第3期 肖人彬，等：一种面向时间分配问题的群智能劳动分工新方法 ·445· ■ Webster BSLDA ABC ACO 0 m0mmmmLmhnm 1234567891011121314 234567891011121314 时间序号 时间序号 (a)TS1-1场景下的平均延误时间 b)TS1-2场景下的平均延误时间 1.0 1.0 2 4 67891011121314 123 4567891011121314 时间序号 时间序号 (c)TS1-1场景下的平均停车次数 (d)TS1-2场景下的平均停车次数 3000 至3000 000 000 000 000 234567891011121314 1234567891011121314 时间序号 时间序号 (e)TS1-1场景下的通行能力 ()TS1-2场景下的通行能力 图10TS11和TS12交通场景下各项指标的比较 Fig.10 Comparison of evaluation indicators in traffic scenes TS1_1 and TS1_2 Webster BSLDA□ABC■ACO 230r 30 10 omhmmn的ma加ana 0 1234567891011121314 1234567891011121314 时间序号 时间序号 (a)TS2-1场景下的平均延误时间 (b)TS2-2场景下的平均延误时间 1.0 1.0 05 0.5 1234567891011121314 1234567891011121314 时间序号 时间序号 (c)TS2-1场景下的平均停车次数 (d)TS2-2场景下的平均停车次数 到 22000 000 0( 1234567891011121314 1234567891011121314 时间序号 时间序号 (e)TS2-1场景下的通行能力 ()TS2-2场景下的通行能力 图11TS21和TS22交通场景下各项指标的比较 Fig.11 Comparison of evaluation indicators in traffic scenes TS2 1 and TS2 2 表1~3统计了4种配时方法在不同交通场 ACO相比，本文所提方法分别减少平均停车次数 景下的整体效果。从表1中可以看出，与Web- 4.5%~8.2%、6.2%~10.0%、2.2%~5.3%。从表3 ster、ABC和ACO相比，本文所提方法分别减少 可以看出，与Webster、.ABC和ACO相比，本文所 平均延误时间11.7%~20.3%、7.6%~17.2%、6.7%~ 提方法分别提高通行量4.3%~19.6%、9.8%一 14.7%。从表2可以看出，与Webster、ABC和 24.6%、4.5%~12.8%。1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 0 50 100 时间序号 平均延误时间/s (a) TS1-1 场景下的平均延误时间 (b) TS1-2 场景下的平均延误时间 (c) TS1-1 场景下的平均停车次数 (d) TS1-2 场景下的平均停车次数 (e) TS1-1 场景下的通行能力 (f) TS1-2 场景下的通行能力 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 0 10 20 30 时间序号 平均延误时间/s 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 0 0.5 1.0 时间序号 平均停车次数 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 0 0.5 1.0 时间序号 平均停车次数 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 0 1 000 2 000 3 000 时间序号 通行能力/(pcu·h−1 ) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 0 1 000 2 000 3 000 时间序号 通行能力/(pcu·h−1 ) Webster BSLDA ABC ACO 图 10 TS1_1 和 TS1_2 交通场景下各项指标的比较 Fig. 10 Comparison of evaluation indicators in traffic scenes TS1_1 and TS1_2 Webster BSLDA ABC ACO 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 0 50 100 时间序号 平均延误时间/s 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 0 10 20 30 时间序号 平均延误时间/s 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 0 0.5 1.0 时间序号 平均停车次数 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 0 0.5 1.0 时间序号 平均停车次数 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 0 1 000 2 000 3 000 时间序号 通行能力/(pcu·h−1 ) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 0 1 000 2 000 时间序号 通行能力/(pcu·h−1 ) (a) TS2-1 场景下的平均延误时间 (b) TS2-2 场景下的平均延误时间 (c) TS2-1 场景下的平均停车次数 (d) TS2-2 场景下的平均停车次数 (e) TS2-1 场景下的通行能力 (f) TS2-2 场景下的通行能力 图 11 TS2_1 和 TS2_2 交通场景下各项指标的比较 Fig. 11 Comparison of evaluation indicators in traffic scenes TS2_1 and TS2_2 表 1～3 统计了 4 种配时方法在不同交通场 景下的整体效果。从表 1 中可以看出，与 Web￾ster、ABC 和 ACO 相比，本文所提方法分别减少 平均延误时间 11.7%～20.3%、 7.6%～17.2%、6.7%～ 14.7%。从表 2 可以看出，与 Webster、ABC 和 ACO 相比，本文所提方法分别减少平均停车次数 4.5%～8.2%、6.2%～10.0%、2.2%～5.3%。从表 3 可以看出，与 Webster、ABC 和 ACO 相比，本文所 提方法分别提高通行量 4.3%～19.6%、9.8%～ 24.6%、4.5%～12.8%。 第 3 期 肖人彬，等：一种面向时间分配问题的群智能劳动分工新方法 ·445·