MODERN METHODS OF ROAD TRAFFIC MANAGEMENT IN CITIES
Keywords:
green wave, traffic control, traffic light regulation, traffic streams, traffic optimization, traffic capacity.Abstract
Optimum synchronization of traffic signals is an effective and efficient way to reduce traffic jam. The introduction of an automatic traffic light system creates a number of advantages compared to individual regulation at every crossroad. The Green Way System was developed to ensure continuous and safe movement of vehicles on motorways. In this paper, we present a comprehensive overview of the studies on various methods for calculating and optimizing “Green Waves”. The main goal of these methods is to reduce the number of stops and minimize travel time. The analyzed works were divided into several groups: the classical model, the use of cyclically expanded networks, modeling based on the MATLAB program, multi-agent systems.References
Ширин, В.В. Повышение пропускной способности улично-дорожной сети города/ В.В. Ширин // Вестник ХНАДУ – 2010. – Вып. 50.
Тарасов, О.В. Оптимизация режимов работы объектов светофорного регулирования методами нечеткой логики / О.В. Тарасов, С.Н. Корнилов // Современные проблемы транспортного комплекса России – 2012. – C. 139–142.
«Зеленая волна»: как поймать и не потерять. – 2019. – https://www.autonews.ru/news/ 5ca9d3949a79474e4417d211?ruid=UET9A12Ygwsv1 PL8A3jpAg==https://www.autonews.ru/news/5ca9d3 949a79474e4417d211?ruid=UET9A12Ygwsv1PL8A3j pAg (дата обращения: 20.09.2019 г.).
Teklu F., Watling D., Sumalee A. A genetic algorithm approach for optimizing traffic control signals considering routing // Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering. – 2007. – V. 22. – P. 31–43.
Köhler E., Strehler M. Traffic signal optimization using cyclically expanded networks // Conference Workshop on Algorithmic Approaches for Transportation Modeling, Optimization, and Systems Project: Traffic Signal Optimization. – Liverpool, United Kingdom, 2015.
Jianhua W. Ning L., Enhong X., Xin Z. Optimal design for traffic light and simulation based on MATLAB // International Conference on Mechanic Automation and Control Engineering. – Wuhan, China, 2010.
Tomescu O., Moise I.M., Stanciu A.E., Băţroş I. Adaptive traffic light control system using adhoc vehicular communications network // U.P.B. Sci. Bull., Series D. – V. 74, iss. 2.
Kosonen I. Multi-agent fuzzy signal control
based on real-time simulation // Transportation Research Part C. – 2003. – V. 11. – P. 389–403. DOI:10.1016/S0968-090X(03)00032-9
Daneshfar F., Ravan Jam Jah J., Mansoori F., Bevrani H., Azami B.Z. Adaptive fuzzy urban traffic flow control using a cooperative multi-agent system based on two stage fuzzy clustering. VTC Spring 2009 – IEEE 69th Vehicular Technology Conference. – Barcelona, 2009.
Тарасов, О.В. Нейросетевое моделирование режимов работы светофорных объектов с целью организации движения транспортных потоков по принципу «зеленой волны» / О.В. Тарасов, С.Н. Корнилов // Актуальные проблемы современной науки, техники и образования – 2012. – № 70. – С. 12–14.
Врубель, Ю.А. Организации дорожного движения / Ю.А. Врубель. – Минск: Фонд безопасности дорожного движения, 1996. – 326 с.
Аземша, С.А. Обеспечение безопасности дорожного движения и перевозок / С.А. Аземша, В.А. Марковцев, Д.В. Рожанский. – Гомель: БелГУТ, 2011. – 259 с.
Петров, В.В. Автоматизированные системы управления дорожным движением в городах / В.В. Петров. – Омск: СибАДИ, 2007. – 104 с.
Кременец, Ю.А. Технические средства организации дорожного движения / Ю.А. Кременец, М.П. Печерский, М.Б. Афанасьев. – М.: Академкнига, 2005. – 279 с.
Алексиков, С.В. Повышение скорости автотранспорта на основе регулирования движения по «зеленой волне» / С.В. Алексиков, Г.И. Беликов, В.А. Пшеничкина, С.В. Волченко // ИнтернетВестник ВОЛГГАСУ. – 2013. – № 2(27). – С. 27.
