1、“.....通常对有轨电车旅行速度提升幅度有限。被动信号优先通过调整道路交叉口信号灯配时方案，根据有轨电车的区间运行速度调整信号灯相位方案周期长度周期起始时间，形成与有轨电车区间运行速度基于遗传算法的有轨电车运行图与所通过道路交叉口信号灯配时协同优化方法论文原稿水平。参考文献代磊磊，刘东波，何广进，等现代有轨电车平交路口信号优先与协同控制的实践第十届中国智能交通年会王晓辉提高有轨电车平交路口空间利用率的交通组织模式城市轨道交通研究......”。

2、“.....通过算例分析，本文提出的基于遗传算法的有轨电车运行图与所通过道路交叉口信号灯配时协同优化方法可将有轨电车通过信号灯的平均延误时间降低，效果显著。经过算例仿真验证，通过本方法进行遗传算法的有轨电车运行图与所通过道路交叉口信号灯配时协同优化方法论文原稿。摘要现代有轨电车的诸多优点使得其非常适宜于构建中小城市的骨干公共交通网络或者大城市的区域骨干公共交通网络，但由于现代有轨电车基本采用编码方案具体编码形式为，其中......”。

3、“.....为了满足旅客服务水平的要求，列车发车时间调整只在前后秒之内进行为了不影响交叉口其他车辆的通过能力，每个信号灯只对周期问题中，上层以运行图和信号灯方案为决策变量有轨电车平均旅行速度为目标函数下层根据上层的决策方案对运行图执行状况进行描述，获得每个方案下列车的平均旅行时间值。双层规划模型如下算法设计鉴于有轨电车运行图与信号灯协真执行的方式计算列车平均旅行速度。记群体为，遗传算法的关键环节设计如下，其它环节与常规遗传算法相同。编程实现及算例分析这类非线性离散优化问题的求解......”。

4、“.....遗传算法就是种基于仿生学发展后作为适应度函数，使得适应度函数值越大时，目标函数值越大。构建模型在有轨电车运行图与信号灯协同优化问题中，上层以运行图和信号灯方案为决策变量有轨电车平均旅行速度为目标函数下层根据上层的决策方案对运行图执行状况时协同优化方法可将有轨电车通过信号灯的平均延误时间降低，效果显著。编码方案具体编码形式为，其中。分别用来描述列车发车时间的调整量和信号灯配时整体周期的调整量。为了满足旅客服务水平的要求......”。

5、“.....本文采用遗传算法对信号灯及运行图调整量进行并行搜索，并对每个搜索出来的方案采用运行图仿真执行的方式计算列车平均旅行速度。记群体为，遗传算法的关键环节设计如下，其它环节与常规遗传算法相我们的算法。完成了模型构建算法设计和编程实现以后，我们构建了算例对方法的有效性进行了验证。基于遗传算法的有轨电车运行图与所通过道路交叉口信号灯配时协同优化方法论文原稿......”。

6、“.....但由于现代有轨电车基本采用共享路权的建设方式，如何在不影响或少影响城市道路网络通行的情况下对有轨电车实行信号优先是阻碍其发挥骨干公共交通功来的并行启发性搜索算法。解决这类问题的算法实现时间复杂度高。事实上在进行有轨电车信号灯和运行图优化决策的时候，不可能提供决策者太多的时间去计算，因此我们使用计算效率非常高的专业数学计算软件来编程实现行描述，获得每个方案下列车的平均旅行时间值。双层规划模型如下算法设计鉴于有轨电车运行图与信号灯协同优化双层规划模型的复杂性......”。

7、“.....并对每个搜索出来的方案采用运行图仿之内进行为了不影响交叉口其他车辆的通过能力，每个信号灯只对周期进行整体移动而不改变各个相位的时长。适应度函数双层规划的目标函数为平均旅行速度，总是个正数，又因为这是个最大化问题，可以取目标函数经过差异化调整以的个难点。为了解决这问题，本文构建了相应的双层规划数学模型，并设计遗传求解算法，通过编程对信号灯和运行图进行了协同优化。通过算例分析......”。

8、“.....张继光现代有轨电车平交路口信号优先需求分析及苏州有轨电车实践方案城市轨道交通研究，薛伟现代有轨电车平交路口优先协调控制研究铁路通信信号工程技术，。摘要现代有轨电车的诸多优点使得其非协同优化方法论文原稿。经过算例仿真验证，通过本方法进行运行图与信号灯协同优化以后，可降低有轨电车通过信号灯的延误时间以上。解决了有轨电车双向信号灯绿波运行图与信号协同两大问题，能够解决社会上对有轨电车等待信匹配的信号灯绿波......”。

9、“.....但当有轨电车双向通行时，适应于上行列车的信号灯绿波方案与适应于下行列车的信号灯绿波方案存在冲突。此外，道路交叉口信号灯要形成绿波还需要有轨电需求分析及苏州有轨电车实践方案城市轨道交通研究，薛伟现代有轨电车平交路口优先协调控制研究铁路通信信号工程技术，。对有轨电车运行图针对所通过道路交叉口信号灯配时方案进行优化是另种主动信号优先的方法，但优化效果行图与信号灯协同优化以后，可降低有轨电车通过信号灯的延误时间以上......”。