The present invention mainly relates to the field of intelligent traffic control and intelligent optimization algorithms. Disclosed is a multi-model learning particle swarm-based intelligent city signal light timing optimization method. In the method, a new multi-model learning strategy is employed to solve the problem of getting stuck on local optimum in the application of the traditional particle swarm optimization algorithm to the scenario of signal light timing optimization. This strategy enables a particle to learn from different dimensional models of other particles while learning from its own optimal position and global optimal position, thereby facilitating enhancement of algorithm diversity and preventing getting stuck in the local optimal position. In addition, in the present method, a knowledge embedding assistance strategy is employed when generating an initial particle population, and distribution characteristics of the input traffic flow at an intersection are used as pre-knowledge to assist the generation of the initial population. The optimization results of the traffic flow of different saturation levels at a single intersection show that compared with other timing optimization methods, the present method has better diversity while ensuring the convergence speed, and the timing solution optimized thereby has better comprehensive performance.

    La présente invention concerne principalement le domaine de la commande intelligente du trafic et des algorithmes intelligents d'optimisation. Est divulgué un procédé d'optimisation de synchronisation lumineuse de signaux de villes intelligentes à base d'essaims de particules d'apprentissage multimodèle. Selon le procédé, une nouvelle stratégie d'apprentissage multimodèle sert à passer du problème de blocage sur un optimum local, dans l'application de l'algorithme classique d'optimisation d'essaims de particules, au scénario d'optimisation de synchronisation lumineuse de signaux. Cette stratégie permet à une particule d'apprendre de différents modèles dimensionnels d'autres particules pendant l'apprentissage à partir de sa propre position optimale et de sa position optimale globale, ce qui facilite l'amélioration de la diversité d'algorithmes en empêchant le blocage en position optimale locale. De plus, selon le présent procédé, une stratégie d'aide à l'incorporation de connaissances est utilisée lors de la génération d'une population initiale de particules, tandis que des caractéristiques de distribution du flux de trafic d'entrée à une intersection servent de pré-connaissance pour faciliter la génération de la population initiale. Les résultats d'optimisation du flux de trafic de différents niveaux de saturation en une seule intersection montrent que par rapport à d'autres procédés d'optimisation de synchronisation, le présent procédé présente une meilleure diversité tout en garantissant la vitesse de convergence, tandis que la solution de synchronisation ainsi optimisée présente de meilleures performances globales.

    本发明公开了一种基于多榜样学习粒子群的智慧城市信号灯配时优化方法,主要涉及智慧交通控制和智能优化算法领域。本方法针对传统粒子群算法应用于信号灯优化配时场景时容易陷入局部最优的问题,采用一种新的多榜样学习策略,该策略使粒子在向自身最优位置和全局最优位置学习的同时向其他粒子的不同维度榜样学习,有助于增强算法多样性避免陷入局部最优位置。此外,本方法在生成初始粒子种群时采用了知识嵌入辅助策略,将交叉路口输入车流量的分布特征作为前置知识,用于辅助初始种群的生成。在单交叉路口不同饱和度车流量的优化结果显示,本方法相对于其他配时优化方法在保证收敛速度前提下多样性更好,优化得到的配时方案综合表现能力更好。


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    Title :

    MULTI-MODEL LEARNING PARTICLE SWARM-BASED INTELLIGENT CITY SIGNAL LIGHT TIMING OPTIMIZATION METHOD


    Additional title:

    PROCÉDÉ D'OPTIMISATION DE SYNCHRONISATION LUMINEUSE DE SIGNAUX DE VILLES INTELLIGENTES À BASE D'ESSAIMS DE PARTICULES D'APPRENTISSAGE MULTIMODÈLE
    基于多榜样学习粒子群的智慧城市信号灯配时优化方法


    Contributors:
    ZHAN ZHI-HUI (author) / LI JIAN-YU (author)

    Publication date :

    2022-09-15


    Type of media :

    Patent


    Type of material :

    Electronic Resource


    Language :

    Chinese


    Classification :

    IPC:    G08G Anlagen zur Steuerung, Regelung oder Überwachung des Verkehrs , TRAFFIC CONTROL SYSTEMS / G06N COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS , Rechnersysteme, basierend auf spezifischen Rechenmodellen / G06Q Datenverarbeitungssysteme oder -verfahren, besonders angepasst an verwaltungstechnische, geschäftliche, finanzielle oder betriebswirtschaftliche Zwecke, sowie an geschäftsbezogene Überwachungs- oder Voraussagezwecke , DATA PROCESSING SYSTEMS OR METHODS, SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTING PURPOSES




    Traffic light timing optimization method based on scheme library and regional evaluation particle swarm algorithm

    CHAN CHIH-HUI / ZHANG CHI / CHEN CHUNHUA et al. | European Patent Office | 2024

    Free access


    Particle Swarm Optimization

    Gerhard Venter / Jaroslaw Sobieszczanski-Sobieski | AIAA | 2003


    Particle Swarm Optimization

    Venter, G. / Sobieszczanski-Sobieski, J. / American Institute of Aeronautics and Astronautics | British Library Conference Proceedings | 2002