In der vorliegenden Arbeit wird mit GALOP ein echtzeitfähiger Genetischer Algorithmus zur netzweiten Optimierung der Lichtsignalsteuerung entwickelt und bewertet, der zur Verbesserung des Verkehrsablaufs des motorisierten Verkehrs beiträgt. GALOP optimiert die Signalpläne aller Lichtsignalanlagen des jeweiligen Netzes, wobei alle Steuerungsparameter gleichzeitig optimiert werden können. Grundannahme ist eine einheitliche Umlaufzeit für das zu optimierende Netz. Zudem werden vorhandene Signalpläne mit vorab geplanten möglichen Phasenfolgen (phasenorientierter Ansatz) für die einzelnen Knotenpunkte vorausgesetzt. Das Verfahren ist so konzipiert, dass es tatsächlich auf die Straße gebracht werden kann, weil die Randbedingungen der in Deutschland weit verbreiteten lokalen verkehrsabhängigen Steuerung berücksichtigt werden.      «

In der vorliegenden Arbeit wird mit GALOP ein echtzeitfähiger Genetischer Algorithmus zur netzweiten Optimierung der Lichtsignalsteuerung entwickelt und bewertet, der zur Verbesserung des Verkehrsablaufs des motorisierten Verkehrs beiträgt. GALOP optimiert die Signalpläne aller Lichtsignalanlagen des jeweiligen Netzes, wobei alle Steuerungsparameter gleichzeitig optimiert werden können. Grundannahme ist eine einheitliche Umlaufzeit für das zu optimierende Netz. Zudem werden vorhandene Signa...     »

Within this dissertation, a Genetic Algorithm for network-wide Traffic Lights Optimization (GALOP) is developed and evaluated. It contributes to improve traffic flow. GALOP optimizes the signal control plans for all traffic lights of the respective road network. All control parameters can be optimized parallel. Basic assumption is a uniform cycle time for the network. Furthermore, existing signal time plans with preplanned possible phase sequences (phase-oriented approach) for all single intersections are required. The method is designed such that it can be applied directly in reality, because it accounts for the constraints of the common German local actuated signal control.      «

Within this dissertation, a Genetic Algorithm for network-wide Traffic Lights Optimization (GALOP) is developed and evaluated. It contributes to improve traffic flow. GALOP optimizes the signal control plans for all traffic lights of the respective road network. All control parameters can be optimized parallel. Basic assumption is a uniform cycle time for the network. Furthermore, existing signal time plans with preplanned possible phase sequences (phase-oriented approach) for all single...     »