引言

本期介绍一种新的创新算法——交通堵塞优化算法Traffic jam optimizer，TJO。它的灵感来源于交通堵塞后，交警指挥司机开车，最终使交通状况达到平稳状态，于2025年8月最新发表在 JCR1区，中科院1区SCI 期刊 Applied Mathematical Modelling。

数学建模

随着汽车数量的不断增加，交通问题变得越来越严重。一些资质不足的司机可能不遵守交通规则，从而造成交通拥堵。当交通拥堵发生时，需要交警根据路况引导司机往最佳方向行驶。随着越来越多的司机听从交警的指挥，交通堵塞将逐渐减少，最终达到畅通的状态。

1. 初始化：和其他群优化算法一样，采用随机初始化。

2. 第一阶段：自主：在自主阶段，也被称为Pre-TACT阶段。每个司机心中都有一个道德准则，那就是朝最好的方向开车。但在没有交警指挥的情况下，司机可以随心所欲地开车。然而，当朝着最佳方向行驶时，道路可能是泥泞的，驾驶员可能会偏离轨道。因此，此行为表示为。

3. 第二阶段：自我调节：当司机自私自利随意游荡，造成交通堵塞时，一些司机会有意识地朝最佳位置行驶，而另一些司机仍然会随心所欲地行驶。在自我调节阶段，司机通常受到媒体宣传和外部环境的部分干扰。个人会根据经验朝更好的方向移动，或者他们会自动尝试避开拥堵，朝另一个方向移动：

4. 第三阶段：执行：进入第三阶段（运动和执法阶段之后），驾驶员的个人意志不再占主导地位，一切行为都由交警指挥。当交警进行管理时，所有驾驶员都会按照交警的指示向最佳行驶方向行驶

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算法伪代码：

03. 对比验证

原文作者通过与5种优秀的元启发式算法进行比较，在一些CEC2017基准函数上验证了交通拥堵优化器的优化能力。Wilcoxon签名秩和检验和Friedman秩和检验从统计学角度验证了本文算法的优越性。通过与CEC2017中4种最先进算法的比较，验证了该算法具有较强的竞争力。。

参考文献

Jinpeng Wang, Ziyang Shang, Traffic jam optimizer: A novel swarm-based metaheuristic algorithm for solving global optimization problems, Applied Mathematical Modelling, Volume 150, Part B, 2026, 116410,

ISSN 0307-904X, https://doi.org/10.1016/j.apm.2025.116410

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