第7卷第5期 智能系统学报 Vol.7 No.5 2012年10月 CAAI Transactions on Intelligent Systems 0ct.2012 D0I:10.3969/i.issn.16734785.201207029 网络出版t地址：htp://www.cnki.net/kcma/detail/23.1538.TP.20120924.1551.001.html 基于自适应差分进化的干线交通信号协调控制 毕晓君，刘国安，肖婧 (1.哈尔滨工程大学信息与通信工程学院，黑龙江哈尔滨150001：2.辽宁省交通高等专科学校信息工程系，辽宁 沈阳110122) 摘要：为克服现有基于传统智能优化算法的城市干线交通信号协调控制方法求解特度低、易陷入局部最优等缺 陷，将改进后的动态自适应差分进化算法P-ADE应用于城市干线双向交通信号的协调优化控制，通过优化干线交叉 路口相位差减小交通流平均延误.PADE在标准差分进化算法基础上提出了新变异策略和参数动态自适应调整策 略，有效平衡算法的局部搜索与全局搜索能力.通过与基于多种群免疫算法等协调优化控制方法对比，实验结果表 明，p-ADE在收敛精度、速度和鲁棒性上相比较于多种先进智能优化算法均具有明显优势，可以为交通干线系统提 供更优的相位差，有效减少干线直行交通流的平均延误，提高城市主干道交通通行能力. 关键词：差分进化；智能交通；干线协调控制；P-ADE;多种群免疫算法 中图分类号：TP18文献标志码：A文章编号：16734785(2012)05043707 Coordination and control of arterial traffic signals based on adaptive differential evolution BI Xiaojun',LIU Guoan',XIAO Jing (1.College of Information and Communication Engineering,Harbin Engineering University,Harbin 150001,China:2.Department of Infor- mation Engineering,Liaoning Provincial College of Communications,Shenyang 110122,China) Abstract:In order to improve the efficiency and stability of the coordination and control on urban arterial traffic sig- nal of traditional intelligent optimization algorithms,and to avoid flaws such as low precision solution and local opti- ma,a dynamic self-adaptive differential evolution algorithm,named p-ADE,will be examined.In the p-ADE,a new mutation strategy and a self-adaptive parameter adjustment technique are proposed to balance local and global searches for the improvement on convergence accuracy and speed.Experimental outcome illustrates the p-ADE al- gorithm outperformed several state-of-the-art optimization algorithms.In addition,innovative coordination control methods are capable of offering better traffic signal patterns that can reduce the average delay of traffic flow.This new technology will ultimately help improve the traffic capacity of urban trunk road traffic. Keywords:differential evolution;intelligent transportation;arterial coordination and control;pbest-based adaptive differential evolution (p-ADE);multi-population immunity algorithm 城市交通干线作为城市道路交通网中的主动脉 制方法（定时控制、多时段控制等）很难对其进行有 往往承受着巨大的交通负荷，提高干线上交通信号 效控制，因此将具有非线性、自组织、自寻优等特点 的协调控制能力，减少干线交通延误和停车率，对于 的智能控制技术引入城市道路交通控制是一个必然 改善区域甚至整个城市的交通状况具有重大意 趋势u].近年来，遗传算法（genetic algorithm, 义[].由于城市交通系统本身是一个具有强非线 CA)1、免疫算法(immune algorithm,IA)Is1、粒子 性、随机性、时变性和不确定性的复杂系统，传统控 群优化算法(particle swarm optimization,PS0)[8]等 智能优化技术已广泛应用于城市道路交通单交叉路 收稿日期：201207-18.网络出版日期：201209-24. 口信号控制最优化问题，并取得了一定的成果；但求 基金项目：国家自然科学基金资助项目(61175126)；教育部博士点基 金资助项目(20112304110009)：中央高校基本科研业务费 解线控、面控系统信号控制最优协作等复杂问题时 重大项目培育计划资助项目(HEUCFZ1209). 仍然存在易陷入局部最优、求解精度差等问题，无法 通信作者：刘国安.E-mail:liuguoan@hrbeu.edu.cn