Исследователи Центрального экономико-математического института Российской академии наук (Москва) разработали гибридный алгоритм, который позволяет совершенствовать пропускную способность дорог.
Метод сочетает в себе сразу несколько технологий: многоагентное моделирование, теорию графов (инструмент описывает сети и связь между их элементами) и искусственный интеллект. Такое соединение поможет анализировать все необходимые показатели в совокупности и находить наиболее адаптивные решения.
Ранее же показатели рассчитывались по отдельности, и множество факторов просто ускользало из поля зрения проектировщиков. Даже использование ИИ, который, в отличие от ручного проектирования, мог анализировать гораздо большие объемы данных, не позволяло увидеть полной картины сетевой структуры и, как следствие, добиться оптимальных решений. Большинство алгоритмов было ограничено довольно узкими задачами: всего лишь светофорным регулированием или одним только поиском кратчайшего маршрута.
Новый алгоритм построен на эволюционных принципах изменчивости живых организмов. Механизмы биологии (отбор, обмен хромосомами при делении клеток, мутации) проектируют искусственный организм городских дорог.
Для тестирования системы создали ряд моделей: от простых, сопоставимых с обычными перекрестками, до сложных, подобно трехуровневым развязкам с дорогами, эстакадами и тоннелями. Загруженность дорог также была опробована разной степени — от обычной до высокой. В результате удалось повысить скорость потока транспортных средств на 5-15%, увеличив количество развязок на 1-5%.
В дальнейшем мы планируем искать способы оптимизации для более сложных дорожных развязок и участков дорог, таких как кольцевые и спиральные развязки. Эти элементы дорожных сетей будут также включать разнообразные составляющие транспортной инфраструктуры, такие как «умные светофоры», многоуровневые парковки и инфраструктуру для беспилотного транспорта
Ранее Наука Mail рассказывала, что была решена одна из старейших задач алгебры.
