基于SOGA 的VISSIM 仿真模型参数标定方法

来源：交通运输系统工程与信息杂志2017年第3期北京时间：

作者：杨艳芳，秦勇，努尔兰·木汉

单位：北京交通大学a. 交通运输学院；b. 轨道交通控制与安全国家重点实验室； c. 城市交通信息智能感知与服务工程技术研究中心，北京100044

摘要：微观交通仿真模型是对交通系统进行管理、控制和优化的重要试验手段和工具，而微观交通模型的参数标定是确保微观交通仿真模型能真实、直观地反映交通流运行情况的必要前提.针对遗传算法(GA)的不足，提出了基于自适应正交遗传算法(SOGA) 的微观交通仿真模型参数标定方法.选取应用较为广泛的VISSIM 仿真模型作为基础平台，给出了该优化方法中染色体的编码解码、适应度函数和自适应正交交叉算子的详细设计.最后将算法应用到北京市荣华中路与荣京西街交叉口模型参数标定中，通过与GA 算法、正交试验法对比，SOGA算法得到的适应度函数值为19.43，优于其他标定算法的适应度函数值；同时，SOGA 算法迭代时间比GA 算法少了40.5%，验证了SOGA 算法在 VISSIM参数标定上的优越性.

关键词：智能交通,微观交通仿真,参数标定,自适应正交遗传算法,VISSIM

基金资助：国家科技支撑计划课题/ National Science & Technology Supporting Program of China (2014BAG01B02).