A new crossover operator of genetic algorithm to control traffic light system

A new crossover operator of genetic algorithm to control traffic light system

Author

Al-Badaaiyah, Sheikha Said.

Publisher

Sultan Qaboos University

Gregorian

2019

Language

English

Subject

Computer science

Traffic light

English abstract

Over the years, Genetic Algorithm (GA) has become one of the powerful methods to solve different optimization problems such as Travelling Salesman Problem (TSP), the Vehicle Routing Problem (VRP), the Sudoku Problem, and the Signal Timing Problem. In recent years, the optimization of traffic signal timing has been one of the main concerns of traffic engineers. Finding an intelligent solution will reduce not only the overall traffic, but also vehicle delays, vehicle emissions and fuel consumption at an intersection. Different algorithms, including heuristic algorithms such as Hill Climbing Algorithm (HCA), Simulated Annealing Algorithm (SAA), Ant Colony Algorithm (ACA) etc., are used to develop traffic light control systems (TLCS). GA has been used in several works to control traffic light systems. It approved its strength in optimizing timing plans for an intersection. This thesis presents an improved GA to optimize traffic signal timing. It introduces a new crossover operator that attempts to enhance the GA performance and locates the optimal or near optimal solutions. To verify the success of the proposed algorithm a standard genetic algorithm was used to confirm the merits of the new crossover operator. The results reveal that the GA that uses the new crossover operator can generate better timing plans than the timing plans generated by the standard GA that uses one point crossover operator for more than 40% of the tested instances. Moreover, the new traffic control system can manage the flow of vehicles and reduce the overall traffic in an intersection efficiently compared to the fixed time TLCSs.

Member of

Theses and Dissertations

Resource URL

https://hdl.handle.net/20.500.12408/3355

Arabic abstract

تعد مسألة تحديد وادارة خطط اشارات المرور احدى اهم المسائل التي شكلت تحدي لمهندسي اشارات المرور عبر الزمن حيث تم اقتراح عدة حلول وانشاء أنظمة مختلفة مبنية على مختلف الخوارزميات التي أثبتت امكانياتها في ايجاد حلول مناسبة لمسائل عديدة اثبتت الخوارزمية الجينية كفائتها عبر السنين ، حيث تمكنت من ايجاد الحلول المناسبة لمختلف مشاكل الاستمثال (optimization problems) مثل : مسألة البائع المتجول ،مسألة توجيه المركبات، مسألة سودوكو ، بالإضافة إلى مسألة تحديد وادارة خطة اشارات المرور. اثبتت العديد من الدراسات السابقة ، إمكانية تطوير الخوارزمية الوراثية ، بإستحداث العمليات المستخدمة في الخوارزمية . كما أشارت دراسات أخرى الى نتائج ايجابية بتعديل عملية التبادل الجيني (crossover operator). تهدف هذه الدراسة إلى اقتراح عملية تبادل جديدة مبنية للتتناسب مع التطبيق application dependent)
,(crossOver أي أنها مصممة لهذا التطبيق فقط " تطبيق ادارة وتحديد خطط اشارات المرور" تم اختيار مشكلة توقيت إشارات المرور كمشكلة واقعية للتأكد من إمكانية تطبيق الحل المقترح حيث نهدف لإنشاء خطط لإدارة إشارات المرور(Signal timing plans) وتحديد مدة الإشارة الخضراء حسب الازدحام مما قد يؤدي الى تحديد التوقيت المثالي او شبه المثالي ، تقليل الازدحام والتأخير وتحقيق السلامة في الطرقات بصورة عامة . للتأكد من فاعلية الحل المقترح ، تم مقارنته بالطريقة الكلاسيكية (Standard one- point Genetic Algorithmn) ،حيث تشير النتائج الى فعالية الخوارزمية الجينية المبنية على عملية التبادل الجيني الجديدة في انشاء خطط جيدة الادارة اشارات المرور مقارنة بالخطط التي يتم انشاؤها باستخدام الخوارزمية الجينية المبنية على عملية التبادل الكلاسيكية ( One point crossover operator)، وذلك لأكثر من 40% من المدخلات ، كما أنها تدير حركة المرور وتقلل الازدحام بفاعلية عالية مقارنة بأنظمة المرور المبنية على خطط ثابتة (Fixed time control system).