Методи управління самоорганізуючою мережею на основі агентного моделювання з використанням нечіткої логіки

DOI: 10.31673/2412-9070.2025.

Анотація

У статті представлено комплексне дослідження методів управління транспортними потоками в міських умовах за допомогою агентних моделей та нечіткої логіки. З кожним роком інтенсивність міського трафіку зростає, що призводить до проблем, таких як затори, підвищене забруднення повітря, зниження швидкості руху та збільшення стресу серед учасників дорожнього руху. Традиційні методи управління транспортом часто не можуть врахувати складність і динамічність сучасних транспортних систем, у яких взаємодіють різноманітні агенти, такі як автомобілі, пішоходи та громадський транспорт. Агентне моделювання дозволяє створити більш гнучкі та адаптивні моделі, в яких кожен учасник дорожнього руху (агент) може приймати автономні рішення на основі локальних умов.
У статті акцентується увага на важливості застосування нечіткої логіки для обробки неповної або нечіткої інформації, яка часто виникає у реальних міських умовах. Нечітка логіка дозволяє моделювати складну поведінку учасників трафіку та покращує процес прийняття рішень у випадках, коли параметри руху змінюються непередбачувано. Для управління світлофорами, наприклад, застосовуються нечіткі правила, що адаптують тривалість сигналів відповідно до поточної інтенсивності руху.
Симуляції, проведені за допомогою запропонованої моделі, продемонстрували, що інтеграція агентного підходу з нечіткою логікою може значно знизити затори, скоротити час затримок та підвищити пропускну здатність транспортної системи у різних сценаріях трафіку. Модель була перевірена на кількох рівнях завантаженості транспортної мережі, від низького до високого, і в усіх випадках показала високу ефективність. Запропонований підхід не лише допомагає в аналізі поточних умов, але й відкриває можливості для прогнозування і планування транспортної інфраструктури майбутнього.
Застосування цієї моделі може сприяти більш ефективному використанню дорожньої інфраструктури, покращенню умов пересування в містах та зниженню негативного впливу на довкілля завдяки зменшенню заторів і забруднення повітря.

Ключові слова: агентна модель; нечітка логіка; інформаційні мережі; інформаційні системи; комп’ютерне моделювання; оптимізація; система управління.