在复杂问题都优于用多目标决策。在交通信号控制多种交通流竞争来自同一时间和空间,而且不同的优先选择往往不同交通流或车辆组。此外,优化标准,包括几个同时喜欢平均和最大车辆和行人延误、最大队列长度和百分比停止的车辆。所以,它很可能是很有竞争力的模糊控制在复杂真实的十字路口的地方传统的优化方法的使用是有问题的。介绍了模糊逻辑, 并成功地应用于大范围的自动控制任务。最大的好处模糊逻辑是有机会模型与不确定的模糊决策。此外,模糊逻辑有能力理解语言指令和控制策略的基础上产生的先验的沟通。这一点在利用模糊逻辑来控制理论的基础上,是模仿人类专家控制的知识,而不是为了构建过程本身。的确,模糊控制已经被证明是成功的,在这些问题中, 精确的数学建模是困难的或不可能的, 但一名有经验的操作员可以控制的过程。一般而言,模糊控制是发现在复杂问题都优于多目标决策。目前,有大量的基于模糊推论系统技术。不过它们当中的主要部分,受含糊不清的根基; 即使它们大都是古典数学方法表现更好, 他们还带有黑色的盒子, 如德模糊化,这是很难证明数学或逻辑的。例如, 如果- 然后模糊规则, 它们在核心的模糊推理系统,经常报道的工作方式,是Ponens 概括规则推理机制的经典, 但随便起来就不是这样的,这之间的关系, 这些规则和多值逻辑是任何已知的复杂和人工。此外, 专家系统的性能应相当于人类专家: 它应该得到同样的结果, 专家给, 但提醒当控制问题是如此模糊, 专家是不确定适当的行为。现有的模糊专家系统很少满足这第二种情况。一、引言随着社会的发展和进步,交通畅通变得越来越重要。一方面,太多的十字路口,车辆越来越多,这些都造成严重的交通堵塞。另一方面,在有限的时间有必要保持车载和行人快速和安全。因此,一种交通灯控制系统的设计,可以用来显示时间的倒计时,与电脑联网控制实时数据。此外,配置技术应用于实时图像反映的交通信号灯、了解历史
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