канд. экон. наук, проректор по научной работе
Ashgabat
начальник научного отдела
Head of Scientific Department
Ashgabat
Для увеличения пропускной способности перекрестка и одновременного сокращения времени пути транспортного средства необходима оптимизация управления светофорным объектом. Имеющиеся системы управления светофорным объектом не могут управлять динамическими системами, в которых несколько факторов влияют на процесс принятия решений. Определение факторов (выходных переменных) и процесс фаззификации являются основной проблемой алгоритма нечеткой логики, а качество составления терм-множества входных лингвистических переменных и определение функции принадлежности влияют на оптимальное управление сигналами светофора.В статье приведен аналитический обзор способов применения лингвистических переменных для систем нечеткого вывода при управлении сигналами светофора. Предметом рассмотрения в статье являются входные лингвистические переменные для принятия решений в нечеткой модели управления. Представлен анализ современных исследований и описаны основные входные лингвистические переменные. В первом разделе работы рассматривается общий принцип построения базы правил систем нечеткого вывода на основе методов Мамдани и Такаги—Сугено. Последующие разделы посвящены особенностям таких выходных лингвистических переменных, влияющих на режим работы нечеткого светофора, как: число транспортных средств, текущее время зеленого сигнала, участники дорожного движения (пешеходы), погодные условия и число полос (ширина) пересекаемых дорог. Учет этих переменных, их фаззификация и формирование соответствующей базы правил для проектирования нечетких систем являются весьма сложной задачей. В связи с этим одной из ключевых является именно проблема выбора необходимых входных параметров в зависимости от типа перекрестка.Проведенный обзор литературных источников показал, что исследования нечеткого регулятора при управлении дорожным движением все еще находятся на начальной стадии разработки. Многие нерешенные вопросы, затронутые в обзоре, могут быть рассмотрены в дальнейших исследованиях
To increase the capacity of the intersection and simultaneously reduce the travel time of the vehicle, optimization of traffic light control is necessary. The existing traffic light control systems cannot control dynamic systems in which several factors influence the decision-making process. The determination of factors (output variables) and the fuzzification process are the main problem of the fuzzy logic algorithm, and the quality of the compilation of the term set of input linguisticvariables and the definition of the function of belonging affect the optimal control of the light signals. The article provides an analytical overview of the ways of using linguistic variables for fuzzy inference systems when controlling traffic light signals. The subject of the article is the input linguistic variables for decision-making in a fuzzy management model. The analysis of modern research is presented and the main input linguistic variables are described. In the first section of the work, the general principle of building a rule base for fuzzy inference systems based on the Mamdani and Takagi-Sugeno methods is considered. The following sections are devoted to the peculiarities of such output linguistic variables that affect the operation of a fuzzy traffic light, such as: the number of vehicles, the current time of the green signal, road users (pedestrians), weather conditions and the number of lanes (width) of intersected roads. Accounting for these variables, their fuzzification and the formation of an appropriate rule base for the design of fuzzy systems is a very difficult task. In this regard, one of the key problems is precisely the problem of choosing the necessary input parameters depending on the type of intersection.A review of the literature has shown that the research of the fuzzy controller in traffic management is still at the initial stage of development. Many of the unresolved issues raised in ozor can be addressed in further research
The authors declare that there are no conflicts of interest present.