【优化布局】基于遗传算法求解红绿灯管理优化问题含Matlab源码

原创

matlab科研助手 2022-04-12 19:50:42 博主文章分类：优化求解 ©著作权

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1 简介

介绍了遗传算法的基本原理和求解流程、详细阐述了Mdtlab遗传算法工具箱的使用方法.并通过使用遗传算法工具箱对一个红绿灯管理优化问题进行求解,验证了该工具箱在解决函数优化问题上的有效性和实用性。

2 部分代码

%% Starting point, clear everything in matlab
tic;
clear all;
close all;
clc;
%%问题表述
FitnessFunction=@(C,g,x,c) TDi(C,g,x,c);     % 适应度功能
nLights=4;                                   %红绿灯数量
nIntersections=1;                            % 交叉点数（静态为 1 个交叉点）
VarSize=[1 nIntersections*nLights];          % 基于交叉点数的决定染色体基因
greenMin= 10;                                % 绿灯的下限
greenMax= 60;                                % 绿灯的上限
Cyclemin=60;                                 % CYCLE 的下限
Cyclemax=180 ;
RoadcapacityNSWE=[20,20,20,20];              % 道路容量分别
CarsNSWE=[20,20,11,17];
RoadCongestion1NSWE=RoadcapacityNSWE-CarsNSWE;              % 根据空闲道路空间的拥堵
RoadCongestionNSWE=RoadCongestion1NSWE./RoadcapacityNSWE;   %  体积/容量比
carpass=5;
%%遗传算法参数
MaxIt=25;                                  %最大迭代次数
nPop=400;                                     %人口规模
pc=0.5;                                      %交叉百分比
nc=2*round(pc*nPop/2);                       % 后代数量（父母）
    end
    % Make 2 rows 1
    popinv=popinv(:);
    %% 合并人口
    pop=[pop
        popc
        popm
        popinv]; %#ok
    % 根据 TotalDelay 对新人口进行排序
    TotalDelay=[pop.TotalDelay];
    [TotalDelay, SortOrder]=sort(TotalDelay);
    pop=pop(SortOrder);
    % 更新最坏成本
    WorstDelay=max(WorstDelay,pop(end).TotalDelay);
    % 保留给定数量的最佳人口
    pop=pop(1:nPop);
    TotalDelay=TotalDelay(1:nPop);
    %存储有史以来最好的解决方案
    BestSol=pop(1);
    % 存储有史以来最好的成本
    BestDelay(it)=BestSol.TotalDelay;
        % 显示迭代信息
    disp(['                   Iteration ' num2str(it) ': Best TotalDelay = ' num2str(BestDelay(it))]);
    fprintf('\n')
    disp('Green Timings:');
    fprintf('\n')
    disp(['  North Green time = ' num2str(BestSol.GreenNSWE(1))'' ' seconds']);
    fprintf('\n')
    disp(['  South Green time = ' num2str(BestSol.GreenNSWE(2))'' ' seconds']);
    fprintf('\n')
    disp(['  West Green time = ' num2str(BestSol.GreenNSWE(3))'' ' seconds']);
    fprintf('\n')
    disp(['  East Green time = ' num2str(BestSol.GreenNSWE(4))'' ' seconds']);
    fprintf('\n')
    %世代结束
end
    disp(' ****************************************************************' );
    disp('  CASE: Every 5 seconds 2 vehicles leaves the corresponding road ' );
    disp('  Expected vehicles left through North road' );
    disp(round(2*BestSol.GreenNSWE(1)/carpass));
    disp('  Expected vehicles left through South road' );
    disp(round(2*BestSol.GreenNSWE(2)/carpass));
    disp('  Expected vehicles left through West road' );
    disp(round(2*BestSol.GreenNSWE(3)/carpass));
    disp('  Expected vehicles left through East road' );
    disp(round(2*BestSol.GreenNSWE(4)/carpass));
    fprintf('\n')
    disp(' ****************************************************************' );
disp(['Cycle Time = ' num2str(current_cycle)'' ' seconds']);
%% 绘制输出结果
figure(1);
semilogy(BestDelay,'LineWidth',1);
% plot(BestCost,'LineWidth',2);
xlabel('迭代');
ylabel('总延迟时间');
grid on;
toc