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基于粒子群優化算法降低城市機動車廢氣排放和燃油消耗
隨著現代城市道路交通的污染排放和燃油消耗量的日益增加,直接影響城市的空氣質量、城市經濟和公民的健康狀況。因此,提出了粒子群優化算法對城市智能交通信號燈定時程序進行優化調整,以此來提高車輛的交通流量,從而減少燃油消耗和廢氣排放量。在該方法中,按照標準的排放因子手冊優化交通信號燈配時方案,并分析其對環境污染的影響,建立交通排放模型。試驗地點位于西班牙馬拉加市和塞維利亞市兩個城市場景。
試驗結果表明:①健康云分析表明,采用所提出優化算法設定的交通信號燈定時程序是有利的;②在大部分實際交通場景中,采用粒子群優化算法獲得的定時程序都很成功。根據兩個真實場景的試驗,所提出算法明顯優于差分進化、隨機搜索等其它算法;③相比于專家設計的接近實際的交通信號燈配時方案,粒子群優化算法得到的最終定時程序能夠顯著降低廢氣排放,CO排放降低23.3%,NOx排放降低29.3%;④采用粒子群優化算法設定的時間表也可以使全球范圍內車輛的燃油消耗總量減少18.2%。
刊名:Appl Intell(英)
刊期:2015年第42期
作者:A.C.Olivera et al
編譯:趙喚