Optymalizacja ruchu drogowego bazująca na symulacji z wykorzystaniem algorytmów genetycznych i obliczeń o wysokiej wydajności

Gora, P.

Artykuł - szczegóły

Tytuł artykułu

Optymalizacja ruchu drogowego bazująca na symulacji z wykorzystaniem algorytmów genetycznych i obliczeń o wysokiej wydajności

Autorzy

Gora P.

Treść / Zawartość

Pełne teksty:

Pobierz

Identyfikatory

Warianty tytułu

Simulation-based traffic optimization with application of genetic algorithms and high-performance computing

Języki publikacji

Abstrakty

Artykuł opisuje pomysł na system zarządzania ruchem pojazdów w dużej skali (np. miasta wielkości Warszawy i większe) bazujący na zastosowaniu symulacji komputerowej w modelu mikroskopowym, metaheurystyk (np. algorytmów genetycznych), obliczeń o wysokiej wydajności i sieci neuronowych. Rozważania teoretyczne sugerują, że system taki może działać lepiej niż systemy zarządzania ruchem istniejące obecnie, a wstępne eksperymenty są obiecujące i pokazują, że warto zbadać dokładniej możliwość stworzenia takiego systemu.

The articlepresents an idea for a traffic management system working efficiently in a scale of a large city (e.g., of the size of Warsaw or larger) based on microscopic traffic simulation, metaheuristics (e.g., genetic algorithms), high-performance computing and artificial neural networks. Theoretical deliberations suggest that such system may outperform existing traffic management systems, while initial experiments are encouraging and show that some research efforts should be put to investigate this possibility further.

Słowa kluczowe

ruch drogowy algorytmy genetyczne optymalizacja

road traffic genetic algorithms optimization

Wydawca

Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Komunikacji Rzeczpospolitej Polskiej

Czasopismo

Transport Miejski i Regionalny

Rocznik

2016

Tom

nr 5

Strony

40--45

Opis fizyczny

Bibliogr. 35 poz.

Twórcy

autor

Gora P.

p.gora@mimuw.edu.pl

Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki Uniwersytetu Warszawskiego, u. Banacha 2, 02-097 Warszawa

Bibliografia

1. Sidney Coordinated Adaptive Traffic System, http://www.scats.com.au.
2. Split, Cycle Offset Optimization Technique http://www.scoot-utc.com.
3. Real-time Hierarchical Optimizing Distributed Effective System, http://www.signalsystems.org.vt.edu/documents/Jan2001AnnualMeeting/PituMirchandaniRHODES_TRB2001.pdf
4. Mirchandani P., RHODES and Next Generation RHODES, Panel ITS Meeting, 2011, http://goo.gl/ykYqpE .
5. Gartner N.H., Pooran F.J., Andrews C.M., Implementation of the OPAC adaptive control strategy in a traffic signal network, IEEE Xplore Conference: Intelligent Transportation Systems, 2001. Proceedings. 2001 IEEE.
6. Problemy związane z pętlami indukcyjnymi: http://gazetaolsztynska.pl/Korkuja-miasto--bo-nie-potrafia-wjechac-napetle-indukcyjne,70458 .
7. Krumm J., A Markov Model for Driver turn prediction, SAE (Society of Automotive Engineers), 2008 World Congress, April 14-17, 2008, Detroit, MIUSA. Paper Number 2008-01-0195.
8. Xue A.Y., Zhang R., Zheng Y., Xie X., Huang J., Xu Z., Destination Prediction by Sub Trajectory Synthesis and Privacy Protection Against Such Prediction, in IEEE International Conference on Data Engineering.
9. Komunikacja V2I, Vehicle-to-infrastructure, rozwiązania proponowane przez Kapsch, https://www.kapsch.net/ca/ktc/its-solutions/V2X-Cooperative-Systems .
10. Pascale A., Hoang T.L., Nair R., Characterization of network traffic processes under adaptive traffic control systems, in “Transportation Research Part C: Emerging Technologies”, vol. 59, 2015.
11. Program TRANSYT https://trlsoftware.co.uk/products/junction_signal_design/transyt .
12. Jaworski, P., Cloud computing based adaptive traffic control and management, PhD Thesis. Coventry: Coventry University in collaboration with MIRA Ltd, 2013.
13. IEEE ICDM Contest: TomTom Traffic Prediction for Intelligent GPS Navigation, http://tunedit.org/challenge/IEEE-ICDM-2010 .
14. Gora P., Son H. Nguyen, Szczuka M., Swietlicka J., Wojnarski M., Zeinalipour D., „IEEE ICDM 2010 Contest TomTom Traffic Prediction for Intelligent GPS Navigation”, w „IEEE ICDM 2010 Workshops”, 2010.
15. Adamczyk M., Betliński P., Gora P., Combined Bayesian Networks and Rough-Granular Approaches for Discovery of Process Models Based on Vehicular Traffic Simulation, “Communications in Computer and Information Science”, 2010, Volume 80, Part 2.
16. Kucharski R., Rerouting phenomena modelling for unexpected events in Dynamic Traffic Assignment, PhD Thesis, Cracow University of Technology, 2015.
17. Wolfram S., A New Kind of Science, Wolfram Media, Inc., 2002.
18. GNNS, Global Navigation Satellite System, http://searchnetworking.techtarget.com/definition/GNSS .
19. http://www.navtechgps.com/novatel_rtknav .
20. Dedicated short range communication, http://www.its.dot.gov/DSRC/dsrc_faq.htm.
21. Kenney J.B., Dedicated Short-Range Communications (DSRC) Standards in the United States, PROCEEDINGS OF THE IEEE 99(7).
22. Apache Spark – strona oficjalna, http://spark.apache.org .
23. Dean J., Ghemawat S., MapReduce: simplified data processing on large clusters, “Communications of the ACM”, Vol. 51, Issue 1, 2008.
24. 75 Years of the Fundamental Diagram for Traffic Flow Theory, “Transportation Research Circular No. E-C149”, 2011.
25. Pavone M., Autonomous Mobility-on-Demand Systems for Future Urban Mobility, “Autonomes Fahren”, 2015.
26. Dwork C., McSherry F., Nissim K., Smith A., Calibrating Noise to Sensitivity in Private Data Analysis, “Theory of Cryptography”, Vol. 3876, Lecture Notes in Computer Science, 2006.
27. Mitchell M., An Introduction to Genetic Algorithms, MIT Press Cambridge, MA, USA, 1996.
28. Metropolis N., The beginning of the Monte Carlo method, Los Alamos Science, 1987.
29. Hastings W.K., Monte Carlo Sampling Methods Using Markov Chains and Their Applications, Biometrika 57 (1).
30. High-Performance Computing, HPC, http://insidehpc.com/hpc-basic-training/what-is-hpc
31. Lista najpotężniejszych superkomputerów, http://www.top500.org/statistics/sublist
32. Microsoft Azure: https://azure.microsoft.com .
33. Amazon EC2, https://aws.amazon.com/ec2 .
34. Gora P., Pardel P., Application of Genetic Algorithms and High-Performance Computing to the Traffic Signal Setting Problem, Concurrency, Specification & Programming 1, 2015.
35. Gora P., A genetic algorithm approach to optimization of vehicular traffic in cities by means of configuring traffic lights, “Emerging Intelligent Technologies in Industry”, 2011.

Uwagi

Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę.

Typ dokumentu

Bibliografia

Identyfikator YADDA

bwmeta1.element.baztech-11f50b38-429e-49b0-8fc8-0b4ad9ffda9f