Алгоритм вибору оптимального міського маршруту

Autor

  • П.К. Ніколюк Донецький національний університет імені Василя Стуса
  • В.Ф. Комаров Донецький національний університет імені Василя Стуса
  • О-М. Д. Прямухіна Донецький національний університет імені Василя Стуса

Abstrakt

Прокладання оптимального міського маршруту у мегаполісі являє собою важливу проблему сьогодення. В першу чергу така проблема пов’язана із заторами на перехрестях і, як наслідок, складністю проїзду кожного автомобіля по вибраному маршруту. Тому метою дослідження є створення базових елементів технології, яка дозволяє стабілізувати міський трафік та перевести його у якісно новий стан. Першим кроком у даному напрямку є створення моделі міської транспортної мережі у вигляді орієнтованого зваженого планарного мультиграфа з динамічно навантажуваними дугами.

Biogramy autorów

П.К. Ніколюк , Донецький національний університет імені Василя Стуса

д.ф.-м.н., професор, професор кафедри інформаційних технологій

В.Ф. Комаров , Донецький національний університет імені Василя Стуса

провідний інженер навчально-практичної лабораторії технології інтернету речей кафедри інформаційних технологій

О-М. Д. Прямухіна , Донецький національний університет імені Василя Стуса

студентка 4 курсу спеціальності 122 «Комп’ютерні науки»

Bibliografia

S. Ganzfried, C. Laughlin, C. Morefield. Parallel Algorithm for Approximating Nash Equilibrium in Multiplayer Stochastic Games with Application to Naval Strategic Planning. CEUR Workshop proceedings, Deep Models and Artificial Intelligence for Defense Applications: Potentials, Theories, Practices, Tools, and Risks, 2819, (2020).

S. Rahimipour, R. Moeinfar, S. M Hashemi. Traffic prediction using a self-adjusted evolutionary neural network, J. Mod. Transport. 27, (2019), 306–316. http://dx.doi.org/10.1016/j.trc.2015.02.2019.

A. Emami, M. Sarvi, S.A. Bagloee. Using Kalman filter algorithm for short-term traffic flow prediction in a connected vehicle environment, J. Modern Transport. 27, (2019), 222 – 232. http://dx.doi.org/10.1155/2017/8241932.

A. Pompigna, F. Rupia. Comparing practice-ready forecast models for weekly and monthly fluctuations of average daily traffic and enhancing accuracy by weighting methods, Journal of Traffic and Transportation Engineering 5 (English Edition), 5, (2018), 239-253.

##submission.downloads##

Opublikowane

2022-01-16

Numer

Dział

СЕКЦІЯ «ІНТЕЛЕКТУАЛЬНІ ТЕХНОЛОГІЇ В ІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМАХ»