論文の概要: Optimal service station design for traffic mitigation via genetic algorithm and neural network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.10159v1
• Date: Fri, 18 Nov 2022 11:11:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-21 13:58:32.958639
• Title: Optimal service station design for traffic mitigation via genetic algorithm and neural network
• Title（参考訳）: 遺伝的アルゴリズムとニューラルネットワークによる交通緩和のための最適サービスステーション設計
• Authors: Carlo Cenedese, Michele Cucuzzella, Adriano Cotta Ramusino, Davide Spalenza, John Lygeros, Antonella Ferrara
• Abstract要約: 交通渋滞とピークトラフィック減少の両面から,サービスステーションを最適に設計し,良好な効果を得られるか,という課題に着目する。 本稿では,最近提案されたCTMに基づく遺伝的アルゴリズムを提案する。 我々はアルゴリズムを利用して、同じ問題を解決することができるニューラルネットワークを訓練し、CTMの実装を避けます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7597202216941783
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper analyzes how the presence of service stations on highways affects traffic congestion. We focus on the problem of optimally designing a service station to achieve beneficial effects in terms of total traffic congestion and peak traffic reduction. Microsimulators cannot be used for this task due to their computational inefficiency. We propose a genetic algorithm based on the recently proposed CTMs, that efficiently describes the dynamics of a service station. Then, we leverage the algorithm to train a neural network capable of solving the same problem, avoiding implementing the CTMs. Finally, we examine two case studies to validate the capabilities and performance of our algorithms. In these simulations, we use real data extracted from Dutch highways.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,高速道路におけるサービスステーションの存在が交通渋滞に与える影響を分析する。 交通渋滞とピークトラフィック減少の両面から,サービスステーションを最適に設計し,良好な効果を得られるか,という課題に着目する。 マイクロシミュレータは計算不効率のため、このタスクには使用できない。 本稿では,最近提案されたCTMに基づく遺伝的アルゴリズムを提案する。 そして、アルゴリズムを利用して、同じ問題を解決することができるニューラルネットワークをトレーニングし、CTMの実装を避けます。 最後に,アルゴリズムの性能と性能を検証する2つのケーススタディについて検討する。 これらのシミュレーションでは,オランダの高速道路から抽出した実データを用いる。

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