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文档简介

1,遗传算法在智能交通系统中的应用,报告人:王超PB02011013导师：周学海教授2006-6-12,遗传算法在智能交通系统中的应用,2/31,主要内容,智能交通系统背景介绍遗传算法简介遗传算法在本文中的应用测试数据总结进化代数generationNum;计算适应度函数时的模拟运行时间totalTime;计算适应度函数时的模拟运行次数runTime;交叉概率crossRate;变异概率mutateRate;个体基因的变异概率Genome.m_mutationrate;染色体长度genomeLength;每个基因的取值范围genomeRange;,遗传算法在智能交通系统中的应用,21/31,遗传算法在系统中的应用,算法流程图,遗传算法在智能交通系统中的应用,22/31,相关测试,运行时间测试种群规模的影响,遗传算法在智能交通系统中的应用,23/31,相关测试,进化代数的影响,遗传算法在智能交通系统中的应用,24/31,相关测试,仿真时间的影响,遗传算法在智能交通系统中的应用,25/31,相关测试,仿真次数的影响,遗传算法在智能交通系统中的应用,26/31,相关测试,控制效果测试建立一个路口模型（4相位8车道）4个相位8个车道到来速度（平均分布）离开速度（直行和左行）3种不同的方法比较传统的交通灯经验矩阵遗传算法,遗传算法在智能交通系统中的应用,27/31,相关测试,遗传算法在智能交通系统中的应用,28/31,总结和展望,总结本文把遗传算法应用在模糊控制规则的生成中，再通过计算出来的模糊控制对应关系来管理十字路口，得到了比较优化的效果。编码方案适应度函数算子,遗传算法在智能交通系统中的应用,29/31,总结和展望,展望限制关系,遗传算法在智能交通系统中的应用,30/31,总结和展望,按照适应度调节变异概率为了使算法更加快速的收敛，对适应值大的个体在较小范围内搜索,对适应值小的个体在较大范围搜索。其中r为随机数,为0,1区间上的随机数,f(max)为当前群体的最大适应值。函数的值域为0,y,当f增大时,(f,y)趋近于0的概率增大,即
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