1. 本选题研究的目的及意义
随着城市化进程的加速发展，城市道路交通流量急剧增加，交通拥堵问题日益严重，对人们的出行效率和生活质量造成极大影响。
交通信号灯作为交通管理的重要手段，其配时优化对于提高道路通行能力、缓解交通拥堵具有至关重要的作用。
本选题旨在研究道路交通信号灯配时优化设计与仿真，通过分析交通流特征和信号控制原理，结合智能优化算法，建立高效、实用的信号配时优化模型，并利用仿真平台进行验证，以期为缓解城市交通拥堵提供科学依据和技术支持。
2. 本选题国内外研究状况综述
信号配时优化是交通工程领域的一个经典问题，多年来一直受到国内外学者的广泛关注。
1. 国内研究现状
国内学者在信号配时优化方面开展了大量研究工作，并取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本选题将针对城市道路交通信号灯配时优化设计与仿真进行深入研究，主要内容包括：
1.交通流理论和信号控制原理研究:深入研究交通流特性，分析车流量、车速、密度等参数之间的关系，以及信号周期、绿信比、相位差等信号配时参数对交通流的影响，为信号配时优化奠定理论基础。
2.智能优化算法研究:研究遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等智能优化算法的原理，分析其优缺点，选择适合信号配时优化的算法，并对其进行改进，以提高算法的性能。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、模型构建、仿真实验等方法，逐步开展研究工作。
1.文献调研与分析阶段:收集并研读国内外关于交通信号灯配时优化、智能优化算法、交通仿真等方面的文献，了解相关领域的研究现状、前沿技术和发展趋势，为本研究提供理论基础和方法指导。
2.模型构建与算法设计阶段:基于交通流理论和信号控制原理，分析交通流特性和信号配时参数之间的关系，构建交通网络模型，考虑实际交通约束条件，设计合理的优化目标函数，并选择合适的智能优化算法，对算法进行改进和优化，建立基于智能优化算法的信号灯配时优化模型。
5. 研究的创新点
本研究力求在以下方面取得创新：
1.改进智能优化算法:针对现有智能优化算法在求解信号配时优化问题上存在的不足，对其进行改进，提高算法的收敛速度、全局搜索能力和求解精度。
2.构建更贴近实际的交通网络模型:结合实际交通调查数据和交通流特性，构建更精细、更准确的交通网络模型，考虑更多实际交通约束条件，使模型更贴近实际交通情况。
3.设计更合理的优化目标函数:综合考虑多种交通评价指标，如车辆延误时间、排队长度、停车次数、尾气排放等，设计更全面、更合理的优化目标函数，以实现交通效益的最大化。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 王殿海, 孙立军, 张彦博. 基于改进遗传算法的交通信号配时优化[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(1): 102-110.
2. 张晓乐, 刘迎春, 邵长青, 等. 基于深度强化学习的城市道路交通信号交叉口智能优化控制[J]. 自动化学报, 2021, 47(11): 2562-2573.
3. 李刚, 刘永强, 王殿海. 基于改进粒子群算法的交通信号配时优化[J]. 吉林大学学报(工学版), 2021, 51(6): 2102-2110.
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