Control Synthesis for Traffic Simulation in the Urban Road Network

Alnovani, G Ha; Diveev, Askhat; Pupkov, K.A.; Sofronova, Elena

doi:10.3182/20110828-6-it-1002.03260

Cited by 14 publications

(3 citation statements)

References 2 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…If we replace the set of unary and binary operations in the network operator by the set of logic operations, then we can perform the search of the most suitable logic function (Alnovani et al 2011). …”

Section: Resultsmentioning

confidence: 99%

The Network Operator Method for Search of the Most Suitable Mathematical Equation

Diveev¹,

Sofronova²

2012

Bio-Inspired Computational Algorithms and Their Applications

View full text Add to dashboard Cite

Section: Resultsmentioning

confidence: 99%

The Network Operator Method for Search of the Most Suitable Mathematical Equation

Diveev¹,

Sofronova²

2012

Bio-Inspired Computational Algorithms and Their Applications

View full text Add to dashboard Cite

“…Математическая модель транспортных потоков на основе управляемых сетей [8][9][10][11] имеет следующий вид:…”

Section: математические модели транспортных потоков на основе теории unclassified

“…Математическая модель дорожного движения строится на основе теории управ-ляемых сетей [8][9][10][11]. Такая модель учитывает сеть и структуру дорог, ее измене-ние соответственно сигналам светофоров и позволяет рассчитывать состояние потоков в каждый момент времени.…”

Section: Introductionunclassified

Artificial Neural Network Approach to Traffic Flow Control

Kazaryan

Mihalyev

Sofronova

2017

Vestn. Ross. univ. družby nar., Ser. Inž. issled.

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

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».

show abstract

Intelligent Control of Traffic Flows Under Conditions of Incomplete Information

Sofronova

Diveev

2020

Advances in Intelligent Systems and Computing

View full text Add to dashboard Cite

Control Synthesis for Traffic Simulation in the Urban Road Network

Cited by 14 publications

References 2 publications

The Network Operator Method for Search of the Most Suitable Mathematical Equation

The Network Operator Method for Search of the Most Suitable Mathematical Equation

Artificial Neural Network Approach to Traffic Flow Control

Intelligent Control of Traffic Flows Under Conditions of Incomplete Information

Contact Info

Product

Resources

About