Journal des technologies de l'information et du génie logiciel
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Abstrait

Aidez l'algorithme génétique à minimiser le trafic urbain aux intersections

Dadmehr Rahbari

Le contrôle des feux de circulation aux intersections est l'un des principaux problèmes de la circulation optimale. Les intersections sont utilisées pour réguler le flux de circulation des véhicules et éliminer les flux de circulation conflictuels. La modélisation et la simulation du trafic sont largement utilisées dans l'industrie. En fait, la modélisation et la simulation d'un système industriel sont étudiées avant de le créer de manière économique et lorsqu'elles sont abordables. Le but de cet article est de trouver une manière intelligente de contrôler le trafic. La première étape du projet a pour objectif de collecter des données statistiques (temps de cycle de chaque intersection des feux des véhicules en attente d'un feu rouge) étapes où la collecte de données a trouvé des quantités optimales suivantes. Introduit par l'algorithme génétique, l'optimisation des paramètres est effectuée. GA commence par l'étape de codage sous forme de variable binaire (la plage spécifiée par l'ensemble de données initial est obtenue) commencera par une population initiale, puis une nouvelle génération d'opérateurs génétiques de mutation et de croisement et enfin, les membres des valeurs de fitness optimales sont sélectionnés comme ensemble de solutions. La sortie optimale des réseaux de Petri, la modélisation et le logiciel CPN TOOLS ont été mis en œuvre. Les résultats indiquent que le projet d'amélioration des performances dans les systèmes de contrôle du trafic aux intersections. Il est connu que d'autres données collectées et appliquées intersections de méthodes évolutives telles que les algorithmes génétiques pour réduire le temps d'attente aux feux de circulation derrière les feux rouges et pour déterminer le cycle approprié.