Международный журнал роевого интеллекта и эволюционных вычислений

Абстрактный

Обратный онлайн-алгоритм для динамического распределения трафика, вдохновленный оптимизацией муравьиных колоний для сетей VANET

Имад Махгуб и Вильмер Арельяно

Мы представляем новый децентрализованный и не требующий инфраструктуры алгоритм для уменьшения заторов на дорогах и заполнения пустоты, оставленной текущими алгоритмами, которые являются либо статическими, либо централизованными, либо требуют инфраструктуры. Алгоритм следует онлайн-подходу, который ищет стохастическое равновесие пользователя и назначает трафик по мере его развития в реальном времени, без предварительного знания спроса на трафик или расписания автомобилей, которые выйдут на дорожную сеть в будущем. Обратный онлайн-алгоритм для динамического назначения трафика, вдохновленный оптимизацией муравьиной колонии для VANET, представляет собой метаэвристический подход, который использует отчеты от других транспортных средств для обновления воспринимаемого транспортного средства вида дорожной сети и изменения маршрута при необходимости. Для уменьшения широковещательного шторма вокруг дорожно-транспортных происшествий создаются спонтанные кластеры, а пороговая система, основанная на уровне затора, используется для ограничения количества инцидентов, о которых необходимо сообщать. Результаты моделирования для алгоритма показывают значительное улучшение времени в пути по сравнению с маршрутизацией на основе кратчайшего расстояния.