【摘 要】
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随着机动车保有量的日益增加,人们愈发关注出行的效率以及环境问题。为解决这种问题,提出一种改进的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),并将其应用于区域交通信号配时优化问题
【基金项目】
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青岛市民生科技计划(196188nsh),山东省重点研发计划(2018GGX105004)。
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随着机动车保有量的日益增加,人们愈发关注出行的效率以及环境问题。为解决这种问题,提出一种改进的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),并将其应用于区域交通信号配时优化问题中。该算法是一种多目标优化算法,将区域交通的车均延误以及尾气排放作为优化目标,经过算法优化后会得到一系列的最优值,从中选取综合最优的值。最终利用VISSIM微观交通仿真软件针对本文案例搭建仿真模型并对该方法优化的结果进行验证,将其与未改进的快速非支配排序遗传算法进行对比,来验证其有效性。仿真结果表明:改进后优化的配时,在CO尾气排放方面降
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