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Evolutionary Computation for Intelligent Transportation in Smart Cities: A Survey [Review Article]
IEEE Computational Intelligence Magazine ( IF 9 ) Pub Date : 2022-04-13 , DOI: 10.1109/mci.2022.3155330 Zong-Gan Chen , Zhi-Hui Zhan , Sam Kwong , Jun Zhang
IEEE Computational Intelligence Magazine ( IF 9 ) Pub Date : 2022-04-13 , DOI: 10.1109/mci.2022.3155330 Zong-Gan Chen , Zhi-Hui Zhan , Sam Kwong , Jun Zhang
As the population in cities continues to increase, large-city problems, including traffic congestion and environmental pollution, have become increasingly serious. The construction of smart cities can relieve large-city problems, promote economic growth, and improve the quality of life for citizens. Intelligent transportation is one of the most important issues in smart cities that aims to make transportation safe, efficient, and environmentally friendly. There exist many optimization problems to achieve intelligent transportation, and most of them contain large-scale data and complex features that challenge traditional optimization methods. With the powerful search efficiency, evolutionary computation has been widely used to solve these optimization problems. In this paper, a two-layer taxonomy is introduced to review the research of evolutionary computation for intelligent transportation in smart cities. In the first layer, related studies are classified into three categories (land, air, and sea transportation) based on the application scene of the optimization problem. In the second layer, three categories (government, business, and citizen perspectives) based on the objective of the optimization problem are introduced for further classification. A detailed review of related studies is presented based on the two-layer taxonomy. Future research directions and open issues are also discussed to inspire researchers.
中文翻译:
智能城市中智能交通的进化计算:一项调查 [评论文章]
随着城市人口的不断增加,大城市的交通拥堵、环境污染等问题也日趋严重。智慧城市的建设可以缓解大城市问题,促进经济增长,提高市民生活质量。智能交通是智慧城市中最重要的问题之一,旨在使交通安全、高效和环保。实现智能交通存在许多优化问题,其中大多数包含对传统优化方法提出挑战的大规模数据和复杂特征。凭借强大的搜索效率,进化计算已被广泛用于解决这些优化问题。在本文中,引入两层分类法来回顾智慧城市智能交通进化计算的研究。第一层根据优化问题的应用场景,将相关研究分为三类(陆运、空运和海运)。在第二层中,基于优化问题的目标引入了三个类别(政府、企业和公民视角),以进行进一步分类。基于两层分类法对相关研究进行了详细回顾。还讨论了未来的研究方向和未解决的问题,以启发研究人员。和海运)基于优化问题的应用场景。在第二层中,基于优化问题的目标引入了三个类别(政府、企业和公民视角),以进行进一步分类。基于两层分类法对相关研究进行了详细回顾。还讨论了未来的研究方向和未解决的问题,以启发研究人员。和海运)基于优化问题的应用场景。在第二层中,基于优化问题的目标引入了三个类别(政府、企业和公民视角),以进行进一步分类。基于两层分类法对相关研究进行了详细回顾。还讨论了未来的研究方向和未解决的问题,以启发研究人员。
更新日期:2022-04-13
中文翻译:
智能城市中智能交通的进化计算:一项调查 [评论文章]
随着城市人口的不断增加,大城市的交通拥堵、环境污染等问题也日趋严重。智慧城市的建设可以缓解大城市问题,促进经济增长,提高市民生活质量。智能交通是智慧城市中最重要的问题之一,旨在使交通安全、高效和环保。实现智能交通存在许多优化问题,其中大多数包含对传统优化方法提出挑战的大规模数据和复杂特征。凭借强大的搜索效率,进化计算已被广泛用于解决这些优化问题。在本文中,引入两层分类法来回顾智慧城市智能交通进化计算的研究。第一层根据优化问题的应用场景,将相关研究分为三类(陆运、空运和海运)。在第二层中,基于优化问题的目标引入了三个类别(政府、企业和公民视角),以进行进一步分类。基于两层分类法对相关研究进行了详细回顾。还讨论了未来的研究方向和未解决的问题,以启发研究人员。和海运)基于优化问题的应用场景。在第二层中,基于优化问题的目标引入了三个类别(政府、企业和公民视角),以进行进一步分类。基于两层分类法对相关研究进行了详细回顾。还讨论了未来的研究方向和未解决的问题,以启发研究人员。和海运)基于优化问题的应用场景。在第二层中,基于优化问题的目标引入了三个类别(政府、企业和公民视角),以进行进一步分类。基于两层分类法对相关研究进行了详细回顾。还讨论了未来的研究方向和未解决的问题,以启发研究人员。