基于人工免疫粒子群算法的可变限速控制方法

摘要

本发明公开了一种基于人工免疫粒子群算法的可变限速控制方法，其特征在于按如下步骤进行：一、计算N个检测时段的初始限速值，确定参数；二、确定N个粒子，建立初始粒子种群；三、计算粒子种群中各个粒子的适应度值f(xi)；四、确定并存储个体最优粒子和全局最优粒子；五、判断是否符合迭代终止条件，如果符合，则输出最优限速值，否则进入步骤六；六、更新粒子种群，生成新一代种群，并返回到步骤二。本发明通过对车辆行车速度进行控制，调整行车速度使行车速度保持均衡性，防止追尾事故或碰撞事故的发生。

主权项

一种基于人工免疫粒子群算法的可变限速控制方法，其特征在于按如下步骤进行：步骤一：分别获取N个检测时段通过同一道路断面的所有车辆速度，根据每个检测时段通过的所有车辆速度，计算每个检测时段的初始限速值，确定粒子种群的大小N、最大迭代次数Tm、粒子的初始最大速度vmax初和初始最远位置Xmax初；步骤二：确定N个粒子，建立初始粒子种群：每个检测时段对应一个粒子，计算的初始限速值为粒子位置xi，步长为粒子速度vi，其中，步长vi为随机生成的实数，服从[-vmax初，vmax初]区间的随机均匀分布，i＝1，2，…，N；步骤三：计算粒子种群中各个粒子的适应度值f(xi)；步骤四：根据各个粒子的适应度值，确定粒子种群中的全局最优粒子和每个粒子的个体最优粒子，并将全局最优粒子和每个粒子的个体最优粒子存储在记忆库中；每个粒子的个体最优粒子的位置为单个粒子最好位置Pi，全局最优粒子的位置为所有粒子最好位置Pg；步骤五：判断是否符合迭代终止条件：终止条件有两个：迭代数到达最大迭代次数Tm和粒子的适应度值标准差连续2代小于等于10-6；如果满足两个终止条件的其中一个，则停止迭代，输出记忆库中的全局最优粒子，该粒子的位置为最优限速值；如果两个终止条件都不满足，则进入步骤六；步骤六：更新粒子种群，生成新一代种群，按如下步骤进行：(一)调整当前N个粒子的粒子位置和粒子速度，确定调整后粒子的最大速度vmax调和最远位置xmax调；(二)随机生成M个粒子，其中，粒子位置xj∈[0，xmax调]，粒子速度vj∈[-vmax调，vmax调]，j＝1，2，…，M；(三)根据粒子浓度计算调整后的M+N个粒子的选择概率，依照选择概率的大小从所述M+N个粒子中选出N个粒子，组成粒子群A；(四)将记忆库中存储的每个粒子的个体最优粒子与粒子群A中的粒子一一比对，若记忆库中个体最优粒子的适应度值好于对应的粒子群A中的粒子，则用该个体最优粒子替换对应的粒子群A中的粒子，形成新一代的粒子种群，返回到步骤三。