支配排序遗传算法的配电网动态重构 [J], 张照垄;何莉;吴霜因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于遗传算法的城市交通信号优化研究随着城市化进程的加速，城市交通拥堵问题日益严重。
交通信号优化是改善城市交通流畅度和减少交通拥堵的重要手段之一。
而遗传算法作为一种优化算法，被广泛应用于交通信号优化领域。
本文将探讨基于遗传算法的城市交通信号优化研究。
一、遗传算法简介遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，其基本思想是通过模拟生物进化过程中的遗传、交叉和变异等操作，逐步搜索问题的最优解。
遗传算法具有全局搜索能力、并行计算能力和自适应性等优点，因此在复杂优化问题中具有较好的应用效果。
二、城市交通信号优化问题城市交通信号优化问题是指在保障交通安全的前提下，通过合理调整交通信号的时序和配时方案，使得交通流畅度达到最优。
传统的交通信号优化方法往往基于经验和规则，难以适应城市交通流量的变化和复杂性。
而遗传算法则可以通过优化目标函数，自动搜索最佳的信号配时方案。
三、遗传算法在交通信号优化中的应用1. 个体编码：在遗传算法中，个体表示为一个基因序列。
在交通信号优化中，可以将每个个体表示为一个信号配时方案，其中包括各个交叉口的绿灯时长和黄灯时长等参数。
2. 适应度函数：适应度函数用于评估每个个体的优劣程度。
在交通信号优化中，适应度函数可以根据交通流量、交通延误和交通能耗等指标来衡量每个个体的性能。
3. 选择操作：选择操作是指根据适应度函数的值，选择优秀的个体作为下一代的父代。
常见的选择方法有轮盘赌选择、锦标赛选择等。
4. 交叉操作：交叉操作是指通过交换个体的基因片段，产生新的个体。
在交通信号优化中，可以通过交叉操作来生成新的信号配时方案，从而增加搜索空间。
5. 变异操作：变异操作是指对个体的基因进行随机变动，以增加搜索的多样性。
在交通信号优化中，可以通过变异操作来微调信号配时方案，以更好地适应交通流量的变化。
四、基于遗传算法的城市交通信号优化案例以某城市的一个路口为例，假设该路口有四个进口道和四个出口道。
通过收集交通流量数据和信号配时参数，可以建立一个基于遗传算法的交通信号优化模型。
基于多目标进化算法的交通网络优化设计研究在现代社会，交通网络的高效运行对于经济发展、居民生活质量以及城市的可持续性至关重要。
随着城市化进程的加速和交通需求的不断增长，传统的交通网络设计方法已经难以满足日益复杂的交通需求。
多目标进化算法作为一种强大的优化工具，为交通网络的优化设计提供了新的思路和方法。
交通网络优化设计面临着诸多挑战。
首先，交通需求的不确定性使得准确预测未来的交通流量变得困难。
其次，需要同时考虑多个相互冲突的目标，如减少出行时间、降低交通拥堵、减少环境污染以及节约建设成本等。
此外，交通网络的复杂性和大规模性也增加了优化设计的难度。
多目标进化算法是一类基于自然进化原理的优化算法，它能够同时处理多个目标，并在一次运行中找到一组非劣解（Pareto 最优解）。
与传统的优化算法相比，多目标进化算法具有更强的全局搜索能力和更好的鲁棒性。
在交通网络优化设计中，多目标进化算法可以将交通网络的各种性能指标作为优化目标，通过不断进化种群来寻找最优的网络结构和参数。
在应用多目标进化算法进行交通网络优化设计时，首先需要建立合适的数学模型。
这个模型要能够准确地描述交通网络的结构和交通流的运行规律，同时将优化目标转化为数学表达式。
例如，可以将出行时间表示为网络中各路段流量和通行能力的函数，将建设成本表示为路段建设长度和单位建设成本的乘积。
接下来，需要选择合适的多目标进化算法。
常见的多目标进化算法包括 NSGAII（非支配排序遗传算法II）、MOEA/D（基于分解的多目标进化算法）等。
这些算法在处理多目标优化问题时各有特点，需要根据具体问题的特点和需求进行选择。
在算法的实现过程中，编码方式的选择非常重要。
对于交通网络优化设计问题，可以采用路段编码、节点编码或者混合编码等方式。
例如，路段编码可以将每个路段的属性（如车道数、通行能力等）作为基因进行编码，从而方便算法进行操作和优化。
然后是适应度函数的设计。
适应度函数用于评估个体在进化过程中的优劣程度，它直接影响算法的搜索方向和收敛速度。
![一种改进的自然数编码遗传算法在非满载时间窗车辆优化调度问题中的应用[1]](https://uimg.taocdn.com/8bf04fd9a58da0116c1749e6.webp)
基于改进遗传算法的磁流变阻尼半主动控制系统整体优化梅真;张海龙;高毅超;陈业伟;李海锋
【期刊名称】《湖南大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2024(51)5
【摘要】为解决磁流变阻尼半主动控制系统中控制算法参数、阻尼器参数与布置位置优化问题,提出一种改进的自适应小生境遗传算法.该遗传算法在选择策略、交叉和变异操作、交叉概率和变异概率的自适应调整等方面作了改进,并同时采用预选择机制和共享机制这两种小生境技术.算例分析结果表明:改进的自适应小生境遗传算法和改进的基本遗传算法优化结果总体一致,表明前者分析结果是正确的;前者首次得到最优解耗费的机时比后者平均少32.7%,可见前者比后者收敛速度更快;30次优化分析结果表明,前者比后者稳定性更强;经前者优化的磁流变阻尼半主动控制系统取得良好减振效果,El Centro波、集集波、人工波输入时,半主动控制结构层间位移角和绝对加速度的最大值较无控时分别平均减小64.1%、54.7%、55.9%.算例表明了改进的自适应小生境遗传算法的有效性,实现了对磁流变阻尼半主动控制系统的整体优化.
【总页数】11页(P143-153)
【作者】梅真;张海龙;高毅超;陈业伟;李海锋
【作者单位】华侨大学土木工程学院;中交第一公路勘察设计研究院有限公司;中建四局建设发展有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】TU352.1
【相关文献】
1.基于磁流变液体阻尼器的半主动控制系统实验
2.利用遗传算法的磁流变阻尼器结构含时滞半主动控制
3.高层建筑磁流变阻尼器风振半主动控制系统的优化
4.基于磁流变阻尼器的铁道车辆半主动悬挂系统的优化设计
5.基于磁流变阻尼器的汽车悬架半主动控制系统设计
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基于非支配排序遗传算法的变速器多目标优化设计范钦满;吴永海;徐诚【期刊名称】《机械设计》【年(卷),期】2008(25)12【摘要】以某新型货车变速器为研究对象,基于多目标遗传算法和有限元法,建立其多目标优化模型,包括优化数学模型和参数化的有限元模型,以多学科优化软件iSIGHT为平台,集成有限元软件ANSYS,使用基于Pareto最优概念的非支配排序遗传算法,寻求变速器在最小体积、最大传动总重合度和最小中心距目标下的最优结构设计方案,并获得了问题的Pareto最优解集。
文中提出的分析方法能够有效地解决复杂结构的多参数多目标优化问题。
【总页数】4页(P62-65)【关键词】变速器;优化设计;NSGA—Ⅱ;ANSYS【作者】范钦满;吴永海;徐诚【作者单位】南京理工大学机械工程学院,江苏南京210094;淮阴工学院,江苏淮安223003【正文语种】中文【中图分类】TH112【相关文献】1.基于第二代非支配排序遗传算法的变速器齿轮系多目标可靠性优化 [J], 颜伏伍;王洪建;田韶鹏;袁智军2.基于非支配排序遗传算法的感载比例阀静特性多目标优化设计 [J], 郭孔辉;郭耀华3.基于改进的二代非支配排序遗传算法对电子变压器多目标优化 [J], 杨慧娜;张永帅;刘钢4.基于径向基函数、区间分析和非支配排序遗传算法的结构区间多目标优化 [J], Jin CHENG; Gui-fang DUAN; Zhen-yu LIU; Xiao-gang LI; Yi-xiong FENG; Xiao-hai CHEN5.基于非支配排序遗传算法-Ⅲ的工业园区综合能源系统多目标优化调度 [J], 王安阳;单菲菲;钟崴;林小杰;杨进之;李岚因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
《NSGA-Ⅱ多目标优化算法的改进及应用研究》篇一一、引言随着现代科学技术的快速发展，多目标优化问题在各个领域的应用越来越广泛。
NSGA-Ⅱ（非支配排序遗传算法第二代）作为解决多目标优化问题的有效算法之一，其应用价值日益凸显。
然而，NSGA-Ⅱ算法在实际应用中仍存在一些问题，如计算复杂度高、解的分布不均等。
因此，本文旨在探讨NSGA-Ⅱ多目标优化算法的改进及其应用研究。
二、NSGA-Ⅱ算法概述NSGA-Ⅱ算法是一种基于遗传算法的多目标优化算法，其核心思想是通过非支配排序和拥挤度比较选择优秀的个体，以实现多目标优化。
该算法具有较好的全局搜索能力和解的分布性，在解决复杂多目标优化问题中表现出较好的性能。
三、NSGA-Ⅱ算法的改进针对NSGA-Ⅱ算法存在的问题，本文提出以下改进措施：1. 引入局部搜索策略：在遗传算法的迭代过程中，引入局部搜索策略，以加快算法的收敛速度和提高解的质量。
2. 动态调整非支配排序阈值：根据问题的复杂性和规模，动态调整非支配排序的阈值，以平衡算法的全局搜索能力和解的分布性。
3. 引入多种群策略：采用多种群策略，将种群分为多个子种群，分别进行遗传操作和种群间的交流，以提高算法的多样性和全局搜索能力。
四、改进NSGA-Ⅱ算法的应用研究本文将改进后的NSGA-Ⅱ算法应用于多个实际问题的优化中，包括多目标路径规划、多目标调度问题和多目标参数优化等。
通过与原始NSGA-Ⅱ算法和其他优化算法的比较，验证了改进后的NSGA-Ⅱ算法在解决这些实际问题中的有效性和优越性。
五、实验结果与分析1. 实验设置：在多个实际问题中，设置合适的参数和约束条件，运用改进后的NSGA-Ⅱ算法进行优化。
同时，与原始NSGA-Ⅱ算法和其他优化算法进行比较。
2. 结果分析：通过实验结果的分析，可以看出改进后的NSGA-Ⅱ算法在解决多目标优化问题中具有以下优势：（1）收敛速度更快：引入局部搜索策略和动态调整非支配排序阈值，使得算法在迭代过程中能够更快地找到优秀的解。
基于快速非支配排序遗传算法的阻尼器多目标优化布置
陈丰收;吕述晖;李安琪
【期刊名称】《世界地震工程》
【年(卷),期】2023(39)1
【摘要】将快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)和并行遗传算法相结合,提出内嵌NSGA-Ⅱ的粗粒度-主从式并行遗传算法。
该算法将种群分为多个子种群,每个子种群可独立并行执行NSGA-Ⅱ操作;达到迁移周期时,子种群之间执行迁移操作;完成迁移后,子种群再次独立并行执行NSGA-Ⅱ操作。
以最大层间位移角和最大楼层加速度为目标函数,对14层消能减震钢框架结构上的阻尼器布置位置进行优化分析。
结果表明:该算法既实现多目标优化,又提高优化速度;对比常规隔层布置方法,该算法可使结构的层间位移角减震系数和加速度减震系数分别至少提高16.82%和
16.01%。
【总页数】9页(P109-117)
【作者】陈丰收;吕述晖;李安琪
【作者单位】中交四航工程研究院有限公司;广州市设计院
【正文语种】中文
【中图分类】TU352.1
【相关文献】
1.基于二代非支配排序遗传算法的电子变压器多目标优化
2.带精英策略的快速非支配排序遗传算法在多目标无功优化中的应用
3.基于改进的二代非支配排序遗传算
法对电子变压器多目标优化4.基于非支配排序遗传算法-Ⅲ的工业园区综合能源系统多目标优化调度5.基于非支配排序遗传算法和多目标粒子群算法的脱硫系统运行策略优化
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《基于NSGA-Ⅱ遗传算法的M100甲醇发动机多目标性能优化》篇一一、引言随着全球对清洁能源需求的不断增长，甲醇发动机作为一种可再生能源的代表，受到了越来越多的关注。
M100甲醇发动机作为一种新型发动机，其性能优化显得尤为重要。
遗传算法作为一种优秀的优化技术，广泛应用于多个领域。
本文旨在探讨基于NSGA-Ⅱ遗传算法的M100甲醇发动机多目标性能优化，以提高其整体性能。
二、NSGA-Ⅱ遗传算法概述NSGA-Ⅱ（非支配排序遗传算法II）是一种多目标优化算法，通过模拟自然选择和遗传学机制，实现多目标问题的求解。
该算法能够同时考虑多个目标函数，在寻优过程中保持种群的多样性，有效避免局部最优解。
三、M100甲醇发动机性能分析M100甲醇发动机作为一种新型发动机，其性能受多种因素影响，包括进气系统、燃烧系统、排放系统等。
为了实现其性能的全面提升，需要对其结构参数、控制策略等方面进行多目标优化。
四、基于NSGA-Ⅱ的M100甲醇发动机多目标性能优化1. 问题定义与建模：根据M100甲醇发动机的性能要求，定义多个目标函数，如动力性、经济性、排放性能等。
建立相应的数学模型，将问题转化为多目标优化问题。
2. 参数编码与初始化：将优化问题的解空间映射为遗传算法的染色体，对染色体进行编码。
初始化种群，为遗传算法的运算提供基础。
3. 遗传操作：采用NSGA-Ⅱ算法的三个主要操作，即选择、交叉和变异。
在选择操作中，根据非支配排序和拥挤度比较选择优秀的个体；在交叉操作中，通过交叉操作产生新的个体；在变异操作中，引入随机性，保持种群的多样性。
4. 适应度评估：根据定义的目标函数，对种群中的每个个体进行适应度评估。
适应度高的个体在下一代种群中的概率更高。
5. 迭代优化：重复执行遗传操作和适应度评估，直到满足终止条件（如达到预设的迭代次数或适应度阈值）。
五、实验结果与分析通过实验验证了基于NSGA-Ⅱ遗传算法的M100甲醇发动机多目标性能优化的有效性。
基于多智能体强化学习的自适应交通信号控制研究基于多智能体强化学习的自适应交通信号控制研究随着城市交通的不断发展和人口的不断增长，交通拥堵问题已成为城市发展的制约因素之一。
传统的交通信号控制方法往往只考虑单个交叉口的流量情况，缺乏对整个交通网络的综合考虑，导致信号配时不合理，交通系统效率低下。
因此，研究如何通过自适应的交通信号控制策略来提高交通系统的效率具有重要的实际意义。
强化学习作为一种通过智能体与环境交互以求得最优行为策略的机器学习方法，正成为解决复杂控制问题的热门研究领域。
通过多智能体强化学习，可以实现交通信号控制系统的自适应和优化。
多智能体强化学习中的智能体可以理解为交通信号控制系统中的每个交叉口，它们通过与周围的交通环境进行交互来收集信息，并根据所学的知识制定最佳的交通信号控制策略。
在交通信号控制中，每个智能体的状态通常由当前的交通流量、交通流的速度以及其他交通参数等信息组成；智能体在每个时间步选择一个动作，即更改交通信号的配时方案；智能体的目标是通过与环境的交互和学习，从而最大化交通系统的整体效益。
传统的交通信号控制方法往往通过设定固定的配时方案来控制交通信号，而无法适应交通流的变化。
而基于多智能体强化学习的自适应交通信号控制方法可以根据实时的交通流量和交通情况来调整信号配时，从而更好地适应路网实际状况。
例如，当某个交叉口的交通流量大时，智能体可以通过提高信号配时来减少该交叉口的排队长度，从而缓解交通拥堵。
相反，当交通流量较小时，智能体可以采取减少信号配时的策略，从而提高其他交叉口的通行效率。
但是，在实际应用中，基于多智能体强化学习的自适应交通信号控制面临一些挑战。
首先，由于交通系统是一个复杂的非线性系统，智能体面临的状态空间和动作空间非常大，这给强化学习算法的训练带来困难。
其次，交通信号控制涉及到多个交叉口的协作和竞争，需要合理设计奖励函数和交互机制，以保证整个交通网络的稳定性和效率。
一种改进的非支配排序遗传算法INSGA
关志华;寇纪淞;李敏强
【期刊名称】《天津大学学报》
【年(卷),期】2002(035)004
【摘要】为克服非支配排序遗传算法(NSGA)存在的计算复杂度高,未采用精英策略以及需要特别指定共享半径等缺点,介绍一种改进的算法INSGA,克服了上述缺点,并通过实验验证,在几个给定的函数优化问题上都取得了比较好的结果.
【总页数】6页(P429-434)
【作者】关志华;寇纪淞;李敏强
【作者单位】天津大学系统工程研究所,天津,300072;天津大学系统工程研究所,天津,300072;天津大学系统工程研究所,天津,300072
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.一种改进的非支配排序多目标遗传算法 [J], 陈静;伍军;郑金华
2.一种改进的非支配排序多目标遗传算法 [J], 程楠;龚小胜;梁雨婷
3.改进的非支配排序遗传算法INSGA-Ⅱ [J], 赵君莉;杨善学;王宇平
4.一种改进的非支配排序遗传算法 [J], 王青松;谢兴生;周光临
5.一种改进的非支配排序遗传算法 [J], 王青松;谢兴生;周光临;
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基于改进的二代非支配排序遗传算法对电子变压器多目标优化杨慧娜;张永帅;刘钢【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2015(015)019【摘要】对多目标、多变量优化方法研究的基础上,提出了改进的二代非支配排序遗传算法.在该算法中,通过增加种群多样性和提高个体竞争力,有效地减少了早熟收敛现象的发生;同时,通过种群分割操作,大大减少了交叉运算的计算量.依据这一改进算法,建立了三维优化模型,对电子变压器进行了多目标优化设计,获得了电子变压器优化设计参数,使其体积更小、效率更高,更容易找到全局最优解.与非支配排序遗传算法(NSGA)和二代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)相比,改进的二代非支配排序遗传算法在电子变压器优化设计方面具有明显的优势.最后,依据优化结果,制作了一台磁芯材料为超微晶合金的高频变压器,温度校核结果表明了此优化方法的可行性.【总页数】7页(P139-145)【作者】杨慧娜;张永帅;刘钢【作者单位】华北电力大学电气与电子工程学院,北京102206;华北电力大学电气与电子工程学院,北京102206;华北电力大学电气与电子工程学院,北京102206【正文语种】中文【中图分类】TM43【相关文献】1.基于二代非支配排序遗传算法的电子变压器多目标优化 [J], 杨慧娜;刘钢2.基于改进非支配排序遗传算法的纵横加筋圆柱壳多目标优化 [J], 李学斌;潘治;甘霖3.基于非支配排序遗传算法的感载比例阀静特性多目标优化设计 [J], 郭孔辉;郭耀华4.基于改进非支配排序遗传算法的复合材料身管多目标优化 [J], 徐亚栋;钱林方5.基于非支配排序遗传算法-Ⅲ的工业园区综合能源系统多目标优化调度 [J], 王安阳;单菲菲;钟崴;林小杰;杨进之;李岚因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
