AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThe experimental results show that the optimum-cycle-time at signalized intersections can be determined by multi-objective optimization algorithms.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Parallel to population growth, the number of vehicles in cities also increasing. The vehicle increase makes traffic management difficult. This situation leads to higher fuel consumption and emissions of CO2 and similar harmful emissions. Therefore, real-time optimization of traffic lights i.e. signalization can make traffic management more efficient. In this study, the duration of the signals at an intersection where the signal light in the center of Konya/Turkey is optimized by multi-objective optimization algorithms using optimum-cycle-length and average-delay-time as objectives. Four state-of-the-art algorithms are applied to this problem, which are named as Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGAII), Strength Pareto Evolutionary Algorithm (SPEA2), Indicator-Based Evolutionary Algorithm (IBEA) and Speed-constrained Multi-objective Particle Swarm Optimization (SMPSO). The dataset is obtained from Konya Metropolitan Municipality Transportation Traffic Planning Branch Directorate. The experimental results show that the optimum-cycle-time at signalized intersections can be determined by multi-objective optimization algorithms.
Özet
Nüfus artışına paralel olarak şehirlerdeki araç sayısı da artmaktadır. Artan araç sayısı trafik yönetimini zorlaştırmaktadır. Bu durum daha yüksek yakıt tüketimi ve CO2 emisyonu ve benzeri zararlı emisyonların salınımına yol açmaktadır. Bu nedenle, trafik ışıklarının gerçek zamanlı optimizasyonu, yani sinyalizasyon sistemi, trafik yönetimini daha verimli hale getirebilir. Bu çalışmada, Konya/Türkiye şehir merkezinde belirlenen bir sinyalizasyon kavşağında, bekleme süreleri çok amaçlı optimizasyon algoritmaları ile optimize edilmiştir. Optimum-döngü-uzunluğu ve ortalama bekleme süreleri amaç fonksiyonları olarak tanımlanmıştır. Literatürde bulunan en gelişmiş çok amaçlı optimizasyon algoritmalarından dördü bu problem için çalıştırıldı. Bu algoritmalar: Bastırılmamışlık Sıralamalı Genetik Algoritma II (NSGAII), Kuvvet Pareto Evrimsel Algoritması 2 (SPEA2), Gösterge Tabanlı Evrimsel Algoritma (IBEA) ve Hız Kısıtlamalı Çok Amaçlı Parçacık Sürü Optimizasyon (SMPSO) algoritmalarıdır. Kullanılan kavşağa ait veriler Konya Büyükşehir Belediyesi Ulaştırma Trafik Planlama Şube Müdürlüğü'nden elde edildi. Deneysel sonuçlar, sinyalize kavşaklarda optimum döngü süresinin çok amaçlı optimizasyon algoritmaları ile verimli bir şekilde belirlenebileceğini göstermektedir.