Актуальність дослідження обумовлена необхідністю оптимізації світлофорного контролю перехресть з метою зменшення кількості заторів і затримок та збільшенням пропускної здатності перехресть. Ефективним рішенням цієї проблеми є використання інтелектуальних транспортних систем та окремих підсистем прийняття рішень. Однак автоматизація таких завдань потребує наукових досліджень для отримання ефективних алгоритмів, придатних для використання на практиці. Мета роботи полягає у пропозиції підходу до оптимізації світлофорного контролю перехресть, що враховує не лише параметри транспортного потоку на одному конкретному перехресті, а й параметри транспортного потоку на суміжних перехрестях та використовує алгоритм оптимізації мурашиної колонії для оптимізації світлофорного контролю суміжних перехресть. Отримані результати показали, що використання такого підходу є більш ефективним порівняно з існуючими і має потенціал зменшити кількість затримок на 10% та збільшити пропускну здатність перехресть на 15% і більше.
- Wu, J.; Cheng, L.; Chu, S.; Song, Y. (2024) An autonomous coverage path planning algorithm for maritime search and rescue of persons-in-water based on deep reinforcement learning. Ocean. Eng. 2024, 291, 116403. DOI: https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2023.116403
- Ma, Yue, Bo Li, Wentao Huang, and Qinqin Fan (2023) An Improved NSGA-II Based on Multi-Task Optimization for Multi-UAV Maritime Search and Rescue under Severe Weather Journal of Marine Science and Engineering 11, no. 4: 781. DOI: https://doi.org/10.3390/jmse11040781
- Cho, S.W.; Park, H.J.; Lee, H.; Shim, D.H.; Kim, S. Coverage path planning for multiple unmanned aerial vehicles in maritime search and rescue operations. Comput. Ind. Eng. 2021, 161 DOI: https://doi.org/10.1016/j.cie.2021.107612
- Skinderowicz, R. Improving Ant Colony Optimization efficiency for solving large TSP instances. Appl. Soft Comput. 2022, 120 DOI: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2022.108653
- Wang Y., Jiang Y., Wu Y., Yao Z. (2024). Mitigating traffic oscillation through control of connected automated vehicles: A cellular automata simulation, Expert Systems with Applications, no.235, DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.121275
- Liu, Yuxin, Zihang Qin, and Jin Liu. 2023. "An Improved Genetic Algorithm for the Granularity-Based Split Vehicle Routing Problem with Simultaneous Delivery and Pickup" Mathematics 11, no. 15: 3328. https://doi.org/10.3390/math11153328
- Sarbijan, M.S.; Behnamian, J. A mathematical model and metaheuristic approach to solve the real-time feeder vehicle routing problem. Comput. Ind. Eng. 2023, DOI: https://doi.org/10.1016/j.cie.2023.109684
- Wu, Y.; Cai, Y.; Fang, C. Evolutionary Multitasking for Bidirectional Adaptive Codec: A Case Study on Vehicle Routing Problem with Time Windows. Appl. Soft. Comput. 2023, 145, DOI: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2023.110605
- Sowmya, K.M., Rekha, B., Praveen, S.K. (2021). Real Time Moving Vehicle Congestion Detection and Tracking using OpenCV. Turkish Journal of Computer and Mathematics Education, 12(10), pp. 273–279. [Online]. – Available: https://www.turcomat.org/index.php/turkbilmat/article/view/4139
- Abu-Alsaad, H.A. (2023) Cnn-Based Smart Parking System. International Journal of Interactive Mobile Technologies (iJIM), 17, 155-170. DOI: https://doi.org/10.3991/ijim.v17i11.37033
- DSTU 4157: 2003 "Technical peripherals for automated traffic control systems" [Electronic resource]. – Available at: https://docs.dbn.co.ua/3641_1583178494026.html (Accessed: 3/02/2024)
- Yao Z., Li L., Liao W., Wang Y. (2024). Optimal lane management policy for connected automated vehicles in mixed traffic flow, Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, no.637, DOI: https://doi.org/10.1016/j.physa.2024.129520
- Liu K., Feng T. (2023). Heterogeneous traffic flow cellular automata model mixed with intelligent controlled vehicles, Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, no.632, DOI: https://doi.org/10.1016/j.physa.2023.129316
- Wang F., Tang K., Li K., Liu Z., Zhu L. (2019). A Group-Based Signal Timing Optimization Model Considering Safety for Signalized Intersections with Mixed Traffic Flows, Journal of Advanced Transportation, vol. 2019, DOI: https://doi.org/10.1155/2019/2747569
- Alkhatib A.A.A., Maria A. K., AlZu`bi S. (2022). Smart Traffic Scheduling for Crowded Cities Road Networks, Egyptian Informatics Journal, vol. 23(4), pp. 163–176. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eij.2022.10.002
- Bo Liu, Zhentao Ding. (2022). A distributed deep reinforcement learning method for traffic light control. Neurocomputing. no.490, pp. 390–399 DOI: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2021.11.106
- Hai D. T., Manh D.V., Nhat N.M. (2022). Genetic algorithm application for optimizing traffic signal timing reflecting vehicle emission intensity, Transport Problems, no.17(1), pp. 5–16 DOI: https://doi.org/10.20858/tp.2022.17.1.01