@ARTICLE{26583204_934287225_2024, 
	author = {А. С. Акопов and Е. А. Зарипов and А. М. Мельников}, 
	keywords = {, управление городским территориальным развитием, муниципальное управление, интеллектуальные транспортные системы, умный город, генетический алгоритм вещественного кодирования, имитационное моделирование транспортных потоков, управление дорожным движениемAnyLogic},
	title = {<p class="text">Адаптивное управление транспортной инфраструктурой в городской среде с использованием генетического алгоритма вещественного кодирования</p>},
	journal = {Бизнес-информатика},
	year = {2024},
	number = {2 Vol 18},
	pages = {48-66},
	url = {https://bijournal.hse.ru/2024--2 Vol 18/934287225.html},
	publisher = {},
	abstract = {&nbsp; &nbsp; &nbsp; Управление городским территориальным комплексом обуславливает необходимость разработки эффективной стратегии эволюционного развития транспортной инфраструктуры. Ключевым элементом подобной инфраструктуры является система светофоров, обеспечивающая регулирование транспортных и пешеходных потоков. Улучшение качества управления в интеллектуальной транспортной системе (ИТС), позволяет не только увеличить пропускную способность уличной дорожной сети, но также оказывает существенное влияние на экономику города, уменьшая издержки всех участников дорожного движения. В результате для участников дорожного движения могут быть сокращены расходы на топливо, повышен уровень их социального комфорта и т.&nbsp;д. В данной работе предлагается новый подход к оптимизации транспортных потоков «умного города», основанный на комбинированном использовании разработанного генетического оптимизационного алгоритма и имитационной модели ИТС. Разработанный оптимизационный алгоритм агрегирован по целевым функционалам с созданной имитационной моделью реального участка уличной дорожного сети г. Москвы со своими перекрестками, пешеходными переходами и др., реализованной в системе AnyLogic. Исследование направлено на создание системы поддержки принятия решений по управлению городской транспортной инфраструктурой, на примере задачи оптимизации длительности фаз регулирующих сигналов светофоров, с целью уменьшения временных затрат на проезд транспортных средств через ключевые узлы городской дорожной сети, оптимизации движения пешеходных потоков и др. Применение предложенного подхода позволяет значительно повысить пропускную способность уличной дорожной сети, уменьшить негативное воздействие автомобильных потоков на окружающую среду за счет оптимизации расхода топлива и сокращения времени ожидания на перекрестках, регулируемых светофорами. Методология исследования включает в себя разработку модифицированного генетического алгоритма, построение имитационной модели транспортных и пешеходных потоков в AnyLogic, проведение ряда оптимизационных экспериментов, демонстрирующих эффективность предложенного подхода в контексте моделирования сложных урбанистических транспортных систем.},
	annote = {&nbsp; &nbsp; &nbsp; Управление городским территориальным комплексом обуславливает необходимость разработки эффективной стратегии эволюционного развития транспортной инфраструктуры. Ключевым элементом подобной инфраструктуры является система светофоров, обеспечивающая регулирование транспортных и пешеходных потоков. Улучшение качества управления в интеллектуальной транспортной системе (ИТС), позволяет не только увеличить пропускную способность уличной дорожной сети, но также оказывает существенное влияние на экономику города, уменьшая издержки всех участников дорожного движения. В результате для участников дорожного движения могут быть сокращены расходы на топливо, повышен уровень их социального комфорта и т.&nbsp;д. В данной работе предлагается новый подход к оптимизации транспортных потоков «умного города», основанный на комбинированном использовании разработанного генетического оптимизационного алгоритма и имитационной модели ИТС. Разработанный оптимизационный алгоритм агрегирован по целевым функционалам с созданной имитационной моделью реального участка уличной дорожного сети г. Москвы со своими перекрестками, пешеходными переходами и др., реализованной в системе AnyLogic. Исследование направлено на создание системы поддержки принятия решений по управлению городской транспортной инфраструктурой, на примере задачи оптимизации длительности фаз регулирующих сигналов светофоров, с целью уменьшения временных затрат на проезд транспортных средств через ключевые узлы городской дорожной сети, оптимизации движения пешеходных потоков и др. Применение предложенного подхода позволяет значительно повысить пропускную способность уличной дорожной сети, уменьшить негативное воздействие автомобильных потоков на окружающую среду за счет оптимизации расхода топлива и сокращения времени ожидания на перекрестках, регулируемых светофорами. Методология исследования включает в себя разработку модифицированного генетического алгоритма, построение имитационной модели транспортных и пешеходных потоков в AnyLogic, проведение ряда оптимизационных экспериментов, демонстрирующих эффективность предложенного подхода в контексте моделирования сложных урбанистических транспортных систем.}
}