[发明专利]基于最小生成树聚类遗传算法的交通信号配时优化方法

权利要求书

1.一种基于最小生成树聚类遗传算法的交通信号优化配时方法，包括以下步骤：

步骤一，进行个体编码、初始化数据，并设定参数；

所述个体表示绿灯时间的组合；用t_i表示i相位的绿灯时间，为保持产生的后代个体的有效性，采用3个时间组合，个体编码形式为：＜t₁ t₂ t₃＞，用二进制进行编码；所述初始化数据将种群大小初始化为popszie，每次后代都产生popsize大小的种群；所述设定参数包括：设定交叉概率P_c为0.8，变异概率P_m为0.01，个体长度21位；

步骤二，进行种群初始化，随机产生popsize个21位个体组成的种群；

步骤三，计算种群内个体的适应度值；

步骤四，对种群进行最小生成树聚类；

步骤五，选择种群内个体参加遗传操作；

对种群内个体采用轮盘赌选择两个个体，如果两个个体不属于同一类，则两个个体被选定，参与到遗传操作中产生后代个体；如果两个个体属于同一类，判断两个个体的适应度值大小，将适应度值大的个体淘汰，重新选择，直到选到的个体属于不同类为止；

步骤六，对步骤五选择的个体进行交叉和变异操作；

交叉操作，采用单点交叉，随机产生交叉位，互组父代个体之间的基因位，形成两个新的个体；

变异操作，对交叉后产生的两个个体，以一定的概率进行变异，0变1，或1变0，变异后产生个体还需要解码后判断是否满足t_i的条件，如果满足，将其归入下一代种群，直到产生大小为popsize的后代种群，作为下一代操作的父代种群；如果不满足，则直接淘汰产生的新个体，同时计数器不进行累加，保证最后产生popsize个后代个体；

步骤七，重复执行步骤四～六，得到对应周期的最佳配时；

其特征在于，所述步骤四对种群进行最小生成树聚类的方法如下：

（1）计算popsize个个体间的欧式距离作为两个个体建立的边的权重，构成一个有权无向图；

（2）利用Prim算法求出这个无向图的最小生成树；

（3）确定最小生成树的断边阈值；

（4）通过切断生成树中的边进行分类：从最小生成树起点开始遍历，将权重大于阈值的边去掉，形成一个森林，属于同一个树的边就属于同一类；

（5）对森林进行深度遍历，对每一类进行记录保存，同时对每类中的个体按照适应度值大小进行排序。