Revista de Tecnologia da Informação e Engenharia de Software
Acesso livre

Abstrato

Ajude o Algoritmo Genético a Minimizar o Tráfego Urbano nas Intersecções

Dadmehr Rahbari

O controlo dos semáforos nos cruzamentos dos principais pontos é o tráfego ideal. São utilizadas intersecções para regular o fluxo de tráfego de veículos e eliminar fluxos de tráfego conflituantes. A modelação e simulação de tráfego são amplamente utilizadas na indústria. De facto, a modelação e simulação de um sistema industrial é estudada antes de ser economicamente viável e quando é acessível. O objetivo deste artigo é uma forma inteligente de controlar o tráfego. A primeira etapa do projeto com o objetivo de recolher dados estatísticos (tempo de ciclo de cada um dos semáforos dos veículos é aguardar pelo sinal vermelho) etapas onde a recolha de dados encontrou valores ótimos próximos do mesmo. Introduzido pelo algoritmo genético, é realizada a otimização dos parâmetros. O GA começa com a etapa de codificação como uma variável binária (o intervalo especificado pelo conjunto de dados inicial é obtido) começará com uma população inicial e depois uma nova geração de operadores genéticos de mutação e cruzamento e finalmente, os membros dos valores de aptidão ideais são selecionado como o conjunto de soluções. O resultado ideal da modelação e software CPN TOOLS de redes de Petri foi implementado. Os resultados indicam que o projeto de melhoria de desempenho em sistemas de controlo de tráfego em cruzamentos. Sabe-se que outros dados recolheram e aplicaram cruzamentos de métodos evolutivos, como algoritmos genéticos, para reduzir o tempo de espera dos semáforos atrás dos semáforos vermelhos e para determinar o ciclo adequado.