[发明专利]一种基于改进遗传算法的智能交通信号灯调控方法

说明书

本发明涉及无线传感网领域，尤其涉及一种基于改进遗传算法的智能交通信号灯调控方法，其特征在于：其步骤为用MATLAB模拟十字路口环境，将车辆视为节点，随机生成N个节点，以普通节点被簇首节点覆盖的覆盖率更高为目标，设置适应度函数；利用改进的遗传算法，在十字路口环境下选择最优簇首；依照普通节点选择其通信范围内最近的簇首节点并加入的原则进行分簇，普通节点将其信息传递给相应簇首；簇首整合车辆信息并发送给交通信号灯，交通信号灯根据车辆信息进行调控。本发明将遗传算法进行改进达到更好的分簇效果，并且将分簇的思想引入交通信号灯系统中，使交通信号灯能够随道路交通情况被实时调控。

技术领域

本发明涉及无线传感网领域，尤其涉及一种基于改进遗传算法的智能交通信号灯调控方法。

背景技术

目前，交通事故已成为全球公共交通安全问题，获得邻近车辆的实时信息，包括车速、行驶方向、位置等，能有效避免交通事故的发生，车联网的发展对减少交通事故起到一定的作用；随着汽车和公路的日益智能化，越来越多的汽车和路边基础设施装备了通信设备，整个车联网以及针对车联网相关的应用发展已经成为必然趋势；因无线传感网络(wireless sensor network，WSN)具有部署方便、成本低、结构灵活和抗毁性强等优点，在车联网领域具有广泛的应用；分簇算法将网络划分为一个个的簇，每个簇中包含一个簇首和若干个簇成员，成员节点通过车辆与车辆(Vehicle to Vehicle，V2V)间的信息传递将感知信息发送给簇首节点，簇首节点对数据尽心同和后发送给基站；遗传算法是一种基于自然选择原理和自然遗传机制的寻优算法，将遗传算法引入分簇中，使分簇更加快速且精确；

现有的技术在选择簇首时未充分考虑簇首剩余能量的问题，且并未将分簇后簇首收集到的数据传送到交通信号灯系统，导致簇首收集到的车辆信息未能得到充分利用。

发明内容

本发明的目的是为了提供一种基于改进遗传算法的智能交通信号灯调控方法，将遗传算法进行改进达到更好的分簇效果，并且将分簇的思想引入交通信号灯系统中，使交通信号灯能够随道路交通情况被实时调控。

为解决以上技术问题，本发明的技术方案为：一种基于改进遗传算法的智能交通信号灯调控方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：建立十字路口环境模型并设置种群参数；

步骤2：定义适应度函数；

步骤3：基于改进的遗传算法并根据适应度函数选取最优簇首节点；

步骤4：对普通节点进行分簇并将其坐标信息和速度信息传递给相应簇首节点，簇首节点整合并获取车辆信息传递至交通信号灯；

步骤5：交通信号灯根据车辆信息进行调控。

进一步地，所述步骤1：用MATLAB模拟十字路口环境，将车辆视为节点，随机生成N个节点的坐标，并随机生成这些节点的对应速度；给种群规模NP、所有节点个数N、簇首节点个数M、最大迭代次数Gm、簇首收集信息半径的预设常量R₀赋初值；其中，普通节点个数为N-M。

进一步地，所述步骤2：将交通信号灯所在位置设为基站，设置簇首收集信息半径R_c，具体半径公式如下

其中，R₀为预设常量，表示簇首节点的最大通信半径，d_max表示簇首节点距基站的最大距离，d_min表示簇首节点距基站最小距离，d(g_i,BS)表示第i个簇首节点到基站BS的距离，c为控制参数，c∈(0,1)；