交通流优化膨胀控制遗传规划算法
Traffic flow optimization bloat control genetic programming algorithm
广东工业大学 计算机学院, 广州 510006
摘要
针对遗传规划（GP）算法在大规模动态交通流分配中训练超启发式策略时，算法迭代次数的增加而个体平均大小不断膨胀的问题，提出应用不同GP控制膨胀方法来限制种群中大尺寸个体的遗传，让算法能够在训练过程中找到更小且性能更优的超启发式策略。考虑到超启发式策略在如网格式、环形放射式、自由式的不同结构路网上可能存在性能差异，会影响算法在训练过程中对个体的选择，采用不同结构的路网训练出超启发式策略以进行分析比较。训练后的超启发式策略在不同规模和车流量的大城市路网上进行模拟测试。结论是基于双锦标赛的膨胀控制方法对不同结构路网的效果最优，得到的GP算法对比现有调度方法能获得路网整体更短的平均旅行时间，更精简有效的超启发式策略，提高决策效率。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62272108)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.05.0177
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2025年第42卷 第1期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 171-176
文章编号: 1001-3695(2025)01-024-0171-06
发布历史
[2025-01-05] 印刷出版
引用本文
胡晓敏, 段宇晖, 欧炜标, 等. 交通流优化膨胀控制遗传规划算法 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (1): 171-176. (Hu Xiaomin, Duan Yuhui, Ou Weibiao, et al. Traffic flow optimization bloat control genetic programming algorithm [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (1): 171-176. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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