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J-GLOBAL ID：202202244649975486   整理番号：22A0552314

原子探索最適化とバッタ最適化アルゴリズムを用いた最適サイクル長さモデル【JST・京大機械翻訳】

Optimum cycle length models using atom search optimization and grasshopper optimization algorithms

著者 (2件)： Korkmaz Ersin (Department of Civil Engineering, Engineering and Architecture Faculty, Kirikkale University, Kirikkale, Turkey) ,  Akguengor Ali Payidar (Department of Civil Engineering, Engineering and Architecture Faculty, Kirikkale University, Kirikkale, Turkey)
資料名： Concurrency and Computation: Practice & Experience  (Concurrency and Computation: Practice & Experience)
巻： 34  号： 5  ページ： e6732  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2542A  ISSN： 1532-0626  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： 固定時間交通制御システムは,交差点で交通流を管理するために広く使われている。サイクル長さは,固定時間制御システムの性能に重要な影響を及ぼし,Websterモデルは,サイクル長さを決定するために,文献において広く使われている。しかし,交通流量比(Y)が1に近づくと,Websterモデルはその有効性を失い,Yが1以上の場合,サイクル長を決定できない。本研究では,Y≦1とY≧1の全ての交通条件について,サイクル長さを予測できるモデルを開発した。2つの異なる発見的アルゴリズム,原子探索最適化(ASO)とグラスホップ最適化アルゴリズム(GOA)をモデル開発に使用し,これらのアルゴリズムの性能を実証した。開発したモデルの効率を,WebsterモデルとVISTRO最適化プログラムの両方と比較することによって実証した。指数,電力,および二次形式で開発したモデルは,WebsterおよびVISTROよりも優れた性能を示すことにより,より低い遅延値でサイクル長を予測することができた。さらに,統計的結果はASOアプローチがGOA手法よりも成功することを示した。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *最適化 ,  時間 ,  電力 ,  制御系 ,  *最適化手法 ,  交差点 ,  交通流 ,  *モデル ,  *バッタ類 ,  交通管制システム ,  二次形式
準シソーラス用語： 発見的アルゴリズム ,  流量比 ,  モデル開発 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 原子探索最適化 ,  バッタ最適化アルゴリズム ,  数学モデリング ,  最適サイクル長 ,  交通工学

分類 (1件)： 交通管制・規制  (TB01032S)

タイトルに関連する用語 (7件)： 原子 ,  探索 ,  最適化 ,  バッタ ,  最適化アルゴリズム ,  サイクル ,  モデル