No abstract

No abstract

Инженерная академия Российский университет дружбы народов ул. Миклухо-Маклая, 6, Москва, Россия, 117198 В работе рассматривается задача оптимального управления транспортными потоками. Представлена математическая модель для управления сигналами светофоров на основе теории управляемых сетей в виде системы нелинейных конечномерно-дифференцируемых уравнений. Для представления сети дорог большого размера в модели используются матрицы связей, которые описывают связи между входными и выходными участками подсетей. Управление транспортным потоком достигается за счет изменения активных фаз светофоров. Задачей управления является минимизация разницы между суммарным входным и выходным пото-ками всех подсетей. В статье представлен нейросетевой подход для корректировки параметров сети дорог.Ключевые слова: управление транспортными потоками; искусственные нейронные сети ВведениеНесмотря на многочисленные попытки, до сих пор не удалось получить каче-ственную математическую модель управления городским движением. Такая мо-дель должна определять функциональную зависимость параметров транспортных потоков от параметров управления. В наши дни транспортные потоки повсемест-но регулируются посредством светофоров. Если удастся получить достаточно точную математическую модель потоков транспорта, мы сможем определять оп-тимальную длительность фаз сигналов светофоров для достижения максимальной пропускной способности узла дорожной сети.Достаточно точная математическая модель управления дорожным движением, работающая в режиме предсказания, будет отображать оценку оптимальных па-раметров управления, а также принимать корректные решения в экстренных си-туациях.Известные математические модели дорожного движения [1-7; 12] учитывают только средние значения потоков, а не точное количество машин на каждом участ-ке дорог в конкретный момент.* Работа выполнена по гранту РФФИ №16-08-00639-а «Исследование и разработка мето-дов синтеза идентификационного управления транспортными потоками в сетях городских дорог».

No abstract