logistyka.net.pl - wortal logistyczny | logistyka | e-logistyka | TSL

PARTNER PORTALU:

A+ A A-

Modelowanie strumieni pojazdów z zastosowaniem automatów komórkowych i liczb rozmytych

Oceń ten artykuł
(0 głosów)
Modele matematyczne stosowane do optymalizacji sterowania ruchem drogowym muszą spełniać szereg wymagań wynikających ze specyfiki tego zastosowania. W przypadku adaptacyjnych systemów sterowania, model musi umożliwić przetwarzanie danych pomiarowych w czasie rzeczywistym. Potrzebny jest zatem kompromis pomiędzy dokładnością odwzorowania strumieni pojazdów i złożonością obliczeniową modelu.
Obecne metody sterowania ruchem drogowym bazują na modelach makro i mezoskopowych. Tego rodzaju modele uwzględniają parametry definiowane dla strumieni lub grup pojazdów [8]. Nie opisują one ruchu pojedynczych pojazdów, a co za tym idzie, nie pozwalają w pełni wykorzystać informacji, którą można uzyskać dzięki nowym technologiom monitorowania ruchu (m. in. sieciom sensorowym, i wideodetekcji) [10, 13].
Dane dotyczące poszczególnych pojazdów (np.: położenie, prędkość, klasa, relacja) są istotne i przydatne z punktu widzenia zadań sterowania ruchem. Z tego względu, coraz więcej uwagi poświęca się możliwościom zastosowania mikroskopowych (symulacyjnych) modeli ruchu do celów sterowania. Wśród modeli mikroskopowych najniższą złożonością obliczeniową cechują się modele bazujące na automatach komórkowych [6]. Jednakże dyskretny i stochastyczny charakter tego rodzaju modeli utrudnia ich kalibrację i wiąże się z koniecznością czasochłonnej symulacji metodą Monte Carlo.
W niniejszym artykule przedstawiona została metoda modelowania strumieni pojazdów sterowanych sygnalizacją świetlną, która wykorzystuje automaty komórkowe i arytmetykę liczb rozmytych. W przypadku tradycyjnych automatów komórkowych niepewność modelu jest uwzględniana za pośrednictwem parametrów probabilistycznych. Zgodnie z zaproponowanym podejściem, probabilistyczny opis niepewności został zastąpiony przez liczby rozmyte, które odwzorowują położenia pojazdów, prędkości i inne parametry ruchu. Takie rozwiązanie pozwala skutecznie kalibrować model i eliminuje konieczność stosowania metody Monte Carlo [12]. Dzięki zastosowaniu liczb rozmytych uwzględniona została również niepewność danych wejściowych i wyników symulacji ruchu. (...)

Z ostatniej chwili

  • 1
  • 2
  • 3

Nowa wersja Specyfikacji Ogólnych GS1

Nowa wersja Specyfikacji Ogólnych GS1

Pojawiła się nowa wersja Specyfikacji Ogólnych GS1. To już siedemnasta odsłona dokumentu, który zawiera techniczne...

Polski transport zadłużony

Polski transport zadłużony

Krajowy Rejestr Długów Biura Informacji Gospodarczej SA opublikował raport dotyczący  finansów  polskiego transportu. Sytuacja jest...

FedEx wraz UEFA for Children stworzyły dziecięcą eskortę na mecz…

FedEx wraz UEFA for Children stworzyły dziecięcą eskortę na mecz finałowy Ligi Europy UEFA

FedEx Express, firma świadcząca usługi przewozów ekspresowych, wraz z Fundacją UEFA for Children i szwedzkimi...

Ostatnio na forum

Ogłoszenia

Brak aktywnych ogłoszeń.

 Instytut Logistyki i Magazynowania

Logowanie

LOGOWANIE

Rejestracja

Rejestracja użytkownika
lub Anuluj