【摘 要】
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针对考虑时变交通需求下,相邻交叉口混合交通流信号配时的优化问题,以机动车延误、非机动车延误、行人等待时间为优化目标,构建动态多目标优化配时模型,提出了多种群协同进化
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61104166)
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针对考虑时变交通需求下,相邻交叉口混合交通流信号配时的优化问题,以机动车延误、非机动车延误、行人等待时间为优化目标,构建动态多目标优化配时模型,提出了多种群协同进化动态多目标遗传算法(multi-population coevolutionary dynamic-multi-objective genetic algorithm,MPCED-MOGA),把种群分为搜索种群和跟踪种群,在寻找最优值的同时跟踪环境的变化和进行信息交流,使算法快速响应环境变化.该算法首先在FDA系列动态多目标优化问题中的3个典型
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