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J-GLOBAL ID：201702256898784656   整理番号：17A0795444

大規模都市交通ネットワークのための2レベル階層的モデルベース予測制御【Powered by NICT】

Two-Level Hierarchical Model-Based Predictive Control for Large-Scale Urban Traffic Networks

著者 (4件)： Zhou Zhao (Department of Automation, Key Laboratory of System Control and Information Processing, Ministry of Education of China, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  De Schutter Bart (Delft Center for Systems and Control, Delft University of Technology, Delft, CD, The Netherlands) ,  Lin Shu (School of Computer and Control Engineering, University of Chinese Academy of Science, Beijing, China) ,  Xi Yugeng (Department of Automation, Key Laboratory of System Control and Information Processing, Ministry of Education of China, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China)
資料名： IEEE Transactions on Control Systems Technology  (IEEE Transactions on Control Systems Technology)
巻： 25  号： 2  ページ： 496-508  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0515A  ISSN： 1063-6536  CODEN： IETTE2  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 階層フレームワークを用いた大規模都市交通ネットワークの通信網ワイド制御は大都市における交通混雑を低減するための集中戦略よりもより効率的で柔軟であることができる,そのような大規模システム,例えば,計算の複雑さ,複数の制御目的,不確実性に弱いロバスト性などを制御することで発生するいくつかの問題を充分取扱うことができるからである。本論文では,大規模都市交通ネットワークのための二レベル階層制御フレームワークを提案した。上部レベル,不均一交通網を分解するいくつかの均一サブネットワークにでは,巨視的基本線図の概念を用いた高レベル最適化問題は,交通需要バランス問題に対処するために定式化した。より低いレベルでは,各サブネットワークのためのより詳細な交通流モデルとコントローラは,通信を介して上位コントローラの指導の下で与えられた領域内の最適信号タイミングを決定する。リアルタイムでこのアーキテクチャの応用のために,モデルベースの予測制御アプローチは,両レベルのための最良の解を得るために利用されている。,計算の複雑さを減少させるために,各サブネットワーク内の分散制御方式は,より低いレベルで開発した。提案した方法は,仮想都市交通網の様々なシナリオの下でシミュレーションにより評価し,この方法の性能を他の制御戦略と比較した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 分散制御 ,  最適化問題 ,  大規模系 ,  制御装置 ,  計算量 ,  *大都市 ,  通信網 ,  定式化 ,  不確実性 ,  *輸送網 ,  交通混雑 ,  ロバスト性 ,  *予測制御
準シソーラス用語： サブネットワーク ,  *モデルベース , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (3件)： 大規模都市 ,  交通 ,  予測制御