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J-GLOBAL ID：201702288434036128   整理番号：17A1395409

都市交通ネットワークのための新しい予測ふくそう制御アルゴリズム【Powered by NICT】

A novel predictive congestion control algorithm for urban traffic network

著者 (4件)： Tao Ran (Department of Automation, Shanghai Jiao Tong University, Key Laboratory of System Control and Information Processing Ministry of Education of China, Shanghai, P.R. China) ,  Xi Yugeng (Department of Automation, Shanghai Jiao Tong University, Key Laboratory of System Control and Information Processing Ministry of Education of China, Shanghai, P.R. China) ,  Li Dewei (Department of Automation, Shanghai Jiao Tong University, Key Laboratory of System Control and Information Processing Ministry of Education of China, Shanghai, P.R. China) ,  Luo Yiyao (Department of Automation, Shanghai Jiao Tong University, Key Laboratory of System Control and Information Processing Ministry of Education of China, Shanghai, P.R. China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CCC  ページ： 10040-10045  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： ふくそうが頻繁に起こるいくつかの大都市のために,本論文では,新しい予測ふくそう制御アルゴリズムを提案し,輻輳を回避するための回線におけるハード制約を課すことに焦点を当てた。伝統的都市交通ネットワークはしばしばいくつかの微小集積型全体性能指数,混雑の影響を最適化し,混雑の緊急は無視できる。しかし,重ふくそう都市,都市交通管理者や個々の運転者に特に敏感である可能性があるふくそう回避に直接しなければならない。リンクの輻輳状態を記述するための待ち行列の長さの普遍的な標準を用いた。巨視的都市交通Sモデルを簡素化を通して,約,リンクの将来の輻輳状態を予測することができることをそのような信号と待ち行列長さの間の線形関係。これに基づいて,ふくそう回避条件がリンクに課せられている,制約充足問題(CSP)としての都市交通混雑制御の定式化への従来の最適化を変換し,問題は線形不等式の実行可能解を見出すことによって特徴づけることができる。問題である実現不可能な場合,ふくそうしない最も重要なリンクを保証するために階層的戦略を開発した。シミュレーション結果は,制御法は他のコントローラと比較して,混雑したリンクの数を減少させることを示した。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： *予測 ,  制御装置 ,  *都市 ,  不等式 ,  *輸送網 ,  *都市交通 ,  シミュレーション ,  待ち行列 ,  輻輳制御 ,  性能指数 ,  制御方式 ,  簡素化 ,  定式化 ,  最適化
準シソーラス用語： *制御アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  待ち行列  (KA03050I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 都市 ,  交通 ,  予測 ,  ふくそう制御 ,  アルゴリズム