• ВХОД

    •  

    Полное описание


     Бекларян, Армен Левонович. Имитационная модель интеллектуальной транспортной системы "умного города" с адаптивным управлением светофорами на основе нечеткой кластеризации = Simulation model of an intelligent transportation system for the "smart city" with adaptive control of traffic lights based on fuzzy clustering / А. Л. Бекларян, Л. А. Бекларян, А. С. Акопов. - DOI 10.17323/2587-814X.2023.3.70.86. - Текст : непосредственный // Бизнес-информатика = Business Informatics : научный журнал НИУ ВШЭ. - 2023. - Том 17, N 3. - С. 70-86. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 1998-0663.
    (Шифр в БД У3893/2023/17/3)
    ГРНТИ УДК
    28.23.20004.89
    28.23.29004.853
    73.31.81656.13:004.8
    73.31.17
    РУБ ИИ
    04.05
    05.14
    07.14

    Рубрики:
    Интеллектуальные системы -- Моделирование
    Интеллектуальные агенты
    Автомобильный транспорт -- Безопасность движения
    Искусственный интеллект -- Применение на транспорте

    Кл.слова (ненормированные): anylogic -- нечеткая кластеризация -- адаптивное управление -- агентное моделирование -- "умные светофоры" -- "умный город" -- интеллектуальная транспортная система
    Аннотация: В данной статье представлена новая имитационная модель интеллектуальной транспортной системы (ИТС) "умного города" с адаптивным управлением светофорами. Предложенная транспортная модель, реализованная в AnyLogic, позволяет изучать поведение взаимодействующих агентов: транспортных средств (ТС) и пешеходов (II) в рамках многоагентной ИТС типа "Манхэттенской решетки". Пространственная динамика агентов в подобной ИТС описывается с использованием систем конечно-разностных уравнений с переменной структурой с учетом регулирующего воздействия "умных" светофоров. Исследованы различные способы управления светофорами, направленные на максимизацию суммарного трафика выходного потока ИТС, в частности, посредством формирования требуемой длительности фаз с использованием генетического оптимизационного алгоритма, с помощью локального ("слабоадаптивного") управления переключениями и на основе предложенного алгоритма нечеткой кластеризации. Исследуются возможности оптимизации характеристик систем индивидуального управления поведением светофоров при различных сценариях, в частности, для ИТС с пространственно-однородными и периодическими характеристиками. Для определения наилучших значений индивидуальных параметров систем управления светофорами, таких как, длительности фаз, радиусы наблюдений за транспортными и пешеходными потоками, пороговые коэффициенты, количество кластеров и др., применяется ранее предложенный параллельный генетический оптимизационный алгоритм с вещественным кодированием (класса RCGA). Предложенный метод адаптивного управления светофорами на основе нечеткой кластеризации демонстрирует большую эффективность в сравнении с известными методами коллективного воздействия и локального ("слабоадаптивного") управления. Результаты работы могут быть рассмотрены как компонента системы принятия решений в управления городскими службами.
    Доп. точки доступа:
    Бекларян, Лева Андреевич
    Акопов, Андраник Сумбатович

    Экз-ры полностью У3893/2023/17/3
    Имеются экземпляры в отделах: всего 2 : ЧЗХР (1), ХРЦ (1)
    Свободны: ЧЗХР (1), ХРЦ (1)
    Переход по DOI



    Заказ фрагмента документа ₽