Revista de Tecnología de la Información e Ingeniería de Software
Acceso abierto
ISSN: 2165- 7866
ISSN: 2165- 7866
Dadmehr Rahbari
El control de semáforos en las intersecciones de las principales problemáticas es el tráfico óptimo. Se utilizan intersecciones para regular el flujo de tráfico de vehículos y eliminar flujos de tráfico en conflicto. El modelado y la simulación de tráfico son ampliamente utilizados en la industria. De hecho, el modelado y simulación de un sistema industrial se estudia antes de crearlo económicamente y cuando es asequible. El objetivo de este artículo es una forma inteligente de controlar el tráfico. La primera etapa del proyecto con el objetivo de recolectar datos estadísticos (tiempo de ciclo de cada una de las intersecciones de las luces de los vehículos está esperando un semáforo en rojo) pasos donde la recolección de datos encontró montos óptimos a continuación. Introducido por el algoritmo genético se realiza la optimización de los parámetros. GA comenzará con el paso de codificación como una variable binaria (se obtiene el rango especificado por el conjunto de datos inicial) comenzará con una población inicial y luego una nueva generación de operadores genéticos de mutación y cruce y finalmente, los miembros de los valores óptimos de aptitud son seleccionado como el conjunto solución. Se ha implementado la salida óptima del software y el modelado CPN TOOLS de las redes de Petri. Los resultados indican que el proyecto de mejora del desempeño en los sistemas de control de tráfico de las intersecciones. Se sabe que otros datos recopilados y forzados intersecciones de métodos evolutivos como algoritmos genéticos para reducir el tiempo de espera de los semáforos detrás de las luces rojas y para determinar el ciclo adecuado.