İzole sinyalize kavşaklarda yapay zekâ teknikleri ile trafik sinyal kontrolü ve optimizasyonu

Abstract

optimizasyonuna dayalı Hibrid Trafik Kontrol Sistemi (HTKS) geliştirilmiştir. Geliştirilen sistemde Çiçek Tozlaşma Algoritması (ÇTA), Karga Arama Algoritması (KAA) ve Tip-2 Bulanık Mantık (Tip-2 BM) yaklaşımları kullanılmış olup, gecikmenin minimize edilmesi amaçlanmıştır. İki ana modülden oluşan sistemde, birinci modül ile ÇTA kullanılarak faz plan optimizasyonu yapılmakta, ikinci modülde ise KAA ile optimize edilen Tip-2 BM yaklaşımı ile süre optimizasyonu gerçekleştirilmektedir. Faz optimizasyonuna ilaveten faz seçimi de sağlanmış ve belirlenen faz düzeninde hangi faza öncelik verileceği tayin edilmiştir. Geliştirilen sistemlerin simülasyonları KU-Trsim mikroskobik simülasyon programında gerçekleştirilmiştir. KU-Trsim simülasyon programı kuyruk uzunluklarını ve araç sayılarını verecek şekilde revize edilmiş, ayrıca farklı trafik kontrol sistemleri ile uyumlu hale getirilmiştir. Simülasyon programının kullanım kolaylığı ve çıktı parametrelerinin görselliği için girdi ve çıktı ara yüzleri kontrol sistemlerine uygun olarak oluşturulmuştur. HTKS 4 farklı kavşak geometrisi ve 15 farklı trafik hacim senaryosuna göre farklı kontrol sistemleri ile karşılaştırılarak sistemin performansı ve uygulanabilirliği ortaya konulmuştur. Sabit zamanlı sistem, Diferansiyel Gelişim Algoritması (DGA) ile optimize edilen sabit zamanlı optimum devre süresi (DGA-ODS) sistemi, sadece faz optimizasyon modülünün kullanıldığı ÇTA-TKS sistemi ve Tip-1 BM-TKS sistemi performans karşılaştırılmasında kullanılan farklı kontrol sistemleridir. Kontrol sistemlerinden elde edilen gecikme değerlerine göre, HTKS'nın sabit zamanlı sisteme göre % 17 ile % 33 arasında, DGA-ODS sistemine göre % 9 ile % 19, ÇTA-TKS sistemine göre % 1,5 ile % 5 ve Tip-1 BM-TKS sistemine göre % 3 ile % 6 arasında iyileştirme sağladığı görülmüştür.

In this study, a Hybrid Traffic Control System (HTCS) was developed for isolated signalized intersections based on the optimization of phase plan and signal timing. In the developed system, Flower Pollination Algorithm (FPA), Crow Search Algorithm (CSA) and Type-2 Fuzzy Logic (Type-2 FL) approaches were used and it was aimed to minimize the delay. In the system consisting of two main modules, phase plan optimization is performed using FPA in the first module, while in the second module, signal timing optimization is performed with CSA optimized the Type-2 FL approach. In addition to phase optimization, phase selection has also been achieved and it has been determined which phase will be given priority in the determined phase sequence. Simulations of the developed systems were performed in KU-Trsim microscopic simulation program. In the KU-Trsim simulation program, codes were revised to give queue lengths and the number of vehicles and were also made compatible with different traffic control systems. The input and output interfaces are built in accordance with the control systems in terms of the ease of use of the simulation program and the simple visibility of the output parameters decisively. The performance and applicability of the HTCS was demonstrated by comparing it with different control systems based on 4 different intersection geometry and 15 different traffic volume scenarios. The fixed time, the fixed time optimized via Differential Evolution (DE) algorithm (DE-OCL), the FPA-TCS where only phase optimization module is used and Type-1 FL-TCS were different control systems. According to the delay values obtained from control systems, the HTCS was able to improve between 17% and 33 % compared to the fixed-time system, between 9 % and 19 % compared to the DE-OCL system, between 1.5 % and 5 % compared to the FPA-TCS system and between 3 % and 6 % compared to the Type-1 FL-TCS system.