Компьютерные исследования и моделирование
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Компьютерные исследования и моделирование:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Компьютерные исследования и моделирование, 2024, том 16, выпуск 1, страницы 69–78
DOI: https://doi.org/10.20537/2076-7633-2024-16-1-69-78
(Mi crm1149)
 

СПЕЦИАЛЬНЫЙ ВЫПУСК

Фреймворк sumo-atclib для моделирования адаптивного управления трафиком дорожной сети

В. И. Казорин, Я. А. Холодов

Университет Иннополис, Россия, 420500, г. Иннополис, ул. Университетская, д. 1
Список литературы:
Аннотация: В данной статье предлагается фреймворк sumo-atclib, который предоставляет удобный единообразный интерфейс для апробации разных по ограничениям алгоритмов адаптивного управления, например ограничения на длительности фаз, последовательности фаз, ограничения на минимальное время между управляющими воздействиями, который использует среду микроскопического моделирования транспорта с открытым исходным кодом SUMO. Фреймворк разделяет функционал контроллеров (класс TrafficController) и систему наблюдения и детектирования (класс StateObserver), что повторяет архитектуру реальных светофорных объектов и систем адаптивного управления и упрощает апробацию новых алгоритмов, так как можно свободно варьировать сочетания разных контроллеров и систем детектирования транспортных средств. Также в отличие от большинства существующих решений добавлен класс дороги Road, который объединяет набор полос, это позволяет, например, определить смежность регулируемых перекрестков, в случаях когда на пути от одного перекрестка к другому количество полос меняется, а следовательно, граф дороги разбивается на несколько ребер. При это сами алгоритмы используют одинаковый интерфейс и абстрагированы от конкретных параметров детекторов, топологии сети, то есть предполагается, что это решение позволит транспортному инженеру протестировать уже готовые алгоритмы для нового сценария, без необходимости их адаптации под новые условия, что ускоряет процесс разработки управляющей системы и снижает накладные расходы на проектирование. В настоящий момент в пакете есть примеры алгоритмов MaxPressure и метода обучения с подкреплением Q-learning, база примеров также пополняется. Также фреймворк включает в себя набор сценариев SUMO для тестирования алгоритмов, в который входят как синтетические карты, так и хорошо верифицированные SUMO-сценарии, такие как Cologne и Ingolstadt. Кроме того, фреймворк предоставляет некоторый набор автоматически подсчитываемых метрик, таких как полное время в пути, время задержки, средняя скорость; также в фреймворке представлен готовый пример для визуализации метрик.
Ключевые слова: транспортное моделирование, обучение с подкреплением, адаптивное управление, микроскопическое моделирование
Поступила в редакцию: 25.12.2023
Принята в печать: 25.12.2023
Тип публикации: Статья
УДК: 519.8
Образец цитирования: В. И. Казорин, Я. А. Холодов, “Фреймворк sumo-atclib для моделирования адаптивного управления трафиком дорожной сети”, Компьютерные исследования и моделирование, 16:1 (2024), 69–78
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{KazKho24}
\by В.~И.~Казорин, Я.~А.~Холодов
\paper Фреймворк sumo-atclib для моделирования адаптивного управления трафиком дорожной сети
\jour Компьютерные исследования и моделирование
\yr 2024
\vol 16
\issue 1
\pages 69--78
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/crm1149}
\crossref{https://doi.org/10.20537/2076-7633-2024-16-1-69-78}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/crm1149
  • https://www.mathnet.ru/rus/crm/v16/i1/p69
  • Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Компьютерные исследования и моделирование
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:54
    PDF полного текста:21
    Список литературы:15
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024