TY - JOUR TI -

Адаптивное управление транспортной инфраструктурой в городской среде с использованием генетического алгоритма вещественного кодирования

T2 - Бизнес-информатика IS - Бизнес-информатика KW - управление городским территориальным развитием KW - муниципальное управление KW - интеллектуальные транспортные системы KW - умный город KW - генетический алгоритм вещественного кодирования KW - имитационное моделирование транспортных потоков KW - управление дорожным движением KW - AnyLogic AB -       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. 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. AU - А. С. Акопов AU - Е. А. Зарипов AU - А. М. Мельников UR - https://bijournal.hse.ru/2024--2 Vol 18/934287225.html PY - 2024 SP - 48-66 VL -