МОДЕЛЬ СИСТЕМИ УПРАВЛІННЯ ТРАНСПОРТНИМ ПОТОКОМ ДВОХ ВЗАЄМОПОВ’ЯЗАНИХ ПЕРЕХРЕСТЬ
https://doi.org/10.33815/2313-4763.2025.2.31.091-099
Анотація
У статті представлено розробку моделі системи управління транспортним потоком для двох послідовно розташованих регульованих перехресть міської вулично-дорожньої мережі на основі дискретно-клітинкового підходу. Дослідження спрямоване на забезпечення такого режиму управління, за якого сформована група транспортних засобів, що знаходиться на підході до першого перехрестя, після ввімкнення дозволеного сигналу може без зупинок подолати друге перехрестя також на дозволений сигнал. Модель враховує ширину перехресть, відстань між ними, кількість автомобілів у групі, швидкість їх переміщення та логіку зміни світлофорних фаз. Проаналізовано часові залежності для кожного автомобіля всередині групи та отримано узагальнені формули визначення тривалостей дозволених і заборонених фаз для обох перехресть. Запропонований підхід дозволяє визначати світлофорні цикли так, щоб уникнути затримок та надмірного накопичення транспортних засобів на другому перехресті, що особливо важливо в умовах міських транспортних потоків із високою інтенсивністю. Використання клітинкової моделі дає змогу наочно відтворювати рух автомобілів, контролювати їх позиції в кожний момент часу та оцінювати вплив параметрів регулювання на загальну пропускну здатність.
Розроблена модель може бути використана для оптимізації роботи регульованих перехресть, налаштування фіксованих режимів світлофорів, а також як основа для створення більш складних адаптивних систем керування. Отримані результати є практично значущими для проєктування транспортних схем, удосконалення дорожньої інфраструктури та зменшення заторів у міському середовищі.
Посилання
2. Shevchenko, V. V. (2022). Substantiation of the effective direction of development of traffic light control systems with rigid regulation cycles. Bulletin of Mechanical Engineering and Transport. Vol. 16, No. 2. P. 110–119. https://doi.org/10.31649/2413-4503-2022-16-2-110-119.
3. Sabar, N. R., Kieu, L. M., Chung, E., et al. (2017). A memetic algorithm for real world multi-intersection traffic signal optimisation problems. Engineering Applications of Artificial Intelligence. No. 63. P. 45–53. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2017.04.021.
4. Jin, J., Ma, X., & Kosonen, I. (2017). An intelligent control system for traffic lights with simulation-based evaluation. Control Engineering Practice. No. 58. P. 24–33. https://doi.org/10.1016/j.conengprac.2016.09.009.
5. Mladen Miletić, Edouard Ivanjko, Martin Gregurić, Krešimir Kušić. (2022). A review of reinforcement learning applications in adaptive traffic signal control. IET Intelligent Transport Systems. Vol. 16, Issue10. P. 1269–1285.
https://ietresearch.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1049/itr2.12208.
6. Lee, J., Chung, J., Sohn, K. (2020). Reinforcement learning for joint control of traffic signals in a transportation network. IEEE Trans. Veh. Technol. Vol. 69, Issue 10. P. 1375–1387. https://doi.org/10.1109/TVT.2019.2962514. 7. Jin, J., Ma, X. (2018). Hierarchical multi-agent control of traffic lights based on collective learning. Eng. Appl. Artif. Intell. Vol. 68. P. 236–248. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2017.10.013. 8. Xiaoyuan Liang; Xunsheng Du; Guiling Wang; Zhu Han. (2019). A deep reinforcement learning network for traffic light cycle control. IEEE Trans. Veh. Technol. Vol. 68, Issue 2. P. 1243–1253. https://doi.org/10.1109/TVT.2018.2890726. 9. Martin Greguri´c, Miroslav Vuji´c, Charalampos Alexopoulos, Mladen Mileti´c. (2020). Application of deep reinforcement learning in traffic signal control: An overview and impact of open traffic data. Applied Sciences. Vol. 10, Issue 11. 4011. https://doi.org/10.3390/app10114011. 10. Shantian Yang, Bo Yang, Hau-San Wong, Zhongfeng Kang. (2019). Cooperative traffic signal control using multi-step return and off-policy asynchronous advantage actor-critic graph algorithm. Knowledge Based Syst. Vol. 183, 104855. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2019.07.026.
11. Qadri, S.S.S.M., Gökçe, M. A. & Öner, E. (2020). State-of-art review of traffic signal control methods: challenges and opportunities. Eur. Transp. Res. Rev. Vol. 12, No. 55. https://doi.org/10.1186/s12544-020-00439-1.
12. Hao Wei, Guanjie Zheng, Victor Gayah, Zhenhui Li. (2019). A survey on traffic signal control methods. arXiv. arXiv:1904.08117. https://doi.org/10.48550/arXiv.1904.08117.
13. Slavych, V. P., Savchenko, M. O. (2024). Criteria-based model of road transport traffic control. Bulletin of the National Technical University "KhPI". Series: Automobile and tractor manufacturing. No. 2. P. 65–70. https://doi.org/10.20998/2078-6840.2024.2.08.
14. Slavych, V. P., Savchenko, M. O. (2024). Model of control of traffic light parameters depending on the installed capacity. Bulletin of KhNTU. No. 3(90). P. 118–122. https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2024.3.15.
15. Slavych, V. P., Savchenko, M. O. (2024). Model of a four-phase traffic flow control system. Scientific Bulletin of the KhDMA. No. 28. P. 196–204. https://doi.org/10.33815/2313-4763.2024.1.28.196-204.
