7 منبع برتر حل ترافیک و طرح ترافیکی مهندس جعفر عالی نژاد

اختصاصی از فی دوو 7 منبع برتر حل ترافیک و طرح ترافیکی مهندس جعفر عالی نژاد دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

7 منبع برتر حل ترافیک و طرح ترافیکی

64 صفحه با فرمت ورد

به همراه اسلاید ارایه و منابع جامع

طرح ترافیک

کامل ترین منبع برای نوشتن مقاله ترافیک

برگزیده اختراعات و ابتکارات تهران

•از امکانات ترافیکی این نرم افزار اطلاع رسانی محدوده های ترافیکی و یاد آوری الائم ترافیکی بصورت تصادفی هست.

• مدیریت اطلاعات وامنیت داده های جمع آوری شده مردم و تاکسی سرویس ها و به روش رمزنگاری های منحصر به فرد، ترکیبی متقارن با نامتفارن و تغییر هر بار کلید ها

•مدیریت حمل و نقل در ایام خاص و یاد آوری به رانندگان که از مسیر های مربوطه عبور نکنند.

•آموزش و فرهنگ سازی برای رفتار درست حمل و نقل با استفاده از طرح تشویقی که با چاپ فاکتور های کوچک بصورت لایتنرعمل می کند برای بخاطر سپاری شماره های تاکسی سرویس ها موثر هست.

استفاده از روش­های داده کاوی برای تحلیل حوادث ترافیک

APPLYING DATA MINING TECHNIQUES FOR
TRAFFIC INCIDENT ANALYSIS  

چکیده

ابزار شبیه­سازی و تجسم مبتنی بر کامپیوتر در ارزیابی الگوریتم های جدید برای تشخیص حادثه و استراتژی مدیریت حادثه کمک کرده اند. کاربردهای چنین ابزارهایی کاربران را قادر به ارزیابی راه حل هایی سریع تر از زمان واقعی[1] می کنند. با این حال، به نظر می رسد که هنوز هم حوزه ای برای بررسی بهتر شرایطی همانند حوادث ترافیکی و مطالعه اثرات آن ها، به طور کامل با استفاده از روش های مانند داده کاوی وجود دارد. داشتن درک درستی از تاثیرات یک حادثه کمک می کند تا تحلیلگران استراتژی های مدیریت حادثه مناسب تری را طراحی کنند. اگرچه از داده کاوی به میزان چشمگیری در زمینه هایی مثل تجارت و علوم فضایی استفاده شده است کارهای کمی با استفاده از داده کاوی در ترافیک و تحقیقات مربوط به حمل و نقل انجام شده است. در این مقاله، چگونگی بررسی یک حادثه با استفاده از داده کاوی انجام شده و شرح داده می شود، و در نتیجه فرصت هایی که داده کاوی می تواند برای درک بهتر این وضعیت ارائه دهد نشان داده می شود. داده های مورد استفاده برای تحقیقات با استفاده از شبیه سازی در PARAMICS به دست آمده و ابزار به کار گرفته شده برای داده کاوی DataScope می باشد.

مقدمه

حوادث در مناطق شهری بر روی 50 تا 60٪ از کل تاخیر تراکم (FHWA، 2000) تاثیر دارد. با اینکه مدیریت یک حادثه به طور موثر یکی از چالش های اصلی است که مقامات مدیریت بر ترافیک به صورت روزانه با آن روبرو هستند، استفاده موثر از پیشرفت در فن آوری ارتباطات و محاسبات بطور موفقیت آمیزی منجر به مدیریت حوادث با اثرات کمتر می شود. فرصت هایی که در حال حاضر بر اساس نرم افزار شبیه سازی مبتنی بر کامپیوتر برای تجزیه و تحلیل شرایط حادثه ارائه می شود هرگز بهتر از قبل نبوده اند. بسیاری از محققان برای ارزیابی الگوریتم های تشخیص حادثه و استراتژی های مدیریت حادثه از شبیه سازی استفاده کرده اند (فیلیپو و همکاران، 2001؛ شیو و همکاران، 2000؛ ساوایا و همکاران، 2000). برخی از ابزار شبیه سازی میکروسکوپی مشهور شامل CORSIM، INTEGRATION، PARAMICS، VISSIM، AIMSUN و DRACULA می باشند. برنامه های کاربردی از این ابزار به تحلیلگران کمک می کند تا بطور سریع تر، حتی تند تر از راه حل های بیدرنگ کار کنند.

[1] Real time

کنترل چراغ راهنمایی در محیط­های غیرثابت براساس یادگیری-Q چند عاملی

Traffic Light Control in Non-stationary Environments based on Multi
Agent Q-learning

چکیده

در بسیاری از مناطق شهری که در آنجا تراکم ترافیک دارای الگوی اوج نیست، روش­های زمان­بندی چراغ­های معمولی باعث کنترل موثری نمی­شود. یک روش جایگزین این است که یادگیری نحوه تنظیم چراغ بر اساس وضعیت ترافیک توسط کنترلرهای سیگنال ترافیکی میسر شود. با این­حال، این امر باعث ایجاد یک محیط غیرثابت کلاسیک می­شود زیرا هر کنترلر تغییرات ناشی از دیگر کنترلرها را تطبیق می­دهد. در یادگیری چند عاملی، این کار به احتمال زیاد ناکارآمد بوده و دارای پیچیدگی­های محاسباتی است، یعنی با افزایش تعداد عامل­ها (کنترلرها)، بازده کاهش می­یابد. در این مقاله، یک شبکه ترافیکی نسبتا بزرگ را بصورت سیستم چند عاملی مدل­سازی می­کنیم و از تکنیک­های یادگیری تقویتی چند عاملی استفاده می­کنیم. بطور خاص، یادگیری-Q به کار گرفته شده است، که در آن طول متوسط صف​ ​درلینک­های نزدیک شونده به منظور برآوردحالت­ها استفاده می­شود. یک بیان پارامتری از فضای عمل، این روش را قابل توسعه به انواع مختلفی از تقاطع­ها کرده است. نتایج شبیه­سازی نشان می­دهد که یادگیری-Q پیشنهادی عملکرد بهتری نسبت به روش زمان ثابت تحت نیازهای ترافیکی متفاوت دارد.

1. مقدمه

کنترل ترافیک در خصوص استفاده از روش­های محاسباتی در جهان واقعی مساله چالش برانگیزی است. توسعه مکانیزم­های کارآمد برای کنترل چراغ ترافیک لازم است، زیرا تعداد وسایل نقلیه در شبکه مناطق شهری به سرعت در حال افزایش است. هدف ازکنترل سیگنال افزایش ظرفیت تقاطع، کاهش تاخیر، و در همان زمان، تضمین ایمنی بازیگران ترافیک است. علاوه بر این، می­توان مصرف سوخت و تولید گازهای گلخانه­ای را کاهش داد.

کنترل سیگنال یکی از حوزه­های مورد نظر درکل تحقیق است که تحت عنوان سیستم­های حمل و نقل هوشمند (ITS) شناخته می­شود. می­توان ITS را توسط برخی از تکنیک­ها پیاده­سازی کرد. در این مقاله حاضر، از سیستم­های چندعاملی و یادگیری ماشین برای توسعه یک مکانیزم کنترل نورترافیک استفاده می­کنیم.

برای سیستم­های حمل و نقل، ممکن است از مفاهیم عامل­های هوشمند در قسمت­­های مختلف سیستم از قبیل چراغ­های ترافیکی [1]، وسایل نقلیه [2]، و پیاده­ها [3]، و همچنین برای مدل­سازی رفتار سیستم ترافیکی به منظور توصیف نقض هنجار و تشخیص وضعیت بحرانی[4] استفاده کنیم.

به منظورمدیریت افزایش حجم ترافیک، کنترل چراغ­های ترافیک با روش­های هوش مصنوعی (AI) بسیار مهم­تر شده است. برخی روش­ها کنترل چراغ­های راهنمایی را توسط سیستم مبتنی بر قواعد از پیش تعریف شده [5]، قوانین فازی [6]،و تکنیک­های متمرکز انجام می­دهند [7].

سیستم­های چندعاملی زیر شاخه AI هستند که هدف آن ارائه اصول برای ساخت سیستم­های پیچیده شامل عوامل متعدد است. سیستم­های چندعاملی بدلیل توانایی آن­ها درمدل­سازی و حل مسائل پیچیده دنیای واقعی دارای اهمیت هستند.