《表2 蜀汉路方向单周期交通流信息Tab.2 Single cycle traffic flow information on the Shuhan Road》

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《信号交叉口机动车-电动车交通流建模及仿真》

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本论文采用遗传算法进行该非线性规划问题的求解[18]，群体多样性过早减少容易导致遗传算法产生局部收敛，这极大地限制了遗传算法的搜索空间，而群体多样性减少主要是由选择、交叉和变异操作所引起的.本文在使用遗传算法进行标定时引入了一些防止算法局部收敛的策略，即保持各代群体都具有一定多样性，采用与个体适应值和群体平均值相关联的自适应交叉率和变异率，最后根据停止准则结束迭代过程.每次迭代都利用建立的仿真平台获得目标函数中4个变量的仿真值，然后求出真实值与仿真值间的误差即目标函数ω值.标定获得的最优参数取值见表3.