基于多目标粒子群算法的智慧城市信号灯配时优化控制

为了顺应智慧城市建设需求，缓解城市道路的拥堵，提高车辆在城市路口的通行效率，本文基于多目标粒子群算法，以车辆实时延迟时间最小、城市路口通行能力最大为优化目标，建立智慧城市路口的多目标优化模型。通过优化计算得到Pareto最优解集，以多属性决策算法得到最优配时方案，并通过更新信号灯参数，实现了信号灯的动态优化。通过SUMO交通仿真平台搭建了城市路口仿真模型，结合粒子群算法进行仿真验证。仿真结果表明，经粒子群算法优化的城市路口配时，路口的通行性能显著提升，平均通行能力提升约3.69%，平均车辆延迟时间降低约21.35%。