ABSTRACTCoordinating traffic signal

ABSTRACT

Coordinating traffic signals can provide great savings to motorists in terms of reduced de- lays and number of vehicular stops. In order to maximize benefits, engineers need to use a mechanism by which the most optimal timing plans are activated when the traffic pat- terns change. Common ways of accomplishing this need is by using Time of Day (TOD) plan scheduling, or Traffic Responsive Plan Selection (TRPS). Out of the two modes, the TOD mode is by far the most common. Engineers, however, typically use their judgment to determine the TOD plan scheduling. Unless traffic patterns change at certain times of the day and remain constant until the next change—which is highly unlikely—it is very diffi- cult to determine what the optimal break point would be. In addition, engineers would also face the challenge of selecting the timing plan that would be active during every scheduling period. This paper proposes the use of a multiobjective evolutionary algorithm to address these challenges. The authors introduce the Degree of Detachment (DOD) as a performance measure of scheduling continuity. A high DOD translates into frequent changes in timing plans. Whereas a zero DOD translates into a one timing plan applied throughout the day. The authors then use a non-dominated sorting genetic algorithm (NSGAII) to optimize the TOD scheduling. This approach results in different Pareto fronts, corresponding to different DODs, where engineers can evaluate the incremental benefits associated with increasing the frequency of timing plan changes.

Kết quả (Việt) 1:

TÓM TẮTPhối hợp các tín hiệu giao thông có thể cung cấp cho tiết kiệm tuyệt vời cho người lái xe về de-đẻ giảm và số lượng các điểm dừng xe cộ. Để tối đa hóa lợi ích, kỹ sư cần phải sử dụng một cơ chế mà theo đó các kế hoạch thời gian tối ưu nhất được kích hoạt khi lưu lượng truy cập pat-Nhạn thay đổi. Cách phổ biến của việc hoàn thành các nhu cầu này là bằng cách sử dụng thời gian Day (TOD) kế hoạch lập kế hoạch, hoặc lựa chọn kế hoạch đáp ứng lưu lượng truy cập (TRPS). Trong hai chế độ, chế độ TOD là của xa phổ biến nhất. Kỹ sư, Tuy nhiên, thường sử dụng bản án của họ để xác định lịch trình kế hoạch TOD. Trừ khi các mẫu lưu lượng truy cập thay đổi tại thời điểm nhất định trong ngày và vẫn liên tục cho đến khi những thay đổi tiếp theo-đó là rất khó — nó là sùng bái rất khó để xác định những gì điểm break tối ưu sẽ là. Ngoài ra, kỹ sư nào cũng phải đối mặt với thách thức trong việc lựa chọn kế hoạch thời gian mà có thể hoạt động trong mọi giai đoạn lập kế hoạch. Bài báo này đề xuất sử dụng một thuật toán tiến hóa multiobjective để giải quyết những thách thức này. Các tác giả giới thiệu các văn bằng của đội (DOD) như là một biện pháp hiệu suất của lịch liên tục. DOD cao dịch thành thay đổi thường xuyên trong thời gian kế hoạch. Trong khi một số không DOD dịch thành một kế hoạch thời gian một được áp dụng trong suốt cả ngày. Các tác giả sau đó sử dụng một phòng không chủ yếu phân loại thuật toán di truyền (NSGAII) để tối ưu hóa TOD lập kế hoạch. Kết quả này cách tiếp cận khác nhau Pareto mặt trận, tương ứng với DODs khác nhau, nơi mà các kỹ sư có thể đánh giá lợi ích gia tăng liên kết với sự gia tăng tần số thời gian kế hoạch thay đổi.

Kết quả (Việt) 2:

Tóm tắt các tín hiệu giao thông phối có thể cung cấp khoản tiết kiệm lớn cho người lái xe về mặt giảm triển đẻ và số điểm dừng xe cộ. Để tối đa hóa lợi ích, các kỹ sư cần phải sử dụng một cơ chế mà các kế hoạch thời gian tối ưu nhất được kích hoạt khi con nhạn biển pat- giao thông thay đổi. Cách phổ biến của việc hoàn thành nhu cầu này là sử dụng Time of Day (TOD) lập kế hoạch kế hoạch, hoặc giao thông Responsive Lựa chọn Kế hoạch (TRPS). Trong số hai chế độ, chế độ TOD đến nay là phổ biến nhất. Các kỹ sư, tuy nhiên, thường sử dụng bản án của họ để xác định lịch trình kế hoạch TOD. Trừ khi mô hình giao thông thay đổi tại thời điểm nhất định trong ngày và không thay đổi cho đến khi đổi mà tiếp theo là rất khó-nó là sùng bái rất khăn để xác định những điểm break tối ưu sẽ được. Ngoài ra, các kỹ sư cũng sẽ phải đối mặt với những thách thức của việc lựa chọn các kế hoạch thời gian đó sẽ được hoạt động trong tất cả các giai đoạn lập kế hoạch. Bài viết này đề xuất việc sử dụng một thuật toán tiến hóa multiobjective để giải quyết những thách thức này. Các tác giả giới thiệu Bằng của Biệt đội (Bộ Quốc phòng) như một biện pháp thực hiện kế hoạch liên tục. Một DOD cao có nghĩa thay đổi thường xuyên trong thời gian kế hoạch. Trong khi đó, một DOD không chuyển thành một kế hoạch một thời gian áp dụng trong suốt cả ngày. Các tác giả sau đó sử dụng một phi thống trị phân loại thuật toán di truyền (NSGAII) để tối ưu hóa việc lập lịch TOD. Cách tiếp cận này kết quả trong các mặt trận Pareto khác nhau, tương ứng với DODs khác nhau, nơi mà các kỹ sư có thể đánh giá những lợi ích gia tăng kết hợp với tăng tần suất thay đổi kế hoạch thời gian.