Upload File

h Ào i l] }u v] µ À] · koordinacija ulaznih rampi zasnovana na heuristici ± , µ ] ]l vÀ] }i...

  • Home
  • Documents
  • h Ào i l] }u v] µ À] · Koordinacija ulaznih rampi zasnovana na heuristici ± , µ ] ]l vÀ] }i Ì]v]µ Ào ivi ± >}lov} vi l} ] ]>/E ^Àl u } ]À PviÀ µoi]v ±
38
Upraǀljački proŵetni sustaǀi Upravljanje priljevnim tokovima urbanih autocesta Doc. dr. sc. Edouard Ivanjko Doc. dr. sc. Niko Jelušić Upraǀljački proŵetni sustaǀi :: Upraǀljanje priljeǀniŵ tokoǀiŵa urbanih autoĐesta © 2015 Iǀanjko Jelušić

Upload: others

Post on 01-Mar-2020

3 views

Category:

Documents


0 download

Report

TRANSCRIPT

Page 1: h Ào i l] }u v] µ À] · Koordinacija ulaznih rampi zasnovana na heuristici ± , µ ] ]l vÀ] }i Ì]v]µ Ào ivi ± >}lov} vi l} ] ]>/E ^Àl u } ]À PviÀ µoi]v ±

Upra ljački pro etni susta i

Upravljanje priljevnim tokovima urbanih autocesta

Doc. dr. sc. Edouard Ivanjko

Doc. dr. sc. Niko Jelušić

Upra ljački pro etni susta i :: Upra ljanje prilje ni toko i a urbanih auto esta © 2015 I anjko Jelušić

Page 2: h Ào i l] }u v] µ À] · Koordinacija ulaznih rampi zasnovana na heuristici ± , µ ] ]l vÀ] }i Ì]v]µ Ào ivi ± >}lov} vi l} ] ]>/E ^Àl u } ]À PviÀ µoi]v ±

Upra ljački pro etni susta i :: Upra ljanje prilje ni toko i a urbanih auto esta © 2015 I anjko, Jelušić

• Sadržaj – Uvod

– Problemi urbanih autocesta

– Mjere kvalitete

– Lokalni algoritmi upravljanja

– Koordinirani algoritmi upravljanja

– Algorit i zasno ani na učenju

– Kooperacija s drugim sustavima

Page 3: h Ào i l] }u v] µ À] · Koordinacija ulaznih rampi zasnovana na heuristici ± , µ ] ]l vÀ] }i Ì]v]µ Ào ivi ± >}lov} vi l} ] ]>/E ^Àl u } ]À PviÀ µoi]v ±

Upra ljački pro etni susta i :: Upra ljanje prilje ni toko i a urbanih auto esta © 2015 I anjko, Jelušić

• Veliko po ećanje urbanog pro eta u zadnjih nekoliko desetljeća

• Proble s akodne nih pona ljajućih zagušenja

• Urbani prostor najčešće ne dopušta daljnje po ećanje urbane esto ne infrastrukture

• Rješenja

• Korištenje ja nog gradskog prije oza

• P&R engl. „Park and Ride” susta a za iz angradske korisnike

– S islenost P&R susta a kraj Gla nog željezničkog kolod ora )agreb

• Prebacivanje na drugi mod transporta engl. „ ode shift”

• Inteligentno upra ljanje postojećo pro etno infrastrukturom

Uvod

Page 4: h Ào i l] }u v] µ À] · Koordinacija ulaznih rampi zasnovana na heuristici ± , µ ] ]l vÀ] }i Ì]v]µ Ào ivi ± >}lov} vi l} ] ]>/E ^Àl u } ]À PviÀ µoi]v ±

Upra ljački pro etni susta i :: Upra ljanje prilje ni toko i a urbanih auto esta © 2015 I anjko, Jelušić

• Inteligentno upravljanje zahtjeva

• Poznavanje povijesnog stanja prometa

– Projektiranje upra ljačkog susta a

– Planiranje izgradnje infrastrukture

• Mjerenje trenutnog stanja prometa

• Arhiviranje i obradu prometnih parametara u stvarnom

vremenu

• Mogućnost djelo anja na pro etnu režu i sudionike

• Integra iju u postojeće i buduće susta e

• Naj ažniji algorita upra ljanja

• Prilagodba novim uvjetima

• Sposobnost učenja

• Sa ostalno zaključi anje

Uvod

Page 5: h Ào i l] }u v] µ À] · Koordinacija ulaznih rampi zasnovana na heuristici ± , µ ] ]l vÀ] }i Ì]v]µ Ào ivi ± >}lov} vi l} ] ]>/E ^Àl u } ]À PviÀ µoi]v ±

Upra ljački pro etni susta i :: Upra ljanje prilje ni toko i a urbanih auto esta © 2015 I anjko, Jelušić

• Inteligentno upravljanje maksimizira

propusnost pro etne reže

• Cilj držati pro etnu režu na lije oj strani fundamentalnog dijagrama

– Područje slobodnog toka ozila

• Po ećanje zauzeća auto este ne s anjuje kapa itet • Naj eći kapa itet je oko kritične rijednosti

– Po ećanje zauzeća iznad kritične rijednosti s anjuje kapacitet, odnosno brzinu toka vozila

– Upra ljanje pro etna reža ostaje duže u pretfazi zagušenja te kraće u fazi zagušenja i čišćenja zagušenja

Uvod

Page 6: h Ào i l] }u v] µ À] · Koordinacija ulaznih rampi zasnovana na heuristici ± , µ ] ]l vÀ] }i Ì]v]µ Ào ivi ± >}lov} vi l} ] ]>/E ^Àl u } ]À PviÀ µoi]v ±

Upra ljački pro etni susta i :: Upra ljanje prilje ni toko i a urbanih auto esta © 2015 I anjko, Jelušić

• Funkcija urbanih autocesta

– Brza poveznica unutar mega-gradova

– Zaobilaznice

• Sadrže tranzitni pro et i lokalni pro et – Lokalni pro et podložan s akodne ni periodi a

elike gustoće engl. „rush hour”

• Veći broj ulaznih i izlaznih ra pi – Mjesta st aranja zagušenja

– Mjesta eđudjelo anja

lokalnog i tranzitnog

prometa

Problemi urbanih autocesta

Autocesta

Ula

zna ra

mpa

Gradska prometnica

Mjesto formiranja uskog grla

Efekt preljeva

prometa

Page 7: h Ào i l] }u v] µ À] · Koordinacija ulaznih rampi zasnovana na heuristici ± , µ ] ]l vÀ] }i Ì]v]µ Ào ivi ± >}lov} vi l} ] ]>/E ^Àl u } ]À PviÀ µoi]v ±

Upra ljački pro etni susta i :: Upra ljanje prilje ni toko i a urbanih auto esta © 2015 I anjko, Jelušić

• Ulazna rampa mjesto djelovanja na prometnu

režu engl. „ramp metering”

– Upra ljanje količino ozila koja ulazi na auto estu

• Trajanje zelenog inter ala engl. „ramp-metering rate”

– Ulazna ra pa spre nik/skladište ozila

Problemi urbanih autocesta

AUTOCESTA

Ula

zna

ram

pa

Sig al i uređaj

Senzori autoceste

odlaznog toka Senzori autoceste dolaznog

toka

Senzori odjave

Senzori prijave

Z ak upozore ja za vozače

Detektor

prevelikog

reda

GRADSKA PROMETNICA

Podzemni LAN

Podzemni LAN

Poslužitelj s podacima za taj

odjeljak

autoceste

Glavni

poslužitelj u prometu

Ulazna rampa-

Poslužitelj s progra i a

Page 8: h Ào i l] }u v] µ À] · Koordinacija ulaznih rampi zasnovana na heuristici ± , µ ] ]l vÀ] }i Ì]v]µ Ào ivi ± >}lov} vi l} ] ]>/E ^Àl u } ]À PviÀ µoi]v ±

Upra ljački pro etni susta i :: Upra ljanje prilje ni toko i a urbanih auto esta © 2015 I anjko, Jelušić

• Oznaka LoS engl. „Le el of Ser i e”

• Namjena

– Ocjena trenutnog stanja prometa

– Usporedba različitih upra ljačkih susta a

• Vrije e puto anja TT engl. „Tra el Ti e” [s] – Vrijeme koje je pojedinom vozilu potrebno da

prođe kroz pro etnu režu upra ljane auto este

• Sati puto anja ozila VHT engl. „Vehi le Hours Tra elled” [h/ eh] – Vrije e koje je s i ozili a potrebno da prođu

kroz pro etnu režu upra ljane auto este

Mjere kvalitete

Page 9: h Ào i l] }u v] µ À] · Koordinacija ulaznih rampi zasnovana na heuristici ± , µ ] ]l vÀ] }i Ì]v]µ Ào ivi ± >}lov} vi l} ] ]>/E ^Àl u } ]À PviÀ µoi]v ±

Upra ljački pro etni susta i :: Upra ljanje prilje ni toko i a urbanih auto esta © 2015 I anjko, Jelušić

• Duljina puto anja ozila VKT engl. „Vehi le Kilo eters Tra elled” [k / eh] – Prijeđeni kilo etri ozila u prolasku kroz pro etnu

režu upra ljane auto este

• Kašnjenje puto anja TD engl. „Tra el Delay” [s/veh]

– Razlika iz eću re ena puto anja u zagušeno i slobodnom toku

• Gubitak produkti nosti engl. „Produ ti ity loss”

– Količina izgubljenih traka-kilometar-sati engl. „lane-

kilometer-hours” zbog poja e zagušenja

Mjere kvalitete

Page 10: h Ào i l] }u v] µ À] · Koordinacija ulaznih rampi zasnovana na heuristici ± , µ ] ]l vÀ] }i Ì]v]µ Ào ivi ± >}lov} vi l} ] ]>/E ^Àl u } ]À PviÀ µoi]v ±

Upra ljački pro etni susta i :: Upra ljanje prilje ni toko i a urbanih auto esta © 2015 I anjko, Jelušić

• Prva generacija upravljanja priljevnim

tokovima

• Nazi aju se još i izolirani algorit i upra ljanja priljevnim tokovima

• Upravljanje samo jednom ulaznom rampom

– Upra ljački algorita i a infor a iju o stanju prometa segmenta uz ulaznu rampu

– Mogućnost poja e eđusobnog utje aja iz eđu d ije ili iše ulaznih ra pi

– Pri jenji o kod urbanih auto esta s eći raz a i a iz eđu ulaznih ra pi

Lokalni algoritmi upravljanja

Page 11: h Ào i l] }u v] µ À] · Koordinacija ulaznih rampi zasnovana na heuristici ± , µ ] ]l vÀ] }i Ì]v]µ Ào ivi ± >}lov} vi l} ] ]>/E ^Àl u } ]À PviÀ µoi]v ±

Upra ljački pro etni susta i :: Upra ljanje prilje ni toko i a urbanih auto esta © 2015 I anjko, Jelušić

• Najčešće korišteni algorita inženjera građe ine i pro eta

• Radi na principu unaprijednog (engl.

„feedfor ard” upra ljanja u ot orenoj petlji – Nedostatak je reak ija upra ljanja tek nakon što se

zagušenje poja i

Lokalni algoritmi upravljanja Potražnja - kapacitet

Page 12: h Ào i l] }u v] µ À] · Koordinacija ulaznih rampi zasnovana na heuristici ± , µ ] ]l vÀ] }i Ì]v]µ Ào ivi ± >}lov} vi l} ] ]>/E ^Àl u } ]À PviÀ µoi]v ±

Upra ljački pro etni susta i :: Upra ljanje prilje ni toko i a urbanih auto esta © 2015 I anjko, Jelušić

• Najčešće danas korišteni lokalni algorita

• Preferiran od inženjera koji se ba e automatikom/upravljanjem

• Radi na prin ipu zat orene petlje engl. „closed loop” s negativnom povratnom vezom

– Reak ija od ah u trenutku početka st aranja zagušenja

– KR parametar regulatora

• ALINEA nije osjetljiva na

iznos parametra KR

– Moguće ju koristiti unutar

hijerarhijske strukture kao

podređeni regulator

Lokalni algoritmi upravljanja ALINEA

Page 13: h Ào i l] }u v] µ À] · Koordinacija ulaznih rampi zasnovana na heuristici ± , µ ] ]l vÀ] }i Ì]v]µ Ào ivi ± >}lov} vi l} ] ]>/E ^Àl u } ]À PviÀ µoi]v ±

Upra ljački pro etni susta i :: Upra ljanje prilje ni toko i a urbanih auto esta © 2015 I anjko, Jelušić

• Pristup potražnja-kapa itet reagira kada zauzeće auto este prijeđe kritičnu rijednost – Velike pro jene u količini ozila trajanju zelenog

inter ala koja se propušta na auto estu

• ALINEA radi konstantnu prilagodbu količine ozila koja se propušta na auto estu

– Nema velikih promjena trajanja zelenog intervala

– Pro etna reža se stabilizira u području naj eće propusnosti

Lokalni algoritmi upravljanja Usporedba ALINEA i Potražnja - kapacitet

Markos Papageorgiou, and Apostolos

Kotsialos, Freeway Ramp Metering: An

Overview, IEEE Transactions On

Intelligent Transportation Systems, Vol.

3, No. 4, December 2002

Page 14: h Ào i l] }u v] µ À] · Koordinacija ulaznih rampi zasnovana na heuristici ± , µ ] ]l vÀ] }i Ì]v]µ Ào ivi ± >}lov} vi l} ] ]>/E ^Àl u } ]À PviÀ µoi]v ±

Upra ljački pro etni susta i :: Upra ljanje prilje ni toko i a urbanih auto esta © 2015 I anjko, Jelušić

• Upravljani segment urbane autoceste se

podjeli u zone

– S aka zona ože posjedo ati jednu ili iše ra pi – Rampe mogu biti upravljane ili neupravljane

• Upra ljanje koristi d ije granične rijednosti – Gornji prometni tok -> rijedak pro et te eća

količina ozila koja se pušta u gla ni tok

– Donji prometni tok -> gust promet uz formiranje

zagušenja

• Cilj upra ljanja držati konstantnu gustoću toka u zoni upravljanja

Lokalni algoritmi upravljanja Zona

Page 15: h Ào i l] }u v] µ À] · Koordinacija ulaznih rampi zasnovana na heuristici ± , µ ] ]l vÀ] }i Ì]v]µ Ào ivi ± >}lov} vi l} ] ]>/E ^Àl u } ]À PviÀ µoi]v ±

Upra ljački pro etni susta i :: Upra ljanje prilje ni toko i a urbanih auto esta © 2015 I anjko, Jelušić

• Iznos količine ozila koja se pušta u gla ni tok o isi o ulaznom i izlaznom toku zone

M + F = (X + B + S) - (A + U)

– A – gornji glavni prometni tok

– U – suma toka neupravljanih rampi

– M – suma toka upra ljanih ra pi upra ljačka arijabla

– F – suma toka upravljanih rampi iz eđu urbanih auto esta upra ljačka arijabla

– X – suma toka izlaznih rampi

– B – kapa itet donjeg toka kod kojeg dolazi do zagušenja

– S – prostor dostupan unutar upravljane zone

Lokalni algoritmi upravljanja Zona

Page 16: h Ào i l] }u v] µ À] · Koordinacija ulaznih rampi zasnovana na heuristici ± , µ ] ]l vÀ] }i Ì]v]µ Ào ivi ± >}lov} vi l} ] ]>/E ^Àl u } ]À PviÀ µoi]v ±

Upra ljački pro etni susta i :: Upra ljanje prilje ni toko i a urbanih auto esta © 2015 I anjko, Jelušić

• Bottleneck algoritam koristi nadmetanje za odabir

konačne količine ozile koja ulazi u gla ni tok

• Na osno i trenutne pro etne situa ije određuje se lokalna i globalna količina ozila

– Odabire se anje rijednost kao konačna

• Na lokalnoj razini koristi se podatak o prometnoj

potražnji i dostupno pro etno kapa itetu

• Na globalnoj razini se detektira postojeći zastoj i zona utjecaja

– Odabir ulaznih ra pi koje će poslužiti kao pri re eno spre ište ozila

Lokalni algoritmi upravljanja Bottleneck

Page 17: h Ào i l] }u v] µ À] · Koordinacija ulaznih rampi zasnovana na heuristici ± , µ ] ]l vÀ] }i Ì]v]µ Ào ivi ± >}lov} vi l} ] ]>/E ^Àl u } ]À PviÀ µoi]v ±

Upra ljački pro etni susta i :: Upra ljanje prilje ni toko i a urbanih auto esta © 2015 I anjko, Jelušić

• Skraćeni a od „System Wide Adaptive Ramp Metering”

• Kriterij je postizanje naj ećeg gla nog pro etnog toka na urbanoj autocesti

• Određuje količinu ozila koja će se priključiti gla no toku na osno u trenutnih i pred iđenih pro etnih parametara

• D ije inači e za lokalno upra ljanje

– SWARM 2a

• Koristi re enski raz ak iz eđu ozila kao jernu eličinu

– SWARM 2b

• Koristi količinu ozila na ulaznoj ra pi pri re eno spre ištu kao jernu eličinu

Lokalni algoritmi upravljanja SWARM

Page 18: h Ào i l] }u v] µ À] · Koordinacija ulaznih rampi zasnovana na heuristici ± , µ ] ]l vÀ] }i Ì]v]µ Ào ivi ± >}lov} vi l} ] ]>/E ^Àl u } ]À PviÀ µoi]v ±

Upra ljački pro etni susta i :: Upra ljanje prilje ni toko i a urbanih auto esta © 2015 I anjko, Jelušić

• U obzir uzimaju prometnu situaciju na cijelom

upravljanom segmentu autoceste

• Sustav upravljanja sastoji se od lokalnog i

globalnog dijela

– Lokalno upravljanje jednom rampom

– Globalna razina prikuplja podatke od svakog

lokalnog upravljanja

• Prepoznavanje problema

– Prelje reda s ulazne ra pe u lokalnu urbanu esto nu režu

– )agušenje gla nog toka

• Generiranje postavki za rad lokalno upravljanih rampi

– Količina ozila koja se pušta s ulazne ra pe u gla ni tok

Koordinirani algoritmi upravljanja

Page 19: h Ào i l] }u v] µ À] · Koordinacija ulaznih rampi zasnovana na heuristici ± , µ ] ]l vÀ] }i Ì]v]µ Ào ivi ± >}lov} vi l} ] ]>/E ^Àl u } ]À PviÀ µoi]v ±

Upra ljački pro etni susta i :: Upra ljanje prilje ni toko i a urbanih auto esta © 2015 I anjko, Jelušić

• SWARM 1 inači a za koordinirano upra ljanje s iše ulaznih ra pi

• Koristi detektirano/pred iđeno jesto zastoja kao jernu eličinu

– Mjeri se zauzeće auto este gustoća pro etnog toka

• Ukoliko je pred iđeno zauzeće za određenu dioni u eće od definiranog praga s anjuje se količina ozila koja ulazi u gla ni tok uz odno od potencijalnog mjesta zastoja

– Svaka lokalna ulazna rampa ima zasebno definirane

naj anje i naj eće rijednosti količine ozila

Koordinirani algoritmi upravljanja SWARM

Page 20: h Ào i l] }u v] µ À] · Koordinacija ulaznih rampi zasnovana na heuristici ± , µ ] ]l vÀ] }i Ì]v]µ Ào ivi ± >}lov} vi l} ] ]>/E ^Àl u } ]À PviÀ µoi]v ±

Upra ljački pro etni susta i :: Upra ljanje prilje ni toko i a urbanih auto esta © 2015 I anjko, Jelušić

• Koordinacija ulaznih rampi zasnovana na

heuristici

– Heuristike na išoj razini upra ljanja

– Lokalno se najčešće koristi ALINEA

• S aka ra pa dobi a prag naj eće duljine reda

– Kod prekoračenja pripadna ra pa postaje gla na rampa

– Određen broj ra pi „uz odno” od gla ne postaju podređene

– Heuristika iše razine upra ljanja podeša a parametre svake lokalne rampe

Koordinirani algoritmi upravljanja HERO

Page 21: h Ào i l] }u v] µ À] · Koordinacija ulaznih rampi zasnovana na heuristici ± , µ ] ]l vÀ] }i Ì]v]µ Ào ivi ± >}lov} vi l} ] ]>/E ^Àl u } ]À PviÀ µoi]v ±

Upra ljački pro etni susta i :: Upra ljanje prilje ni toko i a urbanih auto esta © 2015 I anjko, Jelušić

• Skraćeni a od „Adaptive Fuzzy Algorithms for Traffic

Responsive and Coordinated Ramp Metering”

• Zasnovan na neizrazitoj logici i genetskom algoritmu

• Lokalno upravljanje koristi neizrazitu logiku

• Viša razina upra ljanja koristi genetski algorita za postizanje globalnog optimuma

– Aktivira se detekcijom problema na lokalnoj razini

– Defini ijo funk ijo ilja oguće definirati para etre optimiranja

– Pretraži anje s ih ogućih rješenja se e olu ijo dolazi do optimuma

Koordinirani algoritmi upravljanja ACCEZZ

Page 22: h Ào i l] }u v] µ À] · Koordinacija ulaznih rampi zasnovana na heuristici ± , µ ] ]l vÀ] }i Ì]v]µ Ào ivi ± >}lov} vi l} ] ]>/E ^Àl u } ]À PviÀ µoi]v ±

Upra ljački pro etni susta i :: Upra ljanje prilje ni toko i a urbanih auto esta © 2015 I anjko, Jelušić

• Koristi prin ip generiranja gla ne i podređenih ra pi kod poja e zagušenja

• Na globalnoj i lokalnoj razini postoji nekoliko

predefiniranih postavki upravljanja

• Lokalni algorita upra ljanja uključuje op iju čišćenja ulazne ra pe

• Kod pro jene količine ozila koja se pušta u gla ni tok radi se glađenje kako bi se izbjegle nagle pro jene u čekanju na ulazak u gla ni tok

Koordinirani algoritmi upravljanja HELPER

Page 23: h Ào i l] }u v] µ À] · Koordinacija ulaznih rampi zasnovana na heuristici ± , µ ] ]l vÀ] }i Ì]v]µ Ào ivi ± >}lov} vi l} ] ]>/E ^Àl u } ]À PviÀ µoi]v ±

Upra ljački pro etni susta i :: Upra ljanje prilje ni toko i a urbanih auto esta © 2015 I anjko, Jelušić

• Koriste se metode umjetne inteligencije

– Neuronske reže

– Neizrazita logika

– Ojačano učenje

– Genetski algoritam

• Algorita upra ljanja se uči – Pri jeri dobrih slučaje a posta ki upra ljanja

• Si ula ija korištenje klasičnih algorita a

– Minimizacija kriterijske funkcije

• Potrebno poznavati stvarne prometne

parametre i model autoceste za simulaciju

Algorit i zas ova i a uče ju

Page 24: h Ào i l] }u v] µ À] · Koordinacija ulaznih rampi zasnovana na heuristici ± , µ ] ]l vÀ] }i Ì]v]µ Ào ivi ± >}lov} vi l} ] ]>/E ^Àl u } ]À PviÀ µoi]v ±

Upra ljački pro etni susta i :: Upra ljanje prilje ni toko i a urbanih auto esta © 2015 I anjko, Jelušić

• Neuronska reža s ele enti a neizrazite logike se uči na pri jeri a klasičnih upravljanja priljevnim tokovima

– ALINEA, SWARM, Bottleneck, HELPER

– Pri jer )agrebačke obilaznice

Algorit i zas ova i a uče ju ANFIS

Gregurić, M., Buntić, M., Ivanjko, E.,

Mandžuka, S., Improvement of Highway

Level of Service Using Ramp Metering,

Proceedings of the 21st International

Symposium on Electronics in Transport

– ISEP 2013, ITS in real time, Ljubljana,

Slovenia, 25-26.03.2013. R14

Page 25: h Ào i l] }u v] µ À] · Koordinacija ulaznih rampi zasnovana na heuristici ± , µ ] ]l vÀ] }i Ì]v]µ Ào ivi ± >}lov} vi l} ] ]>/E ^Àl u } ]À PviÀ µoi]v ±

Upra ljački pro etni susta i :: Upra ljanje prilje ni toko i a urbanih auto esta © 2015 I anjko, Jelušić

• Pri jer si ula ije )agrebačke obilazni e

– Korišten akroskopski si ulator CTMSIM

– Generirano zagušenje blizu č ora Lučko

– Simulacija od 24h

Algorit i zas ova i a uče ju ANFIS

No Control ALINEA SWARM HELPER VSLC HELPER + SLC ANFIS

Average TT [min] 14.46 7.39 5.58 6.82 10.05 6.75 6.48

Average Delay [veh h] 6.06 8.8 8.03 7.29 8.05 7.59 10.18

Average TTS [veh h] 19.4 22.07 28.26 20.97 19.48 23.92 24.82

Average Queue [veh] 0 16 18 17 13 18 19

Max. Queue [veh] 0 40 49 40 15 42 42

Page 26: h Ào i l] }u v] µ À] · Koordinacija ulaznih rampi zasnovana na heuristici ± , µ ] ]l vÀ] }i Ì]v]µ Ào ivi ± >}lov} vi l} ] ]>/E ^Àl u } ]À PviÀ µoi]v ±

Upra ljački pro etni susta i :: Upra ljanje prilje ni toko i a urbanih auto esta © 2015 I anjko, Jelušić

• Cilj ojačanog učenja engl. „Reinforcement

learning” je naučiti koje ponašanje pri ijeniti na temelju poznatih podataka

– Dobro ponašanje se nagrađuje

– Loše ponašanje se penalizira

• Za upravljanje priljevnim tokovima koristi se

algoritam Q-učenja engl. „Q-learning”

– Uči se agent koji upra lja ulazno ra po

– Agent u interakciji s okolinom

– Na osno u znanja i stanja okoline agent odlučuje kako djelovati na okolinu

Algorit i zas ova i a uče ju Ojačano učenje

Page 27: h Ào i l] }u v] µ À] · Koordinacija ulaznih rampi zasnovana na heuristici ± , µ ] ]l vÀ] }i Ì]v]µ Ào ivi ± >}lov} vi l} ] ]>/E ^Àl u } ]À PviÀ µoi]v ±

Upra ljački pro etni susta i :: Upra ljanje prilje ni toko i a urbanih auto esta © 2015 I anjko, Jelušić

• Upravlja se Markovljevim pro eso odluči anja (MDP, engl. „Marko decision process”

– Definira se petorkom

• Stanje procesa

• Akcija koja se primjenjuje

• Vjerojatnost da pri jena određene ak ije do odi pro es u određeno stanje

• Nagrada primijenjenoj akciji za tranziciju u novo stanje

• Faktor slabljenja

– Cilj je naučiti funk iju koja će do oditi upra ljani pro es u željeno stanje

• Kod Q-učenja to je Q-matrica

Algoritmi zasnovani na uče ju Ojačano učenje

, , , ,S A P R

,r s s R

Page 28: h Ào i l] }u v] µ À] · Koordinacija ulaznih rampi zasnovana na heuristici ± , µ ] ]l vÀ] }i Ì]v]µ Ào ivi ± >}lov} vi l} ] ]>/E ^Àl u } ]À PviÀ µoi]v ±

Upra ljački pro etni susta i :: Upra ljanje prilje ni toko i a urbanih auto esta © 2015 I anjko, Jelušić

• Kriterijska funk ija za učenje

– Brzina učenja

• Stanja za upravljanje priljevnim tokovima

*Mogućnost da se upra ljanje priljevnim tokovima isključi za malu

pro etnu potražnju

Algorit i zas ova i a uče ju Ojačano učenje

1 1'

( , ) (1 ) ( , ) [ max ( ', ')]n n nn n

Q s a Q s a r Q s a

),(1

1

asvisitsn

n

States S Values Description

Phases

1 “all green” (constan 3s)

2 “all red” (variable)

3* “ramp metering off”

AverageDensity Class

0 between 0 [veh/km] and 100 [veh/km]

1 101[veh/km] and 200 [veh/km]

2 > 201 [veh/km]

AverageQueue Class

0 between 0 and 4 vehicles

1 between 5 and 7 vehicles

2 > 8 vehicles

Page 29: h Ào i l] }u v] µ À] · Koordinacija ulaznih rampi zasnovana na heuristici ± , µ ] ]l vÀ] }i Ì]v]µ Ào ivi ± >}lov} vi l} ] ]>/E ^Àl u } ]À PviÀ µoi]v ±

Upra ljački pro etni susta i :: Upra ljanje prilje ni toko i a urbanih auto esta © 2015 I anjko, Jelušić

• Primjer simulacije jedne ulazne rampe

– Mikroskopski simulator VISSIM

Velika razlika pro etne potražnje

Algorit i zas ova i a uče ju Ojačano učenje

Performance Measures

Control Method

No ramp metering Q learning

First type Second type

Average Mainstream Travel Time (s) 61.9 58.2 57.4

Average On-ramp Travel Time (s) 97.4 182.9 100.4

Average downstream Speed (km/h) 82.1 87.3 88.5

Average on-ramp Speed (km/h) 30.0 16 29.1

Average Speed of the whole highway (km/h) 70.19 61.56 73.61

Total Delay (h) 60.01 88.07 50.76

Total Travel Time (h) 200.84 228.88 191.81

Gregurić, M., Koltovska Nečoska, D.,

Ivanjko, E., Application of Q-Learning to

Ramp Metering in Cases of Significant

Changes in Traffic Demand, Autonomic Road

Transport Support systems: Early Career

Researcher Conference, University of Malta,

La Valletta, Malta 27 - 28 May 2015

Page 30: h Ào i l] }u v] µ À] · Koordinacija ulaznih rampi zasnovana na heuristici ± , µ ] ]l vÀ] }i Ì]v]µ Ào ivi ± >}lov} vi l} ] ]>/E ^Àl u } ]À PviÀ µoi]v ±

Upra ljački pro etni susta i :: Upra ljanje prilje ni toko i a urbanih auto esta © 2015 I anjko, Jelušić

• Genetski algoritam je postupak

stohastičkog/e olu ijskog pretraži anja prostora zasnovan na izboru najboljih

kandidata u skupu rješenja

– Kon ergen ija pre a opti alno rješenju nije garantirana

• Motivacija iz prirode -> Darwin-ova teorija

evolucije

– Prilagodbu organiza a uzrokuju pro esi križanja i mijenjanja gena u kromosomima

– Radi ograničenosti prirodnih bogatsta a preži lja aju sa o najprilagodljiviji (selekcija)

Algorit i zas ova i a uče ju Genetski algoritam

Page 31: h Ào i l] }u v] µ À] · Koordinacija ulaznih rampi zasnovana na heuristici ± , µ ] ]l vÀ] }i Ì]v]µ Ào ivi ± >}lov} vi l} ] ]>/E ^Àl u } ]À PviÀ µoi]v ±

Upra ljački pro etni susta i :: Upra ljanje prilje ni toko i a urbanih auto esta © 2015 I anjko, Jelušić

• Za kôdiranje kro oso a rješenja koristi se binarni brojevni sustav

– Genetski operatori „rađaju” no a rješenja

• Muta ija, križanje, in erzija

• Prilagodba proble u koji se rješa a

– No o rješenje se testira na ispra nost zbog stohastičkog pro esa

• K aliteta rješenje se testira funk ijo uspješnosti/dobrote

– O isi o proble u koji se rješa a

• Skup rješenja se održa a konstantne eličine -> ostaju samo najbolja

rješenja elitiza

Algorit i zas ova i a uče ju Genetski algoritam

Page 32: h Ào i l] }u v] µ À] · Koordinacija ulaznih rampi zasnovana na heuristici ± , µ ] ]l vÀ] }i Ì]v]µ Ào ivi ± >}lov} vi l} ] ]>/E ^Àl u } ]À PviÀ µoi]v ±

Upra ljački pro etni susta i :: Upra ljanje prilje ni toko i a urbanih auto esta © 2015 I anjko, Jelušić

• Pri jena za upra ljanje iše ulaznih ra pa a

– Iz rša a se u nadređenoj razini upra ljanja

• Pristup svim mjerenjima upravljanog dijela autoceste

– Kromosomom se kôdiraju postavke lokalne rampe

• Količina ozila koja se propušta na auto estu

• Naj eća duljina kolone ozila na ulaznoj ra pi • Ulazna ra pa gla na ili spre nik ozila zbog zagušenja

– Funk ija uspješnosti • Vrijeme putovanja odnosno brzina glavnog toka

• Ukupno vrijeme putovanja vozila (TTS)

Algorit i zas ova i a uče ju Genetski algoritam

Page 33: h Ào i l] }u v] µ À] · Koordinacija ulaznih rampi zasnovana na heuristici ± , µ ] ]l vÀ] }i Ì]v]µ Ào ivi ± >}lov} vi l} ] ]>/E ^Àl u } ]À PviÀ µoi]v ±

Upra ljački pro etni susta i :: Upra ljanje prilje ni toko i a urbanih auto esta © 2015 I anjko, Jelušić

• Primjena za optimizaciju putovanja (ruta vozila)

– Kromosom se kôdira redoslijedom oznaka

mjesta/prometnice kroz koje vozilo prolazi i mod transporta

– Funk ija uspješnosti • Najkraća, najbrža, najsigurnija ili najjeftinija ruta

• Energetski opti alna ruta električna ozila

Algorit i zas ova i a uče ju Genetski algoritam

Start Cilj4 9 6 2

Page 34: h Ào i l] }u v] µ À] · Koordinacija ulaznih rampi zasnovana na heuristici ± , µ ] ]l vÀ] }i Ì]v]µ Ào ivi ± >}lov} vi l} ] ]>/E ^Àl u } ]À PviÀ µoi]v ±

Upra ljački pro etni susta i :: Upra ljanje prilje ni toko i a urbanih auto esta © 2015 I anjko, Jelušić

• Pojedini dijelovi sustava izmjenjuju podatke

– Komunikacija u stvarnom vremenu

• Cilj postignuti optimum za sve sudionike

• Nadređena razina upra ljanja određuje način upravljanja lokalnom rampom

– Koopera ija iz eđu ra pi • Hijerarhijsko upravljanje

– Korištenje dodatnih infor a ija

• Stanje lokalne pro etne reže

• Nadolazeći pro et • Povijesni prometni podaci

Kooperacija s drugim sustavima

Kooperativni sustavi

Malo po ećanje Intervala za ulazak vozilaSmanjenje intervala za

ulazak vozila

Smanjenje intervala za

ulazak vozila

Gustoća pro eta auto este Otkri eno zagušenje

Lokal o rješe je: Rampa 1

Duljina intervala : kratko

Gustoća autoceste : mala

Stupa mjerenja: dug

Lokal o rješe je: Rampa2

Duljina intervala:kratko

Gustoća autoceste : mala

Stupanj mjerenja: dug

Lokal o rješe je: Rampa3

Duljina intervala: dug

Gustoća autoceste: visoka

Stupanj mjerenja: vrlo

kratko

Page 35: h Ào i l] }u v] µ À] · Koordinacija ulaznih rampi zasnovana na heuristici ± , µ ] ]l vÀ] }i Ì]v]µ Ào ivi ± >}lov} vi l} ] ]>/E ^Àl u } ]À PviÀ µoi]v ±

Upra ljački pro etni susta i :: Upra ljanje prilje ni toko i a urbanih auto esta © 2015 I anjko, Jelušić

• Smanjenje brzine vozila smanjuje potreban

sigurnosni raz ak iz eđu ozila

– Po ećanje gustoće

– Po ećanje propusnosti

• Uz ulaznim rampama

upravlja se i

ograničenje brzine

– Jednako za sve trake

– Svaka traka zasebno

• Desna traka ima manju brzinu

• Vozači prelaze u lije u traku auto atski

Kooperacija s drugim sustavima Varijabilno ograničenje brzine

Upra ljačka jedinica za

promjenjivu brzinu

SPEED

LIMIT

120Sekcija 2

Sekcija 3

Sekcija

4

Sekcija 1

SPEED

LIMIT

70

SPEED

LIMIT

90

Srednje po ećanje

Visoko smanjenje

Srednje smanjenje

Održa ati(iz orno ograničenje brzine)

Kooperativni sustav upravljanja priljevnim tokom

SPEED

LIMIT

100

Selekcija 3 & On-Ramp 3

Duljina intervala: duga

Magistralna brzina:visoka

Stopa mjerenja: duga

Selekcija 2 & On-Ramp 2

Duljina intervala.: kratka

Magistralna brzina: visoka

Stopa mjerenja: kratka

Selekcija 1 & On-Ramp 1

Duljina intervala.:kratko

Magistralna brzina: visoka

Stopa mjerenja: kratka

Page 36: h Ào i l] }u v] µ À] · Koordinacija ulaznih rampi zasnovana na heuristici ± , µ ] ]l vÀ] }i Ì]v]µ Ào ivi ± >}lov} vi l} ] ]>/E ^Àl u } ]À PviÀ µoi]v ±

Upra ljački pro etni susta i :: Upra ljanje prilje ni toko i a urbanih auto esta © 2015 I anjko, Jelušić

• Desna traka auto este najsporija i s naj iše ozila

– Proble eće gustoće ozila desne trake za ulazak ozila s priljevne rampe

• Lije e trake auto este s anje ozila i ećo brzinom

– Neiskorišteni kapa itet – Prebacivanje vozila u

lijevu traku

• Olakša a se ulazak ozila

• Ne a pada razine uslužnosti zbog korištenja neiskorištenog kapaciteta lijevih traka

• Susta akti an o isno o količini ozila na priljevnoj rampi

Kooperacija s drugim sustavima Preporuka za zamjenu trake

Mainstream

VMS

On-Ramp flow

Ramp Metering Unit

Selectively prohibiting lane changes

Mainstream detectors

Queue detectors

Mainstream

vehicle free

line

Page 37: h Ào i l] }u v] µ À] · Koordinacija ulaznih rampi zasnovana na heuristici ± , µ ] ]l vÀ] }i Ì]v]µ Ào ivi ± >}lov} vi l} ] ]>/E ^Àl u } ]À PviÀ µoi]v ±

Upra ljački pro etni susta i :: Upra ljanje prilje ni toko i a urbanih auto esta © 2015 I anjko, Jelušić

• Plan raz oja esto nih ozila pred iđa ugradnju upra ljačkih jedini a iše razine u ozilo

– Trenutno aktualan eCall sustav

• Auto atski pozi žurni služba a

• Praćenje položaja ozila GNSS sustavom

– Mogućnost daljinskog upra ljanja ozilo

• Smanjenje brzine

• Kretanje na rampi

• Koordinacija ulaska

vozila u glavni tok

• Dodatna zadaća lokalnog

upravljanja rampom

Kooperacija s drugim sustavima Upravljanje vozilom

R2R

Lokalno

upravljanej

priljevnim

tokovima

R2V

Varijabilni s is tem

razmjene poruka za

ograničenje brzine

R2H

VS

RS

RS

Lokalno

upravljanje

priljevnim

tokovima

RS

GWGW

Lokalno područje Lokalno područje

Globalno područje

Page 38: h Ào i l] }u v] µ À] · Koordinacija ulaznih rampi zasnovana na heuristici ± , µ ] ]l vÀ] }i Ì]v]µ Ào ivi ± >}lov} vi l} ] ]>/E ^Àl u } ]À PviÀ µoi]v ±

Upra ljački pro etni susta i :: Upra ljanje prilje ni toko i a urbanih auto esta © 2015 I anjko, Jelušić

• S i na edeni dodatni susta i dio jednog ećeg eđusobno po ezanog upra ljačkog susta a

– Nadređena kooperati na upra ljačka jedini a čini poveznicu

Kooperacija s drugim sustavima Cjeloviti sustav

Selectively Prohibiting Lane Changes signalization

Mainstream detectorsSPEEDLIMIT

80

Global Data

Collection

On-Ramp 1 On-ramp 2

Varibale Speed Limit Control signalization

Local Ramp

Metering

Driver Advisory System

Ramp metering

warning sign

Queue override detector

Check-in detector

Mainstream

Arterial urban road

Selectively Prohibiting Lane Changes

Variable Speed Limit Control

Ramp metering signalization

Local Ramp

Metering

OBU

Arterial urban road

Spillback effect

Downstream bottleneck

SPEEDLIMIT

90

Cooperative

Ramp Metering Unit


µ o ( ] v o µ ] µ o µ u µ o µ ] µ v ] À ]

Home | Mercy Malaysia · ZÇ& v o} Z]vPD]v]& Ào }v }v ]À (} D Z zDoÇ ][ Wo v Z o] (&µv > v }(}µ À}oµv Z uvP } µ] }} Z tZ] }ÆUWµ o]l ^}o ] µ u v o}

d > µ µ v ] ] µ o } Ì ] v u ] v µ o E X í v µ v µ o µ v

Presentación2 - IMMARKET · 2019. 6. 12. · } u y _ µ v } v µ v µ ] v ( } u ] v v ] v µ v o ] Ì o _ ] Ç ( µ v ] } v o ] µ Z u ] v Á Xd } } o } ] v ( } u } u v o

v Z o W - abusiness4you.com und... · Z µ u ] Z ( ] P t µ v W v ] Z ] P vW v u ] ^ } P ( o µ µ Z Y î v o ] µ v P Ì µ ] v µ v P

Paques 2017-FINAL Enregistré automatiquement...h h v } ] À ] À v P À } µ i W > W/d d/KE Z µ v v v } µ À } µ } o o ] ] } v } µ o ] ] } v µ ] v } µ o o À ( } v v o [ v

> v } À } v Z u ] µ u ] } v ] v ] À ] µ o o } µ o µ

RESPUESTAS CONSULTAS CONCURSOv µ } / v v ] } v o / µ ] µ Ç h v ] u } KE^h>d ^ z Z ^Wh ^d ^ > } v µ o Z v ] } ] } v } o u ] v ] } o } v µ } µ ] v u ] v ] o

À o µ ] v o ] v ] K ( ] ] o o } o o } ~ K : v v o P } µ ] v h µ …' ] v Ç À o µ ] v o K ( ] ] v W o v u ] v } Ç W µ µ } ~ ' s lKWW h µ P µ Ç X v v ] } U P o } } ] ] }

&2175( /$ 5()250( '(6 5(75$,7(6 -2851(( '¶$&7,21 …...} v µ U ] o µ P v ( ] v v µ [ µ r } o µ ] } v Æ ] v µ o o v o P } µ r À v u v X D ] } µ r r } µ À } ] u o ] ] }

u v } & ] Æ ] u v odcb.ingenieria.unam.mx/wp-content/themes/tempera-child/... · 2016. 12. 10. · & _ ] µ v µ } o µ u v } } u ] } } X } v À ] v µ o µ v ] ] v Ç ] v } v µ

v µ À o µ ] v v v ] Ç v ] u ] v } µ o }

] X D ] ] v µ v ] Z ] µ P ] / o ] v ] } u µ v ] ] W

t]ol]v :hE E Á o€¦ · X^ Z Á À vo o}Á }µ Z D Z hÌÌU Z u } [ }vo oU }Ào] ]u ]o XdZ ur Á µ (µo Z Á u v µo µ UÁ}u vu } Zv Á } ZÇ} ( Z u µ }o µu }v µ ]vZ Z }v}

^ µ ] u } µ v u } o µ o Z v µ u ] o ] v } P Z ] } P ! v ...lukese.menegussi/Eletroeletrônica - Q2... · í ~& µ P tZ^ Y µ o µ v ] u ] u } u } Z ] } P ! v ] } µ v u µ u

Präsentation HRK Dresden · 2017. 9. 27. · µ Z ( º Z µ v P c v µ } Á ] < } v ( v Ì Ì µ / v v ] } v o ] ] µ v P > Z ] o µ v P t Z v v µ v , º v v l v v µ v

µ Æ i } µ [ ] v ( } u ] } v [ Z v P µ o À } o µ ] } v ] v

h v Æ u o µ P v ] v o ] Ì v P ] U } v ( } u ] v o } v µ o .... STANOIU.pdf · W v µ ] } Ì v U v µ o î ì í ñ U À o } ] o } v µ u µ ] o } } o ] v ( ] µ v P ] µ ( }

ï r d } ( } ^W ^ & } }^ µ v W µ v µ ] } v ] v ] À ] µ o · & } } P ( ] ] } ( ] ] v d } o s o } ] i µ i µ W µ v = í ì)RWzJUDI 0DUJRW %RVFK $OWLPLUDV

W l ] l µ u / v P v ] µ ] v ( } u ] l & µ v l ] } v v U v µ u ] Z / v P ] } v · 2019-10-06 · í ð ï x î x µ Ì µ ( p ð x & µ v l ] } v v u v µ u ] z / v p ] } v lqwpdlq

Z v , o u } v W o v P µ µ U î D ] v µ v o v P µ ( º Z v µ

o } v o d ( ( ] ] · D µ v } U d À ] } U W ] v Ì v } µ o o } ] u ] ^ µ o X / v µ v ] v } v } v µ } ] ] o ï o µ P o ] } } v o

Ç - ERASMUS Pulsevbucata/elth/indrumar.pdf · h v u v µ u ] } } v ] v µ v ` v P U Æ u o µ ñ µ r í î ï U µ v v µ u ` v À ] P µ o

Schiena Viva prova mag - Alchemia · ñ W ] u } } W ( u ] µ v ] u } J Z µ ] µ v u u u U µ v v } v v } µ v } v v ] v

v } o [ u u ] ] } v v v ] µ ] À ] o ] u } o } } ] o µ v µ

W } P u u } ( ] v v u v } i [ µ ] } v v ] } µ o ] } Ç v ... · ] v v ] } v o t o o } v ] r µ Æ o o [ ] v ] P o u v v o K i ] ( µ À o } u v µ o U v ] µ o ] o µ ] µ ] o K

v }u] ou]v }]P v µoµu G Z] µ - Anatomie appliquée à ... · PDF fileDvµ o Z] µ P] o µ U }v µ ] Z µ 611 µ }µ PPv o }]P X Z µ v }v o vÀ v µ v }v

0$+-.#%+#&-.)'#)$#-11'/ · 2018-03-01 · W v Ìo ]+ v µ u Ì }µ u v Z µ ] v V ! µ(µ u µ o[ À] Uo ] v µ }v µ r! µv }v } ] À }µv P À vÀ ]v µ X

W } µ µ } ] } i M D } Ç v µ o v µ projet CAPABLE.pdf · D } Ç v µ o v µ / u o ] µ o ] ] v v o } v ] } v Title: Microsoft Word - CAPABLE_Flyer-v2 Author: PC Created Date:

CPG-IT · E µ Ì µ v P } v µ v P s r ] v ] Z µ v P µ v / v v u Z ] } Z rW } r' Ç u v ] µ u ' ] o Z ] v P

micr oem presarialcobachsonora.edu.mx/files/semestre5-2017/cpt/describe_los_elemen… · ^ o Ào µ ] v µ o ]Ì o ] v] ]} µ v ] ] Ç µ u] }v ] v µ }v} ]u] v } o u µ } X

v } u t ^ } ] ] o ] µ } / v ] ] o ] v } u µ v ... · / v } u t ^ } ] ] o ] µ } / v ] ] o ] v } u µ v ] } ys// } v P

< µ } P u u ^WKZd dd ZE ^ } l o v t ' µ v µ ] o µ v P€¦ · o v v ^ ] o r µ v ^ ] Z µ v P Z v ] l ( º D Z ] o o v P v } µ v µ v µ Z ( º Z µ v P ] v W Æ ]

W Ì } o ] v U P µ ] ] } v ] ] o ] Ì u } µ u µ u } } u ] v ...€¦ · W Ì } o ] v U P µ ] ] } v ] ] o ] Ì u } µ u µ u } } u ] v ( } u v ] ] } ] v µ u v }

} µ K P v ] ] } v } u u µ v µ ' v r µ Z > µ Æ u } µ P · } µ K P v ] ] } v } u u µ v µ ' v r µ Z > µ Æ u } µ P ... ¦ x