论文研究 自适应遗传算法的Multi Agent交通信号优化控制.pdf

Boltzmann机是一种应用广泛的随机神经网络。它通过模拟退火算法进行网络学习，能取得一个全局或接近全局最优的最优值；通过期望网络模式和实际学习得到的网络模式比较来调节网络的权值，使网络能尽可能地达

针对城市交通路口的信号控制, 提出一种自适应模糊控制器, 并对其稳定性进行分析. 通过控制器给出路口 实时信号配时, 根据红灯相位的等候车辆平均损失和绿灯相位释放车辆的平均增益, 给出了模糊控制器的自

在研究遗传算法的基础上,分析了传统遗传算法种群多样性、收敛效率降低和易求得局部最优解的问题,提出自适应遗传算法优化设计电力变压器。采用适应度值标定的遗传算法改进策略,防止特殊个体统治种群导致的寻优结果

针对Srinivas提出的自适应遗传算法种群前期进化较慢的问题,改进了自适应交叉率和变异率的计算方法,考虑交叉率和变异率与种群进化所处阶段的匹配,提出一种改进的自适应遗传算法;并将其应用于BP神经网络

里面包含了5篇论文,主要内容是通过模糊控制理论来实现对交叉路口的信号进行智能优化控制。

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主要用于基于模糊的交通信号控制和仿真，单交叉口控制等。

本研究聚焦于基于可编程逻辑控制器（PLC）的交通信号灯系统优化。通过深入分析城市交通流量的特点和问题，我们提出了一种PLC应用的先进控制策略，以提高交通信号灯系统的效率和灵活性。设计中充分考虑了不同交

PLC控制交通信号灯,三相异步电动机过载保护及报警控制实验

使用Multisim软件仿真交通信号灯控制器，运用数电模电知识，使用多块芯片，内含PDF文件和源文件。