АДАПТИВНЕ КЕРУВАННЯ СВІТЛОФОРНИМИ ОБ’ЄКТАМИ НА ОСНОВІ НЕЧІТКОЇ ЛОГІКИ З УРАХУВАННЯМ ПРІОРИТЕТУ ГРОМАДСЬКОГО ТРАНСПОРТУ
DOI:
https://doi.org/10.31649/1997-9266-2025-182-5-8-16Ключові слова:
нечітка логіка, світлофорне керування, пріоритет громадського транспорту, мультиагентна система, адаптивний регулятор, індекс пріоритету, V2I-комунікаціяАнотація
Адаптивне керування світлофорними об’єктами з урахуванням пріоритету громадського транспорту потребує поєднання технологічної гнучкості та соціальної чутливості. У статті проаналізовано можливості застосування нечіткої логіки як основи для побудови регуляторів, здатних реагувати на зміни трафіку без жорстких меж і фіксованих правил. Керування з використанням нечітких правил дозволяє враховувати запізнення транспорту, щільність потоків, пасажиромісткість, а також мінімізувати затримки без порушення загального балансу. Окрему увагу приділено мультиагентному підходу, у якому кожне перехрестя виступає як самостійна керувальна одиниця, здатна ухвалювати рішення на основі локальних даних і взаємодії з сусідніми вузлами. Така архітектура дозволяє створювати адаптивну мережу керування, де пріоритет для громадського транспорту забезпечується не епізодично, а системно — вздовж усього маршруту. Розглянуто гібридні моделі, у яких нечітка логіка поєднується з елементами навчання з підкріпленням та інфраструктурною комунікацією (V2I). Продемонстровано ефективність підходу у скороченні часу затримки для транспорту на 12…18 % порівняно з неадаптивними методами. Описано формулу індексу пріоритету, що дозволяє інтегрувати фактори запізнення та ваги транспортного засобу. Здійснено порівняння з іншими моделями, зокрема типу 2 та навчанням на основі GPS-даних. Зроблено висновок про придатність запропонованого підходу до впровадження як на окремих перехрестях, так і в масштабі міської мережі. У перспективі розглядається симуляційне тестування, масштабування на мультиагентну архітектуру та інтеграція з безбар’єрними вимогами і нейромережами. Запропонована модель не лише підвищує транспортну ефективність, а й сприяє формуванню соціально орієнтованої інфраструктури, чутливої до потреб пасажирів.
Посилання
M. Koukol, I. L. Zajíčková, L. Marek, and P. Tuček, “Fuzzy logic in traffic engineering: A review on signal control,” Advances in Electrical and Electronic Engineering, vol. 13, no. 5, pp. 493-501, 2015. https://doi.org/10.15598/aeee.v13i5.1457 .
S. Araghi, A. Khosravi, and D. Creighton, “A review on computational intelligence methods for controlling traffic signal timing,” Expert Systems with Applications, vol. 42, no. 3, pp. 1538-1550, 2015. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2014.09.010 .
N. B. T. Nguyen, T. M. Hoang, and D. Q. Pham, “Intelligent traffic signal control using deep reinforcement learning with fuzzy logic integration,” Procedia Computer Science, vol. 218, pp. 1545-1552, 2023. https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.01.320 .
Ν. Liu, Y. Chen, and Z. Li, “Adaptive traffic signal control using fuzzy logic and V2I communication,” IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 23, no. 4, pp. 3457-3469, 2022. https://doi.org/10.1109/TITS.2021.3102950 .
Y. Zhang, D. Liu, and Ν. Wang, “Multi-agent traffic signal control based on fuzzy logic and reinforcement learning,” Sensors, vol. 20, no. 8, article 2233, 2020. https://doi.org/10.3390/s20082233 .
Yu. M. Shmelov, “Zastosuvannia intelektualnykh system na transporti,” (Application of intelligent systems in transport), Transportni systemy i tekhnolohii perevezen, no. 30, pp. 112-117, 2017.
V. V. Tatarinov, Suchasni intelektualni tekhnolohii v systemakh upravlinnia (Modern Intelligent Technologies in Control Systems). Kyiv, Ukraine: Naukova dumka, 2013.
H. Wei, G. Zheng, H. Yao, and Z. Li, “IntelliLight: A reinforcement learning approach for intelligent traffic light control,” in Proc. 24th ACM SIGKDD Int. Conf. on Knowledge Discovery & Data Mining, 2018, pp. 2496-2505. https://doi.org/10.1145/3219819.3220104 .
##submission.downloads##
-
pdf
Завантажень: 0
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Автори, які публікуються у цьому журналі, згодні з такими умовами:
- Автори зберігають авторське право і надають журналу право першої публікації.
- Автори можуть укладати окремі, додаткові договірні угоди з неексклюзивного поширення опублікованої журналом версії статті (наприклад, розмістити її в інститутському репозиторії або опублікувати її в книзі), з визнанням її первісної публікації в цьому журналі.
- Авторам дозволяється і рекомендується розміщувати їхню роботу в Інтернеті (наприклад, в інституційних сховищах або на їхньому сайті) до і під час процесу подачі, оскільки це сприяє продуктивним обмінам, а також швидшому і ширшому цитуванню опублікованих робіт (див. вплив відкритого доступу).
