基于NS-BML模型的记忆密度在交通信号灯控制系统中的研究
Memory density research in traffic signal control system based on NS-BML model
山东科技大学 矿业与安全工程学院, 山东 青岛 266590
摘要
交通信号灯管理与控制直接影响着交通网络的运行效率。NS-BML模型广泛应用于交通信号灯控制系统仿真,针对目前NS-BML模型中只考虑现在瞬时密度而忽略历史密度的问题,提出记忆密度策略,从长时记忆密度策略和短时记忆密度策略两个角度来分析该策略对曼哈顿式网络的影响,通过对时间离散化,求解短时记忆密度的最优比例因子。仿真结果表明,通过采用所提出的短时记忆密度策略可以有效提高系统的运行效率,同时保证计算机的处理速度,交通网络的平均速度和到达率分别同比增长8.51%和9.28%,说明了该策略的有效性。
关键词
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.05.0257
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第10期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 3027-3032
文章编号: 1001-3695(2019)10-033-3027-06
发布历史
[2019-10-05] 印刷出版
引用本文
李兴华, 霍艳凤, 靳聪聪, 等. 基于NS-BML模型的记忆密度在交通信号灯控制系统中的研究 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (10): 3027-3032. (Li Xinghua, Huo Yanfeng, Jin Congcong, et al. Memory density research in traffic signal control system based on NS-BML model [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (10): 3027-3032. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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