遗传算法在交叉口配时优化中的应用摘要：介绍了模糊控制、人工神经网络、遗传算法、蚁群算法、粒子群算法、多智能体等智能控制方法，详细分析了遗传算法的在交通控制领域的实际应用案例，更深入了解和掌握了交通智能算法的应用。关键词：优化；相位； 配时参数； 遗传算法12 / 12精品word1 引言随着社会经济的发展，交通量急剧增长，交通拥堵加剧，交通事故频发，特别是在一些大城市，交通问题已成为制约城市经济发展的瓶颈1。为此，人们提出建立智能交通系统(ITS)。作为ITS的重要组成部分，交通管理系统（ATMS）在改善交通流秩序、提高交通安全性等方面发挥积极的作用。其中，交通信号优化控制是保证城市交通安全、有序、畅通、快速、高效运行的重要途径。当前，随着交通控制智能化的不断提高，智能控制方法在交通信号控制的重要性日益凸显。按照控制原理的不同，传统的交通信号控制分为定时控制和感应控制。定时控制按事先设定的配时方案运行，其配时的依据是交通量历史数据。感应控制是某相位绿时根据车流量的变化而改变的一种控制方式，其中车流量可由安装在平面交叉口进口道上的车辆检测器测量。这两种控制
